1. 前言
本文提供了手工搭建分布式的步骤及方法，以便自动化程序开发者及客户使用参考。
2. 环境基本信息
本次测试环境为如下8台机器:
172.16.0.11
172.16.0.12
172.16.0.13
172.16.0.14
172.16.0.15
172.16.0.16
172.16.0.17
172.16.0.18
为了描述方便，后面指定具体哪台机器时，仅用ip地址末段11,12..18来指代。
3. 安装分布式节点
3.1. 安装单机版数据库
首先获取 LightDB 22.4 版本的安装包，解压后，参考 LightDB安装手册 ，
在每台机器上安装一个单机版实例。
为了便于操作，安装程序会在 ~/.bashrc 中写入LightDB相关的环境变量，可以重新登录一下shell，或者执行 source ~/.bashrc 使得环境变量生效。
我们演示环境把数据库实例安装在 /data/lightdb 目录下，您在具体操作时可以安装到其他目录下，只要lightdb用户有对应目录的权限即可。
安装完成后，可以查看 LTHOME 和 LTDATA 环境变量确定实际安装目录和实例目录:
[lightdb@0b3770c2d30a ~]$ echo $LTHOME
/data/lightdb/lightdb-x/13.8-22.4
[lightdb@0b3770c2d30a ~]$ echo $LTDATA
/data/lightdb/lightdb-x/13.8-22.4/data/defaultCluster/
3.2. 启用分布式插件
LightDB分布式功能是在canopy插件中实现的，在单机版环境中是没有启用canopy插件，需要在每台机器上手工启用一下。
首先编辑 $LTDATA/lightdb.conf 文件， 修改GUC参数 shared_preload_libraries ，在参数最开头加上 canopy 。
例如:
# 原始值
shared_preload_libraries='lt_stat_statements,lt_stat_activity,lt_prewarm,lt_cron,lt_hint_plan,lt_show_plans'
# 修改后(注意要在开头加canopy，不能加在其他位置)
shared_preload_libraries='canopy,lt_stat_statements,lt_stat_activity,lt_prewarm,lt_cron,lt_hint_plan,lt_show_plans'
添加完成后，重启一下数据库让参数生效: lt_ctl restart 。
使用 ltsql 工具登录数据库，创建测试数据库 test1 和 canopy 插件。
[lightdb@0b3770c2d30a ~]$ ltsql
ltsql (13.8-22.4)
Type "help" for help.
# 注: 创建test1库用于测试
lightdb@postgres=# CREATE DATABASE test1;
NOTICE: Canopy partially supports CREATE DATABASE for distributed databases
DETAIL: Canopy does not propagate CREATE DATABASE command to workers
HINT: You can manually create a database and its extensions on workers.
CREATE DATABASE
# 注: 切换到刚创建的test1库中，(后续可以使用ltsql -d test1直接登录到test1库中)
lightdb@postgres=# \c test1
You are now connected to database "test1" as user "lightdb".
# 注: 创建canopy插件
lightdb@test1=# CREATE EXTENSION canopy;
CREATE EXTENSION
此时插件就创建成功，需要注意的是插件是和数据库关联的，我们演示环境是在 test1 库中，您也可以在其他库中做。
3.3. LightDB免密配置
因为需要在多个节点中相互调用，以执行分布式执行计划。 所以我们指定所有节点机器之间相互登录数据库都是免密的，配置方法如下:
编辑文件: $LTDATA/lt_hba.conf 添加如下配置项:
host all all 172.16.0.1/24 trust
host replication all 172.16.0.1/24 trust
上面配置项的含义就是所有 172.16.0 网段的客户端都可以免密登录数据库。
编辑完成后，调用 lt_ctl reload 重新加载一下配置文件让配置生效(无需重启数据库)。
4. 1CN和2DN的分布式部署
基于LightDB单机版在3台机器上搭建一个由1CN和2DN组成的分布式集群。 LightDB的安装程序是支持这种部署方式的(多机单实例部署方式)， 这里为了演示部署细节，采用基于单机版LightDB的基础上部署。
4.2. 添加分布式节点
我们在11(CN)机器上登录数据库，添加两个DN节点:
[lightdb@0b3770c2d30a defaultCluster]$ ltsql -d test1
ltsql (13.8-22.4)
Type "help" for help.
lightdb@test1=# SELECT canopy_add_node('172.16.0.12', 5432);
canopy_add_node
-----------------
2
(1 row)
lightdb@test1=# SELECT canopy_add_node('172.16.0.13', 5432);
canopy_add_node
-----------------
3
(1 row)
lightdb@test1=# SELECT canopy_set_coordinator_host('172.16.0.11', 5432);
canopy_set_coordinator_host
-----------------------------
(1 row)
这样就形成了以11为CN节点，12和13为DN节点的分布式架构。
我们可以查询 pg_dist_node 表获取节点信息:
lightdb@test1=# select * from pg_dist_node;
nodeid | groupid | nodename | nodeport | noderack | hasmetadata | isactive | noderole | nodecluster | metadatasynced | shouldhaveshards
--------+---------+-------------+----------+----------+-------------+----------+----------+-------------+----------------+------------------
2 | 2 | 172.16.0.12 | 5432 | default | t | t | primary | default | t | t
3 | 3 | 172.16.0.13 | 5432 | default | t | t | primary | default | t | t
5 | 0 | 172.16.0.11 | 5432 | default | t | t | primary | default | t | f
(3 rows)
4.3. 分布式测试
我们创建一个分布式表简单测试一下
# 创建一个普通本地表
lightdb@test1=# create table test_table(id int primary key, name text);
CREATE TABLE
# 插入10w条测试数据
lightdb@test1=# insert into test_table select v, v || 'name' from generate_series(1,100000) as v;
INSERT 0 100000
# 把普通表改为分布式表
lightdb@test1=# select create_distributed_table('test_table', 'id');
NOTICE: Copying data from local table...
NOTICE: copying the data has completed
DETAIL: The local data in the table is no longer visible, but is still on disk.
HINT: To remove the local data, run: SELECT truncate_local_data_after_distributing_table($$public.test_table$$)
create_distributed_table
--------------------------
(1 row)
此时我们成功创建了一个分布式表，我们在做查询操作时，会走分布式执行计划：
lightdb@test1=# explain select count(*) from test_table;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=250.00..250.02 rows=1 width=8)
-> Custom Scan (Canopy Adaptive) (cost=0.00..0.00 rows=100000 width=8)
Task Count: 32
Tasks Shown: One of 32
-> Task
Node: host=172.16.0.12 port=5432 dbname=test1
-> Aggregate (cost=43.99..44.00 rows=1 width=8)
-> Seq Scan on test_table_102040 test_table (cost=0.00..38.59 rows=2159 width=0)
(8 rows)
我们可以通过 canopy_tables 查看分布式表信息:
lightdb@test1=# select * from canopy_tables;
-[ RECORD 1 ]-------+------------
table_name | test_table
canopy_table_type | distributed
distribution_column | id
colocation_id | 2
table_size | 7488 kB
shard_count | 32
table_owner | lightdb
access_method | heap
我们通过 canopy_shards 表查看表数据的分布情况:
lightdb@test1=# select table_name,shardid,shard_name,nodename,nodeport from canopy_shards;
table_name | shardid | shard_name | nodename | nodeport
------------+---------+-------------------+-------------+----------
test_table | 102040 | test_table_102040 | 172.16.0.12 | 5432
test_table | 102041 | test_table_102041 | 172.16.0.13 | 5432
test_table | 102042 | test_table_102042 | 172.16.0.12 | 5432
test_table | 102043 | test_table_102043 | 172.16.0.13 | 5432
...
test_table | 102068 | test_table_102068 | 172.16.0.12 | 5432
test_table | 102069 | test_table_102069 | 172.16.0.13 | 5432
test_table | 102070 | test_table_102070 | 172.16.0.12 | 5432
test_table | 102071 | test_table_102071 | 172.16.0.13 | 5432
(32 rows)
我们可以看到数据分片分布在12,13两台机器上。
5. DN节点扩容
我们把前面部署的1CN/2DN架构添加1个DN节点扩展为1CN/3DN架构。
5.2. 添加分布式节点
在11(CN)上执行SQL添加DN节点:
lightdb@test1=# SELECT canopy_add_node('172.16.0.14', 5432);
canopy_add_node
-----------------
6
(1 row)
5.3. 重新分布数据
添加新的DN节点后，已有的分布式表是不会自动扩展到新节点的。新创建的分布式表可以自动分布式到14节点。
如果已有的分布式表确实需要调整，则需要执行 rebalance_table_shards 操作，本操作需要依赖GUC参数 wal_level 调整。
lightdb@test1=# SELECT rebalance_table_shards('test_table');
NOTICE: Moving shard 102041 from 172.16.0.13:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
ERROR: ERROR: logical decoding requires wal_level >= logical
CONTEXT: while executing command on 172.16.0.13:5432
while executing command on localhost:5432
wal_level 参数调整方法可以参考章节 启用分布式插件 中的 shared_preload_libraries 参数修改方法，
把 wal_level 修改为 wal_level=logical 。
修改后，可以重新执行分片操作:
lightdb@test1=# SELECT rebalance_table_shards('test_table');
NOTICE: Moving shard 102041 from 172.16.0.13:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102040 from 172.16.0.12:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102043 from 172.16.0.13:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102042 from 172.16.0.12:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102045 from 172.16.0.13:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102044 from 172.16.0.12:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102047 from 172.16.0.13:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102046 from 172.16.0.12:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102049 from 172.16.0.13:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
NOTICE: Moving shard 102048 from 172.16.0.12:5432 to 172.16.0.14:5432 ...
rebalance_table_shards
------------------------
(1 row)
重新分片后，可以再次查看 canopy_shards 表查看分布情况，可以看到部分分片已经分布到14节点上:
lightdb@test1=# select table_name,shardid,shard_name,nodename,nodeport from canopy_shards;
table_name | shardid | shard_name | nodename | nodeport
------------+---------+-------------------+-------------+----------
test_table | 102040 | test_table_102040 | 172.16.0.14 | 5432
test_table | 102041 | test_table_102041 | 172.16.0.14 | 5432
...
test_table | 102070 | test_table_102070 | 172.16.0.12 | 5432
test_table | 102071 | test_table_102071 | 172.16.0.13 | 5432
(32 rows)
6. CN节点扩容和高可用部署
LightDB分布式的CN节点和DN节点都支持高可用部署形式，以获得更好的可靠性和性能。
在这种架构下，每个节点都是一个小的高可用集群。
在本节中，我们以11节点添加一个备机15为例讲解如何搭建一主一备高可用集群(基于ltcluster)，并且让我们分布式环境形成如下两个CN的结构:
如果您使用Patroni可以参考章节( Patroni高可用部署方法 )的方法来部署高可用。
6.1. 部署主节点
我们先给11节点注册为ltcluster的主节点，纳入ltcluster的管理。
在11上创建配置文件 ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf :
cat>${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf<<EOF
node_id=11
node_name='cn-11'
conninfo='host=172.16.0.11 port=5432 user=ltcluster dbname=ltcluster connect_timeout=2'
data_directory='${LTDATA}'
pg_bindir='${LTHOME}/bin'
failover='automatic'
log_level=INFO
log_facility=STDERR
log_file='${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.log'
shutdown_check_timeout=1800
use_replication_slots=true
promote_command='${LTHOME}/bin/ltcluster standby promote -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf'
follow_command='${LTHOME}/bin/ltcluster standby follow -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf --upstream-node-id=%n'
EOF
在11数据库上创建ltcluster的专用数据库和用户:
ltsql -c "CREATE ROLE ltcluster SUPERUSER PASSWORD 'ltcluster' login;"
ltsql -c "CREATE DATABASE ltcluster OWNER ltcluster;"
修改 shared_preload_libraries 参数, 添加 ltcluster``配置项(参考章节 :ref:`enable_distributed` ),
注意canopy有顺序要求，要在最前面，ltcluster添加在canopy后面即可。添加后使用 ``lt_ctl restart 重启数据库让配置生效。
把11数据库注册为ltcluster主节点:
ltcluster primary register -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf -F
启动ltclusterd守护进程:
ltclusterd -d \
-f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf \
-p ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.pid
通过如下命令可以查看ltcluster集群状态，此时只有一个节点
[lightdb@0b3770c2d30a ~]$ ltcluster -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf service status
ID | Name | Role | Status | Upstream | ltclusterd | PID | Paused? | Upstream last seen
----+-------+---------+-----------+----------+------------+-------+---------+--------------------
11 | cn-11 | primary | * running | | running | 21335 | no | n/a
6.2. 部署备节点
在15机器上部署单机版，准备作为11节点的备机（参考章节: 安装单机版数据库 ）。
在15上创建配置文件 ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf :
cat>${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf<<EOF
node_id=15
node_name='cn-15'
conninfo='host=172.16.0.15 port=5432 user=ltcluster dbname=ltcluster connect_timeout=2'
data_directory='${LTDATA}'
pg_bindir='${LTHOME}/bin'
failover='automatic'
log_level=INFO
log_facility=STDERR
log_file='${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.log'
shutdown_check_timeout=1800
use_replication_slots=true
promote_command='${LTHOME}/bin/ltcluster standby promote -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf'
follow_command='${LTHOME}/bin/ltcluster standby follow -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf --upstream-node-id=%n'
EOF
执行 lt_ctl stop 停止数据库，因为15节点是作为11节点的备机，所以需要停机从11节点拷贝实例数据库。
# 注意，这一步需要从11上拷贝完整的实例数据到15，
# 如果数据库已经有较多数据库，拷贝耗时会较久。
ltcluster -h 172.16.0.11 -p 5432 \
-U ltcluster -d ltcluster \
--log-level=DEBUG --verbose \
-f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf standby clone -F
执行 lt_ctl start 启动数据库。
执行下面命令把ltcluster注册为standby
ltcluster -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf standby register
启动ltclusterd守护进程:
ltclusterd -d \
-f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf \
-p ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.pid
此时查看集群状态，CN节点的一主一备已经部署完成。
[lightdb@fc9eb9ccfa94 ~]$ ltcluster -f ${LTHOME}/etc/ltcluster/ltcluster.conf service status
ID | Name | Role | Status | Upstream | ltclusterd | PID | Paused? | Upstream last seen
----+-------+---------+-----------+----------+------------+-------+---------+--------------------
11 | cn-11 | primary | * running | | running | 21335 | no | n/a
15 | cn-15 | standby | running | cn-11 | running | 1302 | no | 1 second(s) ago
6.3. CN备节点介绍
默认情况下，在15上可以执行只读操作。
lightdb@test1=# select count(*) from test_table;
count
--------
100000
(1 row)
lightdb@test1=# update test_table set name='abc' where id = 1;
ERROR: writing to worker nodes is not currently allowed
DETAIL: the database is read-only
在LightDB高可用的备机中，因为所有数据前部来源于流复制，所以在备机是不能直接支持写操作的。
但在分布式环境中，DML操作是分发到DN节点执行的，
所以CN备节点在启用 canopy.writable_standby_coordinator 选项后，可以在15上执行分布式表的DML操作。
lightdb@test1=# set canopy.writable_standby_coordinator=on;
SET
lightdb@test1=# update test_table set name='abc' where id = 1;
UPDATE 1
# DDL操作依然不支持
lightdb@test1=# create table test_table2(id int primary key);
RROR: cannot execute CREATE TABLE in a read-only transaction
7. DN节点高可用介绍
参考章节( CN节点扩容和高可用部署 ), 同样可以为DN节点添加备机，本节不再讲述部署细节。假设已经为DN节点12添加一个备节点16，形成如下架构:
8. DN节点高可用异常及处理
下面我们主动停止12的数据库，等会儿后，在16上可以查看12和16高可用集群状态:
[lightdb@7531b42d601c ~]$ ltcluster -f $LTHOME/etc/ltcluster/ltcluster.conf service status
ID | Name | Role | Status | Upstream | ltclusterd | PID | Paused? | Upstream last seen
----+-------+---------+-----------+----------+------------+------+---------+--------------------
12 | cn-12 | primary | - failed | ? | n/a | n/a | n/a | n/a
16 | cn-16 | primary | * running | | running | 1161 | no | n/a
WARNING: following issues were detected
- unable to connect to node "cn-12" (ID: 12)
HINT: execute with --verbose option to see connection error messages
此时16已经提升为primary。
此时虽然备机已经通过ltclusterd守护进程自动提升为主，但是分布式集群中的节点数据仍然指向12节点。所以执行SQL还是会失败。
lightdb@test1=# select count(*) from test_table;
ERROR: connection to the remote node 172.16.0.12:5432 failed with the following error: could not connect to server: Connection refused
Is the server running on host "172.16.0.12" and accepting
TCP/IP connections on port 5432?
8.1. 手工恢复
我们在11(CN)上把12节点的元数据改成指向16节点( pg_dist_node 表 )。
# 查询pg_dist_node得到12节点的nodeid为2
lightdb@test1=# select * from pg_dist_node;
nodeid | groupid | nodename | nodeport | noderack | hasmetadata | isactive | noderole | nodecluster | metadatasynced | shouldhaveshards
--------+---------+-------------+----------+----------+-------------+----------+----------+-------------+----------------+------------------
2 | 2 | 172.16.0.12 | 5432 | default | t | t | primary | default | t | t
3 | 3 | 172.16.0.13 | 5432 | default | t | t | primary | default | t | t
5 | 0 | 172.16.0.11 | 5432 | default | t | t | primary | default | t | f
6 | 5 | 172.16.0.14 | 5432 | default | t | t | primary | default | t | t
(4 rows)
# 修改nodeid=2的节点数据库地址为: 172.16.0.16:5432
lightdb@test1=# select canopy_update_node(2,'172.16.0.16',5432);
canopy_update_node
--------------------
(1 row)
# 此时再次查询分布式表，已经可以查询成功。
lightdb@test1=# select count(*) from test_table;
count
--------
100000
(1 row)
8.2. 自动恢复
根据前面分析，高可用failover后，只需要调用 canopy_update_node 更新一下元数据就可以了。我们可以通过手工或者高可用管理工具完成这个操作。
LightDB提供了 canopy_ha_monitor.sh 用于监控DN节点的failover事件。 这个脚本部署在CN上，如果有多个CN，在每个CN上面部署一个。
在启动此脚本前，需要修改脚本配置，打开脚本 ${LTHOME}/bin/canopy_ha_monitor.sh，修改如下参数:
#!/bin/bash
# ---------------- config start -------------------
# 分布式数据库名称(在此数据库中必须创建)
readonly DATABASE_NAME=postgres
# 数据库用户名
readonly DATABASE_USER=lightdb
# CN节点的数据库ip地址和端口号，如果有多个CN，则配置本机CN就可以了
readonly CN_CONNECT_INFO="172.16.0.19:61001"
declare -A DN_HA_MAP
# DN: primary => standby
# 所有DN的高可用关联信息，前面是主，后面是备
DN_HA_MAP=(
["172.16.0.18:61001"]="172.16.0.18:61002"
["172.16.0.17:61001"]="172.16.0.17:61002"
)
# ---------------- config end -------------------
运行脚本后，会连接CN节点数据库，获取所有DN节点信息，并检测数据库工作是否正常。
如果有异常，则检测对应DN节点的备库是否工作正常，是否已经切换为主模式，如果备库已经切换为主模式，则调用 canopy_update_node 函数在CN节点上修改 对应节点的地址为备库的地址。这样分布式数据库就可以正常使用。
9. Patroni高可用部署方法
因为每个节点的高可用集群是独立的，所以我们前面部署的基础上，增加一个17节点作为13节点的备机，让13和17两个节点组成Patroni高可用集群， 以演示高可用的部署方法。 最终架构如下所示:
9.1. 部署etcd
Patroni需要依赖ETCD，我们在18机器上部署一个单机版的ETCD，在正式环境需要部署ETCD集群。
获取etcd的release包后，解压就可以使用。本文测试版本为: etcd-v3.4.23-linux-amd64
etcd --name 'etcd18' \
--data-dir '/data/etcd' \
--listen-client-urls 'http://0.0.0.0:2379' \
--advertise-client-urls 'http://172.16.0.18:2379' \
--listen-peer-urls 'http://0.0.0.0:2380' \
--initial-advertise-peer-urls 'http://0.0.0.0:2380' \
--enable-v2=true
9.2. 部署Patroni主节点
获取LightDB的Patroni安装包( patroni-2.1.3-lightdb ), 在13机器上解压。
因为Patroni是基于Python开发，所以需要先有Python3环境， 然后安装如下依赖:
# 先进入 patroni-2.1.3-lightdb 目录
pip3 install --user -U pip setuptools
pip3 install --user -r requirements.txt
pip3 install --user psycopg
进入 patroni-2.1.3-lightdb 目录,修改配置文件 lightdb0.yml :
# 集群名称
scope: cluster13
#节点名称
name: lightdb13
# etcd配置段中添加hosts
hosts:
- 172.16.0.18:2379
# postgresql配置段
# 修改listen,设置为机器A上实例的监听端口和IP
listen: 127.0.0.1,172.16.0.13:5432
connect_addr: 172.16.0.13:5432
# 修改data_dir，同前文安装时一致
data_dir: /data/lightdb/lightdb-x/13.8-22.4/data/defaultCluster
# 修改superuser用户名密码, 同前文安装时保持一致,例如:
superuser:
username: lightdb
password: lightdb123
登录数据库，创建Patroni需要的用户，如果您用其他的用户名和密码，需要对应修改 lightdb0.yml 配置文件。
CREATE USER replicator WITH replication encrypted password 'rep-pass';
CREATE USER rewind_user WITH encrypted password 'rewind_password';
启动patroni
./patroni.py lightdb0.yml
此时可以通过 patronictl.py 工具查看集群状态，此时显示仅有一个Role为Leader的节点:
[lightdb@1e631f45d1f0 patroni-2.1.3-lightdb]$ ./patronictl.py -c ./lightdb0.yml list
+-----------+-------------+--------+---------+----+-----------+-----------------+
| Member | Host | Role | State | TL | Lag in MB | Pending restart |
+ Cluster: cluster13 (7188356765573697849) --+----+-----------+-----------------+
| lightdb13 | 172.16.0.13 | Leader | running | 2 | | * |
+-----------+-------------+--------+---------+----+-----------+-----------------+
9.3. 部署Patroni备节点
在备节点17上，同样参考章节( 部署Patroni主节点 ), 修改 lightdb0.yml
进入 patroni-2.1.3-lightdb 目录,修改配置文件 lightdb0.yml :
# 集群名称
scope: cluster13
#节点名称
name: lightdb17
# etcd配置段中添加hosts
hosts:
- 172.16.0.18:2379
# postgresql配置段
# 修改listen,设置为机器A上实例的监听端口和IP
listen: 127.0.0.1,172.16.0.17:5432
connect_addr: 172.16.0.17:5432
# 修改data_dir，同前文安装时一致
data_dir: /data/lightdb/lightdb-x/13.8-22.4/data/defaultCluster
# 修改superuser用户名密码, 同前文安装时保持一致,例如:
superuser:
username: lightdb
password: lightdb123
启动patroni
./patroni.py lightdb0.yml
因为 cluster13 集群已经有主节点，所以17节点自动工作在备机模式。
此时通过 patronictl.py 工具查看集群状态， 可以看到patroni集群有两个节点组成。
[lightdb@1e631f45d1f0 patroni-2.1.3-lightdb]$ ./patronictl.py -c ./lightdb0.yml list
+-----------+-------------+---------+---------+----+-----------+-----------------+
| Member | Host | Role | State | TL | Lag in MB | Pending restart |
+ Cluster: cluster13 (7188356765573697849) ---+----+-----------+-----------------+
| lightdb13 | 172.16.0.13 | Leader | running | 4 | | * |
| lightdb17 | 172.16.0.17 | Replica | running | 4 | 0 | * |
+-----------+-------------+---------+---------+----+-----------+-----------------+