En este artículo relato la experiencia de Q2BSTUDIO usando PgBouncer con una aplicación Django en producción, por qué lo necesitamos, cómo lo instalamos y qué problemas nos obligaron a aplicar trucos y ajustes concretos. Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones como agentes IA y power bi para empresas.

Por qué añadimos PgBouncer: nuestro backend no estaba permanentemente saturado, pero durante campañas publicitarias sufríamos picos de tráfico que abrían cientos de conexiones al servidor PostgreSQL. Cada nueva conexión implica handshake TCP, autenticación y, si usamos TLS, una negociación adicional, además de consumir memoria y CPU en el servidor. Cuando el número de conexiones supera max_connections en, por ejemplo, Amazon RDS, las nuevas conexiones pueden fallar. PgBouncer mantiene un conjunto fijo de conexiones calientes hacia la base de datos y sirve conexiones a los clientes de forma inmediata desde ese pool, reduciendo el coste por conexión y protegiendo al servidor Postgres del overhead.

Instalación y elección de despliegue: instalar PgBouncer es sencillo, existe imagen oficial Docker o compilación desde fuentes. Nosotros elegimos Docker para integrarlo con ECS en nuestro pipeline. La pieza central es el fichero de configuración pgbouncer.ini o variables de entorno en el contenedor. Parámetros que usamos en producción: PGBOUNCER_LISTEN_ADDRESS=*, PGBOUNCER_POOL_MODE=transaction, PGBOUNCER_PORT=6432, PGBOUNCER_MAX_CLIENT_CONN=1000, PGBOUNCER_DEFAULT_POOL_SIZE=80, PGBOUNCER_MIN_POOL_SIZE=30, PGBOUNCER_AUTH_TYPE=md5, POSTGRESQL_PASSWORD=<TU_PASSWORD>, POSTGRESQL_HOST=<TU_HOST>, POSTGRESQL_PORT=<PUERTO>, POSTGRESQL_USERNAME=<USUARIO>, POSTGRESQL_DATABASE=<DB>, PGBOUNCER_DATABASE=<PGBOUNCER_DB>. Observaciones sobre parámetros importantes: PGBOUNCER_LISTEN_ADDRESS determina en qué interfaz escucha; usar asterisco implica exponerlo en todas las interfaces, así que asegure sus security groups y preferiblemente use la IP privada del host. PGBOUNCER_POOL_MODE define el modo de pooling; describo opciones más abajo. PGBOUNCER_MAX_CLIENT_CONN limita clientes totales, DEFAULT_POOL_SIZE es el número de conexiones calientes por par usuario:base de datos, MIN_POOL_SIZE mantiene conexiones mínimas para reducir latencia y AUTH_TYPE define método de autenticación. Trate PgBouncer como si fuera una puerta de entrada a la base de datos: restrinja el acceso a la red de confianza y aplique las mismas políticas de seguridad que para el Postgres original.

Modos de pooling: existen session, transaction y statement. Statement es el más agresivo y el menos compatible porque rompe transacciones; session es el más compatible y el menos eficiente; transaction está en medio y suele ser la opción por defecto para muchas apps Django. En nuestro flujo probamos session en desarrollo, luego pasamos a transaction en producción por rendimiento y tuvimos que resolver varios efectos secundarios.

Problemas y soluciones que encontramos al usar transaction mode con Django

1 Migrations: operaciones como CREATE INDEX CONCURRENTLY o DROP INDEX CONCURRENTLY o el uso de locks de sesión fallan porque Django envuelve migraciones en transacciones y PgBouncer en transaction pooling puede cambiar la conexión entre pasos. Solución: ejecutar migraciones contra Postgres directamente sin pasar por PgBouncer, por ejemplo exportando variables para que la conexión apunte a Postgres y ejecutando python manage.py migrate

2 Search path y settings de sesión: al usar un esquema personalizado y depender de search_path en la conexión, en transaction pooling cada consulta puede aterrizar en un backend distinto y perder settings de sesión como SET search_path, SET ROLE o SET TIMEZONE. Esto genera tablas fantasma en public o consultas que no encuentran objetos. Solución: convertir el esquema personalizado en el predeterminado a nivel de rol con ALTER ROLE tu_usuario SET search_path = tu_esquema; y eliminar la dependencia de OPTIONS -c search_path en la configuración de Django. Migramos objetos desde public a nuestro esquema mediante scripts SQL y ajustamos roles para que no dependan de configuraciones efímeras.

3 Cursores del lado servidor: Django puede usar cursores server side para iterar grandes querysets sin cargar todo en memoria, pero esos cursores requieren conexión fija durante toda la iteración. Con transaction pooling el cursor desaparece al liberar la conexión y aparecen errores InvalidCursorName o lecturas inconsistentes. Solución práctica: deshabilitar cursores server side en la configuración de Django OPTIONS DISABLE_SERVER_SIDE_CURSORS True. Esto fuerza a Django a traer resultados completos al cliente y evitar errores, con la advertencia de mayor uso de memoria al procesar resultsets grandes.

4 Mecanismo de fallback y alta disponibilidad de aplicación: añadimos una verificación simple para probar la conexión a PgBouncer con un timeout corto y, si falla, alternar la configuración para conectar directamente a Postgres. De este modo la aplicación degrada su comportamiento perdiendo el pooling beneficioso temporalmente, pero permanece online. Este enfoque mejora la resiliencia operacional y evita caída total por problemas en el pooler.

PgBouncer vs CONN_MAX_AGE de Django: CONN_MAX_AGE permite reutilizar la conexión por proceso y evita reabrir sockets constantemente, y es útil en muchos escenarios. Sin embargo CONN_MAX_AGE no resuelve picos cuando muchos procesos o instancias abren conexiones simultáneas resultando en cientos de clientes concurrentes hacia Postgres. PgBouncer aporta escalabilidad centralizada frente a entornos con muchos workers, autoscaling o lambdas que generan muchas conexiones. La recomendación es evaluar primero si CONN_MAX_AGE y tuning de max_connections bastan; si se esperan picos impredecibles o arquitectura con muchos procesos, PgBouncer es la solución adecuada.

Monitoreo y operativa: introducir PgBouncer añade complejidad operativa y cambios sutiles que afectan migraciones, search path y cursores. Implemente monitoreo sobre métricas de PgBouncer como cl_active, cl_waiting, sv_active, sv_idle, y monitorice latencias y fallos de autenticación. Pruebe en staging con los mismos patrones de carga y automatice rollback de configuración si detecta regresiones. En Q2BSTUDIO combinamos estas prácticas con despliegues controlados y playbooks de incident response que incluyen pasos para desconectar clientes de PgBouncer y ejecutar migraciones directamente contra Postgres cuando es necesario.

Cuando conviene adoptarlo: PgBouncer es la herramienta indicada cuando las conexiones a Postgres son un cuello de botella real y las soluciones simples no bastan. No lo añada por defecto; evalúe carga, patrón de escalado, uso de transacciones y features de sesión de su app. Si decide adoptarlo, documente los impactos en migraciones, search path y cursores, ajuste Django en consecuencia y entrene al equipo en operación de la nueva pieza.

Si su empresa necesita apoyo para integrar PgBouncer con Django, optimizar infraestructura o desarrollar soluciones robustas de aplicaciones a medida, en Q2BSTUDIO ofrecemos servicios de desarrollo de aplicaciones y software a medida y podemos ayudar a diseñar la arquitectura adecuada, incluyendo despliegues seguros en la nube. Con experiencia en inteligencia artificial y proyectos de ia para empresas también podemos añadir agentes IA para automatización, análisis y mejora de operaciones. Conectamos la solución técnica con los servicios cloud que necesite y con estrategias de seguridad y cumplimiento. Conozca nuestro enfoque en desarrollo de aplicaciones y software a medida y si le interesa aplicar inteligencia automatizada visite inteligencia artificial para empresas.

Conclusión: PgBouncer mejoró la estabilidad y el rendimiento en picos de tráfico, pero introdujo matices operativos que cruzan con decisiones de diseño en Django. Con la configuración y los ajustes adecuados, y con apoyo de especialistas en software a medida, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y power bi, puede escalar su plataforma de forma segura y eficiente. En Q2BSTUDIO combinamos estas disciplinas para ofrecer soluciones integrales que coinciden con sus objetivos de negocio.