Postgres 队列如何突破局限?每秒 30000 次工作流执行的优化秘籍!

发布时间:2026/9/29 7:03:07
Postgres 队列如何突破局限?每秒 30000 次工作流执行的优化秘籍! 【DBOS 产品与资源介绍】可点击链接查看产品如 DBOS Transact开源持久执行库、DBOS Conductor代理与工作流的控制平面。也能点击链接查看更多信息包括定价、客户案例等。资源链接涵盖关于 DBOS、视频、合作伙伴等相关内容文档链接有快速入门、详细文档、示例应用程序等。还有博客可探索以及更多持久执行库相关仓库。7 月 24 日有 DBOS 用户组会议。产品还有 DBOS Cloud一键部署扩展到数百万规模。【Postgres 队列能否扩展】通常认为基于 Postgres 的队列无法扩展处理大规模工作负载需采用专门队列系统如 RabbitMQ Celery 或 Redis BullMQ因为队列对 Postgres 是具有挑战性的工作负载大规模场景下会引发争用和索引频繁更新。但通过正确优化Postgres 也能应对挑战可实现每秒 30000 次工作流执行且能跨数千台服务器运行。【经验一重新发现 SKIP LOCKED】要让基于 Postgres 的队列正常工作需解决多个工作进程出队相同工作流时的争用问题。基于 Postgres 的队列工作方式是客户端将工作流入队工作进程出队并处理最早入队的工作流。多个工作进程同时运行查询会产生争用成为系统瓶颈。幸运的是Postgres 提供锁定子句解决此问题如使用 FOR UPDATE SKIP LOCKED 的查询它能锁定行并跳过已锁定的行使许多工作进程可在无争用情况下同时拉取新工作流。锁定子句使基于 Postgres 的队列成为可能但实现更大规模扩展还需更多优化。【经验二注意事务隔离级别】锁定子句虽提高了性能但在大规模场景下出队操作常因 Postgres 的“序列化失败”异常而失败形成性能瓶颈。问题根源在于 Postgres 的事务隔离级别最初出队事务以 REPEATABLE READ 级别运行以支持全局队列限制但在高并发情况下成本很高工作进程花费在重试事务上的时间比处理工作流的时间还多。关键发现是大型队列很少使用全局流量控制用户通常更喜欢本地限制。因此使隔离级别具有条件性使用全局流量控制的队列继续使用 REPEATABLE READ不使用的队列则使用 READ COMMITTED消除了序列化失败并提高了吞吐量。【经验三索引并非免费】有了锁定子句和较低的隔离级别后争用问题几乎消失但每秒运行超过 8000 个工作流时会遇到高 CPU 使用率的新瓶颈问题来自出队查询本身和 Postgres 的自动清理根本原因是低效的索引。工作流状态表上的二级索引在大规模场景下效率低下出队索引需额外排序增加 CPU 使用率维护多个索引成本高索引更新和清理会消耗大量数据库 CPU 资源。解决方案是使索引更具选择性更新主要出队索引使其能排序并转换为部分索引同时将同样原则应用于大多数可观测性索引。综合这些优化CPU 使用率大幅降低使队列能扩展到每秒超过 30000 个工作流。【了解更多与分享】若热衷于构建可扩展、可靠的系统可查看快速入门、GitHub 及 Discord 社区。还有近期文章介绍了持久执行、AI 工作流等方面的新特性。文章还提供了分享到领英、推特、脸书及通过邮件分享的链接。【DBOS 产品与解决方案】DBOS 极大地简化了云应用程序的运维和部署。产品有 DBOS Cloud、DBOS Transact、定价计划等解决方案包括定时任务平台、持久 AI 工作流、持久数据管道、云现代化等开发者资源有文档、快速入门指南、示例、教程等还有公司信息如关于我们、隐私政策等。【开始使用 DBOS】可使用开源的 DBOS Transact 库永久免费也可搭配 DBOS Pro 获取高级工具和支持。还可订阅 DBOS 洞察获取相关更新产品有 DBOS Transact、DBOS Conductor 等有多种用例和客户案例也提供开发者资源和公司相关信息。

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