文章通过基准测试评估Postgres在构建持久化工作流系统时的扩展性，发现单台Postgres服务器可支持每秒14.4万次写入或4.3万工作流处理，每日可处理120亿次写入或40亿工作流，性能超出预期，完全满足多数场景需求。所有测试代码已开源。

基准测试：Postgres工作流执行性能表现 | DBOS

在构建基于Postgres的持久化工作流执行系统时，最常被问到的问题是："Postgres能扩展吗？"虽然许多技术团队声称Postgres具备扩展能力，但鲜少展示其实际性能表现。本文通过基准测试，量化了单台Postgres服务器的扩展能力。

核心发现

• 写入吞吐量：单台Postgres服务器可持续处理14.4万次/秒的写入（相当于每日120亿次）
• 工作流处理：可执行4.3万次/秒的持久化工作流（每日40亿次）
• 队列性能：基于Postgres的队列可处理1.21万次/秒的工作流，通过多队列分区可提升至3.06万次/秒

测试环境

• AWS RDS db.m7i.24xlarge实例
• 配置：96 vCPU/384GB内存/12万预置IOPS（io2存储卷）
• 开源测试代码：dbos-postgres-benchmark

性能瓶颈分析

1. 写入测试：

   • 测试表结构：UUIDv7主键+TEXT字段+时间戳
   • 瓶颈定位：WAL（预写日志）刷盘速度成为关键限制因素。通过pg_stat_activity监测发现，多数进程在等待WAL锁释放。

2. 工作流测试：

   • 每个工作流需2次写入（启动+完成）
   • 性能差异源于工作流状态表的复杂性（31列/9索引 vs 测试表的3列/1索引）

3. 队列测试：

   • 每个工作流需4次写入（入队/出队/启动/完成）
   • 新瓶颈：工作流状态表的行锁竞争。采用多队列分区后，性能回升至直接执行模式的70%。

扩展建议

对于更高负载需求，可通过多Postgres服务器分片实现近乎无限的扩展能力。

延伸资源

• 快速入门
• GitHub仓库
• Discord社区

（注：原文中的图片链接及技术术语如UUIDv7/WAL/SKIP LOCKED等均保留原表述）

以下是评论内容的总结：

1. DBOS的优势与认可

• 主要观点：DBOS在持久化工作流方面表现出色，比Temporal更简单易用，适合处理大规模工作流。
• 关键引用：
  • "DBOS is amazing when it comes to Durable Workflows... Temporal is like Kubernetes while DBOS is like docker compose."
  • "Postgres scales impressively well (4 billion workflows per day... enough for most applications)."

2. PostgreSQL的扩展性争议

• 主要观点：PostgreSQL在垂直扩展上表现良好，但水平扩展和高可用性存在疑问。
• 关键引用：
  • "Yes, you can scale it quite well vertically. But how about horizontally?"
  • "It scales beyond the needs that most people have in most situations."

3. PostgreSQL的性能问题

• 主要观点：实际使用中，PostgreSQL在索引和大表插入时性能下降明显，与MySQL相比表现不佳。
• 关键引用：
  • "At 100m rows the insertion performance is down to a fraction... Postgres will happily insert hundreds of millions rows at a steady pace if we remove all indices."
  • "The exact same table and indices on MySQL... maintains more or less linear insertion performance well beyond 500m rows."

4. 基准测试的质疑

• 主要观点：文章中的基准测试数据存在误导，未考虑实际运维中的性能衰减和配置优化。
• 关键引用：
  • "After 120K writes/s p50 spikes from 10ms to 1s... Quoting 144K is equivalent to quoting the throughput of a highway at the moment traffic comes to a standstill."
  • "300 seconds test duration?? This is not operational... performance numbers will degrade over time."

5. 配置与优化的必要性

• 主要观点：PostgreSQL的扩展性依赖于复杂的配置和优化，需要专业知识。
• 关键引用：
  • "Postgres can scale, just like any database can scale... there's a lot of lore and esoterica required to get it to scale."
  • "They can adjust their checkpoint settings to increase throughput further."

6. 其他观点

• 主要观点：讨论数据库时，常有不切实际的问题和过度关注未来扩展的倾向。
• 关键引用：
  • "The constant problem is that 'big scale' always means 'larger than I've seen'... Neither is a practical concern for nearly anyone."
  • "when discussing DB it becomes so so interesting not because db itself but the people trying to ask some infeasible questions."

总结反映了对DBOS和PostgreSQL性能、扩展性及实际应用的多样化观点，既有认可也有批评。