Kaarel Moppel：Postgres、Kafka与事件队列
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
文章讨论了Postgres与Kafka在事件队列和发布-订阅系统中的适用性。作者认为，除非有规模需求，否则Postgres通常足够。使用Postgres时需关注配置和性能优化，特别是在高I/O场景下。尽管Postgres表现良好，但在高负载下需谨慎设计以避免膨胀问题。总体而言，Postgres适合多种应用，但在特定情况下可能需要考虑Kafka。
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关键要点
- 文章讨论了Postgres与Kafka在事件队列和发布-订阅系统中的适用性。
- 除非有规模需求，否则Postgres通常足够。
- 使用Postgres时需关注配置和性能优化，特别是在高I/O场景下。
- Postgres在高负载下需谨慎设计以避免膨胀问题。
- 测试持续时间应足够长，以观察到自动清理和膨胀效应。
- 同步复制模式可以更接近Kafka，但性能目标下应选择ANY模式。
- 高I/O场景下，配置调优非常重要，包括更激进的自动清理设置。
- Postgres的事务性优势使其在某些情况下优于Kafka。
- Postgres版本对性能有显著影响，最新版本在I/O密集型应用中表现更好。
- 了解Postgres的膨胀问题及其控制技术是使用Postgres进行排队的关键。
- 建议使用pgmq等现成解决方案，而不是自己开发。
- 高性能设置下，pgq可能比pgmq更合适。
- 隐藏队列细节在数据库级别API后面可以为未来的扩展提供灵活性。
- Postgres在许多情况下足够好，但在发布-订阅场景下可能不够理想。
- 如果已知将需要大规模扩展，考虑使用Kafka等其他解决方案。
- PostgreSQL的安装数量远多于Kafka，意味着其经过了更多的实战考验。
- 在组织中，如果PostgreSQL已经是主要数据库，建议测试其极限。
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