PostgreSQL 架构体系梳理与技术演进笔记

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分类专栏： PG 文章标签： postgresql 架构 笔记
于 2025-06-27 14:17:03 首次发布
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PostgreSQL 架构体系梳理与技术演进笔记

一、集中式（主备复制）

简介

经典主备架构，PostgreSQL 最常见的部署模式，主节点负责写操作，从节点通过 Streaming Replication（异步/同步/级联）接收数据复制，实现读写分离和高可用。

技术特点

  • 原生支持 基于 WAL（Write-Ahead Logging）的流复制；
  • 支持异步、同步、多源和级联复制拓扑；
  • 可配合 Patroni、repmgr、PgBouncer、HAProxy 等工具实现自动故障切换与连接池。

优点

  • 架构简单，易于部署；
  • 读请求可横向扩展；
  • 数据一致性可调（同步复制保证零丢失）。

局限

  • 写入瓶颈仍在主库；
  • 主库故障后切换需要额外协调；
  • 大规模读扩展时，复制延迟及网络带宽受限。

应用场景

  • 中小型业务系统；
  • 读多写少场景；
  • 对强一致性有一定要求的系统。

二、多主架构（Multi-Master）

简介

多个写主节点并行接收写入，通过冲突检测与合并策略保证数据一致，适用于多活与跨地域部署。

技术特点

  • Bucardo：异步多主复制，基于触发器冲突检测；
  • bdShard：支持多主写入的分片集群；
  • Postgres-XL / Citus：通过分布式事务协调实现多写节点。

优点

  • 真正多活写入，零单点；
  • 地域分布式写入降低延迟；
  • 自动冲突检测与修复。

局限

  • 冲突合并复杂，需业务侧配合；
  • 网络稳定性影响写入吞吐；
  • 运维与监控门槛高。

应用场景

  • 多区域活跃-活跃部署；
  • 对写可用性要求极高的业务；
  • 金融、电商等行业。

三、分布式中间件 + 分片

简介

通过中间件（如 Citus, pg_shard, PostgreSQL-FDW + pg_pool) 将表水平分片至多台节点，计算与存储解耦，形成 Shared-Nothing 架构。

技术特点

  • 分片键选择与重分片在线化；
  • 内置分布式事务与两阶段提交；
  • 支持全局二级索引与跨分片 JOIN；
  • 典型集群：Citus, Postgres-XL, Greenplum。

优点

  • 支持大规模数据与高并发；
  • 横向扩展能力强；
  • 分布式查询优化器。

局限

  • 分片策略设计复杂；
  • 分布式事务开销；
  • 运维自动化要求高。

应用场景

  • 大数据分析与报表；
  • 高并发写入系统；
  • 复杂 OLAP/OLTP 混合场景。

四、原生分布式数据库（NewSQL 架构）

简介

基于 PostgreSQL 协议或内核改造，从底层设计分布式存储与共识协议，保障强一致性与高可用。

技术特点

  • YugabyteDB：基于 DocDB 引擎与 Raft 多副本协议；
  • CockroachDB（兼容 Postgres 部分协议）；
  • 原生支持分区表与多副本自动路由。

优点

  • 强一致性分布式事务；
  • 自动副本管理与故障恢复；
  • 水平扩展几乎线性。

局限

  • 兼容性需评估；
  • 社区生态相对较新；
  • 部署与调优门槛高。

应用场景

  • 金融级核心系统；
  • 跨区域大规模业务；
  • HTAP 混合负载。

五、云原生数据库（Cloud Native）

简介

结合云平台能力，以“日志 + 存储”分离架构为核心，支持秒级弹性扩容与故障恢复。

技术特点

  • Amazon Aurora PostgreSQL：Log-Structured Storage，分布式共享存储；
  • Google Cloud Spanner（PostgreSQL 接口）；
  • Alibaba Cloud PolarDB for PostgreSQL：无状态计算节点。

优点

  • 弹性伸缩，按需付费；
  • 超低 RTO/RPO；
  • 云原生运维与监控深度集成。

局限

  • 锁定云厂商生态；
  • 网络延迟敏感；
  • 价格模式需评估。

应用场景

  • 大规模互联网应用；
  • 需快速应对流量波动的业务；
  • 多租户 SaaS 平台。

六、类 Oracle RAC 架构

简介

借鉴 Oracle RAC 的共享存储与缓存同步设计，实现多节点写入与强一致。

技术特点

  • 专有存储引擎 + 分布式锁管理；
  • 共享文件系统（如 GPFS, OCFS2）存放数据文件；
  • 全局缓存一致性协议。

优点

  • 真正多节点并发写入；
  • 保持数据库一致性。

局限

  • 架构实现极其复杂；
  • 对底层存储与网络要求高；
  • 社区支持相对有限。

应用场景

  • 传统大型企业核心 OLTP 场景；
  • Oracle RAC 替代项目。

七、联邦/多数据源架构（Federated）

简介

借助 postgres_fdw, dblink 或中间件，将多源 PostgreSQL/异构数据库逻辑统一，支持跨库查询。

技术特点

  • 远程表映射与透明查询；
  • 可与 PostgreSQL Foreign Data Wrapper 生态（MySQL, MongoDB, Kafka FDW）集成；
  • 查询下推与本地缓存优化。

应用场景

  • 多区域/多系统数据整合；
  • 数据湖与数据仓库中的虚拟视图；
  • 跨库分析报表。

八、混合云/多云同步架构（Hybrid Cloud）

简介

跨不同云厂商或自建数据中心间实现实时或近实时数据同步，保证多地容灾与数据一致。

技术特点

  • Slony-I, Bucardo 或 Logical Replication 做异步订阅；
  • Kafka + Debezium CDC 实时同步；
  • 支持双向复制与冲突解决策略。

应用场景

  • 灾备中心双活部署；
  • 云迁移平滑过渡；
  • 多云服务供应商策略。

九、边缘计算架构（Edge PostgreSQL）

简介

在边缘场景部署轻量化实例，通过中心节点聚合，提供本地低延迟服务。

技术特点

  • 部署 PostgreSQL Embedded 或轻量化镜像；
  • 中心节点使用 Logical Replication 或消息队列收集数据；
  • 支持断网时缓存与自动同步。

应用场景

  • IoT 网关、车载终端；
  • 零售门店系统；
  • CDN 边缘缓存管理。

十、HTAP 架构（混合事务与分析）

简介

融合 OLTP 与 OLAP，实时分析与事务处理合并在同一系统。

技术实现

  • Citus + Columnar Extension（解耦行列存储）；
  • Greenplum：PostgreSQL 分支的 MPP 架构；
  • 外部分析引擎（如 ClickHouse-FDW）协同查询。

应用场景

  • 实时报表与告警系统；
  • 用户行为分析；
  • 运营与监控平台。

十一、Serverless 架构（FaaS + 自动伸缩）

简介

PostgreSQL 以 Serverless 形式托管，仅在调用时实时启动并按需扩容。

典型产品

  • Amazon Aurora Serverless v2 (PostgreSQL)；
  • Supabase Edge Functions + PostgreSQL；
  • Azure Database for PostgreSQL Serverless。

应用场景

  • 测试/开发环境；
  • 间歇性访问的小型应用；
  • 多租户低成本场景。

十二、PostgreSQL + 大数据/NoSQL 协同架构

简介

PostgreSQL 作为事务核心，与大数据或 NoSQL 系统协同构建多模数据库解决方案。

架构案例

  • Logical Replication → Kafka → Hadoop/Spark 实时 ETL；
  • PostgreSQL → Elasticsearch 同步搜索索引；
  • PostgreSQL + Redis/TimescaleDB 扩展时序数据与缓存。

应用场景

  • 大规模日志/审计分析；
  • 全文检索与实时查询；
  • 多模态数据平台。

总结：扩展架构类型列表

序号架构类型应用关键词
1集中式（主备）读多写少，简单可用
2多主架构多活，高可用，写负载分摊
3分布式中间件 + 分片分库分表，水平扩展
4原生分布式数据库（NewSQL）强一致，高可用，HTAP
5云原生数据库弹性扩缩，按需付费
6类 Oracle RAC多节点写入，共享存储
7联邦/多数据源架构跨库查询，多源整合
8混合云/多云同步架构灾备，云迁移，双活
9边缘计算架构低延迟，本地优先
10HTAP 架构实时分析，混合负载
11Serverless 架构冷启动，弹性，按需计费
12PostgreSQL + 大数据/NoSQL 协同多模数据，搜索+事务+分析整合

如需深入某一类架构的部署方案、对比选型建议或底层原理（如 Logical Replication、Raft 协议、Aurora 日志存储等），欢迎继续提问！

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