真的能空间零增长？暴力压测 OpenTeleDB 10 万行数据后的几点真心话

前沿

在数据库技术日新月异的今天，天翼云开源的 OpenTeleDB 无疑是一匹黑马。对于深受 PostgreSQL 高并发连接瓶颈和膨胀问题困扰的架构师来说，它提供了一套令人眼前一亮的解决方案。本文不谈虚的，我将直接基于 PostgreSQL 17 内核，重点剖析 OpenTeleDB 的两大核心组件：XProxy（高性能代理）与 XStore（存储引擎）。接下来，请跟随我的视角，通过实际部署与拆解，看看它是否真的如传说中那样，能成为解决数据库性能瓶颈的"银弹"。

一、抛开光环看本质：OpenTeleDB 的定位与家底

很多朋友第一次看到 OpenTeleDB，可能会问：这和市面上那么多 PG 发行版有啥区别？

简单来说，你可以把它看作是 PostgreSQL 17 的"高性能进化版" 。它没有去搞那些花里胡哨的时序或列存概念，而是死磕 OLTP（在线事务处理） 场景。

它的核心逻辑非常清晰：针对 PostgreSQL 那个让人又爱又恨的 MVCC 机制，OpenTeleDB 拿出了一个"杀手锏"------基于原位更新（In-place Update）技术的 XStore 引擎 。这一改动，直接从根源上缓解了 PG 著名的表膨胀问题，让数据库在高并发写入下也能保持"身材苗条"，不再因为频繁的垃圾回收（Vacuum）而引发性能抖动。

1.1 初看架构：它给我的第一印象是'克制'

1. 定位"人间清醒"，不乱蹭热点 很多开源项目喜欢什么火蹭什么，但 OpenTeleDB 很诚实------明确表示自己不是 云原生分布式。由于其默认未加载时序插件，在处理极大规模时序指标时，我更倾向于将其定位为高性能的数据落地层。它老老实实基于 PostgreSQL 17 开发，这就意味着它继承了 PG 强大的生态，不搞那些让开发者重新学习一套语法的"伪创新"。
2. 专治"疑难杂 症"，刀刀见血它的改进非常有针对性。PostgreSQL 用户最怕什么？怕连接数爆了，怕 Vacuum 跑不过来导致表膨胀。OpenTeleDB 没有去堆砌花哨的功能，而是通过 XStore 存储引擎 引入了 原位更新（In-place Update）。这一招直接废掉了 PG 传统的 Append-only 机制带来的副作用，属于典型的"架构级外科手术"。
3. 架构回归本源 看它的架构图，从连接管理到查询执行，再到底层的存储管理，逻辑非常清晰。它没有为了"分布式"而把简单问题复杂化，而是专注于在单机 OLTP 场景下把性能榨干。

1.2 OpenTelDB应用场景

1. 核心交易系统 ( OLTP) 最典型的就是订单、支付、计费系统。

1. 1. 理由：这些场景更新（Update）特别频繁，OpenTeleDB 的"原位更新"正好能扛住，不会因为垃圾回收（Vacuum）导致系统卡顿。

1. 物联网数据接入 (IoT) 用来接收海量设备发来的数据。

1. 1. 注意 ：它写入速度确实快，但它不是专门的时序数据库（默认没带那个插件），单纯拿来做高并发的数据落地存储是没问题的。

1. 地图与位置服 务 (GIS) 做城市规划、物流调度、地图应用。

1. 1. 理由：它完美继承了 PostGIS 的能力，处理空间数据一直都是 PG 系的强项。

1. 企业复杂系统 (ERP/CRM) 处理财务报表、供应链这种复杂逻辑。

1. 1. 理由：基于 PostgreSQL 17 内核，SQL 兼容性好，跑复杂查询和长事务比较稳。

1.3 硬核拆解：OpenTeleDB 的"双引擎"秘密

在开始压测前，必须先看懂 OpenTeleDB 最核心的两个"黑科技"。如果把数据库比作高速公路，XProxy 解决了"入口拥堵"，而 XStore 解决了"路面坑洼"。

XProxy：连接风暴的"防洪堤"

• 痛点：原生 PostgreSQL 采用"多进程模型"，每一个客户端连接都需要消耗独立的进程资源。一旦并发数过千，CPU 光是处理上下文切换就得累趴下。
• 解法 ：XProxy 是一个内置的高性能连接复用层。它像一个智能网关，在前端接收海量并发请求（如 10,000+），在后端仅需维护少量的数据库长连接。
• 价值 ：它实现了连接多路复用，让数据库彻底告别了"连接数爆炸"的风险，且对业务代码完全透明，无需修改驱动。

XStore：给存储内核做"减法"

• 痛点 ：PostgreSQL 的 MVCC 机制采用 Append-only（追加更新） 策略。简单说，更新一行数据 = 标记旧行删除 + 插入新行。这导致表空间不断膨胀，必须依赖 Vacuum 进程在后台不停"扫地"，极易引发性能抖动。
• 解法 ：XStore 引入了类似 Oracle/MySQL 的Undo 回滚段 机制，实现了原位更新（In-place Update）。
• 价值 ：新数据直接覆盖旧数据，旧版本移入 Undo Log。这种设计从根源上消灭了死元组（Dead Tuples），让表空间在频繁更新下依然能保持"身材苗条"，同时消除了 Vacuum 带来的 I/O 冲击。

二、数据库系统实践：OpenTeleDB 环境部署手册

2.1 依赖安装

|----------------|------------|
| | |
| 所属软件 | 建议版本 |
| gcc | 4.8 及以上 |
| gcc-c++ | 4.8 及以上 |
| make | 3.82 及以上 |
| bison | 3.0 及以上 |
| flex | 2.5.31 及以上 |
| readline-devel | 6.0 及以上 |
| zstd-devel | 1.4.0 及以上 |
| lz4-devel | 1.8.0 及以上 |
| openssl-devel | 1.1.1 及以上 |

2.2 部署数据库

2.2.1 源码获取：克隆官方仓库

源码地址：https://gitee.com/teledb/openteledb

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2.2.2 依赖就绪：核心组件安装与版本核验

• 安装依赖

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• 写一个脚本检查结果

2.2.3 核心构建：自动化编译与安装

配置环境变量并执行编译，建议将安装目录与数据目录分开管理：

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1. 开始编译和安装

2.2.4 实例启停：数据库初始化与存活性测试

1. 初始化数据库

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1. 启动数据库和检查数据库是否启动

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• 现实server started证明已经启动了
• 现在检查端口号是否被监听，目前显示确实启动成功

三、OpenTeleDB XStore 极限压测：不止是空间零增长

3.1 进阶测试一：表膨胀（Table Bloat）的隐形杀手

在 PostgreSQL 的世界里，UPDATE 带来的表膨胀（Bloat）一直是挥之不去的阴影。今天，我决定放下说明书，通过一组硬核脚本，亲自验证 OpenTeleDB 的 XStore 存储引擎是否真能做到"原位更新，空间零增长"。

3.1.1 第一步：搭建"公平"的擂台

为了验证 XStore 的真本事，我首先在数据库中创建了两张结构完全一致的表。

• test_heap：代表传统的 PostgreSQL 追加更新模式。
• test_xstore：代表 OpenTeleDB 的原位更新模式。

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通过 \d+ 命令，我确认了 test_xstore 的 Access method 确实显示为 xstore。这是 OpenTeleDB 区别于原生 PG 的核心标志。

3.1.2 第二步：初始化"原始战场"

我为两张表各注入了 10 万行数据。模拟真实的业务初始状态，并记录下它们原始的身体数据。

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3.1.3 第三步：暴力更新，制造"膨胀"压力

这是最关键的一步。我编写了一个 DO 块，模拟 5 轮全表更新。在原生 PG 中，这会产生 50 万个"死元组（Dead Tuples）"，如果不及时清理，表空间会瞬间翻倍。

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3.1.4 第四步：揭晓真相------空间与死元组对比

更新完成后，我立即调取了系统视图，查看两张表的真实体积和死元组情况。

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3.1.4.1 深度结论分析

1. 空间实现"零增长"：

1. 1. 普通表 (Heap) ：在经历 5 轮更新后，体积从 6.5MB 暴增至 34MB，膨胀了约 5.2 倍。这是典型的 PostgreSQL 追加更新（Append-only）代价，每一行旧数据都变成了"占着坑"的脏数据。
   2. XStore ：体积竟然奇迹般地维持在 8976 KB，哪怕是一字节都没有增加！这验证了其"原位更新 (In-place Update)"的强悍能力，直接在原地覆盖旧值。

1. 彻底告别死元组噩梦：

1. 1. 普通表 (Heap) ：产生了高达 50 万个死元组 。这些死元组会极度依赖 autovacuum 进行清理，在高并发下会导致显著的 IO 抖动和 CPU 损耗。
   2. XStore ：死元组数量始终保持为 0。这意味着它从根本上解决了 PG 数据库的"膨胀痛点"，后台清理压力几乎降为零。

3.2 进阶测试二：性能"心电图"------抗抖动测试

在金融或电商抢购场景中，我们最怕的不是数据库"慢"，而是"抖"。PostgreSQL 的机制决定了当 UPDATE 产生大量死元组后，autovacuum 进程会被唤醒进行清理。这个清理过程如果过于剧烈，就会抢占 I/O 和 CPU，导致业务端的 TPS 瞬间"掉底"。

OpenTeleDB 的 XStore 号称无死元组，那么它的性能曲线真的能像"心电图"一样平稳吗？我决定用 pgbench 做一次长达 5 分钟的持续施压。

3.2.1 准备自定义压测脚本

为了精准模拟"纯更新"带来的压力，我没有使用 pgbench 默认的混合模式，而是编写了一个专用的 update.sql脚本，强制数据库只做高频写入。

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3.2.2 启动"Heap 模式"压测

首先，我对原生 Heap 表发起攻击。参数设置为 20 个并发客户端，持续 300 秒，并且每秒输出一次报告，这样我们就能捕捉到每一秒的性能波动。

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数据剖析： 大家请看上图的 Heap 表压测数据。虽然平均 TPS 看起来不错，但请注意我在图中红框标出的位置：

• 在第 70 秒时，TPS 还能达到 15520 的高点。
• 仅仅几秒后的第 79 秒，TPS 迅速下探至 13320。

短短 10 秒内，性能跌幅超过 2000 TPS 。这种忽高忽低的"过山车"现象，正是后台 autovacuum 进程介入时争抢 I/O 资源留下的证据。在生产环境中，这就意味着你的接口响应时间（Latency）会出现不可预测的抖动。

3.2.3 启动"XStore 模式"压测

接着，我修改脚本中的表名为 test_xstore，保持完全相同的参数再次运行。

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数据剖析： 接下来我们看 XStore 的表现。 同样是高频更新场景，XStore 的 TPS 曲线展现出了惊人的"自律性"。整个采样区间内，TPS 始终紧咬在 13100 至 13600 这个极窄的区间内，最大波动幅度仅为 400 左右。

对比 Heap 表那 2000+ 的跌幅，XStore 几乎是一条直线的"心电图"。这证明了原位更新（In-place Update）机制成功规避了资源争抢，为业务提供了确定性的性能预期。

3.2.4 深度对比分析

将两组实时数据放在一起，差异比我想象的还要大：

• Heap 表的"锯齿波" ： 从截图可以看到，Heap 表的性能曲线呈现出明显的"锯齿状"。每隔几十秒，TPS 就会出现一次下探。查看后台日志发现，这正是 autovacuum 启动并尝试冻结（Freeze）旧页面时的资源争抢。这种不可预测的抖动，是生产环境 latency 报警的元凶。
• XStore 的"直线波" ： 反观 XStore，5 分钟内的 TPS 极其平稳，方差极小。这是因为原位更新机制让它彻底告别了"后台扫地"的负担。无论更新多少次，数据页始终干净、紧凑。Undo Log 的回收是在独立线程中异步进行的，且只涉及 I/O 的顺序写，对主业务的随机读写几乎零干扰。

结论： 如果说 Heap 表像一个情绪不稳定的"过山车"，那么 XStore 就是一列匀速行驶的"高铁"。对于追求 SLA（服务等级协议）严苛的核心业务，这种确定性的稳定性比单纯的峰值性能更有价值。

3.3 进阶测试三：同台竞技------100 并发下的性能跃升

3.3.1 编译Xproxy

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• 创建配置目录:

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• 配置文件

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• 检查启动状态

3.3.2 背景介绍

在验证了存储引擎的强悍后，我把目光转向了 OpenTeleDB 的另一大卖点------XProxy。官方宣称它能通过"多路复用"解决 PG 的连接数瓶颈，光说不练假把式，我决定模拟一次"连接风暴"（Connection Storm）来验明正身。

• 原生pgsql 端口5433
• oponteleDB端口5432

3.3.3 第一轮：原生 PG 的"崩溃现场"

说干就干。我首先把矛头对准了那个没有任何保护措施的原生 PostgreSQL（端口 5433）。

测试指令：

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结果解读： 如上图所示，原生模式下的表现显得有些"沉重"：

• TPS (吞吐量) ：仅为 897.55。
• 平均延迟 ：高达 111.42 ms。
• 建连时间 ：这是最夸张的，高达 636.22 ms。这意味着客户端还没开始发数据，光是和数据库握手就花了超过 0.6 秒。

3.3.4 第二轮：XProxy 的"极速狂飙"

紧接着，在不改变任何压测参数的情况下，我仅仅是将端口切换到了 XProxy 的 5432

测试数据：

• 并发数：100 (保持不变)
• 运行时间：60秒

测试指令：

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结果解读： 如上图所示，效果堪称"脱胎换骨"：

• TPS (吞吐量) ：飙升至 3404.38。
• 平均延迟 ：骤降至 29.34 ms。
• 建连时间 ：缩短至 64 ms。

3.3.5 最终对比结论

通过这两组数据的直接碰撞，XProxy 的价值一目了然。我将核心指标整理成了对比表：

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测试总结： 如果说之前的极限测试证明了 XProxy 是"防崩溃的盾"，那么这次的 100 并发测试则证明了它是"加速的矛"。

XProxy 通过高效的连接复用机制，消除了 PostgreSQL 昂贵的进程创建和销毁开销。对于业务端来说，这意味着更快的页面加载速度 和更丝滑的用户体验 。仅仅是换一个连接端口，就能获得 好几倍 的性能红利，这无疑是性价比极高的优化方案。

四、总结：从"空间零增长"看 OpenTeleDB 的存储演进

这次对 OpenTeleDB 的"暴力拆解"之旅，比起单纯跑通一个 Hello World，给了我更多的技术震撼。如果说测试开始前我只是把它当作又一个 PostgreSQL 的"魔改版"，那么此刻看着屏幕上定格的压测数据，我必须重新审视它的内核价值。

4.1 数据背后的"双重红利"

回顾本次实测，OpenTeleDB 在两个核心维度上交出了令我信服的答卷：

• 存储维度的"降本" ：在 3.1 节中，34MB vs 8976KB 的巨大反差不仅仅是磁盘空间的节省，更意味着 SSD 寿命和备份带宽的隐形红利。XStore 用"原位更新（In-place Update）"彻底终结了 PG 用户长久以来的表膨胀焦虑。
• 性能维度的"增效" ：在 3.3 节的同台竞技中，XProxy 展现了惊人的统治力。在同样的 100 并发下，它将 TPS 从 898 拉升至 3404 ，同时将 建连耗时从 636ms 压缩至 64ms。这种"脱胎换骨"的表现证明：在不堆砌硬件的情况下，仅靠架构层面的多路复用优化，就能挖掘出巨大的性能金矿。

4.2 重新审视"双引擎"架构

通过这次测试，我更清晰地理解了 OpenTeleDB 官方所谓的"双引擎"战略：

• XProxy (连接引擎) ：它就像一道坚固的防洪堤。在面对微服务架构下的连接风暴时，它能通过流量整形，让后端数据库进程始终工作在最舒适的负载区间，避免了原生 PG 的"雪崩"效应。
• XStore (存储引擎) ：它则像一把精细的手术刀。在处理千万级 UPDATE 洪峰时，它摒弃了冗余的 MVCC 副本，保证了底层存储结构的紧凑与干净。

最后的话： OpenTeleDB 显然不是为了替代所有场景而生。但对于那些受困于 PostgreSQL 表膨胀、惧怕 Vacuum 抖动、又不想迁移到复杂分布式架构的团队来说，OpenTeleDB 提供了一个极其精准的"破局"方案。

它用实打实的数据证明了：在单机 OLTP 的极致性能挖掘上，我们依然大有可为。