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Postgres 可以替代 Redis 作为缓存吗？

dRaphael约 9 分钟

近期，一篇名为“Postgres 可以替代 Redis 作为缓存吗？”的文章在Medium迅速出圈，这一新颖的话题，似乎能带来不少实际项目的启示，下面跟随着作者Raphael De Lio来解读这一疑问。

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我在Twitter上询问大家了一个问题：你想到的第一个消息队列是什么？
其中一个回答引起我的注意：Postgres
“使用 Postgres 作为消息队列，并使用 SKIP LOCKED 代替 Kafka（如果你只需要一个消息队列的话）”。— Stephan Schmid
更令我惊讶的是，还有提出使用Postgres作为缓存来替代 Redis的观点。
“使用 Postgres 进行缓存，而不是 Redis。使用 UNLOGGED 表和 TEXT 作为 JSON 数据类型。存储过程可以使用 ChatGPT 编写，添加和强制执行数据的到期日期，就像在 Redis一样”。— Stephan Schmidt
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在我学习 Redis 的过程中，我经常听到很多人（来自 Redis）提倡：Redis可以成为你的主要数据库。
这可能是一个好主意。Redis是一个真正的数据库，只是因为它速度非常快，可以在一秒钟内执行数百万次操作，被大家常用来作为缓存。
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而当我看到最喜欢的关系型数据库 Postgres 可以取代我最喜欢的非关系型数据库 Redis 时，我的世界发生了翻天覆地的变化。我应该用Postgres取代 Redis，还是用Redis取代Postgres？
在考虑这个问题之前，我想先搞清楚：Postgres作为缓存真的是个好主意吗？它真的可以取代 Redis 吗？
Stephan Schmidt主张用 Postgres 替换 Redis（实际上他主张用 Postgres 替换一切），他认为这样做可以消除一定的复杂性。（请阅读：https://medium.com/@AmazingCTO）
“一切都用 Postgres 吧（如何降低复杂性并加快速度）” — Stephan Schmid
然而，他并不是唯一一个主张更换 Redis 的人，也有人做了同样的事情：
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但首先，我为什么要用 Postgres 替换 Redis？

Stephan 已经给出了两个理由：复杂性更低和变化更快。是否还有其他驱动因素呢？
使用 Postgres 作为缓存虽不是常见的选择，但在某些情况下具有一定的优势：
统一技术栈     
Postgres 是最流行的数据库之一，且开源免费，将其用作缓存可以减少管理和维护多个数据库系统的工作，从而简化技术堆栈。
熟悉的界面
Postgres 支持复杂的查询和索引，特别是对于精通 SQL的人来说，直接在缓存层内处理高级数据检索和转换任务会更加容易。
成本
某些情况下，使用现有的 Postgres 资源进行缓存，可能比部署单独的缓存解决方案（如 Redis）更具成本效益。尤其是在基础设施预算有限的环境中，将 Postgres 同时用作主存储和缓存可以提高资源利用率。

我们对缓存服务有怎样的目标？

传统缓存服务（例如 Redis）具有一系列可增强应用程序性能和可扩展性的功能，Postgres 是否真的可以取代 Redis，需要从以下几个关键层面考量：
表现
缓存服务的主要目标，是通过加快数据访问速度，来提高应用程序的性能。 
高性能缓存解决方案可以处理高吞吐量工作负载，并提供亚毫秒级的响应时间，从而显著加快检索数据的进程。
删除策略
通过设置缓存数据的过期时间，让过期数据在指定时间后自动从缓存中删除。确保过期数据不会提供给应用程序。 
逐出策略
缓存服务通常将其数据保存在内存中，而内存一般是有限的。因此，需要设置逐出策略让我们自动删除不常用的数据，为新数据腾出空间。
键值存储
大多数缓存服务的核心都是以键值对的形式存储数据。这种简单但功能强大的模型可以快速检索数据，从而轻松高效地存储和访问常用数据。
简而言之，缓存服务需要更快地访问数据并返回尽可能最新的数据。

怎样才能将 Postgres 变成缓存？

Stephan 和 Martin 都表示，我们可以通过使用 UNLOGGED 表将 Postgres 变成缓存服务。
结合Martin Heinz《你不需要专用的缓存服务 - PostgreSQL 作为缓存》这篇文章内容（链接：https://martinheinz.dev/blog/105），得到了这些答案：
未记录表和预写日志
Postgres 中的未记录表是一种防止特定表生成 WAL（预写日志）的方法。 
反言之，WAL可确保对数据库所做的所有更改，在实际写入数据库文件之前都已记录。在系统崩溃和断电等极端情况的时候，就有助于维护数据完整性。
补充说明：Redis提供了一种类似的机制，称为仅附加文件 (AOF) ，它不仅提供了一种在 Redis中持久保存数据的机制，而且还以类似的方式运行，即记录在 Redis 中执行的所有操作。如果使用 Redis 作为主数据库，我们会启用 AOF ，而如果使用 Postgres 作为缓存，我们会关闭（在特定表上）WAL。
关闭WAL提高性能
对于每次数据修改，Postgres 必须更改写入 WAL 和数据文件。这使所需的写入操作数量加倍。
除此之外，为了确保每个已提交的事务都物理写入磁盘，WAL被设计为强制执行磁盘刷新 (fsync)。频繁的磁盘刷新操作会影响性能，因为它们会引入等待磁盘确认数据已安全写入的延迟。
放弃坚持
未记录表不是持久的。 
Postgres会使用WAL来重放和应用自上次检查点以来所做的任何更改，如果我 们没有此日志记录，则无法通过重放WAL记录将数据库恢复到一致状态。但这也是缓存的一大特点。
CREATE UNLOGGED TABLE cache (    id serial PRIMARY KEY,    key text UNIQUE NOT NULL,    value jsonb,    inserted_at timestamp);
CREATE INDEX idx_cache_key ON cache (key);
存储过程的过期
Martin 和 Stephan 都表示，可以使用存储过程来实现过期，这会导致一定的复杂性。
因此，Stephan甚至更进一步建议我们使用ChatGPT来编写存储过程。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE expire_rows (retention_period INTERVAL) AS$$BEGIN    DELETE FROM cache    WHERE inserted_at < NOW() - retention_period;
    COMMIT;END;$$ LANGUAGE plpgsql;
CALL expire_rows('60 minutes'); -- This will remove rows older than 1 hour
然而事实是，大多数现代应用程序不再依赖存储过程，而且现在很多软件开发人员都反对使用存储过程，以此避免把业务逻辑泄露到数据库中，且随着存储数据的增加，管理和理解会变得更为麻烦。
此外，我们还需要按计划调用这些存储过程。为此，我们需要使用一个扩展 pg_cron 。安装扩展后，我们仍然需要创建调度程序：
-- Create a schedule to run the procedure every hourSELECT cron.schedule('0 * * * *', $$CALL expire_rows('1 hour');$$);-- List all scheduled jobsSELECT * FROM cron.job;
然而，复杂性还在持续增加。
存储过程逐出策略
Stephan在他的文章中没有提到逐出策略，而Martin则表示，由于过期可以保持存储大小，因此也可以作为一个选择。
但是，如果仍然想要启用逐出策略，Martin建议在我们的表中添加一个名为 last_read_timestamp的列，并偶尔运行另一个存储过程来实现“最近使用”（LRU）逐出策略。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE lru_eviction(eviction_count INTEGER) AS$$BEGIN    DELETE FROM cache    WHERE ctid IN (        SELECT ctid        FROM cache        ORDER BY last_read_timestamp ASC        LIMIT eviction_count    );
    COMMIT;END;$$ LANGUAGE plpgsql;-- Call the procedure to evict a specified number of rowsCALL lru_eviction(10); -- This will remove the 10 least recently accessed rows
Redis 提供了八种现成的逐出策略（官方文档：https://redis.io/docs/latest/develop/reference/eviction/）。如果想要为“Postgres Cache”设置另一种逐出策略？问ChatGPT即可。

性能表现如何？

性能表现是缓存服务选型的决定性因素，因为我们需要缓存服务的主要原因是想更快地访问的数据。
Greg Sabino Mullane在他的文章《PostgreSQL Unlogged Tables — Look Ma, No WAL! 》中展示了测试结果（原文链接：https://www.crunchydata.com/blog/postgresl-unlogged-tables），比较了 Postgres 中 UNLOGGED 和 LOGGED 表的性能。数据显示， 写入 UNLOGGED 表的性能是在 LOGGED 表中执行相同操作的两倍。具体数据如下：
  • 未记录表
延迟：2.059 ms
TPS：485,706168
  • 记录表
延迟：5.949 ms
TPS：168,087557
读写表现如何呢？
这就是最大的问题：Postsgres 性能优化策略依赖于共享缓冲区。
共享缓冲区将经常访问的数据和索引直接存储在内存中，使其可以快速访问，并减少从磁盘读取的需要，提高已记录和未记录表的查询性能和数据访问能力。
未记录表可能留在这些缓冲区中，但如果它们变得太大或内存有限，它们则会被写入磁盘。因此，未记录表主要提高写入速度，而不是读取速度。
为了证明这一点，我使用进行了快速实验 pgbench （具体操作请见：GitHub - raphaeldelio/redis-postgres-cache-benchmark）
结果表明，记录表和未记录表的性能实际上非常相似，读取这两种类型的表平均需要大约 0.650 ms。具体数据如下：
  • 未记录表
延迟：0.679 ms
TPS：14.724,204
  • 记录表
延迟：0.627ms
TPS ：15.946,025
这一结果测试进一步验证：未记录表主要增强了写入性能。
对于读取操作，未记录表的性能优势并不明显，因为记录表和未记录表都同样受益于 Postgres 的缓存和优化策略。
与 Redis 相比性能如何？
除了对 Postgres 进行基准测试之外，我还对 Redis 进行了实验。（具体操作请见：GitHub - raphaeldelio/redis-postgres-cache-benchmark）。结果显示，Redis在读写操作方面具有显著的性能优势： 
  • 读取
延迟 (p50) ：0.095ms
每秒请求数 (RPS) ：892.857,12 
  • 写入
延迟 (p50) ：0.103ms
每秒请求数 (RPS) ：892857,12 
性能比较显示，Redis 在写入和读取操作方面都明显优于 Postgres：Redis只有 0.095ms的延迟， Postgres未记录表有0.679ms。
Redis还能处理更高的请求率，每秒 892,857.12 个请求，而 Postgres 每秒只能处理 15,946.025 个请求。 
在写入操作方面，我们也可以看到Redis提供了更优异的性能，吞吐量明显更高，延迟也更低。
如果我在 RAM 中运行 Postgres 会怎样？
在审查本文的过程中，Xebia的同事Maksym Fedorov表示：
“ 如果现在在与内存映射文件对应的表空间中创建未记录表会怎么样？我猜我们会看到完全不同的数字。”
为了测试这一点，我使用保存在 RAM 中的 Postgres 数据运行了基准测试。 令人惊讶的是，结果没有任何改善。基准测试显示：
  • 读取
延迟：0.652ms
每秒请求数 (TPS) ：15329,776954
经过进一步研究，我了解到，即使数据存储在 RAM 中，在Postgres 的共享缓冲区内访问数据也会产生额外成本，这些成本来自管理锁，以及数据完整性和并发访问所需的其他内部进程。
而且，Postgres总是先检查数据是否在共享缓冲区中，如果不在，它会先将数据从tmpfs文件系统复制到共享缓冲区中，然后再提供服务，即使数据库保存在 RAM中。

我应该用 Postgres 替换 Redis 吗？

综上所述，如果您需要缓存服务来提高写入性能，可以使用未记录表优化 Postgres。但是，虽然未记录表比记录表提供更好的写入性能，但与 Redis 相比仍然不足。
使用缓存服务的主要原因是缩短数据检索时间。未记录的表不会提高读取性能，而Redis则以极快的读取优势作为更优选择。
此外，Redis有助于防止大量低成本查询访问数据库，这是未记录表无法提供的优势。Redis还提供内置功能，如过期、逐出策略等，这些功能在 Postgres 中很难实现。
尽管对某些人来说，管理 Postgres 似乎更容易，但将 Postgres 变成缓存并不能提供专用缓存服务的优势。同时，Redis 的学习、部署和使用都很简单，而且很有趣。
所以为了获得更快的性能和简单性，选择像Redis这样真正的缓存服务似乎才是更明智的选择。

作者丨Raphael De Lio编译丨Rio

来源丨https://medium.com/redis-with-raphael-de-lio/can-postgres-replace-redis-as-a-cache-f6cba13386dc

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