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PostgreSQL 高并发优化：从 “连接数满到崩” 到 “支撑 10 万 QPS” 的实战技巧

news 2025/11/11 11:32:41

MySQL 老玩家对 “高并发” 的痛点太熟悉了：连接数满、锁等待超时、QPS 上不去，只能靠堆服务器硬扛。但 PostgreSQL（PG）在高并发场景下天生有优势：轻量级连接模型、更精细的锁机制、灵活的参数调优，再配合专业工具，不用堆硬件也能支撑 10 万 QPS，堪称 “MySQL 高并发优化的平替王者”。

这篇是 PostgreSQL 专栏的高并发优化实战篇，核心目标是帮 MySQL 老玩家 “无缝迁移” PG 高并发方案：从连接池、锁机制、参数调优、SQL 优化四个维度，拆解 PG 高并发的核心技巧，每步都附代码、对比表格和性能测试，保证你看完能直接解决 “秒杀卡顿、连接数满、锁等待” 等痛点。

一、先扎心：MySQL 高并发的 “3 大痛点”，PG 全解决了

MySQL 老玩家在高并发场景下，总有绕不开的坑：连接数调大就内存溢出、锁等待导致数据不一致、QPS 卡在 5 万上不去。而 PG 的高并发设计，刚好精准戳中这些痛点。用 “餐厅运营” 类比，一眼看清差距：

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【MySQL高并发（痛点）】
- 连接数：每个连接是“独立服务员”（重量级进程），雇2000个服务员（连接），餐厅（服务器）直接挤爆；
- 锁机制：“点菜区”（数据行）锁了就全堵，别人只能排队，死锁概率高；
- QPS上限：单实例QPS很难突破5万，再高就靠分库分表堆机器。【PG高并发（优势）】
- 连接数：每个连接是“共享服务员”（轻量级线程），2000个连接对应100个服务员，效率翻倍；
- 锁机制：“点菜区”分细粒度锁，别人点别的菜不耽误，锁等待时间骤降；
- QPS上限：单实例优化后轻松突破10万QPS，不用堆机器也能扛秒杀。

核心差异表（MySQL 8.0 vs PG 16）

优化维度	MySQL（8.0）	PostgreSQL（16）	优势总结	实战价值
连接模型	重量级进程（每个连接占 2-4MB 内存）	轻量级线程 + 共享内存（每个连接占几十 KB）	PG（内存占用仅 MySQL 的 1/10）	相同内存下，PG 支持连接数是 MySQL 的 5-10 倍
连接池支持	依赖第三方（如 Druid），适配性一般	原生支持 + 专业工具（pgbouncer），无缝集成	PG（配置简单，性能损耗低）	秒杀场景下连接数从 2000 降到 100，QPS 翻倍
锁机制	行锁 + 表锁 + 间隙锁，死锁概率高	行锁 + 页锁 + 表锁，支持乐观锁，锁粒度更细	PG（锁等待时间降低 80%）	秒杀下单时锁等待从 500ms 降到 10ms
高并发参数	可调参数少（如 max_connections）	丰富参数（shared_buffers、work_mem 等），精准调优	PG（能针对性解决不同瓶颈）	单实例 QPS 从 3 万冲到 10 万
事务优化	长事务阻塞所有操作	长事务仅阻塞相关行，不影响全局	PG（长事务影响范围极小）	统计报表长事务不耽误秒杀下单