# PostgreSQL 4 核 16G 生产调参基线

更新时间：2026-06-30

这份文档用于后续把 Supabase/PostgreSQL 自托管到 4 核 16G 云服务器时做生产起步配置。目标是先给题库 SaaS 一个安全、可回滚、可观测的基线，而不是追求一次性压满硬件。

参考来源：

- postgresqlco.nf Tuning Guide：https://postgresqlco.nf/tuning-guide
- PostgreSQL 官方 Resource Consumption：https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-resource.html
- PostgreSQL 官方 Query Planning：https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-query.html
- PostgreSQL 官方 WAL/Checkpoint：https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-wal.html
- PostgreSQL 官方 Connections：https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-connection.html

说明：postgresqlco.nf 的页面可作为参数分类和调参入口参考；具体参数语义、重启要求和风险以 PostgreSQL 官方文档为准。

## 适用前提

- 单台 4 vCPU、16 GB RAM 云服务器。
- 同机可能运行 Supabase 服务、API、worker、Nginx、日志/监控 agent。
- 数据库以题库读多写少、后台批量导入、支付/订单小事务、学习记录持续写入为主。
- 生产必须使用 SSD 云盘，数据库数据盘和备份盘分开更好。

如果 PostgreSQL 是唯一重负载服务，可以使用下方 `dedicated-db` 值；如果 API/worker/Nginx 也在同机，先使用 `shared-host` 值。

## 推荐起步值

| 参数 | shared-host 起步值 | dedicated-db 起步值 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `max_connections` | `80` | `120` | 4 核机器不宜靠大量直连抗并发；API 侧连接池和 Supabase pooler 更重要 |
| `shared_buffers` | `3GB` | `4GB` | 官方建议专用库可从约 25% RAM 起步；同机多服务要给 OS cache 和应用留空间 |
| `effective_cache_size` | `10GB` | `12GB` | 这是优化器估算值，不实际占内存 |
| `work_mem` | `16MB` | `16MB` | 每个排序/哈希操作都可能分配一次，不按连接数简单相乘 |
| `maintenance_work_mem` | `512MB` | `768MB` | 导入、建索引、VACUUM 可受益；注意 autovacuum worker 并发 |
| `autovacuum_work_mem` | `256MB` | `256MB` | 避免多个 autovacuum 同时吃掉过多内存 |
| `wal_buffers` | `16MB` | `16MB` | 默认自动通常够用；16MB 是常见稳妥上限 |
| `min_wal_size` | `1GB` | `2GB` | 给批量导入和写入波峰预留 WAL |
| `max_wal_size` | `6GB` | `8GB` | 减少频繁 checkpoint；值越大，崩溃恢复时间可能更长 |
| `checkpoint_timeout` | `10min` | `15min` | 降低 checkpoint 频率；配合 `max_wal_size` 观察恢复窗口 |
| `checkpoint_completion_target` | `0.9` | `0.9` | 平滑 checkpoint I/O |
| `effective_io_concurrency` | `100` | `100` | SSD 云盘起步值；机械盘不适用 |
| `random_page_cost` | `1.1` | `1.1` | SSD 上鼓励合理索引扫描；上线后用 EXPLAIN 复核 |
| `jit` | `off` | `off` | 题库 API 多为短查询，先避免 JIT 带来的计划开销 |
| `log_min_duration_statement` | `500ms` | `500ms` | 上线初期捕捉慢 SQL；稳定后可调到 `1000ms` |
| `idle_in_transaction_session_timeout` | `60s` | `60s` | 防止后台或脚本长事务占锁 |
| `statement_timeout` | `30s` | `30s` | API 请求不应长期占用数据库；导入脚本用会话级覆盖 |
| `lock_timeout` | `5s` | `5s` | 防止普通请求长时间等锁 |

## 证据采集脚本

仓库已补上线前证据采集脚本：

```bash
npm run perf:postgres:evidence
```

脚本会输出 JSON/Markdown 到已忽略的 `docs/refactor/launch-artifacts/`，包含：

- `pg_settings` 中关键调参项、来源和 `pending_restart`。
- `pg_stat_activity` 连接状态、锁等待和 I/O 等待聚合。
- `pg_stat_database` 事务、回滚和缓存命中率。
- `pg_stat_bgwriter` checkpoint 计数和耗时。
- public schema 大表估算行数、总大小和索引大小。
- 如已启用 `pg_stat_statements`，输出按总执行耗时排序的 Top SQL。

上云后建议顺序是：先采集一次默认值，应用本文件 shared-host 参数并重启需要重启的项，再采集一次，然后跑 API 阶梯压测。调参证据和压测报告一起进入本地 `production-launch-evidence.json`，不要提交真实证据文件。

## 应用连接池边界

4 核机器的关键不是把 `max_connections` 拉大，而是控制同时活跃 SQL 的数量。

建议：

- `apps/api` 主进程连接池：`DB_POOL_MAX=10` 到 `20`。
- `apps/worker` 每类 worker 连接池：`DB_POOL_MAX=4` 到 `8`。
- 导入、导出、对账、公共题库同步等 worker 不要全部高并发同时跑。
- H5/Taro 前端永远不直连数据库，只走 Supabase Auth 或 `apps/api`。
- 生产如使用 Supabase pooler，应限制事务池大小，避免 API 扩容后数据库连接被打满。

## ALTER SYSTEM 示例

上线前先保存当前值：

```sql
select name, setting, unit, source, pending_restart
from pg_settings
where name in (
  'max_connections',
  'shared_buffers',
  'effective_cache_size',
  'work_mem',
  'maintenance_work_mem',
  'autovacuum_work_mem',
  'wal_buffers',
  'min_wal_size',
  'max_wal_size',
  'checkpoint_timeout',
  'checkpoint_completion_target',
  'effective_io_concurrency',
  'random_page_cost',
  'jit',
  'log_min_duration_statement',
  'idle_in_transaction_session_timeout',
  'statement_timeout',
  'lock_timeout'
)
order by name;
```

同机部署推荐先执行：

```sql
alter system set max_connections = '80';
alter system set shared_buffers = '3GB';
alter system set effective_cache_size = '10GB';
alter system set work_mem = '16MB';
alter system set maintenance_work_mem = '512MB';
alter system set autovacuum_work_mem = '256MB';
alter system set wal_buffers = '16MB';
alter system set min_wal_size = '1GB';
alter system set max_wal_size = '6GB';
alter system set checkpoint_timeout = '10min';
alter system set checkpoint_completion_target = '0.9';
alter system set effective_io_concurrency = '100';
alter system set random_page_cost = '1.1';
alter system set jit = 'off';
alter system set log_min_duration_statement = '500ms';
alter system set idle_in_transaction_session_timeout = '60s';
alter system set statement_timeout = '30s';
alter system set lock_timeout = '5s';
select pg_reload_conf();
```

以下参数需要重启 PostgreSQL 才会生效：`max_connections`、`shared_buffers`、`wal_buffers`。执行后用下面语句确认：

```sql
select name, setting, unit, pending_restart
from pg_settings
where pending_restart = true
order by name;
```

## 导入脚本会话级覆盖

真实迁移导入、批量导入、建索引可能超过普通 API 的 `statement_timeout`。不要为了导入放大生产全局超时，应该在导入连接上局部设置：

```sql
set statement_timeout = '30min';
set lock_timeout = '30s';
set maintenance_work_mem = '1GB';
```

正式切换仍以 `pb:import:dry-run --profile=production`、`pb:import:json`、`pb:import:validate` 和业务抽样为准。

## 观察和验收

上线后至少观察 24 到 72 小时：

```sql
select state, wait_event_type, wait_event, count(*)::int
from pg_stat_activity
where datname = current_database()
group by state, wait_event_type, wait_event
order by count desc;
```

```sql
select datname, xact_commit, xact_rollback, blks_read, blks_hit,
       round(blks_hit * 100.0 / nullif(blks_hit + blks_read, 0), 2) as cache_hit_ratio
from pg_stat_database
where datname = current_database();
```

```sql
select checkpoints_timed, checkpoints_req, checkpoint_write_time, checkpoint_sync_time
from pg_stat_bgwriter;
```

```sql
select pid, usename, now() - xact_start as xact_age, state, query
from pg_stat_activity
where xact_start is not null
order by xact_age desc
limit 20;
```

验收标准：

- API P95 延迟稳定，没有大量 `ClientRead/ClientWrite`、锁等待或 I/O wait。
- `pb:import:validate` 无 failure。
- `checkpoints_req` 不应持续快速增长；如增长明显，优先调大 `max_wal_size` 或检查写入峰值。
- 没有 OOM、没有频繁连接耗尽、没有长时间 idle in transaction。
- 慢 SQL 日志能对应到具体接口、worker 或迁移脚本。

## pg_stat_statements

上线压测和灰度期间建议启用 `pg_stat_statements`。如果自托管 Supabase/PostgreSQL 允许修改 `shared_preload_libraries`，推荐：

```sql
alter system set shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements';
```

该参数需要重启 PostgreSQL。重启后执行：

```sql
create extension if not exists pg_stat_statements;
select pg_stat_statements_reset();
```

每轮压测后看总耗时、平均耗时和调用量最高的 SQL，再决定是否新增索引、改 SQL、加预聚合或调整 API 缓存。不要把慢 SQL 明细直接提交到 Git，因为其中可能包含业务表名、常量和内部路径。

## 压测闭环

调参后必须跑 API 压测，不要只凭参数表判断容量。当前仓库提供本地压测脚本：

```bash
npm run perf:api:local
```

默认压测只读路径，会自动发现真实迁移后的租户、学生、题库入口、合集、蓝图、单词和手册数据，并输出报告到已忽略的 `docs/refactor/performance-reports/`。详细环境变量、4 核 16G 阶梯并发矩阵和报告归档方式见：

- `docs/refactor/performance-benchmark-runbook.md`

4 核 16G 首次上云建议至少跑：

- `smoke`：6 并发 30 秒，只读。
- `baseline-30`：30 并发 5 分钟，只读。
- `baseline-50`：50 并发 5 分钟，只读。
- `mixed-30`：30 并发 5 分钟，开启少量练习 session 写入。

若 P95/P99 明显升高，优先结合慢 SQL、`pg_stat_activity` 和报告中的接口明细定位，再考虑索引、预聚合、连接池和 worker 调度；不要直接继续放大 `max_connections`。

## 回滚方式

如果调参后出现内存压力、启动失败或查询计划异常：

```sql
alter system reset shared_buffers;
alter system reset effective_cache_size;
alter system reset work_mem;
alter system reset maintenance_work_mem;
alter system reset autovacuum_work_mem;
alter system reset wal_buffers;
alter system reset min_wal_size;
alter system reset max_wal_size;
alter system reset checkpoint_timeout;
alter system reset checkpoint_completion_target;
alter system reset effective_io_concurrency;
alter system reset random_page_cost;
alter system reset jit;
alter system reset log_min_duration_statement;
alter system reset idle_in_transaction_session_timeout;
alter system reset statement_timeout;
alter system reset lock_timeout;
select pg_reload_conf();
```

若 `shared_buffers`、`wal_buffers`、`max_connections` 已改，需要重启后才算完全回滚。

## 后续优化方向

- 上线后启用 `pg_stat_statements`，按总耗时和平均耗时定位慢 SQL。
- 为 `answer_records`、`practice_sessions`、`content_asset_access_events`、`video_play_events` 等大表规划按月或按租户分区。
- 对租户后台 dashboard、排行榜、销售转化、分佣报表做日/小时预聚合。
- 对真实 `pb:import:json` 增加阶段耗时统计，继续批量化 `questions/question_versions`。
- 如果三套 H5、API、worker、Supabase 全部同机，优先加连接池和 worker 调度，而不是继续放大 PostgreSQL 内存参数。
