Beobachtetes Signal · 12. Apr. 2026 · Benchmark · Quelle: DEV Community · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Neutral
Realistische PostgreSQL-Schreibleistung liegt bei rund 1.875 Transaktionen pro Sekunde
Eine aktuelle Engineering-Analyse zur PostgreSQL-Schreibleistung zeigt, dass realistische Transaktionsschreibvorgänge pro Einzelzeile weit unter gängigen synthetischen Marketing-Behauptungen liegen. Unter Verwendung von PostgreSQL 18.3 auf einem 16-Core AMD Ryzen 9 7950X mit NVMe-Speicher und 62 GB RAM ergab ein produktionsnaher OLTP-Workload mit aktivierter WAL-Dauerhaftigkeit ein sostenibles Leistungslimit von etwa 1.875 committeten Schreibvorgängen pro Sekunde bei synchronous_commit=on. Synthetische Tests, die Zehntausende Inserts pro Sekunde melden, vernachlässigen typischerweise reale Restriktionen wie Indizes, fsync oder vollständige Transaktionslogik. Der Beitrag analysiert das WAL-Flushing als zentralen serialisierten Engpass, quantifiziert die Lücke bei synchronous_commit und liefert praxisnahe Schwellenwerte, ab denen Teams horizontale Schreibskalierungen einplanen sollten.
Liefert realistische, produktionsfokussierte Messwerte zum PostgreSQL-Schreibdurchsatz und erläutert WAL-bedingte Limits. Dies ist besonders wertvoll für Teams, die eine transaktionale Skalierung planen, auch wenn es sich um keine marktweite Plattformveränderung handelt.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Benchmark-Repository veröffentlicht unter github.com/HaikAsatryan/pg-bench-real
- Verwendete Hardware: AMD Ryzen 9 7950X (16 Cores / 32 Threads), 62 GB DDR5, WD_BLACK SN850X 2 TB NVMe, Fedora 43; PostgreSQL 18.3
- Standard-OLTP-Schreiblimit (synchronous_commit=on) bei ca. 1.875 committeten Transaktionen/Sekunde (Knee bei 1.875 bis 2.046 rps)
- Banken-Transfer-Workload erreicht ca. 2.390 rps (synchronous_commit=on) bzw. ca. 2.734 rps (synchronous_commit=off), was einer Steigerung von rund 15 % entspricht
- Gängige Benchmark-Abkürzungen zur künstlichen Erhöhung der Schreibraten umfassen das Deaktivieren von fsync und synchronous_commit, ungeloggte Tabellen, das Weglassen von Indizes sowie vereinfachte Transaktionslogik
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Schreibgeschützter Postgres-Zugriff kann die Produktion dennoch gefährden
Ein technischer Blogbeitrag verdeutlicht, dass eine als read-only markierte Postgres-Verbindung keine absolute Sicherheit garantiert. Explorative Joins, komplexe Aggregate, synchrone Zeitpläne und gleichzeitige Wiederholungsversuche können gemeinsame Verbindungen, CPU, Arbeitsspeicher, I/O sowie Replikatkapazitäten erschöpfen und dadurch Produktivsysteme beeinträchtigen. Der Autor empfiehlt, KI-gesteuerten Datenbankverkehr als eigene Workload-Klasse zu behandeln. Dies erfordert eine dedizierte Rolle mit minimalen Rechten, einen begrenzten Connection Pool als Admission Controller, strikte Limits für Statements, Locks, Zeilen und Bytes sowie explizite Verträge zur Replikatfrische. Zudem sind propagierte Fristen und Abbrüche, gedeckelte Retries mit Jitter sowie Lastabwürfe bei erschöpften Budgets essenziell. Replikatdatenbanken bieten keine unerschöpfliche Kapazität; Überlastungsreaktionen müssen transparent und limitiert erfolgen. Ein weiterführender Leitfaden zur Isolierung von KI-Workloads in Postgres ist verlinkt.
Write-Through-Cache reduziert Black-Friday-Latenzspitzen drastisch
Ein Engineering-Bericht schildert, wie ein großangelegtes ‚Treasure Hunt‘-Feature die p99-Seitenlatenz unter Spitzenlast von unter 200 ms auf 1,8 Sekunden ansteigen ließ. Ursache waren Cache-Misses im Cache-Aside-Modell, die PostgreSQL überlasteten (Query-Spitzen bis zu 9k QPS) und die DB-Verbindungen erschöpften. Weder längere Redis-TTLs noch Read Replicas, die Replikationsverzögerungen und veraltete Daten verursachten, brachten Abhilfe. Erst die Umstellung auf einen eventgesteuerten Write-Through-Cache – bei dem CMS-Events via Kafka an einen Service übergeben wurden, der Redis-Hashes vorbefüllte und Caches zehn Minuten vorab aufwärmte – löste das Problem. Ergänzt um einen Covering Index sanken die p99-Latenzen nach dem Deployment im April 2024 bei 500.000 gleichzeitigen Nutzern auf 210 ms, während die Cache-Miss-Quote auf 1,8 % fiel und die QPS-Last der primären Datenbank von 12k auf 1,8k sank.
OpenAI skaliert PostgreSQL für 800 Millionen ChatGPT-Nutzer
OpenAI hat Einblicke in die Skalierung von PostgreSQL gegeben, um Millionen Queries pro Sekunde und 800 Millionen ChatGPT-Nutzer zu unterstützen. Das Team nutzt eine zentrale Azure PostgreSQL Flexible Server Instanz für Write-Operationen sowie knapp 50 geoverteilte Read-Replicas, während schreibintensive Workloads zu Systemen wie Azure Cosmos DB migriert wurden. Zu den zentralen Techniken gehören aggressive Query-Optimierung, Workload-Isolierung, PgBouncer Connection Pooling – wodurch die durchschnittliche Verbindungszeit von 50 ms auf 5 ms sank –, Cache-Locking gegen Cache-Miss-Stürme, Rate Limiting sowie strenge Schema-Änderungskontrollen. OpenAI verzeichnet eine geringe P99-Read-Latenz, eine Verfügbarkeit von Five-Nines und lediglich einen schwerwiegenden Postgres-Vorfall in den letzten zwölf Monaten. Diese Architekturentscheidungen unterstreichen, wie selbst extrem laststarke Applikationen klassische relationale Datenbanken durch gezielte Replikation und Auslagerung performant betreiben können.
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