В современном мире приложений с высокой степенью параллелизма и масштабируемыми архитектурами база данных становится одним из ключевых компонентов, определяющих стабильность и скорость работы сервиса. Среди множества технологий и решений, PostgreSQL зарекомендовал себя как мощный и надежный инструмент, идеально подходящий для создания устойчивых систем. Однако в условиях экстремально высоких нагрузок, особенно с сотнями или тысячами пользователей, одновременно выполняющих операции записи, выявляются определённые ограничения внутреннего механизма PostgreSQL, в частности LISTEN/NOTIFY. Этот встроенный инструмент для координации работы и обработки событий в базе предназначен для оповещения клиентов о изменениях данных. Несмотря на свою удобность и интеграцию с ядром СУБД, LISTEN/NOTIFY имеет серьезные проблемы с масштабируемостью, особенно в сценариях с большим количеством одновременно происходящих транзакций.
Рассмотрим на примере крупного проекта Recall.ai, где ежедневно генерируются миллионы часов аудио- и видеозаписей, а также связанный структурированный поток данных. Для записи этих данных используется PostgreSQL с участием десятков тысяч одновременно работающих ботов, которые в режиме реального времени загружают транскрипции и метаданные. В такой инфраструктуре нагрузка на базу возрастает до критических значений. Именно в таком условиях разработчики столкнулись с загадочной ситуацией: несмотря на стены из ресурсов – процессор, дисковая подсистема и сеть, производительность резко падала, а под нагрузкой база данных просто становилась недоступной.
Детальный анализ логов и показателей системы выявил проблему блокировок во время выполнения COMMIT-запросов: процессы ожидали и не могли завершить транзакции. Основным виновником стала глобальная блокировка, которую PostgreSQL вводит при выполнении NOTIFY в транзакции. В процессе фиксации данных механизм, обеспечивающий гарантированную последовательность оповещений, захватывает специальный AccessExclusiveLock, который охватывает всю базу данных. Такое глобальное блокирование означает, что пока один процесс коммитит и отправляет уведомления, все остальные операции коммита ждут своей очереди. Если количество параллельных транзакций велико, это становится серьезным узким местом, приводящим к снижению общей производительности базы и, в конечном итоге, к полной остановке работы.
Подобное оказалось неожиданным для многих специалистов, так как PostgreSQL в целом славится своей надежностью и эффективным управлением транзакциями. Но разбор исходного кода подсистемы оповещений показал, что для обеспечения того, чтобы уведомления доставлялись именно после коммита и в правильном порядке, введена тяжелая глобальная синхронизация. Эта блокировка переводит работу с базой в фактически последовательный режим на этапе завершения транзакций, что при большом количестве активных клиентов становится критическим фактором деградации. Для подтверждения версии о проблеме была проведена серия нагрузочных тестирований с включенным и выключенным использованием LISTEN/NOTIFY. Результаты были однозначными.
С оповещениями система в момент интенсивных нагрузок останавливалась, при этом показатели CPU и дисковой активности резко падали. Напротив, отключение оповещений позволило базе полноценно использовать ресурсы и успешно справляться с пиковыми нагрузками, не теряя в производительности. Это свидетельствовало о том, что ограничение является системным и связано именно с блокировками, вызванными NOTIFY в PostgreSQL. Решение такой проблемы возможно несколькими путями. Один из них – полный отказ от LISTEN/NOTIFY и перенос логики отслеживания изменений на уровень приложения.
Такой подход позволяет использовать более гибкие и масштабируемые механизмы оповещений, например, специализированные очереди сообщений или внешние брокеры событий. В случае Recall.ai этот переход был успешно реализован, и база данных снова заработала с нужной производительностью. Однако важно понимать, что LISTEN/NOTIFY остается удобным и быстрым инструментом для небольших и средних нагрузок, где количество параллельных транзакций не достигает критических уровней. Его интеграция с ядром PostgreSQL обеспечивает низкую задержку в доставке событий и не требует сторонних сервисов.
Тем не менее в больших распределенных системах, где сотни или тысячи клиентов пишут данные одновременно, его стабильность резко снижается. Это ограничение следует учитывать при проектировании архитектуры и выборе технологий взаимодействия компонентов. Другой альтернативой служит реализация механизма оповещений на базе внешних систем — Kafka, RabbitMQ, Redis Streams и им подобных. Они спроектированы для масштабируемой обработки больших потоков сообщений и не допускают глобальных блокировок. Интеграция таких систем с PostgreSQL выполняется через внешние сервисы, которые отслеживают изменения данных, например с помощью триггеров и очередей в самой базе, либо через механизм Change Data Capture (CDC).
Такой архитектурный подход гарантирует отсутствие долговременных блокировок в основной базе данных и повышения отказоустойчивости всей системы. Стоит сказать несколько слов про перспективы PostgreSQL. Разработчики сообщества мониторят подобные проблемы и постоянно работают над улучшением параллелизма и снятием узких мест. Однако глобальные блокировки, связанные с обеспечением строгой последовательности и корректности уведомлений, имеют фундаментальный характер и сложны для устранения без серьезных переделок архитектуры подсистемы оповещений. Для ИТ-специалистов и архитекторов важно знать эти внутренние ограничения и заранее планировать другие архитектурные решения для систем с высоким уровнем параллелизма.
