PostgreSQL 在各行各业的关键应用中具有极高适用性。尽管 PostgreSQL 提供了良好的性能，但仍存在一些用户不太关注但对整体效率与速度至关重要的问题。多数人认为增加 CPU 核数、更快的存储、更大内存即可提升性能，但还有同样重要的因素需要关注——那就是延迟。
延迟意味着什么？
数据库执行查询操作的耗时，仅占应用程序接收查询结果总耗时的极小部分。下图可直观呈现该过程的内在逻辑：
客户端应用发送请求后，驱动程序通过网络向 PostgreSQL 发送消息（a），数据库执行查询（b），并将结果集返回给应用程序（c）。关键问题在于：相较于查询执行时间（b），网络传输时间（a 与 c）是否具有显著影响。通过实验可以加以验证。
首先，使用 pgbench 初始化一个简单的测试数据库。对于本次测试，小规模数据库已足够：
cybertec$ pgbench -i blog
dropping old tables...
NOTICE: table "pgbench_accounts" does not exist, skipping
NOTICE: table "pgbench_branches" does not exist, skipping
NOTICE: table "pgbench_history" does not exist, skipping
NOTICE: table "pgbench_tellers" does not exist, skipping
creating tables...
generating data (client-side)...
vacuuming...
creating primary keys...
done in 0.19 s (drop tables 0.00 s, create tables 0.02 s, client-side generate 0.13 s, vacuum 0.02 s, primary keys 0.02 s).
随后进行第一次基础测试：建立单个 UNIX Socket 连接，运行 20 秒（只读测试）：
cybertec$ pgbench -c 1 -T 20 -S blog
pgbench (17.5)
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: select only>
scaling factor: 1
query mode: simple
number of clients: 1
number of threads: 1
maximum number of tries: 1
duration: 20 s
number of transactions actually processed: 1035095
number of failed transactions: 0 (0.000%)
latency average = 0.019 ms
initial connection time = 2.777 ms
tps = 51751.287839 (without initial connection time)
关键指标如下：
- 平均延迟：0.019 毫秒
- 每秒事务处理量（TPS）：51751
该数据表现对于单连接场景而言已属良好水平。
下一步执行相同查询测试，但将连接方式从 UNIX 套接字更换为指向本地主机（localhost）的 TCP 连接（非远程连接）：
cybertec$ pgbench -c 1 -T 20 -S blog -h localhost
pgbench (17.5)
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: select only>
scaling factor: 1
query mode: simple
number of clients: 1
number of threads: 1
maximum number of tries: 1
duration: 20 s
number of transactions actually processed: 583505
number of failed transactions: 0 (0.000%)
latency average = 0.034 ms
initial connection time = 3.290 ms
tps = 29173.916752 (without initial connection time)
结果出现明显变化，关键指标如下：
- 平均延迟：0.034 毫秒
- 每秒事务数（TPS）：29173
吞吐量下降约 44%。下图对此进行了直观展示：
值得注意的是，延迟仅从 0.019 毫秒上升至 0.034 毫秒，变化幅度极小。但由于查询本身执行速度极快，即便如此微小的延迟也会带来显著影响。执行计划可以说明这一点：
blog=# explain analyze SELECT *FROM pgbench_accounts
WHERE aid = 434232;QUERY PLAN
------------------------------------------------------------Index Scan using pgbench_accounts_pkey on pgbench_accounts(cost=0.29..8.31 rows=1 width=97)(actual time=0.015..0.016 rows=0 l oops=1)Index Cond: (aid = 434232)Planning Time: 0.227 msExecution Time: 0.047 ms
(4 rows)
执行计划中的关键数值为 0.016，表示索引扫描在表中定位记录所需的时间。将该数值与额外引入的网络延迟进行对比，即可理解微小变化为何会造成巨大差异。
真实网络环境中的延迟
在实际场景中，应用程序与数据库通常部署在不同的机器上。测试前，先查看 traceroute 的输出结果：
different_box$ traceroute 10.1.139.53
traceroute to 10.1.139.53 (10.1.139.53), 30 hops max, 60 byte packets1 _gateway (10.0.0.1) 0.212 ms 0.355 ms 0.378 ms2 cybertec (10.1.139.53) 0.630 ms 0.619 ms *
可以看到，从运行 pgbench 的主机到数据库服务器的路径较短，仅通过内部网络完成通信。
再次运行相同测试，结果如下：
different_box$ pgbench -h 10.1.139.53 -S -c 1 -T 20 blog
pgbench (17.5)
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: select only>
scaling factor: 1
query mode: simple
number of clients: 1
number of threads: 1
maximum number of tries: 1
duration: 20 s
number of transactions actually processed: 47540
number of failed transactions: 0 (0.000%)
latency average = 0.420 ms
initial connection time = 9.727 ms
tps = 2378.123901 (without initial connection time)
关键指标为：
- 平均延迟：0.420 毫秒
- 每秒事务数（TPS）：2378
即便延迟仅为 0.420 毫秒，吞吐量已从 5 万 TPS 降至 2378 TPS。虽然该测试仍为单连接，但原因十分清晰：网络传输所消耗的 0.4 毫秒，与索引读取所需的 0.016 毫秒相比，已是数量级上的差距。
下图展示了吞吐量变化情况：
可确定的是，若网络架构中增加更多网络层级，吞吐量数据将进一步显著下降。该问题在云计算环境中尤为突出，每一层负载均衡、每一次网络跳转、每一台路由设备、每一条防火墙规则，均会增加网络延迟，进而降低应用程序运行效率。对于执行耗时极短的查询操作而言，网络延迟产生的额外开销占比越高，查询操作本身的执行耗时占比则越低，其对整体性能的影响程度也随之下降。
并发机制：可行的解决方案？
上述实验展示了极端情况，适用于单一应用在应用与数据库间频繁交互的场景。而在负载较高的业务系统中，通常存在多用户并发访问的情况。若增加并发连接数，系统性能可呈现较为理想的表现：
cybertec$ pgbench -c 4 -j 4 -T 20 -S blog -h localhost
pgbench (17.5)
starting vacuum...end.
transaction type: <builtin: select only>
scaling factor: 1
query mode: simple
number of clients: 4
number of threads: 4
maximum number of tries: 1
duration: 20 s
number of transactions actually processed: 1639827
number of failed transactions: 0 (0.000%)
latency average = 0.049 ms
initial connection time = 5.637 ms
tps = 82007.653121 (without initial connection time)
提取关键数据如下：
- 平均延迟：0.429 毫秒
- 每秒事务数（TPS）：82007
使用 4 个并发连接，TPS 达到 82,000，增加更多并发可进一步提升。在现代服务器上，每秒超过 100 万次操作完全可行。但前提是数据库与查询来源距离接近，网络延迟不构成瓶颈。
更快的 CPU 是否有帮助？
常见疑问：增加 CPU 核数或提升单核性能是否有意义？对比如下：
- 索引查找：0.016 毫秒
- 网络延迟：0.490 毫秒
即便 CPU 更快，优化的仅为 0.016 毫秒，占总耗时约 3%，剩余 97% 时间不受影响。本质上，这与吞吐量关系不大，而是延迟问题。对于极短查询，延迟累积可能导致严重性能下降，尤其在云环境下网络复杂度更高。
对于执行时间较长的查询，延迟影响较小；但对于超快小查询，网络延迟可能成为主要性能瓶颈。
总结
延迟在高频、短时查询场景中具有决定性影响。单连接环境下，微小的网络延迟即可导致吞吐量大幅下降；通过并发可以在一定程度上缓解这一问题，但网络距离和拓扑结构仍是关键约束因素。相比之下，单纯提升 CPU 性能对以网络延迟为主导的场景改善有限。在云环境与分布式架构中，延迟问题需要在系统设计阶段予以重点关注。
原文链接：
https://www.cybertec-postgresql.com/en/postgresql-performance-latency-in-the-cloud-and-on-premise/
作者：Hans-Jürgen Schönig
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