SpiceDB与PostgreSQL存储空间回收问题解析
2025-06-06 20:49:28作者:曹令琨Iris
问题背景
在使用SpiceDB与PostgreSQL作为后端存储时,开发者发现删除关系(relationships)后数据库文件大小并未减少,反而有所增加。SpiceDB是一个开源的权限系统,采用PostgreSQL作为其持久化存储引擎之一。
现象描述
开发者配置了SpiceDB使用PostgreSQL存储引擎,并设置了较短的GC窗口(1分钟)和量化间隔(0.1秒)。通过API批量删除"content-owner"类型的关系后,虽然日志显示垃圾回收成功执行(收集了200个关系和2个事务),但PostgreSQL数据库文件大小不减反增。
技术分析
SpiceDB的删除机制
SpiceDB的删除操作实际上是一个标记删除过程。当调用DeleteRelationships接口时:
- 相关关系会被标记为待删除状态
- 这些记录会保留在数据库中直到垃圾回收器(GC)运行
- GC根据配置的窗口期(GC_WINDOW)决定何时物理删除过期数据
PostgreSQL的存储管理
PostgreSQL采用MVCC(多版本并发控制)机制,删除数据时:
- 不会立即释放磁盘空间
- 被删除记录占用的空间被标记为可重用
- 需要执行VACUUM操作才能真正回收空间
解决方案
常规VACUUM
PostgreSQL有自动VACUUM进程,但:
- 只清理死元组
- 不将空间返还给操作系统
- 仅使空间可被同一表重用
VACUUM FULL
要真正减少数据库文件大小,需要:
- 执行
VACUUM (FULL)命令 - 该操作会重写整个表文件
- 释放未使用空间给操作系统
- 但会锁表且资源消耗大
最佳实践建议
- 对于生产环境,建议设置合理的自动VACUUM参数
- 非高峰时段手动执行VACUUM FULL
- 考虑使用pg_repack工具减少锁影响
- 监控表膨胀情况(tuple膨胀率)
总结
SpiceDB与PostgreSQL组合使用时,删除操作后的空间回收需要理解PostgreSQL的存储机制。开发者不应期望删除数据后立即看到磁盘空间减少,这是PostgreSQL的设计特性而非SpiceDB的问题。合理配置和维护PostgreSQL的VACUUM策略是解决此类问题的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1