PGAI项目中大规模文档处理的限流与队列优化方案

在PGAI这类AI增强的PostgreSQL扩展项目中，处理大规模文档嵌入时面临的核心挑战是如何有效管理对后端AI服务（如Ollama、OpenAI、Claude等）的API调用。当用户批量上传20-50个文档时，系统容易产生突发性的并发请求，这会导致三类典型问题：

1. 本地服务过载：如Ollama这类本地部署的模型服务，突发请求会导致处理超时或服务崩溃
2. 云API限制：OpenAI等商业API存在每分钟请求数的严格限制
3. 资源竞争：并发处理会争夺服务器有限的CPU/GPU资源，降低整体吞吐量

传统触发机制的局限性

常见实现方案是使用数据库触发器（trigger）在文档插入时立即触发嵌入操作。这种同步处理模式存在明显缺陷：

• 无法控制请求速率
• 缺乏失败重试机制
• 难以实现优先级调度
• 会阻塞用户操作线程

基于工作队列的优化架构

推荐采用异步工作队列模式重构处理流程，具体实现包含三个核心组件：

1. 轻量级触发器

将原有直接调用AI服务的触发器改造为仅向工作队列表插入任务记录：

CREATE TRIGGER doc_embed_trigger AFTER INSERT ON documents
FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION add_to_embed_queue();

2. 工作队列表设计

设计专用的队列表应包含这些关键字段：

• 任务ID（主键）
• 文档内容/引用
• 任务状态（pending/processing/completed/failed）
• 重试次数
• 优先级权重
• 创建/更新时间戳

3. 后台任务调度器

推荐两种PostgreSQL原生调度方案：

pg_cron方案：

-- 每5分钟运行一次，每次处理10个文档
CREATE EXTENSION pg_cron;
SELECT cron.schedule('embed-process', '*/5 * * * *', 
  $$SELECT process_embed_queue(batch_size := 10)$$);

TimescaleDB方案：

SELECT add_job('process_embed_queue', '5 minutes', config => '{"batch_size":10}');

高级优化策略

在基础队列实现上，可进一步引入：

1. 动态速率限制：

def get_rate_limit():
    # 根据API响应时间动态调整
    if avg_latency > 2s:
        return 5 # 降低到5req/min
    return 10

2. 优先级队列：

• 用户交互请求优先于后台批量处理
• 小文档优先于大文档处理

3. 指数退避重试：

UPDATE embed_queue 
SET next_retry = NOW() + (2^retry_count * 5) * INTERVAL '1 minute'
WHERE status = 'failed';

实施效果评估

迁移到队列架构后，系统可获得以下改进：

• API调用峰值降低80-90%
• 服务稳定性提升（失败率下降）
• 资源利用率更均衡
• 具备横向扩展能力（可增加worker节点）

这种架构特别适合需要处理文档嵌入、向量生成等AI密集型操作的PostgreSQL扩展项目，在保持数据库原生优势的同时，获得了现代队列系统的弹性能力。