Zitadel数据库索引优化:提升事件存储查询性能的实践
2025-05-22 12:46:31作者:龚格成
背景介绍
在Zitadel这样的身份与访问管理系统中,事件存储(eventstore)是其核心组件之一,负责记录系统中发生的所有状态变更。随着系统规模的扩大和负载的增加,事件存储模块的查询性能直接影响到系统的整体响应速度和资源利用率。
问题发现
在Zitadel云服务环境中,技术团队通过性能监控发现,事件推送器(pusher)执行的一个关键查询SELECT ... FOR UPDATE消耗了较高的CPU资源。这个查询主要用于获取当前事件序列,是系统正常运行的基础操作之一。
现有索引分析
原系统中存在一个名为events2_current_sequence的索引,其结构可能类似于:
CREATE INDEX events2_current_sequence ON eventstore.events2
(aggregate_type, aggregate_id, instance_id, sequence);
这种索引结构在某些查询场景下可能不是最优的,特别是当查询需要按照特定顺序获取最新事件时。
优化方案
经过深入分析,团队决定重新定义索引的列顺序,创建新的索引events2_current_sequence2:
CREATE INDEX CONCURRENTLY events2_current_sequence2
ON eventstore.events2 USING btree
(aggregate_id ASC, aggregate_type ASC, instance_id ASC, sequence DESC);
优化点解析
- 主键顺序调整:将
aggregate_id放在第一位,这通常具有更好的选择性 - 排序方向优化:将
sequence设置为降序(DESC),便于直接获取最新事件 - 并发创建:使用
CONCURRENTLY选项避免锁表,不影响生产环境运行
性能提升原理
这种索引结构调整带来了几个关键优势:
- 更好的查询计划:新的索引结构与查询模式更匹配,数据库优化器可以生成更高效的执行计划
- 减少排序操作:由于索引本身已经按照需要的顺序组织数据,避免了额外的排序步骤
- 更快的定位:降序排列的sequence字段使得获取最新事件更加高效
- 减少IO操作:更优的索引结构可以减少数据页的访问量
实施步骤
- 首先并发创建新索引,不影响线上服务
- 验证新索引的性能提升效果
- 确认无误后,安全删除旧索引
- 监控系统整体性能变化
预期效果
这种索引优化可以显著降低CPU使用率,特别是在高并发场景下。对于Zitadel这样的系统,这意味着:
- 更稳定的事件处理能力
- 更高的系统吞吐量
- 更好的资源利用率
- 更平滑的性能扩展
总结
数据库索引优化是提升系统性能的重要手段。Zitadel团队通过调整事件存储表的索引结构,在不改变业务逻辑的情况下,显著提升了关键查询的性能。这种优化展示了深入理解数据库工作原理和实际查询模式的重要性,也为类似系统的性能优化提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219