OpenAI 用 PostgreSQL 扛起 8 亿用户级别流量
OpenAI 发布最新技术博客,披露了其如何将开源关系型数据库 PostgreSQL 扩展到前所未有的规模,以支撑 ChatGPT 和 API 的全球业务,这一实践刷新了业内对传统数据库可扩展性的认知。 随着 ChatGPT 用户数快速增长,OpenAI 过去一年里 PostgreSQL 的数据库负载激增超过 10 倍。为了满足数百万级查询/秒(QPS)的请求并保持低延迟性能,他们在架构上进行了大量优化。 核心架构依旧采用单主库(single-primary) + 多只读副本方案,主库负责写入工作,约 50 个只读副本分布全球多个区域用来处理读取请求。这样既避免了复杂的分片系统,又能支持大规模读负载。 核心优化策略 1. 分离读写,并减少写入压力 为了防止主库写入瓶颈,OpenAI 将可拆分的写密集型工作负载迁移到分片系统(如 Azure Cosmos DB),并在应用逻辑层尽量减少不必要的写操作。 2. 读查询尽可能下放到副本 主库仅保留必须在写事务中运行的查询,其他读取由全球副本处理,大幅减少主节点负载。 3. 连接池与缓存策略 使用 PgBouncer 做连接池代理,把数据库连接...

