大错特错! “你不需要 Kafka，用 Postgres 就够了” 到底谁的错?

用户4035096

发布于 2026-07-09 19:43:45

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大错特错! “你不需要 Kafka，用 Postgres 就够了” 到底谁的错?

大错特错! “你不需要 Kafka，用 Postgres 就够了” 错了?

我反对, 我就干过这样的事, 但是作者没有说用advisory lock, 这个才是王道啊, 别用长事务来抨击PG, 明显是设计有问题, advisory lock用法如下(参考原文):

《高并发持久工作流/任务流/任务分配的数据库选型: 为什么PG会胜出?》
《PostgreSQL 高并发任务分配系统实践》

下面看看这个作者Gunnar Morling的说法.

原文： https://www.morling.dev/blog/you-dont-need-kafka-just-use-postgres-considered-harmful/

“你不需要 Kafka，用 Postgres 就够了” 这种说法是有害的

作者：Gunnar Morling（2025 年 11 月 3 日发布）

如果你想登上 HackerNews 的头版，写一篇“Postgres 就够了”或“以你的规模不需要 Kafka”的文章几乎是万无一失的方法。这个话题总是很热门。但作者认为，所有这些文章都忽略了重点：Postgres 和 Kafka 是为截然不同的目的设计的工具。

作者认为“你不需要 Kafka，用 Postgres 就够了”这个建议弊大于利，因为它会导致系统以一种不理想的方式构建。这不是一篇“反 Postgres”的文章，而是一篇“为工作选择合适的工具”的文章。

核心争论点：

“你不需要 Kafka，用 Postgres 就够了”这类文章通常声称 Kafka 难以运行或运行成本高昂，或者两者兼有。他们会展示如何使用 SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED 来构建 作业队列（Job Queue） 。

关于作业队列：
- 作者指出，队列本身就不是 Kafka 典型的应用场景，但即使在 Postgres 上构建一个健壮的队列也比听起来要难。
- 消费者长时间运行的事务可能导致 MVCC 膨胀（MVCC bloat） 和 WAL 堆积（WAL pile-up） 。如果 Postgres 的 vacuum 进程跟不上变化速度，很快就会成为问题。
- 如果选择这样做，建议使用现有的扩展如 pgmq，而不是自己实现。
关于事件流平台（Event Streaming Platform）：
- Postgres 是一个数据库，而 Kafka 是一个事件流平台。不清楚要用 Postgres 来解决什么问题，这种争论毫无意义。Kafka 适用于微服务通信、数据交换、日志处理、低延迟数据管道和实时流处理（如欺诈检测）。
- 即使是小数据量场景，用 Postgres 替代 Kafka 也是不合理的，因为它缺乏 Kafka 的核心能力：

Kafka 的核心特性	Postgres 难以替代的原因
日志语义 (Log Semantics)	Kafka 是一个持久化、有序的事件日志。记录不会在处理后删除，消费者可以从特定偏移量或从头开始重放。这远超简单的队列语义，在 Postgres 上复制这一点需要大量工作。
容错性与高可用性 (HA)	Kafka 是集群规模的，数据复制到多个节点。Postgres 的所有写入都指向单个主节点，副本只支持读取。Postgres 主节点失败会影响所有写入者，而 Kafka 代理故障只会影响其负责的分区。Kafka 自动故障转移，Postgres 通常需要外部协调器（如 Patroni）或手动干预。
消费者组 (Consumer Groups)	Kafka 协议支持将消费者组织成组，从而分配读取消息的负载，并确保每条消息只被组内的一个成员处理。在 Postgres 上，你需要重新实现 Kafka 的消费者再平衡协议，这既不简单也违背了“保持简单”的初衷。
低延迟 (Low Latency)	Kafka 可以实现毫秒级的延迟，适用于欺诈检测或数据管道。用 Postgres 很难实现相同效果，因为它可能会因为频繁查询（轮询）而对数据库造成压力，而 LISTEN/NOTIFY 已知存在严重的锁争用问题。
连接器 (Connectors)	Kafka Connect 有一个庞大的连接器生态系统，可以轻松地将数据从几乎所有数据源（Source）导入 Kafka，再输出到各种数据汇（Sink）。Postgres 缺乏这样的生态系统，这意味着你必须为所有想要集成的系统定制开发连接器。
客户端、模式和开发者体验	Kafka 及其生态系统提供经过实战检验的客户端和工具，支持消费者组、指标监控、序列化/反序列化、模式管理和 DLQ（死信队列）等功能。在 Postgres 上，你需要花费大量时间重新创建所有这些功能，这本质上是在重建 Kafka 的大部分功能。

结论：选择合适的工具

“小规模”论点的问题： 今天的低数据量可能下周就会变成更大的数据量。为当前的 10 倍负载做准备是合理的建议。Kafka 从设计之初就考虑了可扩展性，而 Postgres 上的队列实现是单写入的，很难垂直扩展。届时，再迁移到 Kafka 将会是一个巨大的工程。
最终建议： 归根结底，是为工作选择合适的工具。
- 如果你想管理和查询关系型数据集，请使用 Postgres。
- 如果你需要实现实时事件流用例，请使用 Kafka。
最佳实践： 通常，最佳解决方案是同时使用这两种工具：Postres 用于管理服务的内部状态，Kafka 用于与其他服务交换数据和事件。
同步两者的方法：变更数据捕获（Change Data Capture, CDC） ，尤其是 Outbox Pattern（发件箱模式） ，可以帮助保持 Postgres 和 Kafka 的一致性。使用 Debezium 等工具，通过数据库写入事件，然后通过 CDC 将事件发送到 Kafka。
运营开销： 作者认为运营开销的担忧通常被夸大了。使用 KRaft 模式后，运行单个 Kafka 实例变得非常简单。对于小规模用例，托管服务是首选，其成本在可控范围内。自己解决定制实现中的所有问题所需的时间和精力也应计入总拥有成本（TCO）。