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前言：（整个操作基于ubuntu24.04）

作为一名数据库技术的长期关注者，最近我正在研究一款备受瞩目的天翼云开源数据库——OpenTeleDB。如果你和我一样是 PostgreSQL 的粉丝，但又在某些高并发场景下被连接数瓶颈或垃圾回收（Vacuum）搞得头秃，那么 OpenTeleDB 绝对值得你停下来看一看。

最近我深入研读了 OpenTeleDB 的架构文档，并对它基于PostgreSQL 17内核开发的“三大杀手锏”——XProxy、XStore进行了详细拆解 。今天，我就以第一视角，带大家看看这款由天翼云孵化的数据库究竟解决了哪些痛点。

一、天翼云 OpenTeleDB 的身世与定位

• OpenTeleDB是由天翼云自主研发并开源的一款对象关系型数据库 。它的核心底座基于最新的PostgreSQL 17版本开发，继承了 PG 强大的功能和稳定性，但在性能和架构上进行了针对性的“进化” 。
• 简单来说，它是为了解决传统数据库在**高并发业务（OLTP）**场景下“连接数不够用”和“垃圾回收（Vacuum）卡顿”这两个老大难问题而生的 。

OpenTeleDB系统架构

OpenTeleDB 的架构设计体现了“计算与存储分离”及“控制与数据解耦”的思想：

1. 数据流向：用户请求 -> 连接 -> 编译 -> 执行 -> 存储引擎 -> 物理磁盘。
2. 控制流向：执行器在处理数据时，时刻受到右侧“事务管理模块”的约束，以确数据的安全和准确。

OpenTeleDB应用场景

OpenTeleDB 凭借高并发、高可用、高效存储、生态兼容四大核心技术优势，在多行业核心场景中展现出强劲的业务支撑能力，成为各领域核心系统的 “数据引擎”，助力企业在高并发、大数据、高可靠的数字化场景下实现高效运营。其覆盖的典型应用场景如下：

• 核心交易系统（OLTP）：无需手工分库扩容，即可稳定支撑电商、金融、电信CRM/计费等场景的高并发交易请求，强效保障订单、支付等关键操作的数据一致性。
• 物联网：高效存储海量设备产生的时序数据，结合本地化部署能力大幅降低网络延迟，同时支持数据实时分析，适配设备监控、工业4.0等场景需求。
• 网站/App：灵活存储结构化与半结构化数据，保障用户信息查询、商品列表加载等场景的高并发访问，且能弹性扩展适配业务规模增长。
• 地理信息系统（GIS）：原生支持空间数据存储与专业分析功能，可为城市规划、交通调度、地图应用等GIS场景提供高效数据支撑。
• 企业ERP/CRM：高效处理财务、供应链、销售等复杂事务型数据，既保障数据一致性，又能满足复杂查询与报表分析需求，助力企业数字化管理。

二、OpenTeleDB系统架构二、核心架构揭秘：PostgreSQL 17 内核之上的‘三驾马车’

1. 让我感到安心的是 OpenTeleDB 的底座。它并不是从零造轮子，而是基于PostgreSQL 17开发的 。
2. 众所周知，PG 17 本身就已经以健壮性、完整性和强大的 SQL 支持著称 。
3. OpenTeleDB 并没有止步于此，它针对云原生时代“高并发、高可用、高性能”的需求，对内核进行了手术级的改造。

2.1 XProxy：解决连接焦虑的“智能管家”

在传统 PG 使用中，我遇到的第一个大坑往往是高并发下的连接开销。传统的短连接高频创建和销毁，不仅消耗极大，还限制了并发能力。

OpenTeleDB 给出的方案是XProxy。在我看来，XProxy 最大的创新在于它不是一个简单的中间件。它采用了“代理 + 数据库内核插件（query_check插件）”的模式 。

• 痛点解决：以前用代理，最怕代理层本身解析 SQL 带来的高开销。
• 创新点：XProxy 避开了在代理中依赖高开销语法解析的问题，实现了轻量级的连接上下文维护 。
• 实际体验：它实现了前端连接与后端数据库连接的高效复用。这意味着，即使面对海量短连接请求，数据库也能保持“淡定”，单实例的连接数瓶颈被显著突破，读写分离也变得更加丝滑 。

2.2 XStore：告别 Vacuum 的“黑科技”

如果说 XProxy 解决了“进门”的问题，那么XStore则是解决了我作为 DB 管理员最大的心病——垃圾回收（Vacuum）。熟悉 PG 的朋友都知道，PG 传统的 MVCC 机制是 Append-only 的，更新数据会产生死元组，必须依赖 AutoVacuum 来回收。在高并发 OLTP 场景下，这往往会导致性能波动和空间膨胀。

OpenTeleDB 的 XStore 引擎让我眼前一亮，它直接重构了存储引擎：

• 原位更新（In-place Update）：针对性能要求稳定的业务，XStore 重新设计了堆表xheap和索引xbtree。数据更新时，直接在原位修改，旧数据被写入 Undo Log（回滚段）。
• 彻底解决空间问题：这种机制和 Oracle/MySQL 的 InnoDB 类似。最直接的好处是，自动 Vacuum 不再需要扫盘回收数据页了。

环境准备：打造 OpenTeleDB 的最佳运行基座

部署环境要求

• 软件配置要求

• 硬件配置要求

部署依赖要求

四、从零开始：在 Ubuntu 环境下构建 OpenTeleDB

4.1 拉取 OpenTeleDB 代码仓库

使用clone进行源码的拉取。

网站：https://gitee.com/teledb/openteledb/tree/v2.0

git clone https://gitee.com/teledb/openteledb.git

4.2 安装编译所需的系统依赖

为了构建项目，我们需要安装一系列的系统级依赖。这些依赖主要分为以下几类：

• 基础构建工具：build-essential、gcc、g++、make（用于编译 C/C++ 代码）。
• 文本与解析工具：flex、bison、libxml2（用于语法分析和 XML 处理）。
• 核心功能库：openssl（加密）、zlib/zstd/lz4（数据压缩）、icu（国际化支持）。

sudo apt update sudo apt update sudo apt install -y build-essential git gcc g++ make \ libreadline-dev zlib1g-dev flex bison \ libxml2-dev libxslt-dev libssl-dev \ libxml2-utils xsltproc \ libzstd-dev liblz4-dev libicu-dev pkg-config

• 这里我写了个脚本进行版本测试，安装情况如下。

4.3 执行源码编译安装流程

1. 进行安装路径的规划

• 规划安装路径与权限建议在/opt目录下部署应用，并提前创建数据持久化

# 创建程序与数据目录 sudo mkdir -p /opt/openteledb sudo mkdir -p /opt/openteledb_data

1. 进行编译前的检查

在开始编译之前，我们需要运行 configure 脚本来检查系统环境，并根据业务需求定制软件功能。本步骤将显式开启以下核心特性，以确保数据库在生产环境下的高性能与高可用性：

• 高性能压缩 (**--with-zstd**,**--with-lz4**)：集成 Zstandard 和 LZ4 算法，在保证读写速度的同时，大幅降低磁盘占用和网络传输开销。
• 安全传输 (**--with-openssl**)：链接 OpenSSL 库，为数据库提供底层的加密支持，保障数据链路安全。

cd ～/openteledb # 清理可能存在的旧文件 make distclean # 配置 (开启 zstd/lz4 支持) ./configure --prefix=/opt/openteledb

1. 开始编译

make && make install

• 如果出来了下面的错误，很大的概率就是缺少依赖。

4.4 初始化数据库并验证运行

1. 配置环境变量 为了方便后续管理，建议将二进制路径写入用户配置文件，并立即生效：

# 追加环境变量到 .bashrc (或 .bash_profile) echo 'export PATH=/opt/openteledb/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export PGDATA=/opt/openteledb_data' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

2. 初始化与启动使用initdb初始化数据目录，这里指定C语言环境以获得最佳性能和排序稳定性：

# 初始化 initdb -D /opt/openteledb_data -E UTF8 --locale=C # 启动数据库 ${pg_data_dir} -l ${pg_data_dir}/logfile start

1. 验证服务状态

ps -ef | grep postgres

4.5 避坑指南

• 如果遇到了这个问题，就是权限不够。

chown -R chiyang:chiyang /opt/openteledb #更改正确的username chown -R chiyang:chiyang /opt/openteledb_data #更改正确的username

五、XStore：用“原位更新”换取数据库的“稳如泰山”

5.1 创建 XStore 表

Note：操作非常像 PostgreSQL，但关键在于USING关键字。

首先，我们需要在数据库中创建扩展：

create extention if not exists xstore;

5.2 创建表:验证选项

-- 1. 创建普通表 CREATE TABLE demo_heap ( id int PRIMARY KEY, val int ); -- 2. 创建 XStore 表 CREATE TABLE demo_xstore ( id int PRIMARY KEY, val int ) USING xstore;

• 我们查看一下车motho的（\d+）

写入配置文件

如果你希望整个数据库实例默认都用xstore，可以修改postgresql.conf文件。

添加/修改配置项在文件中找到（或新增）以下一行

default_table_access_method = 'xstore'

重启服务修改配置文件后，必须重启数据库服务才能生效：

# 示例命令，根据你的系统调整 systemctl restart openteledb # 或者 pg_ctl restart

六、模拟金融级高频更新场景

为了验证 OpenTeleDB 在 4G 内存小主机上的真实表现，我拒绝了毫无意义的SELECT 1跑分，而是设计了一个残酷的“账户余额热点更新”脚本。这将直接挑战数据库在 MVCC 机制下的垃圾回收能力。

6.1 场景构建

首先，我们需要创建一个用于压测的账户表。OpenTeleDB 默认使用自研的 xstore 存储引擎，这是它高性能的秘密武器。

操作步骤：请在psql命令行中执行以下 SQL：

-- 连接数据库 /opt/openteledb/bin/psql -U postgres -d postgres -- 1. 创建测试表（模拟 10w 个用户钱包） DROP TABLE IF EXISTS wallet_test; CREATE TABLE wallet_test ( user_id SERIAL PRIMARY KEY, balance DECIMAL(15,2) DEFAULT 1000.00, update_time TIMESTAMP DEFAULT NOW() );

6.2 准备压测数据与脚本

我们要填入数据，并写一个脚本告诉pgbench怎么折磨数据库。

操作步骤：退出 SQL 命令行（Ctrl+D），在 Linux 终端执行：

1. 初始化 100 万条数据

/opt/openteledb/bin/pgbench -i -s 10 -U postgres

2. 编写自定义压测脚本创建一个名为update_storm.sql的文件：

vim update_storm.sql

粘贴以下内容（模拟随机用户扣款）：

\set user_id random(1, 100000) \set money random(-100, 100) BEGIN; -- 核心操作：原地更新余额 UPDATE wallet_test SET balance = balance + :money WHERE user_id = :user_id; COMMIT;

6.3 启动高并发压测 (The Moment of Truth)

现在，我们要模拟50 个并发用户，在您的 4G 内存主机上持续轰炸 2 分钟。

操作步骤：在终端执行以下命令：

/opt/openteledb/bin/pgbench -M prepared -r -P 5 -c 50 -j 2 -T 120 -U postgres -f update_storm.sql postgres

命令参数解析：

• -M prepared: 使用预编译语句，模拟生产环境的高性能调用。
• -c 50: 50 个并发连接（对于 4G 内存来说压力不小）。
• -T 120: 持续压测 120 秒。
• -P 5: 每 5 秒输出一次进度。
• -U postgres：是“请以**postgres**这个管理员用户的身份去连接数据库”。

TPS (每秒事务数)：38924

• 解读：在 50 个并发连接下，系统每秒处理了接近3.9 万次的余额更新操作。对于单机数据库来说，这是一个非常强悍的数字。

Latency (平均延迟)：1.279 ms

• 解读：每次更新操作只需要 1.2 毫秒就能完成。这意味着系统响应极快，几乎没有卡顿。

Failed transactions (失败事务)：0

• 解读：在高压下没有一条请求报错，稳定性 100%。

Stddev (标准差)：0.494 ms

• 解读：这是一个非常关键的指标！标准差越低，说明性能越稳。这意味着并没有出现忽快忽慢的情况（比如没有出现原生 PG 常见的 Vacuum 导致的性能剧烈抖动）。

6.4 资源监控（自证清白：基于5.3）

在压测运行的途中，打开另一个资源占用情况。

top -c

看着这张密密麻麻的top监控图，我们只需要关注三个最直观的现象：

1. 全力输出，不偷懒（CPU）

• 现象：CPU 占用率很高，几乎跑满。
• 大白话：这说明数据库把这台小机器的性能彻底榨干了，每一分算力都在处理数据，没有因为等磁盘读写（wa 为 0）而傻站着。

2. 饭量很小（内存）

• 现象：4G 的内存，它只用了 1.7G 左右。
• 大白话：在 50 个人同时疯狂操作的情况下，它居然还剩下一大半内存没用完。这证明它非常“轻量”，很适合部署在配置不高的云主机上，帮企业省钱。

3. 最重要的一点：没有“保洁阿姨”来抢道（关键！）

• 现象：进程列表里全是干活的postgres，没有看到autovacuum进程。
• 大白话：普通的 PostgreSQL 就像一边做饭一边扔垃圾，必须得有个“保洁阿姨（AutoVacuum）”时不时出来打扫，这时候做饭速度就会变慢。
• OpenTeleDB 的绝招：因为使用了 XStore 引擎，它不产生垃圾，所以不需要保洁阿姨出来抢占 CPU 资源。这就是它为什么能一直跑得快、不卡顿的根本原因。

6.5 膨胀测试

6.5.1 查看初始占用空间

6.5.2 运行压力测试（制造膨胀）

这会模拟频繁的更新操作，挑战 OpenTeleDB 的XStore 引擎：

/opt/openteledb/bin/pgbench -U chiyang -d openteledb_test \ -c 10 \ -j 2 \ -T 300 \ -b simple-update \ -P 30 \ -h 127.0.0.1

6.5.3 压测结果

1. 数据解析

空间膨胀控制（最关键指标）：

• 初始大小：730 MB。
• 测试后大小：730 MB（仅仅增长1MB）。
• 在完成了超过115 万次事务处理后，表的大小几乎零增长。

事务处理能力：

• 总事务数：最高达到1,155016 次。
• 平均 TPS：约3976.98。
• 平均延迟：稳定在2.601 ms。
• 失败率：0 (0.000%)，证明了系统在持续高压下的极高稳定性。

核心亮点 - xstore:注意到Access method显示为**xstore**。这是 OpenTeleDB 的核心优势，专门针对高并发事务和空间利用率做了深度优化。

七、 总结与展望

本次测实验，是探究 OpenTeleDB 在资源受限环境下的极限表现。从源码编译的坎坷，到权限配置的磨合，再到最终 XStore 引擎的火力全开，这段旅程让我对这款数据库有了深刻的认知。

1. 性能：突破物理限制在仅有 4G 内存的云主机上，OpenTeleDB 跑出了38,924 TPS的惊人成绩，平均延迟仅1.2ms。这有力证明了其内核优化并非空谈，完全具备处理高并发 OLTP 业务的能力。

2. 架构：终结“抖动”噩梦通过top监控可以看到，在高频 Update 场景下，系统进程列表中没有出现autovacuum的身影。得益于 XStore 引擎的Undo Log 原位更新机制，OpenTeleDB 成功解决了原生 PostgreSQL 因垃圾回收导致的性能锯齿问题，实现了真正的“稳如泰山”。

3. 成本：极致的资源控制在 50 并发的高压下，内存占用仅约 1.7GB，仍有大量富余。这意味着企业可以在更低配的硬件上获得更高的性能，真正实现了“降本增效”。

结论：OpenTeleDB 不仅仅是 PostgreSQL 的一个分支，它是对 PG 痛点的一次精准手术。对于追求高并发写入、极致稳定性和成本控制的业务场景，OpenTeleDB 是一个值得信赖的强力选项。