死元组纪元：真空勇者 —— 陈欣传·深海之光

第一章：深圳湾畔的数据神殿

公元 2478 年，地球已进入“数据即信仰”的时代。曾经的中国深圳市，如今是银河系最核心的数据枢纽之一。

在深南大道尽头，矗立着一座高达千米的服务器塔——PostgreSQL 神殿·华南核心节点。它运行在一个名为 SBlogOS-Asia 的量子操作系统之上，承载着整个亚洲数字文明的记忆。

这一天，神殿主控室的红色警报突然响起：

pg_total_relation_size('sbdbitem') / (1024 * 1024) AS size_mb: 59343MB

“什么？！”

监控台前，一名身穿粉色连衣超短裙配黑色丝袜的年轻女子迅速调出控制面板。她名叫 陈欣，来自中国海南省三亚市，是银河数据库管理局最年轻的首席 DBA。

她的手指飞快地敲击键盘，输入命令：

SELECT n_live_tup, n_dead_tup,

       round(100 * n_dead_tup / nullif(n_live_tup + n_dead_tup, 0)) AS dead_ratio

FROM pg_stat_user_tables WHERE relname = 'sbdbitem';

输出结果让她瞳孔微缩：

 live_tuples | dead_tuples | dead_ratio

   ----------------+-------------------+---------------

        0 |          25         |        100

她低声自语：“这不是错误……这是幽灵潮汐。”

第二章：幽灵元组的诅咒

陈欣深知 PostgreSQL 的 MVCC（多版本并发控制）机制。每当一条记录被更新时，系统会插入一个新元组，并将旧元组标记为“死亡”，但不会立即删除。只有当 VACUUM 运行时才会回收这些空间。

问题就出在这段 SQL 更新逻辑中：

UPDATE "sbdbitem" SET

    "version" = $1,

    "title" = $2,

    "item_author_id" = $3,

    "content" = $4,

    "postdategmt" = $5,

    "postdate" = $6,

    "image_include_mode" = $7,

    "read_times" = $8

WHERE "id" = $10 AND "version" = $11;

每次用户查看文章，都会执行一次全字段更新，包括那条巨大的 content TEXT 字段。而该字段使用的是 TOAST 存储策略，意味着一旦内容超过一定长度（通常是 2KB），就会被压缩并存储在副表中。

每更新一次，就产生一个新的完整元组，老元组变成“幽灵”。

日志显示，autovacuum 配置如下：

autovacuum = on

autovacuum_vacuum_threshold = 50

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2

这意味着：

• •只有当表中死元组数量超过 50 或表大小的 20% 时，才会触发 vacuum 

• •对于频繁更新的小表来说，这个阈值太低了！ 

于是，幽灵元组越来越多，最终撑爆了数据库的核心磁盘空间，甚至影响到了 AI 模块的数据推理能力。

第三章：真空仪式

陈欣深吸一口气，打开终端，输入：

VACUUM FULL VERBOSE ANALYZE sbdbitem;

随着命令执行，神殿内部的冷却系统发出嗡鸣，无数幽灵元组被回收。控制台上显示：

INFO:  vacuuming "public.sbdbitem"

INFO:  "sbdbitem": found 334 removable, 1958 nonremovable row versions in 139 pages

DETAIL:  0 dead row versions cannot be removed yet.

CPU 0.38s/0.72u sec elapsed 1.19 sec.

INFO:  analyzing "public.sbdbitem"

INFO:  "sbdbitem": scanned 72 of 72 pages, containing 1958 live rows and 0 dead rows; 1958 rows in sample, 1958 estimated total rows

她松了一口气，但知道这只是治标不治本。

第四章：重构代码，拯救未来

步骤一：分离 read_times

“高频更新字段不该和大字段共存。”她回忆起导师说过的话。

于是，她创建了一张轻量级计数表：

CREATE TABLE public.item_views (

    item_id BIGINT PRIMARY KEY,

    view_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0

);

并修改应用层逻辑，只更新这张表：

UPDATE item_views SET view_count = view_count + 1 WHERE item_id = 1980;

主表 sbdbitem 不再参与 read_times 的更新操作。

步骤二：引入 Redis 缓存

为了进一步减少对数据库的压力，她部署了一个分布式 Redis 集群：

redis-cli incr item:view:1980

每天午夜定时同步缓存数据到数据库：

UPDATE item_views SET view_count = view_count + ${delta} WHERE item_id = 1980;

步骤三：调整 autovacuum 设置

最后，她修改了 PostgreSQL 的配置文件：

autovacuum = on

autovacuum_vacuum_threshold = 2

autovacuum_analyze_threshold = 2

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.01

autovacuum_analyze_scale_factor = 0.01

autovacuum_max_workers = 5

log_autovacuum_worker = on

重启服务后，系统自动维护更加高效。

第五章：新纪元开启

数月后，神殿恢复稳定运行。陈欣站在控制台前，看着监控面板上的绿色数字：

SELECT pg_total_relation_size('sbdbitem') / (1024 * 1024) AS size_mb;

输出：

 size_mb

----------------

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她嘴角微微上扬。

在深圳湾的夜色下，神殿外墙亮起了中文铭文：

“当你频繁更新大字段时，请记住：你不是在操作数据，你是在创造幽灵。”

—— 陈欣，《真空手记》

从那以后，银河系的数据库工程师们都学会了这样一句话：

“不要更新大表，除非你知道你在做什么。”

而在遥远的西丽湖边缘，一颗废弃的人工智能卫星正在缓缓旋转，屏幕上闪烁着一行字：

VACUUM FULL SUCCESSFUL

那是真空勇者留下的最后一个脚印。

 

 

真空勇者 陈欣