在 OLTP（在线事务处理）工作负载中，数据库的查询吞吐量、索引效率和并发扩展能力直接决定了系统的整体性能。Postgres 18 引入了 io_method 配置选项，提供了 sync、worker 和 io_uring 三种 I/O 处理方式，这为优化读密集型 OLTP 场景带来了新机遇。相较于 Postgres 17，18 版本在这些方面的改进可以显著提升系统响应速度，尤其是在高并发环境下。本文基于基准测试结果，分析这些改进的实际效果，并提供可落地的升级参数、监控清单和风险控制策略，帮助工程师决定是否及如何从 17 升级到 18。
首先，从查询吞吐量角度来看，Postgres 18 的 I/O 优化在直线性能上表现出色。基准测试显示，在单连接读 - only 工作负载下，使用默认 range_size=100 的 oltp_read_only 测试，Postgres 18 的 sync 和 worker 模式比 17 版本快约 10-20%，特别是在网络附加存储（如 AWS gp3）上。这得益于 worker 模式的后台进程处理 I/O 操作，减少了主线程的阻塞。举例而言，在 8 vCPU、64 GB RAM 的 r7i.2xlarge 实例上，gp3 存储（3k IOPS）下的 QPS（每秒查询数）从 17 版本的约 500 提升到 18 版本 worker 模式的 600 左右。对于更大的 range_size=10000（模拟更复杂的范围扫描和聚合），差异缩小，但 18 版本仍保持 5-10% 的优势。这表明，对于点查询和小型范围扫描主导的 OLTP 场景，升级后吞吐量可预期提升，尤其当数据规模远超内存时（测试中 300 GB 数据 vs 64 GB RAM）。
证据支持这一观点：测试采用 sysbench 工具，创建 100 个表各 1300 万行，总数据约 300 GB，确保 I/O 密集型负载。在本地 NVMe 存储上，所有模式性能趋近，但网络存储受益最大。这里的关键是 io_method=worker 作为新默认值，能在不依赖特定内核接口（如 io_uring）的情况下实现异步 I/O 益处，避免了 17 版本的同步阻塞瓶颈。
接下来，索引效率是 OLTP 升级的另一焦点。Postgres 的索引扫描（如 B-tree）在读操作中占比高，18 版本的 I/O 改进间接提升了索引访问速度。基准中，range_size 参数控制扫描范围：小范围（100）模拟点选和短扫描，大范围（10000）模拟聚合查询。在小范围测试下，worker 模式下索引命中率和扫描效率更高，因为后台 worker 能并行处理多个 I/O 请求，减少等待时间。测试结果显示，在高 IOPS io2 存储（16k IOPS）上，18 版本的索引相关 QPS 比 17 高 15%，这归因于 effective_io_concurrency 参数的优化潜力。在大范围扫描中，CPU 负载增加（聚合 10k 行），I/O 优势减弱，但 18 版本的 io_uring 在 NVMe 上略胜一筹，QPS 提升 5%。总体而言，索引效率改进主要体现在低延迟存储上，对于 OLTP 的二级索引查询（如用户会话过滤），升级可降低平均响应时间 10-20 ms。
为了落地这些改进，建议在升级前进行参数调优。核心配置包括：shared_buffers 设置为 RAM 的 25%（如 16 GB），effective_cache_size 为 75%（48 GB），以优化缓存命中。针对 I/O，io_method=worker（默认），并设置 io_workers=3-8，根据 vCPU 数调整（测试中默认 3 已有效）。对于索引效率，random_page_cost=1.1（假设 SSD），effective_io_concurrency=200（针对多列索引）。work_mem=64 MB 确保排序和聚合不溢出磁盘。升级清单如下：
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基准测试准备：使用 sysbench 模拟 OLTP 负载，设置 TABLES=100, SCALE=13000000，确保数据规模 > RAM 2-3 倍。运行 oltp_read_only，变参：threads=1/10/50, range_size=100/10000，各 5 分钟 x 4 次重复。
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配置迁移：从 17 复制 postgresql.conf，添加 io_method=worker。启用 track_io_timing=on 监控 I/O 延迟。
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性能验证：升级后对比 QPS 和 95th 百分位延迟。阈值：QPS 提升 <5% 则检查存储 IOPS；索引扫描时间>50 ms 则调高 default_statistics_target=100。
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回滚策略：准备 17 版本镜像，监控 wal_level=replica，确保 max_wal_size=16 GB。测试期内设置 checkpoint_completion_target=0.9 避免 checkpoint 风暴。
最后，并发扩展是 OLTP 升级的核心挑战。高并发（50 连接）下，基准显示 IOPS 和存储延迟成为瓶颈。在 gp3-10k（10k IOPS）上，18 版本 worker 模式的总 QPS 达 20000+，比 17 高 8%，但 io_uring 在低并发（10 连接）下表现逊色，表明其适合高 I/O 并行场景。对于 OLTP 的并发用户（如电商订单查询），建议 max_parallel_workers=8，max_parallel_workers_per_gather=4，利用 18 版本的并行 I/O。成本考虑：本地 NVMe 实例（如 i7i.2xlarge）QPS 最高（300k IOPS），月成本约 550 USD，性价比胜过 io2（1513 USD）。风险包括 io_uring 在网络存储上的不稳定性，仅在内核 5.1+ 和调优后使用；OLTP 写负载未测试，建议补充 pgbench 读写混合基准。
监控要点清单：1. 使用 pg_stat_statements 跟踪 top 查询 I/O 时间；2. 警报 IOPS 利用率 >80% 或平均 I/O 延迟 >10 ms；3. 并发峰值下观察 bgwriter_lru_maxpages=100 是否足够；4. 定期 autovacuum，scale_factor=0.05 防表膨胀影响索引。
综上，从 17 到 18 升级对 OLTP 有益，尤其在读吞吐和索引上，但需匹配存储类型。实际部署中，先小规模测试，预期 ROI 在高并发场景下达 15% 性能提升。
资料来源：基于 PlanetScale 的 Postgres 17 vs 18 基准测试报告（2025 年 10 月），以及 PostgreSQL 官方文档的 io_method 配置说明。
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