Postgres WAL（Write-Ahead Logging，预写式日志）是数据库事务持久性和一致性的核心机制，通过记录所有变更操作，确保系统崩溃后可恢复数据。它支持实时变更捕获（Change Data Capture, CDC），无需依赖触发器或轮询，从而避免性能瓶颈。根据 Postgres 官方文档，WAL 在 wal_level 设置为 logical 时，能产生高层次的变更描述，如 INSERT/UPDATE/DELETE 操作的具体行数据，这为事件驱动架构提供了基础。
要启用 WAL 监听，首先配置数据库参数。将 wal_level 从默认的 replica 改为 logical，这会增加 WAL 记录的详细度，但开销可控（通常 10-20% 额外 I/O）。证据显示，在高吞吐场景下，logical 模式支持逻辑复制，而不影响物理恢复。接下来，创建 publication 指定监听表，例如 CREATE PUBLICATION wal_pub FOR TABLE users, orders WITH (publish = 'insert, update, delete'); 这限制了事件范围，避免全表洪水般消息。最后，创建 replication slot 如 SELECT pg_create_logical_replication_slot ('wal_slot', 'pgoutput'); pgoutput 是内置解码插件，将二进制 WAL 转为结构化 JSON-like 数据。参数建议：使用持久 slot（非 temporary）以防监听器重启丢失事件，但需监控 slot 状态，避免 WAL 积累超过 min_wal_size（默认 80MB）的两倍。
实现监听器时，推荐使用语言原生库处理流式 WAL 数据。在 Elixir 中，Postgrex.ReplicationConnection 模块简化了连接管理，支持自动重连。启动监听器后，发送 START_REPLICATION SLOT wal_slot LOGICAL 0/0 (proto_version '1', publication_names 'wal_pub') 命令，开始从 LSN 0/0 流式接收消息。消息格式包括 BEGIN（事务开始，含 tx_id）、RELATION（表 schema，含列 OID 和类型）、INSERT/UPDATE/DELETE（变更数据，含 relation_id 和 tuple 值）、COMMIT（事务结束，含 commit_lsn）。解码示例：对于 INSERT，payload 以 'I' 开头，后跟 relation_id 和新行数据；使用二进制模式匹配解析列值，如 <<?I, rel_id::32, ?N, data::binary>>。可落地清单：1) 初始化状态 %{messages: [], relations: %{}} 缓冲消息；2) 在 handle_data 回调中匹配消息类型，存储 relation schema 到 state.relations；3) 处理 COMMIT 时，遍历缓冲消息，组装 Ecto-like 结构体（如 %{table: "users", action: "insert", data: %{id: 1, name: "Alice"}}）；4) 推送到消息队列如 Broadway 或 Phoenix PubSub，实现下游处理如通知或审计日志。证据：Supabase Realtime 项目使用类似实现，支持百万级 TPS 的实时同步。
监控和优化至关重要。使用 pg_stat_replication 视图跟踪 slot 延迟：SELECT slot_name, active, restart_lsn FROM pg_replication_slots; 若 restart_lsn 落后 confirmed_flush_lsn 过多，表示消费滞后。参数阈值：设置 max_replication_slots=10 限制 slot 数；wal_buffers=1/32 shared_buffers（默认 -1 自动）缓冲 WAL 写入；checkpoint_completion_target=0.9 均匀分布检查点，避免峰值 I/O。风险管理：定期检查 pg_ls_waldir () WAL 文件大小，若超 wal_keep_size（默认 0，无限），手动 DROP SLOT wal_slot 并重启监听器。回滚策略：若 slot 阻塞，临时切换 temporary slot 测试；生产中，结合 Prometheus 监控 WAL 增长率，警报阈值 80% 磁盘利用。实际案例：WAL-Listener 开源项目证明，在 Kafka 集成下，可实现亚秒级延迟的 CDC 管道。
总之，通过 WAL 监听，Postgres 提供高效、无侵入的变更捕获机制。相比 pg_notify 的队列瓶颈，WAL 支持并行高吞吐；与 Debezium 等工具相比，原生实现更轻量。落地时，从小表测试，逐步扩展到核心业务，确保 idempotent 处理避免重复事件。资料来源：Peter Ullrich 博客（https://peterullrich.com/listen-to-database-changes-through-the-postgres-wal）；Postgres 文档（https://www.postgresql.org/docs/current/logical-replication.html）；WAL-Listener 项目（https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/wal-listener）。