在《 云数据库是不是智商税 》中，我对云数据库 RDS 的评价是：“ 用五星酒店价格卖给用户天价预制菜 ” —— 但正规的预制菜大锅饭也是能吃的 也一般吃不死人，不过最近一次发生在阿里云上的的故障让我改变了看法。
我有一位客户L，这两天跟我吐槽了一个在云数据库上遇到的离谱连环故障：一套高可用 PG RDS 集群，因为扩容个内存，主库从库都挂了，给他们折腾到凌晨。期间建议昏招迭出，给出的复盘也相当敷衍。经过客户L同意后，我将这个案例分享出来，也供大家借鉴参考品评。
事故经过：匪夷所思
内存扩容：无事生非
从库宕机：素养堪忧
主库宕机：令人窒息
WAL堆积：专家缺位
扩容磁盘：创收有术
协议赔偿：封口药丸
解决方案：下云自建
广告时间：专家咨询
客户L的数据库场景比较扎实，大几TB的数据，TPS两万不到，写入吞吐8000行/每秒，读取吞吐7万行/s。用的是 ESSD PL1 ，16c 32g 的实例，一主一备高可用版本，独享型规格族，年消费六位数。
整个事故经过大致如下 ：客户L收到 内存告警 ，提工单，接待的售后工程师诊断：数据量太大，大量行扫描导致内存不足，建议 扩容内存 。客户同意了，然后工程师扩容内存，扩内存花了三个小时，期间 主库和从库挂了 ，吭哧吭哧手工一顿修。
然后扩容完了之后又遇到 WAL 日志堆积 的问题，堆了 800 GB 的WAL日志要把磁盘打满了，又折腾了两个小时到十一点多。售后说是 WAL 日志归档上传失败导致的堆积，失败是因为磁盘IO吞吐被占满，建议扩容 ESSD PL2。
吃过了内存扩容翻车的教训，这次扩容磁盘的建议客户没立即买单，而是找我咨询了下，我看了一下这个故障现场，感觉到匪夷所思：
1.你这负载也挺稳定的，没事扩容内存干啥？2.RDS 不是号称弹性秒级扩容么，怎么升个内存花三个小时？3.花三个小时就算了，扩个容怎么还把主库从库都搞挂了呢？4.从库挂了据说是参数没配对，那主库是怎么挂了的？5.主库挂了高可用切换生效了吗？怎么 WAL 又堆积了？6.WAL 堆积是有地方卡住了，建议升级云盘有什么用？
事后也有一些来自乙方的解释，听到后我感觉更加匪夷所思了：
从库挂是因为参数配错拉不起来了主库挂是因为 “为了避免数据损坏做了特殊处理”WAL堆积是因为卡BUG了，还是客户侧发现，推断并推动解决的卡 BUG “据称” 是因为云盘吞吐打满了
我的朋友瑞典马工一贯主张，“ 用云数据库可以替代DBA ”。我认为在理论上有一定可行性 —— 由云厂商组建一个专家池，提供 DBA时分共享服务 。
但现状 很可能 是： 云厂商没有合格的 DBA，不专业的工程师甚至会给你出馊主意，把跑得好好的数据库弄翻车，然后赖到资源不足上，再建议你扩容升配好多赚一笔。
在听闻这个案例之后，马工也只能无奈强辩：“ 辣鸡RDS不是真RDS ”。
资源不足是一种常见的故障原因，但也正因如此，有时会被滥用作为推卸责任，甩锅，或者要资源，卖硬件的万金油理由。
内存告警 OOM 也许对其他数据库是一个问题，但对于 PostgreSQL 来说非常离谱。我从业这么多年来，见识过各种各样的故障：数据量大撑爆磁盘我见过，查询多打满CPU我见过，内存比特位反转腐坏数据我见过，但因为独占PG因为读查询多导致内存告警，我没见过。
PostgreSQL 使用双缓冲，OLTP实例在使用内存时，页面都放在一个尺寸固定的 SharedBuffer 中。作为一个 众所周知的最佳实践 ，PG SharedBuffer 配置通常为物理内存的 1/4 左右，剩下的内存由文件系统 Cache 使用。也就是说通常有六七成的内存是由操作系统来灵活调配的，不够用逐出一些 Cache 就好了。如果说因为读查询多导致内存告警，我个人认为是匪夷所思的。
所以，因为一个本来不一定是问题的问题（假告警？），RDS 售后工程师给出的建议是： 内存不够啦，请扩容内存 。客户相信了这个建议，选择将内存翻倍。
按道理，云数据库宣传自己的极致弹性，灵活伸缩，还是用 Docker 管理的。难道不应该是原地改一下 MemLimit 和 PG SharedBuffer 参数，重启一下就生效的吗？几秒还差不多。结果这次扩容却折腾了三个小时才完成，并引发了一系列次生故障。
内存不足，两台32G扩64G，按照《 剖析阿里云服务器算力成本 》我们精算过的定价模型，一项内存扩容操作每年带来的额外收入就能有万把块。如果能解决问题那还好说，但事实上这次内存扩容不但没有解决问题，还引发了更大的问题。
第一个因为内存扩容而发生的次生故障是这样的，备库炸了，为什么炸了，因为PG参数没配置正确： max_prepared_transaction ，这个参数为什么会炸？因为在一套 PG 集群中，这个参数必须在主库和从库上保持一致，否则从库就会拒绝启动。
为什么这里出现了主从参数不一致的问题？ 我推测 是因为 RDS 的设计中，该参数的值是与实例内存成正比设置的，所以内存扩容翻倍后这个参数也跟着翻倍。主从不一致，然后从库重启的时候就拉不起来了。
不管怎样，因为这个参数翻车是一个非常离谱的错误，属于 PG DBA 101 问题，PG文档明确强调了这一点。但凡做过 滚动升降配 这种基操的 DBA，要么已经在读文档的时候了解过这个问题，要么就在这里翻过车再去看文档。
如果你用 pg_basebackup 手搓从库，你不会遇到这个问题，因为从库的参数默认和主库一致。如果你用成熟的高可用组件，也不会遇到这个问题：开源PG高可用组件 Patroni 就会强制控制这几个参数并在文档中 显眼的告诉你 ：这几个参数主从必须一致，我们来管理不要瞎改。
Patroni 文档高亮提醒，不要瞎改这几个参数
在一种情况下你会遇到这种问题：考虑不周的家酿高可用服务组件，或未经充分测试的自动化脚本， 自以为是地替你“优化”了这个参数 。
如果说从库挂了，影响一部分只读流量那也就算了。主库挂了，对于客户L这种全网实时数据上报的业务可就要血命了。关于主库宕机，工程师给出的说法是：在扩容过程中，因为事务繁忙，主从复制延迟一直追不上，“ 为了避免数据损坏做了特殊处理 ”。
这里的说法语焉不详，但按字面与上下文理解的意思应当为：扩容时需要做主从切换，但因为有不小的主从复制延迟，直接切换会丢掉一部分尚未复制到从库上的数据，所以RDS替你把主库流量水龙头关掉了，追平复制延迟后再进行主从切换。
老实说，我觉得这个操作让人窒息。主库 Fencing 确实是高可用中的核心问题，但一套正规的生产 PG 高可用集群在处理这个问题时，标准SOP是首先将集群临时切换到同步提交模式，然后执行 Switchover，自然一条数据也不会丢，切换也只会影响在这一刻瞬间执行的查询，亚秒级闪断。
“ 为了避免数据损坏做了特殊处理 ” 这句话确实很有艺术性 —— 没错，把主库直接关掉可以实现 Fencing ，也确实不会在高可用切换时因为复制延迟丢数据， 但客户数据写不进去了啊！ 这丢的数据可比那点延迟多多了。这种操作，很难不让人想起那个著名的《 善治伛者 》笑话：
主从宕机的问题修复后，又折腾一个半小时，总算是把主库内存扩容完成了。然而一波未平一波又起，WAL日志又开始堆积起来，在几个小时内就堆积到了近 800 GB，如果不及时发现并处理，撑爆磁盘导致整库不可用是早晚的事。
也可以从监控上看到两个坑
RDS 工程师给出的诊断是， 磁盘 IO 打满导致 WAL 堆积，建议升级磁盘 ，从 ESSD PL1 升级到 PL2。不过，这一次客户已经吃过一次内存扩容的教训了，没有立刻听信这一建议，而是找到了我咨询。
我看了情况后感觉非常离谱，负载没有显著变化，IO打满也不是这种卡死不动的情形。那么 WAL 堆积的原因不外乎那几个：复制延迟落后100多GB，复制槽保留了不到1GB，那剩下的大头就是 WAL 归档失败 。
我让客户给 RDS 提工单处理找根因，最后 RDS 侧确实找到问题是WAL归档卡住了并手工解决了，但距离 WAL 堆积已经过去近六个小时了，并在整个过程中体现出非常业余的素养，给出了许多离谱的建议。
另一个离谱建议：把流量打到复制延迟16分钟的从库上去
阿里云数据库团队并非没有 PostgreSQL DBA 专家，在阿里云任职的 德哥 Digoal 绝对是 PostgreSQL DBA 大师。然而看起来在 RDS 的产品设计中，并没有沉淀下多少 DBA 大师的领域知识与经验；而 RDS 售后工程师表现出来的专业素养，也与一个合格的 PG DBA ，哪怕是 GPT4 机器人都相差甚远。
我经常看到 RDS 的用户遇到了问题，通过官方工单没有得到解决，只能绕过工单，通过在 PG 社区中 直接求助德哥解决 —— 而这确实是比较考验运气与关系的一件事。
在解决了“内存告警”， “从库宕机”， “主库宕机”， “WAL 堆积” 等连环问题后，已经接近凌晨了。但 WAL 堆积的根因是什么仍然不清楚，工程师的回复是 “ 与磁盘吞吐被打满有关 ”，再次建议升级 ESSD 云盘。
在事后的复盘中，工程师提到了 WAL归档失败的原因是 “ RDS上传组件BUG ”。所以回头看，如果客户真的听了建议升级云盘，对于解决这个问题无济于事，反而会白白花了冤枉钱。
在 《 云盘是不是杀猪盘 》中我们分析过，云上溢价最狠的基础资源就是 ESSD 云盘。按照 《 阿里云存算成本剖析 》中给出的数字：客户 5TB 的 ESSD PL1 云盘包月价格 1块钱 / GB ，那么每年光是云盘费用就要 12 万 。
如果听从建议 “升级”到 ESSD PL2，没错 IOPS 吞吐能翻一倍，但单价也翻了一倍。单这一项“升级”操作， 就能给云厂商带来额外 12 万的收入 。
即使是 ESSD PL1 乞丐盘，也带有 50K 的 IOPS，而客户L场景的20K TPS，80K RowPS 换算成随机4K 页面 IOPS ，就算退一万步讲不考虑 PG 与 OS 的缓冲区（比如 99% 缓存命中率对于这种业务场景是很正常的），想打满它也是一件相当不容易的事情。
我无法断言遇到问题就建议 扩容内存 / 扩容磁盘 这样的做法，到底是出于专业素养不足导致的误诊，还是渴望利用信息不对称创收的邪念，抑或两者兼而有之 —— 但这种趁病要价的做法，确实让我联想起了曾经声名狼藉的莆田医院。
在《 云SLA是不是安慰剂 》一文中，我已提醒过读者： 云服务的 SLA 根本不是对服务质量的承诺， 在最好的情况下它是提供情绪价值的安慰剂，而在最坏的情况下它是吃不了兜着走的哑巴亏 。
在这次故障中，客户L收到了 1000 元代金券的补偿提议，对于他们的规模来说，这三瓜两枣差不多能让这套 RDS 多跑几天。在用户看来这基本上属于赤裸裸的羞辱了。
有人说云提供了“ 背锅 ”的价值，但那只对不负责的决策者与大头兵才有意义，对于直接背结果的 CXO 来说，整体性的得失才是最重要的，把业务连续性中断的锅甩给云厂商，换来一千块代金券没有任何意义。
当然像这样的事情其实不止一次，两个月前客户L还遇到过另一次离谱的从库宕机故障 —— 从库宕机了，然后控制台上监控根本看不到 ，客户自己发现了这个问题，提了工单，发起申诉，还是 1000¥ SLA 安慰补偿。
当然这还是因为客户L的技术团队水平在线，有能力 自主发现问题 并 主动发出声索 。如果是那种技术能力接近零的小白用户，也许就这么拖着瞒着 糊弄过去了 。
还有那种 “SLA” 根本不管的问题 —— 例如也是客户L再之前的一个案例（原话引用）：“ 为了折扣要迁移到另一个新的阿里云账号，新账号起了个同配置的 RDS 逻辑复制，复制了近1个月数据都没同步完，让我们直接放弃新账号迁移，导致浪费几万块钱。 ” —— 属实是花钱买罪受了，而且根本没地方说理去。
经过几次故障带来的糟心体验，客户L终于在这次事故后难以忍受，拍板决定下云了。
客户L在几年前就有下云的计划了，在 IDC 里弄了几台服务器，用 Pigsty 自建搭建了几套 PostgreSQL 集群，作为云上的副本双写，跑得非常不错。但要把云上 RDS 下掉，还是免不了要折腾一下，所以一直也就这样两套并行跑着。包括此次事故之前的多次糟心体验，最终让客户L做了下云的决断。
客户L直接下单加购了四台新服务器，以及 8块 Gen4 15TB NVMe SSD。特别是这里的 NVMe 磁盘， IOPS 性能是云上 ESSD PL1 乞丐盘的整整 20 倍 （ 1M vs 50K ），而 TB·月 单位价格则是云上的 1/166 （ 1000¥ vs 6¥ ）。
备注：有Pigsty端到端高可用/校验和，不再需要云盘层的三副本。
题外话：6块钱TB月价，我只在黑五打折的 Amazon 上看到过。125 TB 才 44K ¥（全新总共再加 9.6K ¥），果然术业有专攻，不愧是成本控制大师。
正如在《 下云奥德赛：是时候放弃云计算了吗 》 中 DHH 所说：
“我们明智地花钱：在几个关键例子上，云的成本都极其高昂 —— 无论是 大型物理机数据库、大型 NVMe 存储，或者只是最新最快的算力 。租生产队的驴所花的钱是如此高昂，以至于几个月的租金就能与直接购买它的价格持平。在这种情况下，你应该直接直接把这头驴买下来！我们将把我们的钱，花在我们自己的硬件和我们自己的人身上，其他的一切都会被压缩。”
对客户L来说，下云带来的好处是立竿见影的：只需要 RDS 几个月费用的 一次性投资 ，就足够超配几倍到十几倍的硬件资源 —— 你不再需要 对着账单抠抠搜搜 ，也不用再发愁什么资源不够 。用户可以 充分享受到硬件发展的红利 ，并在此基础上实现效果惊人的 真·降本增效 。
这确实是一个值得思考的问题：如果 云下资源单价变为十分之一甚至百分之几 ，那么云上鼓吹的弹性还剩多大意义？而阻止云上用户下云自建的原因又会是什么呢？
下云自建 RDS 服务最大的挑战其实是人与技能 ，客户L已经有着一个技术扎实的团队，但确实缺少在 PostgreSQL 上的专业知识与经验。这也是客户L之所以愿意为 RDS 支付高溢价的一个核心原因。但 RDS 在几次事故中体现出来的专业素养，甚至还不如客户本身的技术团队强，这就让继续留在云上变得毫无意义。
在下云这件事上， 我很高兴能为客户L提供帮助与支持。 Pigsty 是沉淀了我作为顶级 PG DBA 领域知识与经验的开源 RDS PG 自建工具，已经帮助无数世界各地的用户自建了自己的企业级 PostgreSQL 数据库服务。尽管它已经将开箱即用，监控系统，备份恢复，安全合规，IaC 这些运维侧的问题解决的很好了。但想要充分发挥 PostgreSQL 与 Pigsty 的完整实力，总归还是需要专家的帮助来落地。
所以我提供了明码标价的 PostgreSQL 专家咨询服务 —— 对于客户L这样有着成熟技术团队，只是缺乏领域知识的客户，我只收取固定的 5K / 每月 的咨询费用，仅仅相当于半个初级运维的工资。但足以让客户放心使用比云上低一个数量级的硬件资源成本，自建更好的本地 PG RDS 服务 —— 而即使在云上继续运行 RDS，也不至于被“砖家”被嘎嘎割韭菜忽悠。
我认为 咨询 是一种站着挣钱的体面模式：我没有任何动机去推销内存与云盘，或者说胡话兜售自己的产品（因为产品是开源免费的！）。所以我完全可以站在甲方立场上，给出对甲方利益最优的建议。甲乙双方都不用去干苦哈哈的数据库运维，因为这些工作已经被 Pigsty 这个我编写的开源工具完全自动化掉了。我只需要在零星的关键时刻提供专家意见与决策支持，并不会消耗多少精力与时间，却能帮助甲方实现原本全职雇佣顶级DBA专家才能实现的效果，最终实现双方共赢。
但是我也必须强调，我提倡下云理念，从来都是针对那些 有一定数据规模与技术实力 的客户，比如这里的客户L。如果您的场景落在云计算舒适光谱中（例如用 1C2G 折扣 MySQL 跑 OA ），也缺乏技术扎实或值得信赖的工程师，我会诚实地建议你不要折腾 —— 99 一年的 RDS 总比你自己的 yum install 强不少，还要啥自行车呢？当然针对这种用例，我确实建议你考虑一下 Neon，Supabase，Cloudflare 这些 赛博菩萨 们的免费套餐， 可能连一块钱都用不着 。
而对于那些有一定规模，绑死在云数据库上被不断抽血的客户，你确实可以考虑另外一个选项：自建数据库服务绝非什么高深的火箭科学 —— 你需要做的只是找到正确的工具与正确的人而已。
曾几何时，“上云“近乎成为技术圈的政治正确，整整一代应用开发者的视野被云遮蔽。就让我们用实打实的数据分析与亲身经历，讲清楚公有云租赁模式的价值与陷阱 —— 在这个降本增效的时代中，供您借鉴与参考。
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