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# RFC-042: Implement Read Replicas for Analytics

**Status:** Draft | In Review | Accepted | Rejected | Implemented
**Author:** Alice ([email protected])
**Reviewers:** Bob, Charlie, David
**Created:** 2024-01-15
**Updated:** 2024-01-20
**Target Date:** Q1 2024

## Summary

Add PostgreSQL read replicas to separate analytical queries from transactional workload, improving database performance and enabling new analytics features.

## Problem Statement

### Current Situation

Our PostgreSQL database serves both transactional (OLTP) and analytical (OLAP) workloads:

- 1000 writes/min (checkout, orders, inventory)
- 5000 reads/min (user browsing, search)
- 500 analytics queries/min (dashboards, reports)

### Issues

1. **Performance degradation**: Analytics queries slow down transactions
2. **Resource contention**: Complex reports consume CPU/memory
3. **Blocking features**: Can't add more dashboards without impacting users
4. **Peak hour problems**: Analytics scheduled during business hours

### Impact

- Checkout p95 latency: 800ms (target: <300ms)
- Database CPU: 75% average, 95% peak
- Customer complaints about slow pages
- Product team blocked on analytics features

### Success Criteria

- Checkout latency <300ms p95
- Database CPU <50%
- Support 2x more analytics queries
- Zero impact on transactional performance

## Proposed Solution

### High-Level Design

┌─────────────┐ │ Primary │────────────────┐ │ (Write) │ │ └─────────────┘ │ ▼ ┌─────────────┐ │ Replica 1 │ │ (Read) │ └─────────────┘ ▼ ┌─────────────┐ │ Replica 2 │ │ (Analytics)│ └─────────────┘

### Architecture
1. **Primary database**: Handles all writes and critical reads
2. **Read Replica 1**: Serves user-facing read queries
3. **Read Replica 2**: Dedicated to analytics/reporting

### Routing Strategy
```typescript
const db = {
  primary: primaryConnection,
  read: replicaConnection,
  analytics: analyticsConnection,
};

// Write
await db.primary.users.create(data);

// Critical read (always fresh)
await db.primary.users.findById(id);

// Non-critical read (can be slightly stale)
await db.read.products.search(query);

// Analytics
await db.analytics.orders.aggregate(pipeline);

复制

• 类型： 流式复制
• 延迟： 只读副本低于 1 秒，分析副本可接受低于 5 秒
• 监控： 延迟超过 5 秒时发出告警

详细设计

数据库配置

# Primary
max_connections: 200
shared_buffers: 4GB
work_mem: 16MB

# Read Replica
max_connections: 100
shared_buffers: 8GB
work_mem: 32MB

# Analytics Replica
max_connections: 50
shared_buffers: 16GB
work_mem: 64MB

连接池

const pools = {
  primary: new Pool({ max: 20, min: 5 }),
  read: new Pool({ max: 50, min: 10 }),
  analytics: new Pool({ max: 10, min: 2 }),
};

查询分类

enum QueryType {
  WRITE = "primary",
  CRITICAL_READ = "primary",
  READ = "read",
  ANALYTICS = "analytics",
}

function route(queryType: QueryType) {
  return pools[queryType];
}

考虑过的替代方案

替代方案 1：垂直扩展

方案： 升级到更大的数据库实例

• 优点： 简单，无需更改代码
• 缺点： 成本高昂（每月 $500 → $2000），无法分离工作负载，仍会触及限制
• 结论： 不予采用——无法解决隔离问题

替代方案 2：独立的分析数据库

方案： 将数据复制到专用分析数据库（例如 ClickHouse）

• 优点： 针对分析进行了优化，不影响主数据库
• 缺点： ETL 工作流复杂，最终一致性，维护成本高
• 结论： 暂缓——如果副本不足以满足需求，未来再考虑

替代方案 3：物化视图

方案： 预先计算分析结果

• 优点： 查询速度快，无需副本
• 缺点： 仅适用于已知查询，维护开销大
• 结论： 可作为副本的补充，而非替代方案

权衡

我们优先考虑的方面

• 性能隔离
• 成本效益
• 快速实施
• 运维简单

我们愿意牺牲的方面

• 数据略有延迟（分析场景可接受）
• 基础设施复杂度增加
• 运维成本上升

风险与缓解措施

风险 1：复制延迟

影响： 分析数据可能过时 可能性： 中 缓解措施：

• 持续监控延迟
• 延迟超过 5 秒时发出告警
• 向用户说明预期延迟

风险 2：配置复杂度

影响： 路由错误、性能问题 可能性： 低 缓解措施：

• 全面测试
• 逐步推出
• 提供便捷的回滚机制

风险 3：成本超支

影响： 超出预算 可能性： 低 缓解措施：

• 为分析副本使用较小的实例（每月 $300）
• 监控使用情况
• 1 个月后调整实例规格

推出计划

阶段 1：设置（第 1-2 周）

• 配置只读副本 1
• 配置分析副本 2
• 配置复制
• 确认延迟低于 1 秒
• 负载测试

阶段 2：只读副本（第 3 周）

• 部署路由逻辑
• 将 10% 的搜索查询路由到副本
• 监控错误和延迟
• 逐步增加到 100%

阶段 3：迁移分析任务（第 4-5 周）

• 确定分析查询
• 将仪表盘查询更新为使用分析副本
• 测试报告
• 迁移所有分析任务

阶段 4：验证（第 6 周）

• 衡量结账延迟的改善情况
• 确认 CPU 使用率下降
• 用户验收测试
• 标记为已完成

成功指标

主要目标

• ✅ 结账延迟低于 300ms p95（当前为 800ms）
• ✅ 主数据库 CPU 使用率低于 50%（当前为 75%）
• ✅ 复制延迟导致的错误为零

次要目标

• 支持 2 倍的分析查询量
• 支持新的仪表盘功能
• 团队满意度调查评分高于 8/10

成本分析

组件	当前	提议	差额
主数据库	$500/mo	$500/mo	$0
只读副本	-	$500/mo	+$500
分析副本	-	$300/mo	+$300
总计	$500/mo	$1,300/mo	+$800/mo

投资回报： 性能提升有助于收入增长；分析能力可带来产品洞察

开放问题

1. 分析场景可接受的复制延迟是多少？（提议：<5 sec）
2. 如何处理副本故障？（提议：回退到主库）
3. 之后是否应该增加更多副本？（提议：持续监控，并在 Q2 决定）

时间安排

• 第 1-2 周：资源配置和设置
• 第 3 周：迁移到只读副本
• 第 4-5 周：分析迁移
• 第 6 周：验证
• 总计：6 周

附录

参考资料

• PostgreSQL 复制文档
• 成本分析电子表格
• 负载测试结果

审阅历史

• 2024-01-15：初始草稿（Alice）
• 2024-01-17：添加成本分析（Bob）
• 2024-01-20：处理审阅意见

## RFC Process

### 1. Draft (1 week)
- Author writes RFC
- Include problem, solution, alternatives
- Share with team for early feedback

### 2. Review (1-2 weeks)
- Distribute to reviewers
- Collect comments
- Address feedback
- Iterate on design

### 3. Approval (1 week)
- Present to architecture review
- Resolve remaining concerns
- Vote: Accept/Reject
- Update status

### 4. Implementation
- Track progress
- Update RFC with learnings
- Mark as implemented

## Best Practices

1. **Clear problem**: Start with why
2. **Concrete solution**: Be specific
3. **Consider alternatives**: Show you explored options
4. **Honest tradeoffs**: Every choice has costs
5. **Measurable success**: Define done
6. **Risk mitigation**: Plan for failure
7. **Iterative**: Update based on feedback

## Output Checklist

- [ ] Problem statement
- [ ] Proposed solution with architecture
- [ ] 2+ alternatives considered
- [ ] Tradeoffs documented
- [ ] Risks with mitigations
- [ ] Rollout plan with phases
- [ ] Success metrics defined
- [ ] Cost analysis
- [ ] Timeline estimated
- [ ] Reviewers assigned