微软最近开源了一款名为pg_durable的PostgreSQL扩展，它支持在数据库内部原生运行持久化工作流，无需依赖外部编排系统。该扩展使开发人员能够直接定义和管理SQL函数的执行，包括重试、扇出和恢复等执行相关的问题。借助pg_durable，工作流可以直接在SQL中定义，而无需依赖外部应用程序。
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借助 pg_durable，工作流可以直接在 SQL 中定义，重试状态、进度跟踪和检查点管理完全在 PostgreSQL 内部完成，无需依赖外部应用程序。微软指出，这样做的一大优势在于“某些应用层工作单元、队列消费者或调度器粘合层会完全消失”。
pg_durable 函数是一个 SQL 执行步骤图，PostgreSQL 在执行过程中会对其进行检查点记录。如果数据库发生崩溃、重启或某个步骤失败，系统将从最后一个持久检查点继续执行，而无需手动重建状态。
该扩展将函数的执行状态持久化存储在 PostgreSQL 表中，确保工作流在系统崩溃、重启和故障转移时仍然能正常运行。它提供了一种领域特定语言（DSL），其中包含用于调度、条件和并行执行等操作的一等原语。
以下是一个简短的示例，展示了一个分步骤处理数据的持久化函数：
SELECT df.start( 'SELECT id FROM documents WHERE processed = false LIMIT 100' |=> 'batch' ~> 'UPDATE documents SET processed = true WHERE id = ANY($batch)');复制代码
上面的代码片段展示了 ~> 和 |=> 这两个由 pg_durable 定义的特殊运算符，它们分别用于实现节点的顺序执行以及将结果绑定到变量。df.start 函数用于启动持久化函数的执行。下面的示例演示了如何并行执行两个节点，并使用 df.join 函数（或与其等效的 & 运算符）等待它们完成：
df.join('SELECT count(*) FROM a', 'SELECT count(*) FROM b')\'SELECT 1' & 'SELECT 2'复制代码
微软将该扩展定位于向量嵌入管道场景，其中，数据需分块处理、发送至嵌入 API，然后写入 pgvector；同时也适用于计划维护任务，例如检测数据膨胀、触发通知、等待审批以及执行后续操作。此外，该扩展还适用于依赖外部 API 的工作流。
从架构上讲，pg_durable 刻意保持了极简设计，它仅包含一个 Postgres 扩展以及一个后台工作进程，而不包含任何外部控制平面。负责运行持久化函数的工作进程基于两个 Rust 库构建：duroxide 提供编排运行时，包括确定性重放、检查点、子编排和定时器；duroxide-pg 则将实例、历史记录、工作队列及其他运行时状态持久化存储在由 duroxide 提供的专用模式中。
持久化执行是一种软件范式，它使长期运行的工作流能够从故障点自动恢复，省去了复杂的手动状态恢复过程。该模型简化了分布式系统，有助于构建健壮的代理架构和云控制平面。 之前曾经发文探讨过 Temporal 和 Cloudflare 等平台所支持的持久化执行技术。
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