这不是玩具 CRUD
Stripe 的账单系统面临着极端的现实挑战。这不是简单的“请求-响应”模型，而是每秒数百万次的高风险操作。
10M+
每秒请求
不可预测的突发流量与 Webhook 洪水。
<1ms
低延迟要求
不仅要快，还要强一致性。
Retry
连接风暴
失败重试可能瞬间击穿脆弱的连接池。
Flux
Schema 剧变
metadata、索引、字段每天都在变化。
Go sqlc 的“隐形税”
在小规模项目中，sqlc 的类型安全令人愉悦。但在高频变动的 Billing 系统中，它变成了运维地狱。
痛点 Go sqlc 的循环地狱
1
Schema 变更 (加字段/改索引)
2
sqlc generate (代码生成)
3
全量 Rebuild (二进制重构)
4
重新部署 & 重启 (服务中断风险)
后果：高并发下 Struct mapping 开销大，Goroutine 调度压力增加，连接池易崩溃。
优势 Axum + SQLx 的 Runtime 模式
无代码生成 (No Codegen)
Schema 改动不需要全量重建二进制。瓶颈在运行时解决，而非编译时。
Async Prepared Statements
pool.prepare_cached() 自动复用查询计划。编译期校验 SQL 语法，运行时提取结果。
JSONB + Generated Columns
利用 Postgres 特性实现零停机 Schema 演进。
性能实验室数据
Billing API CRUD 压测结果 (10K 并发)。
连接池稳定性 (模拟突发流量 50K req/s)
Axum + SQLx 在高负载下保持连接稳定，而 Go 方案容易出现 Thrashing（抖动）。
3x
吞吐量提升
Rust vs Go
-68%
P99 延迟降低
0.6ms vs 1.9ms
Stable
连接池状态
无 Thrashing
Stripe 的真实生产栈
点击下方组件查看技术细节。
Axum Routes
/invoices, /customers
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Tower Middleware
Auth • Rate Limit • Tracing
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SQLx (Async)
Prepared Statements • Connection Pooling
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Postgres + JSONB
Read Replicas • PgBouncer
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选择上方组件查看详情
探索 Axum + SQLx 如何协同工作以实现高性能 Billing 系统。
60 天生产迁移路线图
第 1–2 周：SQLx Async 基础
- 实现 Async Prepared Statements
- 配置 Pooled Transaction
- 理解 Postgres 行为而非死磕 Rust 语法
第 3–4 周：Axum CRUD
- 构建 Invoices / Customers API
- 集成 Tower Middleware (Auth, Rate Limit)
第 5–6 周：Schema 演进策略
- 实施 JSONB Metadata 扩展
- 使用 Generated Columns 优化查询
- 实现零停机 Migration (无 Regenerate)
第 7–8 周：压测与上线
- 使用 wrk2 进行 1M+ RPS 压测
- 对比旧系统 (Fiber + sqlc)
- 毕业项目： 在 Fly.io 部署 Stripe 风格 Billing API