主要观点：介绍了用 Postgres 实现类似 Kafka 和 SQS 的工具 Sequin 及相关技术，包括构建自己的 SQS、Kafka 及 Kafka 流与 SQS 消费结合的方式等。
关键信息：

• 构建自己的 SQS：创建messages表实现 SQS 功能，包括发送、接收、添加 FIFO 等操作，还可引入死信队列处理处理失败的消息。
• 构建自己的 Kafka：创建messages和consumer_group_offsets表实现 Kafka 功能，注意处理序列问题和分区数量更改，可进一步扩展分区提高性能，还可添加删除旧消息的功能。
• Kafka 流与 SQS 消费结合：创建messages和consumer_messages表，实现类似 Kafka 流和 FIFO SQS 队列的功能，但需注意添加新消费者时的处理及避免一些缺点。
• Sequin：设计类似最后一种实现方式，具有更多功能如创建只处理部分消息的消费者、重放消息等，项目在 GitHub 上，可按需扩展。
  重要细节：
• 构建 SQS 细节：messages表的各字段含义及作用，如seq为消息序列号，not_visible_until为消息不可见时间等；接收消息时的查询及处理，包括使用for update skip locked避免并发问题等。
• 构建 Kafka 细节：consumer_group_offsets表的结构及作用，如通过partition实现分区，处理序列问题时引入函数等；添加分区提高性能的方式及注意事项。
• Kafka 流与 SQS 结合细节：consumer_messages表的结构及与messages表的关系，插入消息时的批量和单条处理方式，接收消息的查询及处理等。
• Sequin 功能细节：可创建只处理部分消息的消费者、重放消息、从 Postgres 表流变化等，项目在 GitHub 上可查看和扩展。
• 函数与大查询使用细节：文中多使用大查询与 CTE 而不是函数，原因是无需担心迁移且更易阅读，可根据需求转换。