面试题：PostgreSQL Zheap引擎锁机制下如何处理死锁问题

死锁产生的原因

资源竞争：多个事务同时请求不同但相互关联的资源，例如事务T1持有资源R1并请求资源R2，而事务T2持有资源R2并请求资源R1，若双方都不释放已持有的资源，就可能形成死锁。
事务顺序：不同事务获取锁的顺序不一致，导致循环等待。例如事务T1按顺序获取锁L1、L2，事务T2按顺序获取锁L2、L1，在并发执行时可能出现死锁。
锁的粒度：若锁的粒度较大，多个事务对较大范围资源进行操作时，更容易因资源竞争而产生死锁。

PostgreSQL Zheap引擎检测和处理死锁的机制

超时检测：PostgreSQL设置了一个死锁检测超时时间（deadlock_timeout参数），默认值为1秒。当一个事务等待锁的时间超过该参数设置的值时，就会启动死锁检测。
等待图检测：PostgreSQL维护一个等待图（Wait - for Graph, WFG），记录事务之间的锁等待关系。每次有事务请求锁时，都会更新等待图。死锁检测时，会检查等待图中是否存在环，若存在环，则表明发生了死锁。
处理死锁：一旦检测到死锁，PostgreSQL会选择一个牺牲者（victim）事务，通常是选择持有锁最少或执行时间最短的事务。然后终止牺牲者事务，释放它持有的所有锁，让其他事务能够继续执行。

应用层面避免死锁的举例

按相同顺序获取锁：在应用程序中，确保所有事务以相同的顺序获取锁。例如，所有事务都先获取资源A的锁，再获取资源B的锁，这样就不会出现循环等待的情况。

# Python示例，使用psycopg2库连接PostgreSQL
import psycopg2

def transaction():
    try:
        conn = psycopg2.connect(database="test", user="user", password="password", host="127.0.0.1", port="5432")
        cur = conn.cursor()

        # 按相同顺序获取锁
        cur.execute("SELECT pg_advisory_lock(1)")
        cur.execute("SELECT pg_advisory_lock(2)")

        # 业务逻辑
        cur.execute("UPDATE table1 SET column1 = 'value' WHERE id = 1")
        cur.execute("UPDATE table2 SET column2 = 'value' WHERE id = 1")

        cur.execute("SELECT pg_advisory_unlock(2)")
        cur.execute("SELECT pg_advisory_unlock(1)")
        conn.commit()
    except (Exception, psycopg2.Error) as error:
        print("Error while connecting to PostgreSQL", error)
    finally:
        if conn:
            cur.close()
            conn.close()

减小锁的持有时间：尽量缩短事务持有锁的时间，在获取锁后尽快完成业务操作并释放锁。例如，将大事务拆分成多个小事务，每个小事务只在必要时获取锁并尽快提交。

# Python示例，拆分大事务为小事务
import psycopg2

def small_transaction1():
    try:
        conn = psycopg2.connect(database="test", user="user", password="password", host="127.0.0.1", port="5432")
        cur = conn.cursor()

        cur.execute("SELECT pg_advisory_lock(1)")
        cur.execute("UPDATE table1 SET column1 = 'value' WHERE id = 1")
        cur.execute("SELECT pg_advisory_unlock(1)")
        conn.commit()
    except (Exception, psycopg2.Error) as error:
        print("Error while connecting to PostgreSQL", error)
    finally:
        if conn:
            cur.close()
            conn.close()

def small_transaction2():
    try:
        conn = psycopg2.connect(database="test", user="user", password="password", host="127.0.0.1", port="5432")
        cur = conn.cursor()

        cur.execute("SELECT pg_advisory_lock(2)")
        cur.execute("UPDATE table2 SET column2 = 'value' WHERE id = 1")
        cur.execute("SELECT pg_advisory_unlock(2)")
        conn.commit()
    except (Exception, psycopg2.Error) as error:
        print("Error while connecting to PostgreSQL", error)
    finally:
        if conn:
            cur.close()
            conn.close()

使用乐观锁：在应用层面实现乐观锁机制，即事务在读取数据时不获取锁，在更新数据时检查数据是否被其他事务修改。如果数据未被修改，则进行更新；否则，回滚事务并重新尝试。

# Python示例，使用乐观锁
import psycopg2

def optimistic_transaction():
    try:
        conn = psycopg2.connect(database="test", user="user", password="password", host="127.0.0.1", port="5432")
        cur = conn.cursor()

        # 读取数据及版本号
        cur.execute("SELECT value, version FROM table1 WHERE id = 1")
        result = cur.fetchone()
        value = result[0]
        version = result[1]

        # 业务逻辑处理，更新值
        new_value = value + 1
        new_version = version + 1

        # 尝试更新数据，条件是版本号未变
        cur.execute("UPDATE table1 SET value = %s, version = %s WHERE id = 1 AND version = %s", (new_value, new_version, version))

        if cur.rowcount == 0:
            # 更新失败，说明数据已被其他事务修改，回滚并重新尝试
            conn.rollback()
            optimistic_transaction()
        else:
            conn.commit()
    except (Exception, psycopg2.Error) as error:
        print("Error while connecting to PostgreSQL", error)
    finally:
        if conn:
            cur.close()
            conn.close()

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知识考点

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应用层面避免死锁的举例