仅4步，就可通过SQL进行分布式死锁的检测与消除
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了仅4步，就可通过SQL进行分布式死锁的检测与消除，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含18805字，纯文字阅读大概需要27分钟。
内容图文
-- 所在节点：CN1
BEGIN;
TRUNCATE t1;
EXECUTE DIRECT ON(DN1) ‘SELECT * FROM t2‘;
COMMIT;
-- 事务 transaction2
-- 所在节点：CN1
BEGIN;
TRUNCATE t2;
EXECUTE DIRECT ON(DN2) ‘SELECT * FROM t1‘;
COMMIT;
假设上述两个事务的执行顺序如下：
1. [transaction1] TRUNCATE t1
2. [transaction2] TRUNCATE t2
3. [transaction1] EXECUTE DIRECT ON(DN1) ‘SELECT * FROM t2‘
4. [transaction2] EXECUTE DIRECT ON(DN2) ‘SELECT * FROM t1‘
该执行顺序会导致死锁的产生。由于事务 transaction1 和 transaction2 都在 CN1 上执行，死锁中的所有锁等待信息都在 CN1 上，因此该死锁为单节点死锁。
GaussDB(DWS) 支持自动处理单节点死锁。当某个节点上的多个事务陷入循环等待时，数据库系统会自动将其中一个事务中止，从而消除死锁。
分布式死锁
分布式死锁是指，死锁中的锁等待信息来自不同节点。例如：
-- 事务 transaction1 -- 所在节点：CN1 BEGIN; TRUNCATE t1; EXECUTE DIRECT ON(DN1) ‘SELECT * FROM t2‘; COMMIT; -- 事务 transaction2 -- 所在节点：CN2 BEGIN; TRUNCATE t2; EXECUTE DIRECT ON(DN2) ‘SELECT * FROM t1‘; COMMIT;
本例与上一节中的例子相比，只有事务 transaction2 的所在节点从 CN1 改为了 CN2。
假设两个事务的执行顺序和上一节中的执行顺序一致，还是会产生死锁，死锁中的锁等待信息如下：
这就是一个典型的分布式死锁，单独看 CN1 或 CN2 上的锁等待信息，都看不出来有死锁，但将多个节点的锁等待信息放到一起看，就能找到有循环等待的现象。
发生分布式死锁时，陷入死锁的事务全部都无法继续执行下去，只有其中一个事务锁等待超时，剩余事务才能继续执行。默认情况下，锁等待超时时间是 20 分钟。
分布式死锁的检测与消除
当我们观察到数据库系统出现 hang 问题时，我们需要通过 SQL 语句检测分布式死锁，如果发现确实存在分布式死锁，还需要对死锁进行消除。接下来以之前的分布式死锁为例，介绍分布式死锁的检测和消除的方法。
收集各节点的锁信息
为了检测分布式死锁，首先需要获得各节点的锁信息。GaussDB(DWS) 中可以通过 PG_LOCKS 视图查询当前节点的锁信息，因此可以通过 EXECUTE DIRECT 语句在所有节点查询 PG_LOCKS 视图，并收集到当前节点中。
注意此处有一个细节，PG_LOCKS 视图中，很多信息是以 OID 类型给出的，例如一个锁加在一个表上，PG_LOCKS 视图会给出表的 OID。由于同一个表在各节点中的 OID 不一定相同，因此不能通过 OID 来标识一个表。在收集锁信息时，需要先将表的 OID 转换成 SCHEMA 名加表名。其它 OID 信息例如分区 OID 等也同理，需要转化为对应的名字。
执行附件中的示例代码 pgxc_locks.sql，就可以收集到各节点的锁信息：
locktype | nodename | datname | usename | nspname | relname | partname | page | tuple | virtualxid | transactionid | virtualtransaction | mode | granted | client_addr | application_name | pid | xact_start | query_start | state | query_id | query ---------------+--------------+----------+---------+---------+---------+----------+------+-------+------------+---------------+--------------------+---------------------+---------+-------------+------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------+---------------------+-------------------+----------------------------------------------------- virtualxid | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 12/94 | | 12/94 | ExclusiveLock | t | | gsql | 140110481323776 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:19:37.715447 | active | 0 | EXECUTE DIRECT ON(dn_6003_6004) ‘SELECT * FROM t1‘; virtualxid | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 9/298 | | 9/298 | ExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5001 | 140110672164608 | 2020-12-25 17:18:40.478704 | 2020-12-25 17:18:40.479682 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t1; virtualxid | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 6/161 | | 6/161 | ExclusiveLock | t | | WLMArbiter | 140110762325760 | 2020-12-25 17:20:18.613815 | 2020-12-25 16:53:35.027585 | active | 0 | WLM arbiter sync info by CCN and CNs virtualxid | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 5/162 | | 5/162 | ExclusiveLock | t | | WorkloadMonitor | 140110779119360 | 2020-12-25 17:20:27.16458 | 2020-12-25 16:53:35.027217 | active | 0 | WLM monitor update and verify local info virtualxid | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 3/325 | | 3/325 | ExclusiveLock | t | | workload | 140110846744320 | 2020-12-25 17:20:25.372654 | 2020-12-25 16:53:35.02741 | active | 72339069014641297 | WLM fetch collect info from data nodes advisory | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | | | 12/94 | ShareLock | t | | gsql | 140110481323776 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:19:37.715447 | active | 0 | EXECUTE DIRECT ON(dn_6003_6004) ‘SELECT * FROM t1‘; relation | cn_5002 | postgres | tyx_1 | public | t1 | | | | | | 9/298 | AccessExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5001 | 140110672164608 | 2020-12-25 17:18:40.478704 | 2020-12-25 17:18:40.479682 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t1; relation | cn_5002 | postgres | tyx_1 | public | t1 | | | | | | 12/94 | AccessShareLock | f | | gsql | 140110481323776 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:19:37.715447 | active | 0 | EXECUTE DIRECT ON(dn_6003_6004) ‘SELECT * FROM t1‘; transactionid | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | | 10269 | 12/94 | ExclusiveLock | t | | gsql | 140110481323776 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:19:37.715447 | active | 0 | EXECUTE DIRECT ON(dn_6003_6004) ‘SELECT * FROM t1‘; transactionid | cn_5002 | postgres | tyx_1 | | | | | | | 10266 | 9/298 | ExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5001 | 140110672164608 | 2020-12-25 17:18:40.478704 | 2020-12-25 17:18:40.479682 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t1; relation | cn_5002 | postgres | tyx_1 | public | t2 | | | | | | 12/94 | AccessExclusiveLock | t | | gsql | 140110481323776 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:19:37.715447 | active | 0 | EXECUTE DIRECT ON(dn_6003_6004) ‘SELECT * FROM t1‘; virtualxid | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 17/433 | | 17/433 | ExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5001 | 140552375822080 | 2020-12-25 17:18:40.478704 | 2020-12-25 17:18:50.513948 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t1; virtualxid | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 23/692 | | 23/692 | ExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5002 | 140552359040768 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:18:56.830053 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t2; virtualxid | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | | | | | | 2/1607 | | 2/1607 | ExclusiveLock | t | | workload | 140552945264384 | | 2020-12-25 16:53:35.041283 | active | 0 | WLM fetch collect info from data nodes transactionid | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | | | | | | | 10266 | 17/433 | ExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5001 | 140552375822080 | 2020-12-25 17:18:40.478704 | 2020-12-25 17:18:50.513948 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t1; relation | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | | | | | | | | 23/692 | AccessExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5002 | 140552359040768 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:18:56.830053 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t2; relation | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | | | | | | | | 17/433 | AccessExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5001 | 140552375822080 | 2020-12-25 17:18:40.478704 | 2020-12-25 17:18:50.513948 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t1; relation | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | public | t2 | | | | | | 23/692 | ShareLock | t | ::1/128 | cn_5002 | 140552359040768 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:18:56.830053 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t2; relation | dn_6001_6002 | postgres | tyx_1 | public | t2 | | | | | | 23/692 | AccessExclusiveLock | t | ::1/128 | cn_5002 | 140552359040768 | 2020-12-25 17:18:54.238933 | 2020-12-25 17:18:56.830053 | idle in transaction | 0 | TRUNCATE t2; 省略若干行 (55 rows)
构建等待关系
收集到各节点的锁信息之后，就可以开始构建等待关系了。
事务 A 等待事务 B，需要满足 3 个条件：
1. 两个事务加锁的资源相同（同一个表、同一个分区、同一个页面或同一个元组等）。特别注意，如果事务 A 对 DN1 的 t1 表的加锁，事务 B 对 DN2 的 t1 表的加锁，则我们认为它们加锁的资源不同，只有同一节点上的同一资源才被认为是相同的资源。
2. 事务 B 已经持有锁，而事务 A 还未持有锁。
3. 事务 A 和事务 B 申请的锁的级别互斥。
通过对上一步收集到的锁信息进行处理，就可以构建出事务的等待关系。
执行附件中的示例代码 pgxc_locks_wait.sql，就可以获得等待关系：
locktype | nodename | datname | acquire_lock_pid | hold_lock_pid | acquire_lock_event | hold_lock_event ----------+----------+----------+------------------+-----------------+-------------------------------------------------------------------------+-------------------------------------------------------- relation | cn_5001 | postgres | 140508814374656 | 140508792350464 | usename : tyx_1 +| usename : tyx_1 + | | | | | nspname : public +| nspname : public + | | | | | relname : t2 +| relname : t2 + | | | | | partname : +| partname : + | | | | | page : +| page : + | | | | | tuple : +| tuple : + | | | | | virtualxid : +| virtualxid : + | | | | | transactionid : +| transactionid : + | | | | | virtualtransaction: 11/13 +| virtualtransaction: 12/1323 + | | | | | mode : AccessShareLock +| mode : AccessExclusiveLock + | | | | | client_addr : +| client_addr : ::1/128 + | | | | | application_name : gsql +| application_name : cn_5002 + | | | | | xact_start : 2020-12-25 17:18:40.478704 +| xact_start : 2020-12-25 17:18:54.238933 + | | | | | query_start : 2020-12-25 17:19:23.0923 +| query_start : 2020-12-25 17:18:54.239319 + | | | | | state : active +| state : idle in transaction + | | | | | query_id : 0 +| query_id : 0 + | | | | | query : EXECUTE DIRECT ON(dn_6001_6002) ‘SELECT * FROM t2‘;+| query : TRUNCATE t2; + | | | | | ------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------ relation | cn_5002 | postgres | 140110481323776 | 140110672164608 | usename : tyx_1 +| usename : tyx_1 + | | | | | nspname : public +| nspname : public + | | | | | relname : t1 +| relname : t1 + | | | | | partname : +| partname : + | | | | | page : +| page : + | | | | | tuple : +| tuple : + | | | | | virtualxid : +| virtualxid : + | | | | | transactionid : +| transactionid : + | | | | | virtualtransaction: 12/94 +| virtualtransaction: 9/298 + | | | | | mode : AccessShareLock +| mode : AccessExclusiveLock + | | | | | client_addr : +| client_addr : ::1/128 + | | | | | application_name : gsql +| application_name : cn_5001 + | | | | | xact_start : 2020-12-25 17:18:54.238933 +| xact_start : 2020-12-25 17:18:40.478704 + | | | | | query_start : 2020-12-25 17:19:37.715447 +| query_start : 2020-12-25 17:18:40.479682 + | | | | | state : active +| state : idle in transaction + | | | | | query_id : 0 +| query_id : 0 + | | | | | query : EXECUTE DIRECT ON(dn_6003_6004) ‘SELECT * FROM t1‘;+| query : TRUNCATE t1; + | | | | | ------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------ (2 rows)
等待关系判环
构建出事务的等待关系之后，就可以通过检查等待关系是否成环，来判断当前是否有分布式死锁。
一般情况下，等待关系不会太多，通过观察就可以判断出当前有无分布式死锁。通过观察上一节中构建的等待信息，可以很容易地判断出事务 transaction1 和 transaction2 发生了循环等待，即产生了死锁。
消除死锁
上一步最终可能会找到等待关系中的一个或多个环，对于每个环，需要中止环中的一个事务，才能消除死锁。至于应该选择环中的哪个事务进行中止，需要我们从事务的重要性、已执行时间等多方面进行考虑，最终选择一个对业务影响最小的事务进行中止。
总结
通过 SQL 语句，我们可以很方便地处理分布式死锁。当我们在实际业务中遇到数据库系统 hang 住的问题时，可以借助本文提供的方法，检查 hang 问题是否是分布式死锁引起的，如果问题确实是由分布式死锁引起的，还可以通过中止某个陷入死锁的事务，来快速恢复业务。
附件下载： lock.zip 2.29KB
本文分享自华为云社区《如何通过SQL进行分布式死锁的检测与消除》，原文作者：tyxxjtu。
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仅4步，就可通过SQL进行分布式死锁的检测与消除
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本文系统来源：https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/14214901.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的仅4步，就可通过SQL进行分布式死锁的检测与消除全部内容，希望文章能够帮你解决仅4步，就可通过SQL进行分布式死锁的检测与消除所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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