庖丁解牛：PostgreSQL复杂事务与长事务的排查与拆解实战

在数据库运维和开发过程中，复杂事务和长事务是导致系统性能下降、连接池耗尽甚至业务阻塞的“隐形杀手”。它们可能悄无声息地消耗着系统资源，直到引发连锁反应。本文将深入PostgreSQL内部，探讨如何系统性地识别、排查并最终拆解这些棘手的长事务。

一、什么是长事务？为什么它是个问题？

在PostgreSQL中，长事务通常指运行时间过长（例如超过数分钟甚至数小时）且尚未提交或回滚的事务。而复杂事务则可能涉及大量的数据修改、多个表的锁竞争或复杂的业务逻辑。

它们带来的问题主要包括：

表膨胀：PostgreSQL使用MVCC（多版本并发控制），长事务会阻止VACUUM清理其开始前产生的“死元组”，导致表和索引持续膨胀，影响查询性能。
锁阻塞：长事务可能持有表锁、行锁等，阻塞其他会话对相同资源的访问，引发业务超时。
复制延迟：在流复制架构中，长事务会长时间占用WAL资源，可能导致备库复制延迟。
快照过旧：在启用old_snapshot_threshold的环境中，过长的事务可能导致“快照过旧”错误。
资源耗尽：长时间占用连接、内存和CPU资源。

二、识别长事务：监控与诊断SQL

第一步是发现它们。PostgreSQL提供了丰富的系统视图来监控事务状态。

1. 基础查询：找出运行时间最长的活动事务

SELECT
    pid,
    usename,
    application_name,
    client_addr,
    state,
    backend_start,
    xact_start, -- 事务开始时间
    now() - xact_start AS duration, -- 事务持续时间
    query,
    query_start
FROM pg_stat_activity
WHERE state IN ('idle in transaction', 'active') -- 关注活动或空闲事务
  AND xact_start IS NOT NULL
  AND pid <> pg_backend_pid() -- 排除当前查询自身
ORDER BY duration DESC
LIMIT 10;

关键字段解读：

state = 'idle in transaction'：这是典型的“僵尸事务”标志，事务已开启但无活动查询，通常由应用程序未正确提交/回滚引起。
duration：直接显示事务已运行时长，是判断长事务的核心指标。

2. 深度诊断：关联锁信息与持有者

仅知道事务运行时间长还不够，我们需要知道它“卡”在哪里，持有什么锁。

-- 查询当前等待锁的会话及其阻塞者
SELECT
    blocked.pid AS blocked_pid,
    blocked.query AS blocked_query,
    blocking.pid AS blocking_pid,
    blocking.query AS blocking_query,
    blocking.now() - blocking.xact_start AS blocking_duration,
    locks.mode AS lock_mode,
    locks.locktype,
    relation::regclass AS locked_table
FROM pg_locks blocked_locks
JOIN pg_stat_activity blocked ON blocked_locks.pid = blocked.pid
JOIN pg_locks locks ON (blocked_locks.locktype = locks.locktype
    AND blocked_locks.database IS NOT DISTINCT FROM locks.database
    AND blocked_locks.relation IS NOT DISTINCT FROM locks.relation
    AND blocked_locks.page IS NOT DISTINCT FROM locks.page
    AND blocked_locks.tuple IS NOT DISTINCT FROM locks.tuple
    AND blocked_locks.virtualxid IS NOT DISTINCT FROM locks.virtualxid
    AND blocked_locks.transactionid IS NOT DISTINCT FROM locks.transactionid
    AND blocked_locks.classid IS NOT DISTINCT FROM locks.classid
    AND blocked_locks.objid IS NOT DISTINCT FROM locks.objid
    AND blocked_locks.objsubid IS NOT DISTINCT FROM locks.objsubid
    AND blocked_locks.pid != locks.pid)
JOIN pg_stat_activity blocking ON locks.pid = blocking.pid
WHERE NOT blocked_locks.granted;

这个查询能清晰地展示出“谁被谁阻塞”，以及阻塞者（很可能就是一个长事务）已经运行了多久。

3. 探查事务年龄与表膨胀风险

长事务会阻止VACUUM。以下查询帮助评估数据库的“年龄”和潜在膨胀风险。

-- 查询最老的事务年龄及其快照
SELECT
    pid,
    usename,
    application_name,
    xact_start,
    now() - xact_start AS xact_age,
    -- 以下字段在PG 9.6+中可用，反映事务快照信息
    backend_xid,
    backend_xmin
FROM pg_stat_activity
WHERE backend_xid IS NOT NULL OR backend_xmin IS NOT NULL
ORDER BY LEAST(backend_xid, backend_xmin) ASC
LIMIT 5;

-- 查询因长事务而无法被清理的死元组数量
SELECT
    schemaname,
    relname,
    n_dead_tup,
    n_live_tup,
    (n_dead_tup::float / (n_live_tup + n_dead_tup + 1) * 100)::numeric(5,2) AS dead_ratio,
    last_autovacuum,
    last_autoanalyze
FROM pg_stat_user_tables
WHERE n_dead_tup > 1000
ORDER BY dead_ratio DESC
LIMIT 10;

backend_xmin是理解问题的关键。它表示该会话能看到的所有事务ID必须大于此值。如果一个VACUUM发现某行删除事务的XID小于当前所有会话的backend_xmin，那么这行“死元组”就不能被清理。

三、拆解长事务：策略与实战技巧

识别出问题事务后，如何安全、有效地处理？

策略一：紧急止血 — 终止会话

对于明确是异常或已阻塞关键业务的长事务，最直接的方法是终止它。

-- 温和地终止查询（可能无效，如果事务处于空闲状态）
SELECT pg_cancel_backend(pid);

-- 强制终止会话（相当于KILL -9）
SELECT pg_terminate_backend(pid);

警告：pg_terminate_backend会导致该会话正在进行的所有工作回滚，如果事务很大，回滚过程本身也可能很漫长并消耗资源。务必先确认该事务可以中断。

策略二：应用层优化 — 拆解大事务

这是治本之策。将一个大事务拆分为多个小事务。

反例（一个复杂的长事务）：

BEGIN;
-- 1. 清理旧数据
DELETE FROM huge_log_table WHERE created_at < now() - interval '90 days';
-- 2. 更新用户状态
UPDATE users SET status = 'inactive' WHERE last_login < now() - interval '1 year';
-- 3. 生成月度报表（复杂聚合）
INSERT INTO monthly_report (month, data)
SELECT date_trunc('month', created_at), jsonb_agg(...)
FROM orders
WHERE created_at BETWEEN ... AND ...
GROUP BY ...;
-- ... 更多操作
COMMIT; -- 整个过程可能持续数十分钟

优化方案：分而治之

按功能拆分：将不相关的操作拆分为独立事务。
分批处理：对于大数据量操作，使用循环分批提交。

-- 分批删除示例
DO $$
DECLARE
  batch_size INTEGER := 10000;
  rows_deleted INTEGER := batch_size;
BEGIN
  WHILE rows_deleted = batch_size LOOP
    DELETE FROM huge_log_table
    WHERE id IN (
      SELECT id
      FROM huge_log_table
      WHERE created_at < now() - interval '90 days'
      LIMIT batch_size
      FOR UPDATE SKIP LOCKED -- 关键：跳过被锁定的行，避免阻塞
    );
    GET DIAGNOSTICS rows_deleted = ROW_COUNT;
    COMMIT; -- 每批提交一次！
    -- 可选：短暂休眠，减轻系统负载
    PERFORM pg_sleep(0.1);
  END LOOP;
END $$;

关键技巧：

LIMIT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED：这是PG 9.5+引入的神器，它允许你安全地处理队列或批量作业，跳过已被其他会话锁定的行，极大减少锁竞争。
显式提交和循环：确保每个批次都是独立事务。
适当休眠：在批次间加入微小延迟，可以平滑I/O和CPU压力。

策略三：设置超时与监控告警

预防胜于治疗。在数据库和连接池层面配置超时。

-- 在postgresql.conf中设置（需要重启或reload）
idle_in_transaction_session_timeout = '10min' -- 自动终止空闲超过10分钟的事务
statement_timeout = '30s'                     -- 单条SQL执行超时
lock_timeout = '10s'                          -- 获取锁超时

-- 也可以在会话级别动态设置
SET LOCAL idle_in_transaction_session_timeout = '5min';

同时，建立监控告警体系，对max(now() - xact_start)超过阈值的实例及时报警。

四、复杂事务的特定场景排查

场景1：DDL操作被阻塞

在业务表上执行ALTER TABLE时，需要获取ACCESS EXCLUSIVE锁，它会等待所有现有事务结束。如果有一个长查询正在读该表，DDL就会被阻塞。排查：使用第二节的锁诊断查询，找到持有该表AccessShareLock（普通SELECT产生）的会话。

场景2：逻辑复制槽与长事务

逻辑解码器（用于逻辑复制）同样会阻止VACUUM清理。如果逻辑复制槽因为订阅方延迟而停止前进，其confirmed_flush_lsn会停滞，导致WAL和死元组堆积。排查：

SELECT slot_name, plugin, slot_type, database,
       active, xmin, catalog_xmin,
       pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), confirmed_flush_lsn) AS replication_lag_bytes
FROM pg_replication_slots;

关注catalog_xmin和巨大的replication_lag_bytes。

五、总结与最佳实践

处理长事务是一项系统工程：

持续监控：将pg_stat_activity和pg_locks的关键指标纳入监控大盘。
设置屏障：合理配置idle_in_transaction_session_timeout等超时参数。
优化应用：
- 避免在事务中进行网络调用、长时间计算或人机交互。
- 遵循“事务最小化”原则，尽快提交。
- 对大操作采用分批提交和SKIP LOCKED模式。
建立预案：明确长事务的排查流程（本文的SQL就是工具包）和干预权限（谁能执行pg_terminate_backend）。
理解业务：最根本的，与开发团队沟通，理解产生长事务的业务逻辑，从架构设计上避免。

通过主动监控、快速识别和有效拆解，我们可以将长事务对PostgreSQL数据库稳定性和性能的影响降至最低，确保数据库系统平稳高效运行。

文档信息

本文作者：JiliangLee
本文链接：https://leejiliang.cn/2025/12/08/%E5%A4%8D%E6%9D%82%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E4%B8%8E%E9%95%BF%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%8E%92%E6%9F%A5-%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%B8%8E%E6%8B%86%E8%A7%A3%E9%95%BF%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E7%9A%84%E6%8A%80%E5%B7%A7/
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一、什么是长事务？为什么它是个问题？

二、识别长事务：监控与诊断SQL

1. 基础查询：找出运行时间最长的活动事务

2. 深度诊断：关联锁信息与持有者

3. 探查事务年龄与表膨胀风险

三、拆解长事务：策略与实战技巧

策略一：紧急止血 — 终止会话

策略二：应用层优化 — 拆解大事务

策略三：设置超时与监控告警

四、复杂事务的特定场景排查

场景1：DDL操作被阻塞

场景2：逻辑复制槽与长事务

五、总结与最佳实践

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