Im Zusammenhang mit relationalen Datenbanken ist ein Deadlock eine Situation, die auftritt, wenn zwei oder mehr Transaktionen um die ausschließliche Kontrolle über gemeinsam genutzte Ressourcen wie Tabellenzeilen oder sperrbare Objekte konkurrieren und jede Transaktion darauf wartet, dass die andere die Sperre aufhebt in einer endlosen Warteschleife. Deadlocks entstehen durch die gleichzeitige Ausführung von Transaktionen, die versuchen, dieselben Ressourcen auf widersprüchliche Weise zu sperren, was zum vollständigen Stopp der betroffenen Transaktionen führt und folglich die Gesamtleistung und Stabilität des Systems beeinträchtigt.
Deadlocks sind ein häufiges Problem in Datenbanken und können in verschiedenen Szenarien auftreten, beispielsweise wenn mehrere Transaktionen Sperren für dieselben Ressourcen in unterschiedlicher Reihenfolge anfordern oder wenn ein komplexes Netzwerk von Transaktionen eine zyklische Abhängigkeit zwischen ihnen erzeugt. Um das Auftreten von Deadlocks zu minimieren, implementieren Datenbanksysteme verschiedene Techniken zur Verhinderung und Erkennung von Deadlocks sowie Mechanismen, um diese zu beheben, wenn sie auftreten. Zu diesen Techniken gehören Sperrzeitüberschreitungen, Deadlock-Erkennungsalgorithmen und Deadlock-Auflösung durch Transaktions-Rollback oder Wartediagrammanalyse.
Auf der no-code Plattform AppMaster interagieren die mit der Programmiersprache Go generierten Backend-Anwendungen mit PostgreSQL-kompatiblen Datenbanken als primärer Speicherlösung. PostgreSQL ist ein robustes und effizientes relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) und verwendet verschiedene Mechanismen zur Parallelitätskontrolle, wie z. B. Multi-Version-Parallelitätskontrolle (MVCC) und explizite Sperren, um eine Isolierung zwischen gleichzeitig ausgeführten Transaktionen zu gewährleisten. Allerdings können diese Mechanismen unter bestimmten Voraussetzungen auch zu Deadlocks führen.
Betrachten Sie beispielsweise zwei Transaktionen, T1 und T2, die auf zwei Ressourcen, R1 und R2, ausgeführt werden. Transaktion T1 erwirbt eine Sperre für R1 und versucht dann, R2 zu sperren, während Transaktion T2 eine Sperre für R2 erwirbt und dann versucht, R1 zu sperren. Wenn beide Transaktionen gleichzeitig ausgeführt werden, kommt es zu einem Deadlock, da beide Transaktionen unbegrenzt darauf warten, dass die andere ihre Sperre aufhebt, wodurch eine zirkuläre Abhängigkeit entsteht.
Um Deadlocks zu verhindern, können Entwickler verschiedene Best Practices und Designprinzipien in ihre Anwendungen übernehmen. Einige gängige Strategien sind:
- Greifen Sie in einer konsistenten Reihenfolge auf Ressourcen zu: Stellen Sie sicher, dass Transaktionen Ressourcen in einer bestimmten, konsistenten Reihenfolge sperren. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass mehrere Transaktionen aufeinander warten, und verhindert effektiv Deadlocks.
- Verwenden Sie differenzierte Sperren: Entscheiden Sie sich nach Möglichkeit für Sperren auf Zeilenebene anstelle von Sperren auf Tabellenebene, da dadurch Sperrkonflikte zwischen Transaktionen reduziert und die Wahrscheinlichkeit von Deadlocks verringert werden.
- Erwerben Sie Sperren frühzeitig und geben Sie sie umgehend frei: Minimieren Sie die Zeit zwischen dem Erwerb und der Freigabe einer Sperre, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass gleichzeitige Transaktionen auf die von einer anderen Transaktion gesperrten Ressourcen warten.
- Begrenzen Sie die Transaktionsgröße: Teilen Sie große Transaktionen in kleinere, besser verwaltbare Teile auf. Kleinere Transaktionen verringern die Wahrscheinlichkeit von Deadlocks und verbessern die Gesamtsystemleistung.
PostgreSQL bietet integrierte Mechanismen zum Erkennen und Beheben von Deadlocks. Es verwendet einen Deadlock-Erkennungsalgorithmus, der regelmäßig nach zirkulären Abhängigkeiten zwischen Transaktionen sucht, die Ressourcen sperren. Wenn ein Deadlock gefunden wird, beendet PostgreSQL eine oder mehrere der beteiligten Transaktionen, um den Deadlock aufzuheben und dadurch anderen Transaktionen den Fortgang zu ermöglichen. Die abgebrochene Transaktion erhält eine Fehlermeldung und die Anwendung kann wählen, ob sie die Transaktion wiederholen oder den Fehler entsprechend behandeln möchte.
Zusätzlich zu den integrierten Funktionen von PostgreSQL können von AppMaster generierte Anwendungen auch von verschiedenen Deadlock-Handhabungstechniken profitieren, wie zum Beispiel:
- Timeout-basierte Deadlock-Auflösung: Legen Sie für jede Transaktion einen Timeout-Wert fest, um sicherzustellen, dass die Transaktion automatisch zurückgesetzt wird, wenn sie nicht innerhalb der angegebenen Zeit abgeschlossen wird. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass lang laufende Transaktionen zu Deadlocks führen.
- Wiederholungsmechanismen: Implementieren Sie Logik auf Anwendungsebene, um eine Transaktion, die aufgrund eines Deadlocks beendet wurde, automatisch erneut zu versuchen. Dies kann dazu beitragen, die allgemeine Systemstabilität aufrechtzuerhalten und das Benutzererlebnis zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Deadlock ein komplexes Problem ist, das in relationalen Datenbanken aufgrund gleichzeitiger Transaktionen entsteht, die um gemeinsam genutzte Ressourcen konkurrieren. Um Deadlocks effektiv zu bewältigen, müssen Entwickler die Prinzipien des Transaktionsmanagements und der Parallelitätskontrolle verstehen und Best Practices anwenden, um Anwendungen zu entwerfen und zu implementieren, die das Auftreten von Deadlocks minimieren. Mit der robusten no-code Plattform von AppMaster und den integrierten Mechanismen von PostgreSQL können Entwickler hoch skalierbare und leistungsstarke Anwendungen erstellen, die weniger anfällig für Deadlocks sind und ein nahtloses Benutzererlebnis bieten.
