惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
D
Docker
GbyAI
GbyAI
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园_首页
H
Help Net Security
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
F
Full Disclosure
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Y
Y Combinator Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
P
Proofpoint News Feed
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
MyScale Blog
MyScale Blog
P
Palo Alto Networks Blog
S
Security Affairs
T
Tailwind CSS Blog
T
Tor Project blog
W
WeLiveSecurity
G
GRAHAM CLULEY
Know Your Adversary
Know Your Adversary
The Hacker News
The Hacker News
腾讯CDC
M
MIT News - Artificial intelligence
D
DataBreaches.Net
量子位
Martin Fowler
Martin Fowler
T
Threat Research - Cisco Blogs
博客园 - 【当耐特】
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
云风的 BLOG
云风的 BLOG
C
Cisco Blogs
I
InfoQ
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
O
OpenAI News
美团技术团队
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
T
Troy Hunt's Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
L
LangChain Blog
A
About on SuperTechFans

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
И вновь уроки про deadlock-и
Илья Щуров · 2026-06-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

7 мин

127

Многие из backend-разработчиков получали ошибки с неприятным содержанием, суть которого можно описать двумя словами: deadlock detected. Эти ошибки коварные. Возникают они там, где их не ждёшь, отладочной информации крайне мало или вообще нет, и для их решения необходимо глубокое понимание архитектуры как самого запроса и метода, из которого он вызвался (или методов, возможно, чужих...), так и архитектуры самой СУБД. Поэтому часто у таких ошибок либо переносится срок, либо попытки их исправить приводят к тому, что они возвращаются снова и снова. А deadlock-и так никуда и не исчезают.

Прежде чем говорить о взаимоблокировках отметим, что любое изменение записи — добавление, редактирование и удаление — 1) происходит внутри конкретной транзакции и 2) всегда накладывает на запись блокировку. Для упрощения я не буду здесь рассматривать частичные блокировки — это не сильно влияет на понимание сути проблемы. Просто условимся, что всегда блокируется запись целиком. При этом прочитать запись можно (СУБД-блокировочники в расчёт не берём), и прочитана будет та версия записи, которая доступна текущей транзакции на основании её уровня изоляции и состояния БД в момент её старта. При этом транзакция, которая изменила запись, конечно же увидит свои изменения. Но если другие транзакции попытаются что-либо сделать с этой же записью — отредактировать, удалить или добавить такую же (при наличии уникального индекса), они встанут на наложенную другой транзакцией блокировку и будут ждать, пока изменившая запись транзакция не завершится.

Взаимоблокировка, или deadlock, — это состояние, когда из-за наложившихся друг на друга блокировок дождаться завершения какой-либо из транзакций, удерживающих запись, становится невозможно. К счастью, все СУБД умеют отслеживать взаимоблокировки и принудительно завершать блокирующие транзакции по истечении определённого лимита времени. Это для них как фундамент, основа, без которой СУБД не может существовать. Но наличие подобного механизма не означает, что разработчику ничего не нужно делать с взаимоблокировками — напротив, важно найти причину взаимоблокировки и её устранить. В этой статье я постарался собрать известные сценарии взаимоблокировок, встречающиеся в повседневной практике и рассмотрел их на примере СУБД PostgreSQL. Также отдельно рассмотрен особый вид взаимоблокировок — взаимоблокировки на уровне приложения, с которыми СУБД самостоятельно справиться не может в принципе. Итак, приступим.

Сценарий 1. Классическая взаимоблокировка

Сценарий классической взаимоблокировки следующий:

  1. Стартуют две транзакции — 1 и 2.

  2. Транзакция 1 меняет запись А.

  3. Транзакция 2 меняет запись Б.

  4. Транзакция 1 пытается изменить запись Б и встаёт на блокировку, ожидая завершения транзакции 2.

  5. Транзакция 2 пытается изменять запись А и встаёт на блокировку, ожидая завершения транзакции 1.

Всё. Транзакции уперлись друг в друга, и единственный способ разрешить эту смертельную блокировку – принудительно завершить одну из них.

Заметьте, что взаимоблокировка возникла из-за того, что транзакции 1 и 2 меняют записи в разном порядке. Если бы порядок был бы одинаковый, взаимоблокировки бы не возникло:

  1. Стартуют две транзакции — 1 и 2.

  2. Транзакция 1 меняет запись А.

  3. Транзакция 2 меняет запись А и встаёт на блокировку, ожидая завершения транзакции 1.

  4. Транзакция 1 меняет запись Б (ведь ей уже никто не мешает это сделать).

  5. Транзакция 1 завершается.

  6. Транзакция 2 перечитывает запись А, изменённую транзакцией 1, и в свою очередь тоже меняет её.

  7. Транзакция 2 перечитывает запись Б, изменённую транзакцией 1, и также меняет её.

  8. Транзакция 2 завершается.

Как видно, никаких взаимоблокировок в этом случае не происходит. Отсюда делаем важный вывод: первый и основной способ борьбы с взаимоблокировками — правильный порядок обновления записей.

Сценарий 2. Взаимоблокировка вследствие нескольких запросов

Рассмотрим следующий вид взаимоблокировок, который довольно часто вызывает у разработчиков непонимание. Это происходит, когда внутри транзакции меняется одна запись, но у разных таблиц. Бедный разработчик, получивший такую ошибку, может долго смотреть на запрос, изменяющий одну-единственную запись по ключу, и недоумевать, откуда здесь взаимоблокировка? Я же ОДНУ! запись меняю! Но давайте шире посмотрим на этот пример и приведём сценарий подобной взаимоблокировки:

  1. Стартует метод Foo. В методе запрос редактирует запись А таблицы Документ.

  2. Стартует метод Bar. В методе запрос редактирует запись Б таблицы Работа.

  3. В методе Foo следующий запрос редактирует запись Б таблицы Работа и встаёт на блокировку транзакции, запущенной методом Bar.

  4. В методе Bar следующий запрос редактирует запись А таблицы Документ и встаёт на блокировку транзакции, запущенной методом Foo.

И снова вот она взаимоблокировка. Всё отличие от сценария 1 лишь в том, что запись меняют разные запросы. Но это не имеет никакого значения — запросы ведь выполняются в одной транзакции! А значит здесь подойдёт тот же метод борьбы — использовать один и тот же порядок изменения записей. Только в данном случае это будет порядок выполнения запросов. Вот тут может быть проблема, поскольку методы, изменяющие одни и те же таблицы, могут писать разные разработчики из совершенно разных отделов, и договориться о порядке изменения может быть намного сложнее — придётся найти ответственного за конкурирующий метод разработчика и договориться с ним о порядке изменения записей.

Сценарий 3. Взаимоблокировка при множественных изменениях внутри конкурирующих запросов с CTE

Третий сценарий сложный, и борьба с подобными взаимоблокировками требует понимания как архитектуры самих запросов, так и архитектуры СУБД. Он возникает у тех разработчиков, которые любят большие запросы с множественными изменениями. Перед описанием сценария этого вида взаимоблокировки попытаемся представить себе архитектуру подобных запросов.

Допустим, есть запрос, который одновременно и добавляет новые записи в таблицу, и изменяет существующие. Добавление записей контролируется уникальным индексом. Разработчик написал отдельные CTE — одно для изменения, внутри которого выполняется оператор UPDATE, а другое — для добавления с оператором INSERT. Разработчик грамотный, поэтому всё сделал правильно — учёл порядок записей как в запросе изменения, так и в запросе добавления записей. При этом записи для изменения предварительно заблокировал оператором SELECT с командой FOR (NO KEY) UPDATE. Запрос работает отлично, но... иногда приходят ошибки с взаимоблокировками... между одними и теми же запросами, запущенными разными бизнес-логиками. Что за чертовщина? Всё же учтено!

Всё, да не всё. Тут нужно вспомнить две особенности архитектуры PostgreSQL, касающиеся оптимизации. Первая состоит в том, что оптимизатор PostgreSQL может вообще не выполнять некоторые CTE, если видит, что данные из них нигде не будут использоваться (например, в конце итогового запроса стоит банальный SELECT TRUE). Но CTE, содержащие операторы изменения данных — INSERT, UPDATE и DELETE — выполняются всегда. И вторая — оптимизатор может решить выполнить разные CTE в разных потоках. И какой из них начнёт выполняться раньше, даже сам оптимизатор не знает.

И вот теперь мы готовы представить себе картину происходящего:

  1. Бизнес-логика 1 запускает метод Foo с запросом, изменяющим и добавляющим данные.

  2. Бизнес-логика 2 запускает тот же самый метод Foo с тем же запросом, но с другими данными (частично или полностью пересекающимися с первыми).

  3. Оптимизатор СУБД решает выполнить оба запроса в параллельных потоках.

  4. Стартует CTE добавления данных запроса из бизнес-логики 1 — поток, выполняющий добавление, освободился раньше.

  5. Стартует CTE изменения данных запроса из бизнес-логики 2 — здесь быстрее освободился поток, выполняющий изменение. Пока всё хорошо, данные не пересекаются...

  6. В запросе из бизнес-логики 1 стартует CTE изменения данных и встаёт на блокировку, наложенную транзакцией бизнес-логики 2.

  7. В запросе из бизнес-логики 2 стартует CTE добавления данных и встаёт на блокировку, наложенную транзакцией бизнес-логики 1 (у нас же уникальный индекс!)...

И вот она, взаимоблокировка! Здравствуйте, где не ждали. Но если присмотреться, все признаки возникновения взаимоблокировки налицо - присутствует произвольный порядок выполнения CTE. Только теперь это произошло не по вине разработчика, а вследствие изменения данных в разных параллельных потоках, порядок выполнения которых не регламентирован.

Метод борьбы остался тем же самым — явно указать порядок выполнения CTE. Но как обмануть оптимизатор в этом случае? С помощью принудительной сериализации выполнения CTE. Для этого достаточно в одной CTE использовать результат выполнения другой, к примеру, в CTE с оператором INSERT добавить холостое условие, использующее CTE с оператором UPDATE, скажем, WHERE (SELECT COUNT(1) FROM update_cte) >= 0. Тогда оптимизатор поймёт, что CTE на добавление он сможет выполнить только после CTE на изменение, и не будет распараллеливать их выполнение.

Сценарий 4. Взаимоблокировка на уровне приложения

Но мы же умные, и можем создать взаимоблокировку, с которой СУБД вообще не в силах справиться! Для этого платформа backend-разработки должна предоставлять возможность выполнять разные методы в отдельных транзакциях. Это необходимое условие для создания взаимоблокировки на уровне приложения. С одной стороны, это хорошо, поскольку изолирует изменения, выполняемые методом. Но хорошо только до определённого момента.

Представьте себе следующий сценарий:

  1. Стартует метод Foo. Стартует транзакция А.

  2. Внутри метода Foo выполняется запрос, изменяющий одну запись Rec.

  3. Далее метод Foo вызывает метод Bar (который выполняется в отдельной транзакции).

  4. Метод Bar стартует новую транзакцию Б и выполняет запрос, изменяющий ту же самую запись Rec.

Что произошло? Поскольку запись Rec уже изменена в транзакции А, и транзакция А не завершена, запрос в методе Bar, выполняемый в транзакции Б, встаёт на блокировку транзакции А. А транзакция А не может завершиться, поскольку завершить её должен метод Foo, который в свою очередь, ожидает завершение метода Bar. Мы получили классический deadlock, за тем лишь исключением, что СУБД не знает, что транзакции А и Б принадлежат одному и тому же методу, и, следовательно, не может принудительно завершить одну из них.

Отследить и устранить такое может только служба эксплуатации, когда диагностирует наглухо зависший метод. Но уже очевидно, что такую ситуацию нельзя допускать. Какие для этого есть способы?

  1. Не использовать выполнение метода в отдельных транзакциях без необходимости (заворачивать вложенные методы в общую транзакцию).

  2. По возможности не допускать изменение одной и той же записи в разных методах.

  3. Использовать таймауты на методах, чтобы метод мог быть принудительно завершён хотя бы по таймауту.

Скорее всего, это не все сценарии возникновения взаимоблокировок. Надеюсь, мне удалось донести мысль, что бороться с взаимоблокировками надо с помощью глубокого изучения происходящих процессов как в бизнес-логике, так и в СУБД. Поистине, труд разработчика никогда не будет скучным! Буду рад, если статья окажется полезной, и в результате количество взаимоблокировок в ваших приложениях сократится.