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我试图了解 SSI 在 Postgres 中的实际行为方式。我的理解是，如果我有两个事务与同一个表交互，但事务没有与表中的相同行交互，那么不会发生异常。

但是，我正在运行以下测试，其中事务一执行以下操作：

cur = engine.cursor()
cur.execute('SELECT SUM(value) FROM mytab WHERE class = 1')
s = cur.fetchall()[0][0]
print('retrieved sum is...')
print(s)
print('sleeping....')
time.sleep(10)
cur.execute('INSERT INTO mytab (class, value) VALUES (%s, %s)', (1, s))
engine.commit()

当上面的第一个事务处于休眠状态时，我运行第二个事务：

cur = engine.cursor()
cur.execute('SELECT SUM(value) FROM mytab WHERE class = 2')
s = cur.fetchall()[0][0]
print('retrieved sum is...')
print(s)
cur.execute('INSERT INTO mytab (class, value) VALUES (%s, %s)', (2, s))
engine.commit()

在这种情况下，第二个事务只涉及 class = 2 的行，而第一个事务只涉及 class = 1 的行。但这会导致第一个事务失败，并出现以下异常：

could not serialize access due to read/write dependencies among transactions
DETAIL:  Reason code: Canceled on identification as a pivot, during write.
HINT:  The transaction might succeed if retried.

供参考mytab非常简单，如下所示：

class   value
1   10
1   20
2   100
2   200

除了标准engine = psycopg2.connect设置之外，我还在运行上述代码之前使用此行设置事务隔离级别：

engine.set_isolation_level(psycopg2.extensions.ISOLATION_LEVEL_SERIALIZABLE)
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您的理解是非常正确的，但是 SSI 算法并不完美，因此总是存在一些误报的风险（例如，如文档中所述，行锁可能合并为页锁，以优化内存为代价精度）。

这里的行为是谓词锁定实现的限制，即：

对于表扫描，整个关系将被锁定。

基本上，在您的第一个查询WHERE class = 1运行后，需要检查来自其他事务的未来插入，以查看如果它们可见，它们是否满足此条件。除了最简单的情况外，实际上执行此检查是不切实际或不可能的，因此为了谨慎起见，改为在整个表上使用谓词锁。

细粒度的谓词锁实现是基于索引WHERE的，因为根据例如 B 树范围比根据任意约束来推断受影响的关系子集要容易得多。

换句话说，如果你的class列上有一个索引——并且你的表中有足够的记录供计划者实际使用它——你应该得到你期望的行为。

于 2019-09-05T01:23:46.787 回答