SQL server里那些让人头疼的阻塞情况到底是啥意思,怎么理解和应对
- 问答
- 2026-01-04 07:46:37
- 22
说到SQL Server里的阻塞,你可以把它想象成一个非常窄的独木桥,或者一个只有一个收银台的超市,这个“独木桥”或“收银台”就是数据库里的一份数据,比如一条用户信息记录,或者一个系统设置值。
阻塞到底是啥意思?
简单说就是:一个任务(我们叫它会话A)正站在独木桥上干活(比如修改这条数据),它为了防止别人干扰,就暂时把这桥“霸占”了,上了个锁,这时候,另一个任务(会话B)也想来这个桥上干点别的事(比如读取或修改同一条数据),但它发现桥被占了,门上挂了锁,会话B没办法,只好在桥头等着,这种“后面的人等着前面的人完事”的现象,就是阻塞。
阻塞其实是数据库确保数据“不出错”的看家本领,是正常现象,想象一下,如果两个人同时修改同一条银行账户余额,没有锁的话,最后结果肯定是一团糟,适度的阻塞和等待,是保证数据准确性的必要代价。
那什么情况下阻塞会“让人头疼”呢?
当这种等待变得不正常的时候。
- 桥上的人干活太慢(长时间运行的事务): 这是最常见的原因,会话A开始修改数据,但它的活计非常复杂,或者因为它自己在等应用程序的下一步指令,导致它长时间占着桥不撒手,后面排队的会话B、C、D全都只能干等着,应用程序那头的用户就会感觉页面“卡死”了,转圈圈,无法操作,根据微软官方文档和SQL Server技术社区的普遍认知,一个查询如果等待超过30秒,通常就值得警惕了。
- 桥上的人忘了下桥(事务未提交或回滚): 更糟糕的情况是,会话A干完活后,没有主动说“我干完了”(即没有提交或回滚事务),它可能因为程序bug、网络中断或用户直接关闭了客户端而“失踪”了,但它占着的锁却一直不释放,这就好比有人进了厕所隔间,然后从窗户溜走了,门还从里面锁着,外面的人永远也进不去,这个锁会一直堵着,直到数据库管理员(DBA)发现并“强制清场”。
- 桥设计得太窄(锁的粒度或模式不合适): 会话A只是想读一下整张表里有多少条数据,但它却非常霸道地申请了一个会阻塞所有其他人的锁(比如在某些隔离级别下),这就好比一个人只是想看看桥的风景,却把整座桥都给封了,不让任何人过,这可能是因为查询语句写得不好,或者事务隔离级别设置得过高导致的。
怎么理解和应对这些头疼的阻塞?
核心思路是:快速定位“谁”在堵着“谁”,然后解决那个“堵源”。
-
学会看“路况”(监控和诊断):
- 活动监视器: 这是SQL Server自带的图形化工具,就像交通监控中心的大屏幕,你可以在里面直接看到“正在等待的任务”是哪些,以及“阻塞链”(谁堵了谁,谁又被谁堵了)一目了然,对于初学者来说,这是最直观的方法。
- 动态管理视图: 这是给更专业的人士用的“高级诊断仪”,比如查询
sys.dm_exec_requests视图,可以找到状态是“ suspended”或“runnable”的会话,再看它的blocking_session_id字段,就知道它被谁阻塞了,通过sys.dm_tran_locks视图,能看到当前数据库里所有的锁信息,这些信息能帮你精确判断阻塞的根源。
-
针对性地“疏导交通”(应对策略):
- 对付“干活慢”的: 这是根本原因,需要优化那个运行缓慢的查询。
- 检查有没有缺失索引?给经常查询的字段加个索引,就像给桥拓宽车道,能极大提高通过速度。
- 查询语句写得是否高效?避免使用
SELECT *,只取需要的字段;检查是否有复杂的嵌套查询可以简化。 - 应用程序的逻辑是否合理?是否在事务中执行了不必要的耗时操作(比如在数据库事务里调用外部API)?应该让事务尽量短小精悍。
- 对付“不下桥”的: 这是紧急情况,需要“强制清场”。
- 在活动监视器或通过
KILL命令,结束那个“失踪”的会话的事务,但这相当于强行把占着厕所的人拽出来,如果它的工作没完成,可能会留下一堆烂摊子(数据不一致),所以这是个不得已而为之的操作,更重要的是从源头解决,确保应用程序能正确地提交或回滚每一个事务。
- 在活动监视器或通过
- 对付“桥太窄”的:
- 审查并优化事务隔离级别,在满足业务要求的前提下,使用允许更高并发性的隔离级别(如读已提交快照),SQL Server的“读已提交快照”功能就是一个很好的解决方案,它允许读者不阻塞写者,写者也不阻塞读者,就像给读操作修了一条观光栈道,不用都挤在通行的主桥上。
- 优化查询和索引,减少全表扫描的需要,让查询能更精准地锁定少量数据,从而使用更细粒度的锁。
- 对付“干活慢”的: 这是根本原因,需要优化那个运行缓慢的查询。
阻塞不可怕,它是数据库的自我保护机制,让人头疼的是异常的、长时间的阻塞,应对的关键在于建立监控,快速定位问题源头,然后从优化查询设计、改善应用程序逻辑、合理配置数据库这几个方面入手,才能从根本上减少“交通拥堵”,让数据流顺畅起来。

本文由畅苗于2026-01-04发表在笙亿网络策划,如有疑问,请联系我们。
本文链接:https://www.haoid.cn/wenda/74200.html
