说明：

根据提供的报错信息和我搜索到的资料，PG数据库报错"deadlock detected"是由于两个事务（Process 3913996和Process 28657）在执行DELETE操作时相互等待对方持有的锁，导致死锁。具体来说，两个进程都在尝试删除xxx表中的记录，但由于锁的相互等待，导致无法继续执行。

解决方法：

1. 手动终止事务：可以通过查询数据库的锁信息（如使用pg_locks视图），找到死锁涉及的事务，并手动终止其中一个或多个事务，以打破死锁。

   SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE pid IN (3913996, 28657);

2. 设置死锁超时：在数据库配置中设置死锁检测超时时间（如使用deadlock_timeout参数），当检测到死锁超过指定时间时，数据库会自动终止其中一个事务。

   SET deadlock_timeout = '1s';

3. 优化查询：避免在同一表上同时执行多个DELETE操作，或者确保DELETE操作的顺序一致，以减少死锁的可能性。

4. 使用咨询锁：在某些情况下，可以使用咨询锁（Advisory Lock）来替代表级锁，从而减少死锁的发生。

预防措施：

• 事务隔离级别：适当调整事务的隔离级别，如使用SERIALIZABLE隔离级别，可以减少死锁的发生。
• 批量操作：在进行批量删除操作时，尽量减少单次操作的记录数，或者使用分批次操作，以减少锁的持有时间。
• 监控与报警：通过监控工具（如Zabbix）实时监控数据库的死锁情况，并在检测到死锁时及时报警，以便快速处理。

通过以上方法，可以有效诊断和解决PostgreSQL中的死锁问题，并采取预防措施减少死锁的发生。

如何在PostgreSQL中使用pg_locks视图详细查询死锁涉及的事务信息？

在PostgreSQL中，使用pg_locks视图可以详细查询死锁涉及的事务信息。根据搜索结果中的，我们可以执行以下SQL语句来检查数据库中是否存在死锁：

select * from pg_locks where granted='f';

这个查询将返回所有等待锁的事务，即那些没有获得所需锁的事务。如果两个或多个事务互相等待对方释放资源，那么它们就构成了一个死锁。

为了进一步分析死锁涉及的事务信息，我们可以结合其他表的信息。例如，提供了如何查询指定表的oid的方法：

select oid from pg_class where relname='t_mytab';

其中t_mytab是你认为可能涉及死锁的表名。通过获取表的oid，我们可以查询该表正在被执行的进程pid，从而更深入地了解死锁的具体情况。

PostgreSQL中deadlock_timeout参数的具体配置方法和最佳实践是什么？

在PostgreSQL中，deadlock_timeout参数用于指定数据库服务器在等待锁时的最大超时时间。这个参数的配置方法和最佳实践如下：

配置方法

在PostgreSQL的配置文件postgresql.conf 中，可以设置deadlock_timeout参数来指定超时时间。例如：

   deadlock_timeout = 5s

这里将超时时间设置为5秒。

PostgreSQL还支持通过命令行或SQL语句动态调整deadlock_timeout参数。例如，使用以下命令：

   ALTER SYSTEM SET deadlock_timeout = '5s';

如果没有明确指定单位，则默认以毫秒为单位。默认值通常为1秒（1s），这意味着系统会在锁等待一秒钟后触发死锁检查机制。

最佳实践

在高并发、锁操作频繁的系统中，适当增加deadlock_timeout的值可以减少不必要的死锁检查所浪费的时间，但会减慢真正死锁错误的报告速度。例如，可以将deadlock_timeout设置为5秒或更长的时间，以避免频繁的死锁检查。

当一个会话等待某个类型的锁的时间超过deadlock_timeout的值时，可以通过配置参数log_lock_waits来记录这些信息。这有助于监控和分析死锁情况。

示例配置：

   log_lock_waits = on

不合理的查询和索引设计可能导致不必要的锁竞争和死锁。因此，应优化查询和索引设计，以减少锁冲突和死锁的发生。

在PostgreSQL中，如何优化DELETE操作以减少死锁的可能性？

在PostgreSQL中，优化DELETE操作以减少死锁的可能性可以通过以下几种方法实现：

1. 禁用触发器：在执行大量DELETE操作之前，可以先禁用相关的触发器。这样可以避免在删除过程中触发不必要的操作，从而减少死锁的风险。

2. 使用CTID进行分批删除：通过使用CTID（Contention Token ID）来分批删除数据行，可以有效减少单次DELETE操作中的锁竞争。例如，可以先查询出需要删除的CTID范围，然后分批进行DELETE操作，直到没有更多的CTID需要处理为止。

3. 软删除而非硬删除：考虑使用软删除的方式，即在物理上不直接删除数据行，而是在逻辑上标记这些行为已删除。这种方法可以在不影响其他事务的情况下进行数据清理，并且可以更容易地恢复被误删的数据。

4. 优化索引管理：合理设计和维护索引可以减少DELETE操作中的锁等待时间。过多的索引会增加写入开销，因此应根据实际需求合理配置索引数量和类型。

5. 调整锁等待策略：通过调整PostgreSQL的锁等待时间和死锁检测机制，可以减少不必要的死锁发生。例如，增加锁等待时间阈值，让系统更宽容地处理锁等待情况。

6. 批量处理：尽量将DELETE操作分解为多个小批量操作，而不是一次性删除大量数据。这可以减少单次操作中的锁竞争，从而降低死锁的可能性。

PostgreSQL咨询锁（Advisory Lock）与表级锁相比，在哪些场景下更有效避免死锁？

在提供的搜索结果中，并没有直接对比PostgreSQL咨询锁（Advisory Lock）与表级锁在避免死锁方面的有效性。但是，我们可以从中推断出一些信息。

提到，防止死锁最好的方法通常是保证使用一个数据库的所有应用都以相同的顺序在多个对象上请求排它锁。这表明，在高并发场景下，如果所有应用都能遵循一致的锁获取顺序，那么可以有效避免死锁。然而，这并不直接说明咨询锁或表级锁在这一场景下的表现。

建议在代码中尽量以一致的顺序获取对象上的锁，避免事务中SQL交互执行，从而降低死锁发生的概率。这同样强调了锁获取顺序的重要性，但并未区分咨询锁和表级锁。

从我搜索到的资料中，我们可以推断，在需要确保所有应用遵循一致的锁获取顺序以避免死锁的场景下，无论是咨询锁还是表级锁，只要它们能够被正确地管理并遵循一致的获取顺序，理论上都能有效避免死锁。然而，具体哪种锁更有效可能取决于它们的实现细节、数据库的配置以及应用的具体需求。

如何配置和使用监控工具（如Zabbix）来实时监控PostgreSQL数据库的死锁情况？

要配置和使用Zabbix来实时监控PostgreSQL数据库的死锁情况，可以按照以下步骤进行：

在PostgreSQL上创建一个专门用于监控的用户，并为其分配必要的权限。同时，确保pg_hba.conf 文件中允许该用户通过网络访问数据库。

访问Zabbix官方网站，下载适用于PostgreSQL的监控脚本。将这些脚本部署到PostgreSQL服务器上，以便它们能够定期检查数据库状态。

编辑Zabbix Server的配置文件（如/etc/zabbix/zabbix_server.conf ），确保其数据库连接配置正确，指向PostgreSQL数据库的位置。

在Zabbix Web界面中添加一个新的主机条目，关联系统自带的Template DB PostgreSQL模板。这一步骤可以帮助你快速设置监控项和触发器。

如果需要在远程服务器上运行Zabbix Agent，确保其正确安装并配置，以便能够收集PostgreSQL的相关数据。

可以通过修改PostgreSQL的配置文件（如postgresql.conf ），设置deadlock_timeout参数为一个合理的值（例如15分钟），以捕捉潜在的死锁情况。

配置完成后，可以在Zabbix Web界面中查看PostgreSQL数据库的实时监控数据，包括死锁情况。如果需要更美观的数据展示，可以考虑将Zabbix数据导入到Grafana中进行进一步的可视化。

PostgreSQL死锁对业务的影响主要体现在以下几个方面：

1. 性能问题：死锁会导致数据库操作停滞，严重影响系统的性能和可用性。当出现死锁时，数据库可能运行缓慢，甚至无法响应用户的请求，从而影响用户体验。

2. 资源浪费：在高并发场景下，多个事务同时尝试获取相同的资源（如行级锁），可能会导致死锁的发生。这不仅浪费了系统资源，还增加了数据库的负载，降低了整体效率。

3. 数据一致性问题：死锁通常发生在事务之间相互持有对方需要的锁时，这种情况下，如果不能及时解决死锁，可能会导致数据不一致或丢失。例如，在转账操作中，两个事务互相等待对方释放锁，最终可能导致资金计算错误。

4. 业务中断：由于死锁会导致数据库操作无法继续执行，因此在某些关键业务流程中，如订单处理、库存管理等，死锁可能导致业务中断，影响企业的正常运营。

5. 维护成本增加：为了防止和解决死锁问题，需要投入额外的时间和资源进行监控和优化。例如，通过查看服务器日志和统计视图来诊断死锁情况，并采取相应的预防措施。

6. 复杂性提升：死锁的检测和解决需要复杂的算法和机制，如构建等待图并寻找循环等。这些复杂性不仅增加了数据库管理的难度，也提高了开发和维护的成本。

综上所述，PostgreSQL死锁对业务的影响是多方面的，包括性能下降、资源浪费、数据一致性问题、业务中断以及维护成本增加等。因此，及时发现和解决死锁问题是确保数据库稳定运行和业务顺利进行的重要环节。