当数据“抢道”时：PostgreSQL事务重试的那些事儿
“又失败了！”开发工程师小林盯着屏幕上的错误日志，眉头紧锁。他负责的电商订单系统刚上线不久，每逢高峰期就会零星抛出“事务执行失败”的警告，订单数据偶尔还会出现卡顿。这可急坏了小林——用户下单受阻，直接影响平台营收，领导已经催了好几次排查进度。
他点开错误详情，一行“SQLSTATE: 40001”的标识映入眼帘。抱着试试看的心态，他把这个代码输入搜索框，PostgreSQL官方文档里的“序列化失败”几个字瞬间抓住了他的注意力。原来，他为了保证订单数据的一致性，给数据库设置了“可序列化”隔离级别，却忽略了这个级别的“小脾气”——当多个事务同时操作相同数据时，为了避免出现数据混乱，数据库会主动阻断部分事务，抛出序列化失败的错误。
小林这才明白，自己只考虑了数据一致性，却没做好失败后的应对。就像十字路口的车流，为了避免剐蹭，交通信号灯会让某些方向的车辆等待；数据库的序列化机制也是如此，当检测到事务之间可能存在冲突时，就会“叫停”其中一方，防止出现脏读、幻读等问题。而那个40001错误码，就是数据库发出的“请等待后重试”的信号。
他赶紧翻查更多错误日志，发现除了40001，还有“40P01”和“23505”两种错误码也频繁出现。深入了解后，他理清了这些错误的“身份”：40P01是死锁检测错误，就像两辆车在狭窄的巷道里迎面相遇，谁都没法前进，只能有一方退让；23505则是唯一键冲突，比如两个用户同时下单，系统生成了相同的订单号，往数据库插入时就会触发这个错误。还有一种23P01排除约束失败，虽然出现频率不高，但原理类似，都是并发操作下的数据冲突问题。
“原来这些错误都是数据‘抢道’导致的！”小林恍然大悟。他发现，唯一键冲突其实也算一种“隐性”的序列化失败——系统先查询了当前的订单号，确认没有重复后才生成新编号，但在并发场景下，另一个事务可能在这短暂的间隙里插入了相同的编号。只是数据库没法“看穿”这两个步骤之间的关联，只能以唯一键冲突的形式报错，而不是直接标识为序列化失败。
找到问题根源后，小林开始思考解决方案。他首先想到的是“重试”——既然数据库提示了“请重试”，那让失败的事务重新执行一次不就行了？但他很快发现，重试也有讲究。对于40001序列化失败错误，无条件重试是安全的，因为这肯定是数据库为了保证一致性而临时阻断的；但对于23505唯一键冲突这类错误，就不能盲目重试了——如果是因为业务逻辑本身存在问题（比如订单号生成规则有漏洞），盲目重试只会重复失败，甚至导致数据冗余。
更重要的是，重试必须是“完整的重试”。小林一开始犯了个错误，只重试了插入数据的SQL语句，却忽略了生成订单号时的查询逻辑。结果发现，重试后的事务依然会失败。后来他才明白，事务的核心是“原子性”，从查询数据、生成编号到插入数据，这一系列操作是一个整体。如果只重试其中一步，前面的逻辑已经过时（比如之前查询到的“无重复订单号”已经不成立了），自然会再次失败。
这也让他理解了为什么PostgreSQL不提供自动重试功能。数据库并不知道每个事务背后的业务逻辑，无法判断重试哪些步骤才能保证正确性。比如一个订单事务，可能还涉及库存扣减、优惠券核销等多个关联操作，这些都需要开发人员根据具体业务场景来规划完整的重试流程，而不是靠数据库自动完成。
小林按照这个思路优化了系统：首先，针对不同的错误码制定了差异化的重试策略——40001和40P01错误直接触发完整重试，23505错误则先检查编号生成规则，确认无问题后再重试；其次，将每个订单事务的完整流程封装成一个独立的函数，重试时直接调用整个函数，确保所有逻辑都重新执行；最后，他还设置了重试次数上限，避免在高并发、高争用的场景下，事务陷入无限重试的循环。
优化上线后，小林紧张地观察着系统运行状态。高峰期来临，之前频繁出现的错误日志明显减少，订单提交成功率也恢复了正常。有一次，系统遇到了高争用场景，一个事务连续重试了3次才成功，但最终还是完成了数据插入，没有影响用户体验。小林还发现，有一次出现了已准备事务导致的冲突，直到运维人员手动提交了一个卡住的已准备事务，其他事务才恢复正常——这也让他记住了，在特殊场景下，重试也需要依赖人工干预来清理阻塞源。
经历过这次排查，小林对数据库事务和并发控制有了更深刻的理解。他总结道：在高并发系统中，数据“抢道”是不可避免的，PostgreSQL的各种冲突错误其实是数据库在“保护”数据一致性。作为开发人员，我们不需要害怕这些错误，关键是要读懂它们的“信号”（错误码），制定合理的重试策略，并且保证重试的完整性。毕竟，好的系统不仅要能处理正常流程，更要能从容应对这些“意外状况”，这才是保障数据可靠和用户体验的核心。
