在PostgreSQL中，pg_squeeze 是一个用于在线表重组的扩展工具，它可以有效减少表膨胀（bloat），从而提高性能。然而，当表有频繁的更新、删除或插入操作时，pg_squeeze.squeeze_table 可能会被阻塞或卡住，主要原因是它需要获取某些锁（如 ACCESS EXCLUSIVE 锁）来完成表的重组工作。

在实际的生产环境中，为了安全高效地使用 pg_squeeze，需要采取以下策略来避免或最小化对业务的影响：

1. 使用 pg_squeeze 的基础原理

pg_squeeze 的工作机制通常分为以下几个阶段：

1. 创建一个新的临时表。
2. 将源表的数据逐行复制到临时表中（考虑并发事务）。
3. 替换原始表的物理存储。
4. 丢弃临时表。

其中，在某些阶段需要短暂获取较高级别的锁（如 ACCESS EXCLUSIVE），这可能导致阻塞或等待。

2. 问题分析

当表有频繁的更新操作时，以下问题可能会导致 pg_squeeze.squeeze_table 被卡住：

• 锁冲突：pg_squeeze 在进行表替换时需要获取 ACCESS EXCLUSIVE 锁，而此锁会阻塞其他操作（如查询、更新、删除等）。如果表上有活跃事务，这个锁可能会一直等待。
• 长事务影响：如果有长时间运行的事务占用资源，会导致 pg_squeeze 无法获取所需锁。
• 表数据量大：对于非常大的表，pg_squeeze 的数据复制阶段可能会耗时较长，从而增加锁定和冲突的可能性。

3. 线上环境的最佳实践

为了在生产环境中安全有效地使用 pg_squeeze，可以采取以下措施：

3.1 降低锁冲突风险

• 使用 squeeze_freeze 参数：
  设置 squeeze_freeze 为 TRUE 时，pg_squeeze 会尝试冻结表的元数据以避免长时间占用锁。

  SELECT squeeze_table('schema_name', 'table_name', squeeze_freeze := TRUE);
  

• 限制锁等待时间：
  通过设置 lock_timeout 参数，限制 ACCESS EXCLUSIVE 锁的等待时间。如果超时未能获取锁，pg_squeeze 将取消操作。

  SET lock_timeout = '10s';
  SELECT squeeze_table('schema_name', 'table_name');
  

• 使用 pg_try_advisory_lock：
  在运行之前检查是否可以安全地获取锁，避免直接将 pg_squeeze 卡住。

3.2 避免高峰期执行

• 选择业务低峰期：
  在业务访问量较低的时间段（如深夜）运行 pg_squeeze，以最小化对正常业务的影响。

• 分批处理：
  对于数据量较大的表，可以按分区（如果有）或逐步迁移的方式进行重组，而不是一次性处理整个表。

3.3 配置合适的参数

• 调整 pg_squeeze 参数：
  配置合适的参数以减少对业务的影响。例如：

  • squeeze_triggered_by_table_bloat: 触发表膨胀的阈值。
  • squeeze_max_retry_count: 遇到锁冲突时的最大重试次数。
  • squeeze_vacuum_cost_delay: 控制 VACUUM 操作的延迟，避免过多资源占用。

• 加速复制过程：
  使用 parallel_workers 参数（如果可用）来加快数据复制阶段，减少所需时间。

  SELECT squeeze_table('schema_name', 'table_name', parallel_workers := 4);
  

3.4 监控与诊断

• 监控锁信息：
  在执行 pg_squeeze 的过程中，实时监控锁的状态，确保没有长时间的锁等待。

  SELECT * FROM pg_locks WHERE relation::regclass = 'schema_name.table_name'::regclass;
  

• 查看活动事务：
  检查当前的活跃事务，避免长时间事务阻塞 pg_squeeze。

  SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active';
  

• 日志分析：
  打开 pg_squeeze 的日志记录功能，分析问题根源。

3.5 自动化调度

• 使用调度器：
  配置 pg_squeeze 与调度器（如 cron 或 pg_cron）结合，定期清理膨胀，但是要确保调度任务的时间避开业务高峰期。

  示例：

  INSERT INTO squeeze.tables (schemaname, tablename, enabled) VALUES ('schema_name', 'table_name', TRUE);
  -- pg_squeeze 将自动在后台运行
  

4. 替代方案

如果表的更新频率非常高，或者表特别大，可以考虑以下替代方法：

1. 逻辑重建：通过创建新表、复制数据，然后切换到新表的方式手动完成重组。
2. 分区表：对大表进行分区，可以减少膨胀，并降低表重组的复杂性。
3. VACUUM FULL：虽然会锁表，但对于一些极端膨胀的表，VACUUM FULL 可能是更快的解决方法。