可观察性通过持续监控和分析事务行为、锁状态和系统性能来检测数据库中的死锁。当两个或多个事务因各自持有对方所需的锁而无限期阻塞时，就会发生死锁。可观察性工具跟踪锁等待时间、事务持续时间和资源争用等指标。例如，数据库可能会在事务被迫等待另一个事务持有的锁时进行日志记录。通过聚合这些数据，可观察性系统可以识别锁依赖关系中的循环——例如事务 A 等待事务 B，而事务 B 又等待事务 A——并将其标记为死锁。
检测依赖于结合数据库特定的仪表与可观察性工具。像 PostgreSQL 或 SQL Server 这样的数据库通常包含内置的死锁检测机制，定期扫描锁循环。可观察性平台通过日志、指标或跟踪摄取这些事件。例如，PostgreSQL 的 deadlock_timeout 设置决定了数据库检查死锁的频率，当发现死锁时，它会将条目写入日志。可观察性工具解析这些日志，将其与事务跟踪关联起来，并可视化依赖关系。像 Datadog 或 Prometheus 这样的工具可能会在死锁率超过阈值或涉及特定高优先级事务时触发警报，从而实现更快的故障排除。
开发人员利用可观察性洞察来诊断和解决死锁。例如，如果死锁涉及以冲突顺序更新行的查询（例如，事务 1 更新表 A 然后更新表 B，而事务 2 更新表 B 然后更新表 A），可观察性仪表板会显示涉及的确切查询和表。团队可以重构事务以遵循一致的锁定顺序或缩短事务持续时间。此外，可观察性还可能揭示系统性问题，例如缺少索引导致全表扫描和长时间的行级锁。通过解决这些根本原因——例如添加索引或优化查询——开发人员可以降低死锁再次发生的可能性，提高整体数据库可靠性。