Åtgärda PSQLException-relationsfelet i Spring Boot och Keycloak efter PostgreSQL-migrering

Vanliga utmaningar med Keycloak och PostgreSQL-migrering

När man migrerar en Spring Boot-applikation med Keycloak från MariaDB till PostgreSQL, stöter utvecklare ofta på oväntade problem relaterade till databasschemahantering. Ett sådant fel är "PSQLException: relation existerar inte", vilket kan orsaka betydande frustration, särskilt när tabellen i fråga verkar vara närvarande.

Detta fel dyker vanligtvis upp när flera anslutningar eller processer försöker komma åt Keycloak-tabeller samtidigt, vilket leder till förvirring om PostgreSQL:s hantering av sådana interaktioner. Det är avgörande att se till att alla komponenter, inklusive databasschemat och tabellkonfigurationer, är korrekt anpassade efter migreringen.

I det här fallet kan applikationen ansluta till databasen, men fel uppstår fortfarande under körning. Utvecklare bör vara medvetna om PostgreSQL:s specifika beteende med tabellåtkomst, schemahantering och dess skillnader från MariaDB för att diagnostisera och lösa dessa problem effektivt.

Genom att noggrant verifiera databasuppgifter, schemanärvaro och PostgreSQL-konfigurationer kan den underliggande orsaken till felet ofta identifieras. Den här guiden kommer att utforska potentiella lösningar och felsökningssteg för att hjälpa till att lösa "relationen finns inte"-felet efter migrering av Keycloak- och Spring Boot-applikationer till PostgreSQL.

Förstå och optimera lösningar för PostgreSQL-relationsfel i Keycloak

I de medföljande skripten kretsar den första lösningen kring att verifiera existensen av en tabell i PostgreSQL med en inbyggd fråga i Spring Boot. Kommandot entityManager.createNativeQuery tillåter exekvering av rå SQL, förbi det traditionella entitetsmappningssystemet. Detta är särskilt användbart för att felsöka schemaproblem som det som visas med felet "relation existerar inte". Frågan interagerar direkt med PostgreSQL:s systemtabeller (specifikt informationsschema.tabeller) för att kontrollera om en obligatorisk tabell, som t.ex keycloak.user_entity, finns i databasschemat. Genom att binda parametrar med query.setParameter, säkerställer lösningen flexibilitet, vilket gör att utvecklare kan testa olika tabeller dynamiskt.

Det andra skriptet visar hur Flyway kan användas för att hantera databasmigreringar. Genom att utnyttja Flyway, ser du till att alla databasändringar, inklusive skapande och modifiering av tabeller, är automatiserade och versionerade. Flyway-migreringskonfigurationen säkerställer att det nödvändiga schemat appliceras på PostgreSQL så snart applikationen startar. Till exempel inställningen spring.flyway.baseline-on-migre säger till Flyway att basera schemat om tidigare migrering finns, och säkerställer att det inte misslyckas i produktionsdatabaser där tabeller som user_entity kanske redan finns. Denna lösning är idealisk för att undvika manuella schemainkonsekvenser under migrering mellan databaser.

Den tredje lösningen fokuserar på att skriva enhetstester med hjälp av JUnit för att validera närvaron av schemat. I testet, kommandot hävdaTrue används för att bekräfta att tabellen existerar, vilket säkerställer att schemavalidering sker innan applikationen försöker interagera med den. Det här testet ger ett lager av säkerhet, vilket säkerställer att applikationens kärnfunktionalitet inte misslyckas på grund av saknade databaselement. Genom att integrera sådana tester i CI/CD-pipelinen kan utvecklare proaktivt fånga databasproblem som tabellfelkonfigurationer innan de orsakar körtidsfel i produktionen.

Varje lösning som tillhandahålls tar inte bara upp det specifika problemet med schemaverifiering utan betonar också prestanda och säkerhet. Den råa SQL-frågan är optimerad för direkt tabellåtkomst, medan Flyway säkerställer att schemasynkronisering och migrering är automatiserad. Dessa lösningar kan användas tillsammans, med Flyway som hanterar schemauppdateringar och den inbyggda frågan eller enhetstesten som verifierar tabellintegriteten efter migrering. Genom att kombinera dessa tekniker kan utvecklare på ett robust sätt hantera PostgreSQL-databaser inom Spring Boot, vilket säkerställer smidiga övergångar från MariaDB samtidigt som fel relaterade till saknade relationer minimeras.

// Import necessary libraries
import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.Query;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

@Service
public class DatabaseService {
    @Autowired
    private EntityManager entityManager;

    // Method to verify the existence of a table
    @Transactional
    public boolean checkIfTableExists(String tableName) {
        try {
            String queryStr = "SELECT 1 FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public' AND table_name = :tableName";
            Query query = entityManager.createNativeQuery(queryStr);
            query.setParameter("tableName", tableName);
            return !query.getResultList().isEmpty();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }
}

// Add Flyway dependency in your pom.xml or build.gradle
// For Maven, include this in pom.xml
<dependency>
    <groupId>org.flywaydb</groupId>
    <artifactId>flyway-core</artifactId>
    <version>8.0.0</version>
</dependency>

// In application.properties or application.yml, configure Flyway
spring.flyway.enabled=true
spring.flyway.locations=classpath:db/migration
spring.flyway.baseline-on-migrate=true

// Create SQL migration file in the directory specified in Flyway
// For example: db/migration/V1__Create_keycloak_user_entity.sql
CREATE TABLE keycloak.user_entity (
    id UUID PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(255) NOT 
);
// Flyway will automatically manage schema updates during application startup

// Import necessary testing libraries
import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

@SpringBootTest
public class DatabaseServiceTest {
    @Autowired
    private DatabaseService databaseService;

    @Test
    @Transactional
    public void testTableExists() {
        boolean tableExists = databaseService.checkIfTableExists("user_entity");
        assertTrue(tableExists, "The table user_entity should exist in the schema.");
    }
}

Lösning av samtidiga åtkomstproblem i PostgreSQL med Keycloak

En annan viktig aspekt att tänka på när du migrerar från MariaDB till PostgreSQL är hur PostgreSQL handtag samtidiga anslutningar och bordslåsning, speciellt med en applikation som Keycloak. PostgreSQL implementerar ett multi-version concurrency control (MVCC) system, vilket innebär att varje process får sin egen ögonblicksbild av databasen. Men under vissa omständigheter kan samtidig åtkomst till samma tabell, särskilt under transaktioner, resultera i konflikter eller fel om schemat inte är optimerat för sådana förhållanden.

Ett effektivt sätt att undvika dessa problem är att se över transaktionsisoleringsnivåer och se till att de är korrekt inställda. Som standard använder PostgreSQL isoleringsnivån "Read Committed", men för applikationer som utför tung, samtidig tabellåtkomst (som Keycloaks user_entity tabell), kan utvecklare behöva överväga högre isoleringsnivåer som "Serialiserbar". Detta kan förhindra konflikter men kommer med en avvägning av potentiellt minskad prestanda. Att optimera databasindex är också viktigt för att säkerställa effektiv datahämtning och minska konflikter.

En annan aspekt som ofta förbises är hur PostgreSQL-databasen är konfigurerad för att hantera stora volymer av samtidiga förfrågningar. Inställningsparametrar som t.ex max_anslutningar och work_mem i PostgreSQL-konfigurationen kan drastiskt förbättra prestanda och minska fel relaterade till databasanslutningsgränser. Dessa justeringar säkerställer att Keycloak kan hantera användarsessioner och autentisering utan att orsaka databasflaskhalsar eller fel på grund av processkollisioner.