Control de excepciones y reintentos

La creación de aplicaciones sólidas en Neptune a menudo implica prepararse para lo inesperado, especialmente cuando se trata de gestionar los errores devueltos por la base de datos. Una de las respuestas más comunes a las excepciones del lado del servidor es volver a intentar la operación fallida. Si bien la lógica de reintentos es esencial para que los sistemas sean resilientes, hay que reconocer que no todos los errores se deben tratar de la misma manera. En lugar de confiar en comportamientos de reintento genéricos, un enfoque bien pensado puede ayudarle a crear aplicaciones más fiables y eficientes.

¿Por qué es importante la lógica de reintentos

La lógica de reintento es un componente fundamental de cualquier aplicación distribuida. Los problemas transitorios, como la inestabilidad de la red, las restricciones temporales de recursos o los conflictos de modificación simultáneos, pueden provocar errores en las operaciones. En muchos casos, estos errores no indican que se trate de un problema permanente y se pueden resolver esperando e intentándolo de nuevo. La implementación de una estrategia sólida de reintentos reconoce la realidad de los entornos imperfectos en los sistemas distribuidos, lo que garantiza una mayor confiabilidad y continuidad con una menor necesidad de intervención manual.

Los riesgos de los reintentos indiscriminados

Reintentar todos los errores de forma predeterminada puede tener varias consecuencias imprevistas:

• Mayor contención: cuando las operaciones que fallan debido a una alta simultaneidad se vuelven a intentar repetidamente, la contención general puede empeorar. Esto podría provocar un ciclo de transacciones fallidas y una degradación del rendimiento.

• Agotamiento de los recursos: los reintentos indiscriminados pueden consumir recursos adicionales del sistema, tanto del lado del cliente como del servidor. Esto puede provocar una ralentización o incluso una degradación del servicio.

• Aumento de la latencia para los clientes: los reintentos excesivos pueden provocar retrasos importantes en las aplicaciones de los clientes, especialmente si cada reintento implica períodos de espera. Esto puede afectar negativamente a la experiencia del usuario y a los procesos posteriores.

Desarrollar una estrategia práctica de reintentos

Para crear una aplicación resistente y eficiente, desarrolle una estrategia de reintentos que se adapte a las condiciones de error específicas a las que pueda enfrentarse su aplicación. Estas son algunas consideraciones que servirán de guía para su enfoque:

• Identifique los errores que se pueden volver a intentar: no se deben volver a intentar todas las excepciones. Por ejemplo, los errores de sintaxis, los errores de autenticación o las consultas no válidas no deberían provocar un reintento. Neptune proporciona códigos de error y recomendaciones generales para los que es seguro volver a intentar los errores, pero es necesario implementar la lógica que se adapte a su caso de uso.

• Implemente el retardo exponencial: en el caso de los errores transitorios, utilice una estrategia de retroceso exponencial para aumentar progresivamente el tiempo de espera entre los reintentos. Esto ayuda a aliviar la contención y reduce el riesgo de que se produzcan errores en cascada.

• Tenga en cuenta la duración de la pausa inicial: si se realiza el primer intento con demasiada rapidez, podría producirse el mismo error si el servidor no ha tenido el tiempo suficiente para liberar los recursos que la consulta necesita para que la consulta se realice correctamente. Una pausa más prolongada en las situaciones adecuadas podría reducir el desperdicio de solicitudes y la presión del servidor.

• Añada inestabilidad al retraso: si bien el retraso exponencial es efectivo, puede provocar tormentas de reintentos sincronizados si varios clientes fallan al mismo tiempo y, después, lo vuelven a intentar al mismo tiempo. Añadir la fluctuación de fase (una pequeña variación aleatoria del retraso en el tiempo de espera) ayuda a dispersar los reintentos, lo que reduce la posibilidad de que todos los clientes lo vuelvan a intentar simultáneamente y provoque otro aumento de la carga.

• Limite los reintentos: establezca un número máximo de reintentos razonable para evitar bucles infinitos y el agotamiento de los recursos.

• Supervisa y ajusta: supervisa continuamente la tasa de errores de tu aplicación y ajusta tu estrategia de reintentos según sea necesario. Si observa un número elevado de reintentos en una operación concreta, considere si la operación se puede optimizar o serializar.

Ejemplos de escenarios de

La estrategia de reintento correcta depende de la naturaleza del error, de la carga de trabajo y de los patrones de error que se observen. En la siguiente tabla se resumen algunos de los escenarios de error más comunes y cómo se aplican las consideraciones de la estrategia de reintento a cada uno de ellos. A continuación, se incluyen párrafos explicativos para proporcionar un contexto adicional.

Escenario	¿Reintentable?	Retroceso y fluctuación	Pausa inicial	Límite de reintentos	Supervise y ajuste
CME ocasional en consultas cortas	Sí	Retroceso corto, agrega inestabilidad	Corto (por ejemplo, 100 ms)	Alto	Esté atento al aumento de las tasas de CME
CME frecuente en consultas de larga duración	Sí	Si se prolonga el tiempo de espera, se añade inestabilidad	Más tiempo (por ejemplo, 2 segundos)	Moderado	Investigue y reduzca la contención
Límites de memoria en consultas costosas	Sí	Plazo de espera prolongado	Largo (por ejemplo, de 5 a 10 segundos)	Bajo	Optimiza la consulta, alerta si es persistente
Se agota el tiempo de espera para consultas moderadas	Quizás	Retroceso moderado, añade fluctuación	Moderado (por ejemplo, 1 s)	Bajo a moderado	Evalúe la carga del servidor y el diseño de las consultas

Escenario 1: CME ocasional en consultas breves

En el caso de una carga de trabajo ConcurrentModificationException que aparece con poca frecuencia durante actualizaciones breves y sencillas, estos errores suelen ser transitorios y es seguro volver a intentarlo. Realice una breve pausa inicial (por ejemplo, 100 milisegundos) antes del primer intento. Esta vez permite que se borre cualquier bloqueo breve. Combine esto con un breve retroceso exponencial y una fluctuación de fase para evitar reintentos sincronizados. Dado que el coste de volver a intentarlo es bajo, es razonable fijar un límite de reintentos superior. Aun así, monitorea la tasa de CME para atrapar cualquier tendencia hacia una mayor contención en tus datos.

Escenario 2: CME frecuente en consultas de larga duración

Si tu aplicación detecta consultas frecuentes CMEs en las que se está ejecutando durante mucho tiempo, esto sugiere un problema más grave. En este caso, comience con una pausa inicial más larga (por ejemplo, 2 segundos) para que la consulta actual que mantiene el bloqueo tenga tiempo suficiente para completarse. Usa un retardo exponencial más largo y añade fluctuación. Limite el número de reintentos para evitar demoras excesivas y el uso de recursos. Si la contención persiste, revise su carga de trabajo para ver si hay patrones y considere la posibilidad de serializar las actualizaciones o reducir la simultaneidad para abordar la causa principal.

Escenario 3: Límites de memoria en consultas costosas

Cuando se producen errores basados en la memoria durante una consulta conocida que consume muchos recursos, tiene sentido volver a intentarlo, pero solo después de una pausa inicial prolongada (por ejemplo, de 5 a 10 segundos o más) para permitir que el servidor libere recursos. Utilice una estrategia de espera prolongada y establezca un límite de reintentos bajo, ya que es poco probable que los errores repetidos se resuelvan sin cambios en la consulta o la carga de trabajo. Los errores persistentes deberían activar alertas y provocar una revisión de la complejidad de las consultas y del uso de los recursos.

Escenario 4: Se agota el tiempo de espera en las consultas moderadas

Un caso más ambiguo es que se agote el tiempo de espera en una consulta moderadamente cara. A veces, un reintento puede tener éxito si el tiempo de espera se debe a un aumento temporal de la carga del servidor o a las condiciones de la red. Comience con una pausa inicial moderada (por ejemplo, 1 segundo) para que el sistema tenga la oportunidad de recuperarse. Aplica un retardo moderado y añade inestabilidad para evitar los reintentos sincronizados. Mantenga el límite de reintentos entre bajo o moderado, ya que los tiempos de espera repetidos pueden indicar un problema mayor con la consulta o la capacidad del servidor. Supervise los patrones: si los tiempos de espera se vuelven frecuentes, evalúe si la consulta necesita optimizarse o si el clúster de Neptune está insuficientemente aprovisionado.

Monitoreo y observabilidad

La supervisión es una parte fundamental de cualquier estrategia de reintentos. La observabilidad efectiva le ayuda a comprender qué tan bien funciona su lógica de reintentos y proporciona señales tempranas cuando algún aspecto de la carga de trabajo o de la configuración del clúster requiere atención.

MainRequestQueuePendingRequests

Esta CloudWatch métrica registra el número de solicitudes en espera en la cola de entrada de Neptune. Un valor en aumento indica que se están realizando copias de seguridad de las consultas, lo que puede ser una señal de una contención excesiva, de recursos insuficientes o de una avalancha de intentos. Supervisar esta métrica te ayuda a detectar si tu estrategia de reintentos está causando o agravando los problemas de colas, y puede ayudarte a ajustar tu enfoque antes de que se agraven los errores.

Otras métricas CloudWatch

Otras métricas de NeptuneCPUUtilization, como y la latencia de consultasTotalRequestsPerSecond, proporcionan un contexto adicional. Por ejemplo, un nivel elevado de CPU I/O y el aumento de la longitud de las colas pueden indicar que el clúster está sobrecargado o que las consultas son demasiado grandes o demasiado frecuentes. CloudWatch Se pueden configurar alarmas en estas métricas para avisarte de un comportamiento anormal y ayudarte a correlacionar los picos de errores o reintentos con las limitaciones de recursos subyacentes.

Estado y consulta de Neptune APIs

La API Neptune Status para Gremlin y su equivalente APIs para SPARQL ofrecen una vista en tiempo real de las consultas aceptadas OpenCyphery en ejecución en el clúster, lo que resulta útil para diagnosticar cuellos de botella o comprender el impacto de la lógica de reintento en tiempo real.

Al combinar estas herramientas de supervisión, puede:

• Detecte cuándo los reintentos contribuyen a la acumulación de colas y a la degradación del rendimiento.

• Identifique cuándo escalar su clúster de Neptune u optimizar las consultas.

• Valide que su estrategia de reintentos resuelva los errores transitorios sin ocultar problemas más profundos.

• Reciba alertas tempranas sobre la aparición de conflictos o el agotamiento de los recursos.

La supervisión y las alertas proactivas son esenciales para mantener una implementación de Neptune en buen estado, especialmente a medida que aumentan la simultaneidad y la complejidad de su aplicación.