Penanganan Pengecualian dan Mencoba Lagi

Membangun aplikasi yang kuat di Neptunus sering berarti mempersiapkan hal yang tidak terduga, terutama ketika menangani kesalahan yang dikembalikan oleh database. Salah satu tanggapan paling umum terhadap pengecualian sisi server adalah mencoba kembali operasi yang gagal. Meskipun logika coba lagi sangat penting untuk sistem yang tangguh, Anda perlu menyadari bahwa tidak semua kesalahan harus diperlakukan dengan cara yang sama. Daripada mengandalkan perilaku coba ulang generik, pendekatan yang bijaksana dapat membantu Anda membangun aplikasi yang lebih andal dan efisien.

Mengapa coba lagi logika penting

Logika coba lagi adalah komponen penting dari aplikasi terdistribusi apa pun. Masalah sementara seperti ketidakstabilan jaringan, kendala sumber daya sementara, atau konflik modifikasi bersamaan dapat menyebabkan operasi gagal. Dalam banyak kasus, kegagalan ini tidak menunjukkan masalah permanen dan dapat diselesaikan dengan menunggu dan mencoba lagi. Menerapkan strategi coba lagi yang solid mengakui realitas lingkungan yang tidak sempurna dalam sistem terdistribusi, memastikan keandalan dan kontinuitas yang lebih kuat dengan lebih sedikit kebutuhan untuk intervensi manual.

Risiko percobaan ulang tanpa pandang bulu

Mencoba kembali setiap kesalahan secara default dapat menyebabkan beberapa konsekuensi yang tidak diinginkan:

• Peningkatan pertengkaran — Ketika operasi yang gagal karena konkurensi tinggi dicoba berulang kali, pertengkaran keseluruhan bisa menjadi lebih buruk. Hal ini dapat mengakibatkan siklus transaksi yang gagal dan kinerja yang menurun.

• Kelelahan sumber daya — Percobaan ulang tanpa pandang bulu dapat mengkonsumsi sumber daya sistem tambahan, baik di sisi klien maupun server. Hal ini berpotensi menyebabkan pelambatan atau bahkan degradasi layanan.

• Peningkatan latensi untuk klien — Percobaan ulang yang berlebihan dapat menyebabkan penundaan yang signifikan untuk aplikasi klien, terutama jika setiap percobaan ulang melibatkan masa tunggu. Ini dapat berdampak negatif pada pengalaman pengguna dan proses hilir.

Mengembangkan strategi coba lagi yang praktis

Untuk membangun aplikasi yang tangguh dan efisien, kembangkan strategi coba ulang yang disesuaikan dengan kondisi kesalahan spesifik yang mungkin dihadapi aplikasi Anda. Berikut adalah beberapa pertimbangan untuk memandu pendekatan Anda:

• Identifikasi kesalahan yang dapat dicoba ulang - Tidak semua pengecualian harus dicoba lagi. Misalnya, kesalahan sintaks, kegagalan otentikasi, atau kueri yang tidak valid seharusnya tidak memicu percobaan ulang. Neptunus menyediakan kode kesalahan dan rekomendasi umum yang kesalahannya aman untuk dicoba lagi, tetapi Anda perlu menerapkan logika yang sesuai dengan kasus penggunaan Anda.

• Implementasikan backoff eksponensial — Untuk kesalahan sementara, gunakan strategi backoff eksponensial untuk secara progresif meningkatkan waktu tunggu di antara percobaan ulang. Ini membantu meringankan pertengkaran dan mengurangi risiko kegagalan cascading.

• Pertimbangkan panjang jeda awal — Melakukan percobaan ulang pertama terlalu cepat mungkin berakhir dengan kesalahan yang sama jika server belum diberi cukup waktu untuk merilis sumber daya yang dibutuhkan kueri agar berhasil. Jeda yang lebih lama dalam situasi yang tepat dapat mengurangi permintaan yang terbuang dan tekanan server.

• Tambahkan jitter ke backoff — Meskipun backoff eksponensial efektif, itu masih dapat menyebabkan badai coba lagi yang disinkronkan jika banyak klien gagal pada saat yang sama dan kemudian mencoba lagi bersama. Menambahkan jitter, variasi acak kecil ke penundaan backoff, membantu menyebarkan upaya coba lagi sehingga mengurangi kemungkinan semua klien mencoba lagi secara bersamaan dan menyebabkan lonjakan beban lainnya.

• Batasi upaya coba lagi — Tetapkan jumlah percobaan ulang maksimum yang wajar untuk mencegah loop tak terbatas dan kehabisan sumber daya.

• Pantau dan sesuaikan — Pantau terus tingkat kesalahan aplikasi Anda dan sesuaikan strategi coba ulang sesuai kebutuhan. Jika Anda melihat sejumlah besar percobaan ulang untuk operasi tertentu, pertimbangkan apakah operasi dapat dioptimalkan atau diserialkan.

Contoh alur perencanaan

Strategi coba lagi yang tepat tergantung pada sifat kegagalan, beban kerja, dan pola kesalahan yang Anda amati. Tabel berikut merangkum beberapa skenario kegagalan umum dan bagaimana pertimbangan strategi coba lagi berlaku untuk masing-masing. Paragraf penjelasan mengikuti untuk konteks tambahan.

Skenario	Dicoba ulang?	Backoff & Jitter	Jeda Awal	Coba lagi Batas	Pantau & Sesuaikan
CME sesekali pada Kueri Pendek	Ya	Backoff pendek, tambahkan jitter	Pendek (misalnya, 100ms)	Tinggi	Perhatikan kenaikan Tarif CME
CME yang Sering pada Kueri yang Berjalan Lebih Lama	Ya	Backoff lebih panjang, tambahkan jitter	Lebih lama (misalnya, 2s)	Sedang	Selidiki dan kurangi pertengkaran
Batas Memori pada Kueri Mahal	Ya	Backoff panjang	Panjang (misalnya, 5-10s)	Rendah	Optimalkan kueri, waspada jika persisten
Batas Waktu pada Kueri Sedang	Mungkin	Backoff moderat, tambahkan jitter	Sedang (misalnya, 1s)	Rendah hingga Sedang	Menilai beban server dan desain kueri

Skenario 1: CME sesekali pada kueri singkat

Untuk beban kerja yang jarang ConcurrentModificationException muncul selama pembaruan singkat dan sederhana, kesalahan ini biasanya bersifat sementara dan aman untuk dicoba lagi. Gunakan jeda awal singkat (misalnya, 100 milidetik) sebelum mencoba lagi pertama. Kali ini memungkinkan kunci singkat untuk dihapus. Gabungkan ini dengan backoff eksponensial pendek dan jitter untuk menghindari percobaan ulang yang disinkronkan. Karena biaya mencoba ulang rendah, batas coba lagi yang lebih tinggi masuk akal. Namun, pantau tingkat CME untuk menangkap tren apa pun terhadap peningkatan pertikaian dalam data Anda.

Skenario 2: CME yang sering terjadi pada kueri yang berjalan lama

Jika aplikasi Anda sering terlihat CMEs pada kueri yang berjalan lama, ini menunjukkan pertengkaran yang lebih parah. Dalam hal ini, mulailah dengan jeda awal yang lebih lama (misalnya, 2 detik), untuk memberikan kueri saat ini yang menahan kunci cukup waktu untuk diselesaikan. Gunakan backoff eksponensial yang lebih panjang dan tambahkan jitter. Batasi jumlah percobaan ulang untuk menghindari penundaan dan penggunaan sumber daya yang berlebihan. Jika pertengkaran berlanjut, tinjau beban kerja Anda untuk pola dan pertimbangkan untuk membuat serial pembaruan atau mengurangi konkurensi untuk mengatasi akar masalahnya.

Skenario 3: Batas memori pada kueri mahal

Ketika kesalahan berbasis memori terjadi selama kueri intensif sumber daya yang diketahui, percobaan ulang dapat masuk akal, tetapi hanya setelah jeda awal yang lama (misalnya, 5 hingga 10 detik atau lebih) untuk memungkinkan server melepaskan sumber daya. Gunakan strategi backoff panjang dan tetapkan batas coba ulang yang rendah, karena kegagalan berulang tidak mungkin diselesaikan tanpa perubahan pada kueri atau beban kerja. Kesalahan persisten harus memicu peringatan dan meminta peninjauan kompleksitas kueri dan penggunaan sumber daya.

Skenario 4: Batas waktu pada kueri moderat

Batas waktu pada kueri yang cukup mahal adalah kasus yang lebih ambigu. Terkadang, percobaan ulang mungkin berhasil jika batas waktu disebabkan oleh lonjakan sementara dalam beban server atau kondisi jaringan. Mulailah dengan jeda awal yang moderat (misalnya, 1 detik) untuk memberi sistem kesempatan untuk pulih. Terapkan backoff moderat dan tambahkan jitter untuk menghindari percobaan ulang yang disinkronkan. Pertahankan batas coba ulang rendah hingga sedang, karena batas waktu berulang mungkin menunjukkan masalah yang lebih dalam dengan kueri atau kapasitas server. Pantau pola: jika batas waktu menjadi sering, nilai apakah kueri memerlukan pengoptimalan atau jika klaster Neptunus kurang disediakan.

Pemantauan dan observabilitas

Pemantauan adalah bagian penting dari setiap strategi coba lagi. Observabilitas yang efektif membantu Anda memahami seberapa baik logika coba ulang Anda bekerja dan memberikan sinyal awal ketika sesuatu dalam beban kerja atau konfigurasi cluster Anda perlu diperhatikan.

MainRequestQueuePendingRequests

CloudWatch Metrik ini melacak jumlah permintaan yang menunggu di antrian input Neptunus. Nilai yang meningkat menunjukkan bahwa kueri sedang dicadangkan, yang bisa menjadi tanda pertengkaran yang berlebihan, sumber daya yang kurang disediakan, atau badai coba lagi. Memantau metrik ini membantu Anda mengetahui kapan strategi coba ulang Anda menyebabkan atau memperparah masalah antrian, dan dapat meminta Anda untuk menyesuaikan pendekatan Anda sebelum kegagalan meningkat.

CloudWatch Metrik lainnya

Metrik Neptunus lainnya CPUUtilization sepertiTotalRequestsPerSecond,, dan latensi kueri memberikan konteks tambahan. Misalnya, CPU yang tinggi dan I/O dikombinasikan dengan panjang antrian yang bertambah mungkin menunjukkan bahwa klaster Anda kelebihan beban atau kueri terlalu besar atau terlalu sering. CloudWatch alarm dapat disetel pada metrik ini untuk mengingatkan Anda akan perilaku abnormal dan membantu Anda mengkorelasikan lonjakan kesalahan atau percobaan ulang dengan batasan sumber daya yang mendasarinya.

Status dan Kueri Neptunus APIs

Neptunus Status API untuk Gremlin dan APIs analognya OpenCypheruntuk dan SPARQL memberikan tampilan real-time dari kueri yang diterima dan berjalan di cluster yang berguna untuk mendiagnosis kemacetan atau memahami dampak logika coba lagi secara real time.

Dengan menggabungkan alat pemantauan ini, Anda dapat:

• Deteksi saat percobaan ulang berkontribusi pada antrian dan penurunan kinerja.

• Identifikasi kapan harus menskalakan cluster Neptunus Anda atau mengoptimalkan kueri.

• Validasi bahwa strategi coba lagi Anda menyelesaikan kegagalan sementara tanpa menutupi masalah yang lebih dalam.

• Menerima peringatan dini tentang pertentangan yang muncul atau kelelahan sumber daya.

Pemantauan dan peringatan proaktif sangat penting untuk menjaga penyebaran Neptunus yang sehat, terutama saat konkurensi dan kompleksitas aplikasi Anda tumbuh.