Gestione di eccezioni e nuovi tentativi

Creare applicazioni robuste su Neptune spesso significa prepararsi agli imprevisti, soprattutto quando si tratta di gestire gli errori restituiti dal database. Una delle risposte più comuni alle eccezioni sul lato server consiste nel riprovare l'operazione non riuscita. Sebbene la logica dei tentativi sia essenziale per i sistemi resilienti, è necessario riconoscere che non tutti gli errori devono essere trattati allo stesso modo. Piuttosto che affidarsi a comportamenti generici di ripetizione dei tentativi, un approccio ponderato può aiutarvi a creare applicazioni più affidabili ed efficienti.

Perché è importante riprovare la logica

La logica dei tentativi è un componente fondamentale di qualsiasi applicazione distribuita. Problemi transitori come l'instabilità della rete, i vincoli temporanei delle risorse o i conflitti di modifica simultanea possono causare il fallimento delle operazioni. In molti casi, questi errori non indicano un problema permanente e possono essere risolti aspettando e riprovando. L'implementazione di una solida strategia di ripetizione dei tentativi riconosce la realtà degli ambienti imperfetti nei sistemi distribuiti, garantendo maggiore affidabilità e continuità con una minore necessità di interventi manuali.

I rischi dei nuovi tentativi indiscriminati

Riprovare ogni errore per impostazione predefinita può portare a diverse conseguenze indesiderate:

• Aumento del conflitto: quando le operazioni che falliscono a causa di un'elevata concorrenza vengono ritentate ripetutamente, il conflitto complessivo può peggiorare. Ciò potrebbe comportare un ciclo di transazioni fallite e prestazioni ridotte.

• Esaurimento delle risorse: i tentativi indiscriminati possono consumare risorse di sistema aggiuntive, sia sul lato client che sul lato server. Ciò può potenzialmente portare a limitazioni o addirittura al degrado del servizio.

• Maggiore latenza per i client: un numero eccessivo di tentativi può causare ritardi significativi per le applicazioni client, soprattutto se ogni nuovo tentativo comporta periodi di attesa. Ciò può influire negativamente sull'esperienza utente e sui processi a valle.

Sviluppo di una strategia pratica per i nuovi tentativi

Per creare un'applicazione resiliente ed efficiente, sviluppate una strategia di riprova personalizzata in base alle condizioni di errore specifiche che l'applicazione potrebbe incontrare. Ecco alcune considerazioni che guideranno il vostro approccio:

• Identifica gli errori riprovabili: non tutte le eccezioni devono essere ritentate. Ad esempio, errori di sintassi, errori di autenticazione o query non valide non devono innescare un nuovo tentativo. Neptune fornisce codici di errore e consigli generali su quali errori è sicuro riprovare, ma è necessario implementare la logica adatta al proprio caso d'uso.

• Implementazione del backoff esponenziale: per gli errori transitori, utilizzate una strategia di backoff esponenziale per aumentare progressivamente il tempo di attesa tra un tentativo e l'altro. Questo aiuta ad alleviare le contese e riduce il rischio di guasti a cascata.

• Considerate la durata della pausa iniziale: l'esecuzione troppo rapida del primo tentativo potrebbe finire con lo stesso errore se al server non è stato concesso abbastanza tempo per rilasciare le risorse necessarie per la riuscita della query. Una pausa più lunga nelle situazioni giuste potrebbe ridurre le richieste inutili e la pressione del server.

• Aggiungi jitter al backoff: sebbene il backoff esponenziale sia efficace, può comunque portare a tempeste di tentativi sincronizzati se più client falliscono contemporaneamente e poi riprovano insieme. L'aggiunta del jitter, una piccola variazione casuale al ritardo di backoff, aiuta a distribuire i tentativi di ripetizione, riducendo così la possibilità che tutti i client riprovino contemporaneamente e causando un altro picco di carico.

• Limita i tentativi di riprova: imposta un numero massimo ragionevole di tentativi per evitare cicli infiniti e l'esaurimento delle risorse.

• Monitoraggio e regolazione: monitora continuamente il tasso di errore dell'applicazione e modifica la strategia di nuovi tentativi in base alle esigenze. Se notate un numero elevato di tentativi per una particolare operazione, valutate se l'operazione può essere ottimizzata o serializzata.

Scenari di esempio

La giusta strategia di nuovo tentativo dipende dalla natura dell'errore, dal carico di lavoro e dai modelli di errore osservati. La tabella seguente riassume alcuni scenari di errore comuni e il modo in cui le considerazioni sulla strategia di nuovo tentativo si applicano a ciascuno di essi. Seguono paragrafi esplicativi per un contesto aggiuntivo.

Scenario	Non irreversibile?	Backoff & Jitter	Pausa iniziale	Limite di tentativi	Monitora e regola
ECM occasionale su domande brevi	Sì	Breve backoff, aggiungi tremore	Breve (ad esempio, 100 ms)	Elevata	Attenzione all'aumento dei tassi CME
CME frequente per interrogazioni di lunga durata	Sì	Backoff più lungo, maggiore tremore	Più lungo (ad esempio, 2 secondi)	Moderata	Indagate e riducete le contese
Limiti di memoria per interrogazioni costose	Sì	Backoff prolungato	Lungo (ad esempio, 5-10 secondi)	Bassa	Ottimizza la query, avvisa se persistente
Timeout per le interrogazioni moderate	Probabile	Backoff moderato, aggiungi jitter	Moderato (ad esempio, 1s)	Basse a moderate	Valuta il carico del server e la progettazione delle query

Scenario 1: CME occasionale per domande brevi

Per un carico di lavoro che si ConcurrentModificationException verifica raramente durante aggiornamenti brevi e semplici, questi errori sono in genere transitori e possono essere riprovati. Usa una breve pausa iniziale (ad esempio 100 millisecondi) prima del primo tentativo. Questo tempo consente di cancellare qualsiasi blocco breve. Combina questo con un breve backoff esponenziale e un jitter per evitare tentativi sincronizzati. Poiché il costo dei nuovi tentativi è basso, un limite di tentativi più elevato è ragionevole. Tuttavia, monitora il tasso di CME per catturare qualsiasi tendenza all'aumento della contesa nei tuoi dati.

Scenario 2: CME frequente per query di lunga durata

Se l'applicazione riceve domande frequenti CMEs su richieste di lunga durata, ciò suggerisce un contenzioso più severo. In questo caso, iniziate con una pausa iniziale più lunga (ad esempio, 2 secondi), per dare alla query corrente bloccata il tempo sufficiente per essere completata. Utilizzate un backoff esponenziale più lungo e aggiungete il jitter. Limita il numero di tentativi per evitare ritardi eccessivi e l'uso eccessivo delle risorse. Se il conflitto persiste, esamina il carico di lavoro per individuare eventuali schemi e valuta la possibilità di serializzare gli aggiornamenti o ridurre la concorrenza per risolvere la causa principale.

Scenario 3: limiti di memoria per query costose

Quando si verificano errori basati sulla memoria durante una query nota che richiede un uso intensivo di risorse, è possibile riprovare, ma solo dopo una lunga pausa iniziale (ad esempio, da 5 a 10 secondi o più) per consentire al server di liberare risorse. Utilizzate una strategia di backoff prolungata e impostate un limite di tentativi basso, poiché è improbabile che gli errori ripetuti si risolvano senza modificare la query o il carico di lavoro. Gli errori persistenti dovrebbero attivare avvisi e richiedere una revisione della complessità delle query e dell'utilizzo delle risorse.

Scenario 4: Timeout per interrogazioni moderate

Un timeout per una query moderatamente costosa è un caso più ambiguo. A volte, un nuovo tentativo può avere successo se il timeout è dovuto a un picco temporaneo nel carico del server o nelle condizioni della rete. Inizia con una pausa iniziale moderata (ad esempio, 1 secondo) per dare al sistema la possibilità di riprendersi. Applica un backoff moderato e aggiungi jitter per evitare tentativi sincronizzati. Mantenete il limite di nuovi tentativi da basso a moderato, poiché i timeout ripetuti potrebbero indicare un problema più grave con la query o la capacità del server. Monitora i modelli: se i timeout diventano frequenti, valuta se la query necessita di ottimizzazione o se il provisioning del cluster Neptune è insufficiente.

Monitoraggio e osservabilità

Il monitoraggio è una parte fondamentale di qualsiasi strategia di nuovo tentativo. Un'osservabilità efficace aiuta a capire il funzionamento della logica di ripetizione dei tentativi e fornisce segnali tempestivi quando qualcosa nel carico di lavoro o nella configurazione del cluster richiede attenzione.

MainRequestQueuePendingRequests

Questa CloudWatch metrica tiene traccia del numero di richieste in attesa nella coda di input di Neptune. Un valore crescente indica che le query sono in fase di backup, il che può essere un segno di un eccessivo conflitto, di risorse insufficienti o di tempeste di tentativi. Il monitoraggio di questa metrica consente di individuare quando la strategia di nuovi tentativi causa o aggrava i problemi di coda e può indurvi a modificare l'approccio prima che gli errori si aggravino.

Altre metriche CloudWatch

Altre metriche di Neptune CPUUtilization comeTotalRequestsPerSecond, e la latenza delle query forniscono un contesto aggiuntivo. Ad esempio, un elevato livello di CPU e I/O l'aumento della lunghezza delle code potrebbero indicare che il cluster è sovraccarico o che le query sono troppo grandi o troppo frequenti. CloudWatch È possibile impostare allarmi su queste metriche per segnalare comportamenti anomali e aiutare a correlare i picchi di errori o di nuovi tentativi con i vincoli di risorse sottostanti.

Stato e interrogazione di Neptune APIs

L'API Neptune Status per Gremlin e la sua APIs analoga OpenCypherfor e SPARQL forniscono una visualizzazione in tempo reale delle query accettate e in esecuzione sul cluster, utile per diagnosticare i colli di bottiglia o comprendere l'impatto della logica dei tentativi in tempo reale.

Combinando questi strumenti di monitoraggio, puoi:

• Rileva quando i nuovi tentativi contribuiscono all'accodamento e al peggioramento delle prestazioni.

• Identifica quando scalare il cluster Neptune o ottimizzare le query.

• Verifica che la tua strategia di riprova risolva gli errori temporanei senza mascherare problemi più profondi.

• Ricevi avvisi tempestivi in merito a contese emergenti o all'esaurimento delle risorse.

Il monitoraggio e gli avvisi proattivi sono essenziali per mantenere una corretta implementazione di Neptune, soprattutto con l'aumentare della concorrenza e della complessità dell'applicazione.