Tratamento de exceções e novas tentativas

Criar aplicativos robustos no Neptune geralmente significa se preparar para o inesperado, especialmente quando se trata de lidar com erros retornados pelo banco de dados. Uma das respostas mais comuns às exceções do lado do servidor é repetir a operação com falha. Embora a lógica de repetição seja essencial para sistemas resilientes, você precisa reconhecer que nem todos os erros devem ser tratados da mesma forma. Em vez de confiar em comportamentos genéricos de repetição, uma abordagem cuidadosa pode ajudá-lo a criar aplicativos mais confiáveis e eficientes.

Por que tentar novamente a lógica é importante

A lógica de repetição é um componente essencial de qualquer aplicativo distribuído. Problemas transitórios, como instabilidade da rede, restrições temporárias de recursos ou conflitos de modificação simultânea, podem causar falhas nas operações. Em muitos casos, essas falhas não indicam um problema permanente e podem ser resolvidas aguardando e tentando novamente. A implementação de uma estratégia sólida de repetição reconhece a realidade de ambientes imperfeitos em sistemas distribuídos, garantindo maior confiabilidade e continuidade com menos necessidade de intervenção manual.

Os riscos de novas tentativas indiscriminadas

Tentar novamente cada erro por padrão pode levar a várias consequências não intencionais:

• Maior contenção — Quando as operações que falham devido à alta simultaneidade são repetidas repetidamente, a contenção geral pode piorar. Isso pode resultar em um ciclo de transações com falha e desempenho degradado.

• Esgotamento de recursos — novas tentativas indiscriminadas podem consumir recursos adicionais do sistema, tanto do lado do cliente quanto do servidor. Isso pode potencialmente levar à limitação ou até mesmo à degradação do serviço.

• Maior latência para clientes — Tentativas excessivas podem causar atrasos significativos nos aplicativos cliente, especialmente se cada nova tentativa envolver períodos de espera. Isso pode afetar negativamente a experiência do usuário e os processos posteriores.

Desenvolvendo uma estratégia prática de repetição

Para criar um aplicativo resiliente e eficiente, desenvolva uma estratégia de repetição adaptada às condições de erro específicas que seu aplicativo possa encontrar. Aqui estão algumas considerações para orientar sua abordagem:

• Identifique erros que podem ser repetidos — Nem todas as exceções devem ser repetidas. Por exemplo, erros de sintaxe, falhas de autenticação ou consultas inválidas não devem acionar uma nova tentativa. O Neptune fornece códigos de erro e recomendações gerais sobre quais erros podem ser repetidos, mas você precisa implementar a lógica adequada ao seu caso de uso.

• Implemente o recuo exponencial — Para erros transitórios, use uma estratégia de recuo exponencial para aumentar progressivamente o tempo de espera entre as novas tentativas. Isso ajuda a aliviar a contenção e reduz o risco de falhas em cascata.

• Considere a duração da pausa inicial — a execução da primeira tentativa muito rapidamente pode terminar com o mesmo erro se o servidor não tiver tempo suficiente para liberar os recursos necessários para que a consulta seja bem-sucedida. Uma pausa mais longa nas situações certas pode reduzir o desperdício de solicitações e a pressão do servidor.

• Adicione instabilidade ao recuo — Embora o recuo exponencial seja eficaz, ele ainda pode causar tempestades de novas tentativas sincronizadas se muitos clientes falharem ao mesmo tempo e depois tentarem novamente juntos. Adicionar instabilidade, uma pequena variação aleatória ao atraso de recuo, ajuda a distribuir as tentativas de repetição, reduzindo assim a chance de todos os clientes tentarem novamente simultaneamente e causando outro pico na carga.

• Limitar tentativas de repetição — defina um número máximo razoável de tentativas para evitar loops infinitos e esgotamento de recursos.

• Monitore e ajuste — monitore continuamente a taxa de erro do seu aplicativo e ajuste sua estratégia de repetição conforme necessário. Se você observar um grande número de novas tentativas para uma operação específica, considere se a operação pode ser otimizada ou serializada.

Cenários de exemplo

A estratégia correta de repetição depende da natureza da falha, da carga de trabalho e dos padrões de erro observados. A tabela a seguir resume alguns cenários de falha comuns e como as considerações sobre a estratégia de repetição se aplicam a cada um. Seguem os parágrafos explicativos para um contexto adicional.

Cenário	Pode ser tentado novamente?	Afastamento e instabilidade	Pausa inicial	Limite de repetição	Monitore e ajuste
CME ocasional em consultas curtas	Sim	Recuo curto, adicione instabilidade	Curto (por exemplo, 100 ms)	Alto	Fique atento ao aumento das taxas de CME
CME frequente em consultas de longa duração	Sim	Afastamento mais longo, adicione instabilidade	Mais longo (por exemplo, 2s)	Moderada	Investigue e reduza a contenção
Limites de memória em consultas caras	Sim	Recuo longo	Longo (por exemplo, 5-10s)	Baixo	Otimize a consulta e alerte se for persistente
Tempo limite em consultas moderadas	Talvez	Recuo moderado, adicione instabilidade	Moderado (por exemplo, 1s)	Baixo a moderado	Avalie a carga do servidor e o design da consulta

Cenário 1: CME ocasional em consultas curtas

Para uma carga de trabalho que ConcurrentModificationException aparece com pouca frequência durante atualizações curtas e simples, esses erros geralmente são transitórios e podem ser repetidos com segurança. Use uma pequena pausa inicial (por exemplo, 100 milissegundos) antes da primeira tentativa. Dessa vez, permite que qualquer bloqueio breve seja limpo. Combine isso com um pequeno recuo exponencial e instabilidade para evitar novas tentativas sincronizadas. Como o custo de tentar novamente é baixo, um limite maior de repetição é razoável. Ainda assim, monitore a taxa de CME para detectar qualquer tendência de aumento da contenção em seus dados.

Cenário 2: CME frequente em consultas de longa duração

Se seu aplicativo for frequente CMEs em consultas de longa duração, isso sugere uma contenção mais severa. Nesse caso, comece com uma pausa inicial mais longa (por exemplo, 2 segundos), para que a consulta atual que está mantendo o bloqueio tenha tempo suficiente para ser concluída. Use um recuo exponencial mais longo e adicione instabilidade. Limite o número de novas tentativas para evitar atrasos excessivos e uso de recursos. Se a contenção persistir, analise sua carga de trabalho em busca de padrões e considere serializar atualizações ou reduzir a simultaneidade para resolver a causa raiz.

Cenário 3: limites de memória em consultas caras

Quando ocorrem erros baseados na memória durante uma consulta conhecida que consome muitos recursos, as novas tentativas podem fazer sentido, mas somente após uma longa pausa inicial (por exemplo, 5 a 10 segundos ou mais) para permitir que o servidor libere recursos. Use uma estratégia de recuo longo e defina um limite baixo de repetição, pois é improvável que falhas repetidas sejam resolvidas sem alterações na consulta ou na carga de trabalho. Erros persistentes devem acionar alertas e solicitar uma revisão da complexidade da consulta e do uso de recursos.

Cenário 4: Tempo limite em consultas moderadas

O tempo limite em uma consulta moderadamente cara é um caso mais ambíguo. Às vezes, uma nova tentativa pode ser bem-sucedida se o tempo limite for devido a um pico temporário na carga do servidor ou nas condições da rede. Comece com uma pausa inicial moderada (por exemplo, 1 segundo) para dar ao sistema a chance de se recuperar. Aplique um recuo moderado e adicione instabilidade para evitar novas tentativas sincronizadas. Mantenha o limite de novas tentativas baixo a moderado, pois tempos limite repetidos podem indicar um problema mais profundo com a consulta ou com a capacidade do servidor. Monitore os padrões: se os tempos limite se tornarem frequentes, avalie se a consulta precisa ser otimizada ou se o cluster Neptune está subprovisionado.

Monitoramento e observabilidade

O monitoramento é uma parte essencial de qualquer estratégia de repetição. A observabilidade eficaz ajuda você a entender o quão bem sua lógica de repetição está funcionando e fornece sinais antecipados quando algo em sua carga de trabalho ou configuração de cluster precisa de atenção.

MainRequestQueuePendingRequests

Essa CloudWatch métrica rastreia o número de solicitações em espera na fila de entrada do Neptune. Um valor crescente indica que as consultas estão sendo copiadas, o que pode ser um sinal de contenção excessiva, recursos subprovisionados ou tempestades de novas tentativas. O monitoramento dessa métrica ajuda a identificar quando sua estratégia de repetição está causando ou agravando problemas de filas e pode solicitar que você ajuste sua abordagem antes que as falhas aumentem.

Outras CloudWatch métricas

Outras métricas do NeptuneTotalRequestsPerSecond, CPUUtilization como,, e a latência da consulta, fornecem contexto adicional. Por exemplo, o alto consumo de CPU I/O e o aumento do tamanho das filas podem indicar que seu cluster está sobrecarregado ou que as consultas são muito grandes ou muito frequentes. CloudWatch os alarmes podem ser definidos nessas métricas para alertá-lo sobre um comportamento anormal e ajudá-lo a correlacionar picos de erros ou novas tentativas com restrições de recursos subjacentes.

Status e consulta de Neptune APIs

A API Neptune Status para Gremlin e seus APIs análogos OpenCypherpara e SPARQL fornecem uma visão em tempo real das consultas aceitas e executadas no cluster, o que é útil para diagnosticar gargalos ou entender o impacto da lógica de repetição em tempo real.

Ao combinar essas ferramentas de monitoramento, você pode:

• Detecte quando novas tentativas estão contribuindo para a degradação do desempenho e do enfileiramento.

• Identifique quando escalar seu cluster Neptune ou otimizar as consultas.

• Valide que sua estratégia de repetição está resolvendo falhas transitórias sem mascarar problemas mais profundos.

• Receba avisos antecipados sobre contenções emergentes ou esgotamento de recursos.

O monitoramento e os alertas proativos são essenciais para manter uma implantação saudável do Neptune, especialmente à medida que a simultaneidade e a complexidade do seu aplicativo aumentam.