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 que devuelve la base de datos. Una de las respuestas más comunes a las excepciones que tienen lugar en el 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. A la hora de crear aplicaciones más fiables y eficientes, es mejor adoptar un enfoque reflexivo en lugar de confiar en comportamientos de reintento genéricos.
Por qué es importante la lógica de reintentos
La lógica de reintentos constituye un componente fundamental de cualquier aplicación distribuida. Problemas transitorios como la inestabilidad de la red, las restricciones temporales de recursos o los conflictos de modificación simultánea pueden provocar errores en las operaciones. En muchos casos, estos errores no son indicativos de un problema permanente y pueden resolverse simplemente esperando e intentándolo de nuevo. La implementación de una estrategia de reintento sólida reconoce la realidad de los entornos imperfectos en los sistemas distribuidos, lo que garantiza una mayor fiabilidad y continuidad con una menor necesidad de intervención manual.
Los riesgos de los reintentos indiscriminados
Reintentar por defecto cada error puede tener varias consecuencias no deseadas:
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Mayor contención: cuando las operaciones que fallan debido a una alta simultaneidad se vuelven a intentar repetidamente, puede empeorar la contención general. El resultado podría ser un ciclo de transacciones fallidas y una degradación del rendimiento.
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Agotamiento de recursos: los reintentos indiscriminados pueden consumir recursos adicionales del sistema, tanto por parte del cliente como del servidor. Esta situación puede provocar una limitación o incluso una degradación del servicio.
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Aumento de la latencia para los clientes: un número excesivo de reintentos puede provocar retrasos importantes en las aplicaciones cliente, especialmente si cada reintento conlleva un periodo de espera. Esto puede afectar negativamente a la experiencia del usuario y a los procesos posteriores.
Desarrollo de una estrategia de reintento práctica
Para crear una aplicación resistente y eficiente, desarrolle una estrategia de reintento que se adapte a las condiciones de error específicas a las que podría enfrentarse su aplicación. A continuación, se incluyen algunas consideraciones que le servirán de guía para su enfoque:
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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 deben dar lugar a un reintento. Neptune proporciona códigos de error y recomendaciones generales sobre los errores que se pueden volver a intentar de forma segura, pero es necesario implementar la lógica que se adapte a su caso de uso.
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Implemente un retroceso exponencial: en el caso de los errores transitorios, utilice una estrategia de retroceso exponencial para aumentar progresivamente el tiempo de espera entre reintentos. Esto ayuda a aliviar la contención y reduce el riesgo de que se produzcan errores en cascada.
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Tenga en cuenta la duración de la pausa inicial: si el primer reintento se realiza demasiado rápido, puede que se produzca el mismo error si el servidor no ha tenido tiempo suficiente para liberar los recursos que la consulta necesita para completarse satisfactoriamente. Una pausa más prolongada en las situaciones adecuadas podría reducir las solicitudes innecesarias y la presión sobre el servidor.
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Añada fluctuación al retroceso: aunque el retroceso exponencial es efectivo, puede dar lugar a una avalancha de reintentos sincronizados si varios clientes experimenten fallos al mismo tiempo y vuelven a intentarlo simultáneamente. Al añadir fluctuación (una pequeña variación aleatoria al retraso del retroceso) se distribuyen los intentos de reintento, lo que reduce la probabilidad de que todos los clientes vuelvan a intentarlo simultáneamente y provoquen otro pico de carga.
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Limite los intentos de reintento: establezca un número máximo de razonable de reintentos para evitar bucles infinitos y el agotamiento de los recursos.
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Supervise y ajuste: supervisa continuamente la tasa de errores de la aplicación y ajuste su estrategia de reintento según sea necesario. Si observa un número elevado de reintentos para una operación concreta, considere si la operación se puede optimizar o serializar.
Ejemplos de escenarios
La estrategia de reintento adecuada depende de la naturaleza del error, la carga de trabajo y 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 sobre la estrategia de reintento a cada uno de ellos. A continuación, se incluyen párrafos explicativos para proporcionar un contexto adicional.
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Escenario |
¿Reintentable? |
Retroceso y fluctuación |
Pausa inicial |
Límite de reintentos |
Supervisión y ajuste |
|---|---|---|---|---|---|
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CME ocasional en consultas cortas |
Sí |
Retroceso corto, añadir fluctuación |
Corta (por ejemplo, 100 ms) |
Alto |
Estar atento al aumento de las tasas de CME |
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CME frecuente en consultas de larga duración |
Sí |
Retroceso más largo, añadir fluctuación |
Más larga (por ejemplo, 2 s) |
Moderado |
Investigar y reducir la contención |
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Límites de memoria en consultas costosas |
Sí |
Retroceso prolongado |
Larga (por ejemplo, de 5 a 10 s) |
Bajo |
Optimizar la consulta, alertar si persiste |
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Tiempo de espera en consultas moderadas |
Quizás |
Retroceso moderado, añadir fluctuación |
Moderada (por ejemplo, 1 s) |
Bajo a moderado |
Evaluar la carga del servidor y el diseño de la consulta |
Escenario 1: CME ocasional en consultas cortas
En cargas de trabajo en las que ConcurrentModificationException aparece con poca frecuencia durante actualizaciones cortas y sencillas, estos errores suelen ser transitorios y es seguro volver a intentarlo. Antes del primer reintento, haga una breve pausa inicial (por ejemplo, 100 milisegundos). Esta pausa permite que se elimine cualquier bloqueo breve. Combínela con un breve retroceso exponencial y una fluctuación para evitar reintentos sincronizados. Dado que el coste de los reintentos es bajo, resulta razonable establecer un límite de reintentos más alto. No obstante, supervise la tasa de CME para detectar cualquier tendencia que pueda indicar un aumento de la contención en los datos.
Escenario 2: CME frecuente en consultas de larga duración
Las consultas de larga duración que provocan CME frecuentes en la aplicación indican una mayor contención. 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. Utilice un retroceso exponencial más largo y añada fluctuación. Limite el número de reintentos para evitar un uso excesivo de recursos y retrasos. Si la contención persiste, revise la carga de trabajo en busca de 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 relacionados con la memoria durante una consulta conocida por consumir muchos recursos, puede ser útil 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 retroceso prolongado 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. La persistencia de los errores debe activar alertas y hacer que se revise la complejidad de la consulta y el uso de los recursos.
Escenario 4: tiempo de espera en consultas moderadas
El tiempo de espera en una consulta moderadamente costosa es un caso más ambiguo. En ocasiones, un reintento puede resultar satisfactorio si el tiempo de espera se debe a un pico temporal en la carga del servidor o en las condiciones de la red. Comience con una pausa inicial moderada (por ejemplo, 1 segundo) para darle al sistema la oportunidad de recuperarse. Aplique un retroceso moderado y agregue fluctuación para evitar reintentos sincronizados. Mantenga el límite de reintentos entre bajo y moderado, ya que la repetición de los tiempos de espera puede ser indicio de un problema más grave relacionado con la consulta o con 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 reintento. Una observabilidad eficaz le ayuda a comprender el funcionamiento de la lógica de reintentos y le proporciona señales tempranas cuando algún aspecto de la carga de trabajo o de la configuración del clúster requiere atención.
MainRequestQueuePendingRequests
Esta métrica de CloudWatch hace un seguimiento del 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 un exceso de contención, recursos insuficientes o avalanchas de reintentos. La supervisión de esta métrica le ayuda a detectar si la estrategia de reintentos está causando o agravando los problemas de cola, y puede servirle de aviso para ajustar el enfoque antes de que se agraven los errores.
Otras métricas de CloudWatch
Otras métricas de Neptune, como CPUUtilization, TotalRequestsPerSecond y la latencia de las consultas, proporcionan contexto adicional. Por ejemplo, un uso elevado de la CPU y de E/S, junto con el aumento de la longitud de las colas, podría indicar que el clúster está sobrecargado o que las consultas son demasiado grandes o frecuentes. Se pueden configurar alarmas de CloudWatch en estas métricas para alertarle de comportamientos anómalos y ayudarle a correlacionar los picos de errores o reintentos con las restricciones de recursos subyacentes.
API de estado y consulta de Neptune
La API de estado para Gremlin de Neptune y sus API análogas para openCypher y SPARQL ofrecen una vista en tiempo real de las consultas aceptadas y en ejecución en el clúster, lo que resulta útil para diagnosticar cuellos de botella o comprender el impacto de la lógica de reintentos en tiempo real.
Al combinar estas herramientas de supervisión, puede:
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Detectar cuándo los reintentos contribuyen a la formación de colas y a la degradación del rendimiento.
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Identificar cuándo escalar el clúster de Neptune u optimizar las consultas.
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Confirmar que la estrategia de reintento resuelve los errores transitorios sin ocultar problemas más graves.
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Reciba alertas tempranas sobre la aparición de contención o el agotamiento de 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 la aplicación.
