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Golang服务中context超时处理的方法详解

作者:皇家茶壶

在Go语言中,Context是一个非常重要的概念,它存在于一个完整的业务生命周期内,Context类型是一个接口类型,在实际应用中,我们可以使用Context包来传递请求的元数据,本文将给大家介绍Golang服务中context超时处理的方法和超时原因,需要的朋友可以参考下

前言

公司运行的服务代码中,随处可见各种各样的日志信息,其中大多数是用来记录各种异常的日志,一方面,当出现问题时,通过日志我们可以快速的定位引发问题的原因;另外我们可以通过日志平台,对一些错误级别比较高的日志进行监控,从而能够快速响应系统可能会出现的问题。

起因:日志告警引发的思考

虽然日志告警很有用,但如果告警次数过于频繁,反而会降低开发人员对于系统异常的敏感度,使得告警变得毫无意义。因此,我们需要对告警进行治理。最近,由于一次治理线上频发的超时告警,使得笔者开始思考起context deadline exceed异常的问题。

什么是context

在Go语言中,Context是一个非常重要的概念,它存在于一个完整的业务生命周期内,Context类型是一个接口类型,它定义了四个方法:Deadline()、Done()、Err()和Value()。其中,Deadline()方法返回context的截止日期,Done()方法返回一个只读的channel,当Context被取消或超时时,该channel会被关闭,Err()方法返回Context被取消的原因,Value()方法返回Context中与key相关联的值。

context的作用

在实际应用中,我们可以使用Context包来传递请求的元数据,例如请求ID、超时信息等等。此外,我们还可以使用context包来控制goroutine的生命周期(最常见的),例如在HTTP请求处理程序中,我们可以使用context包来取消正在处理的请求。

可以说,我们的服务里,随处可见携带context参数的方法。

context超时之后

先来看一段例子

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"
)

func timeConsuming(ctx context.Context, costTime int) {

	ctx.Done()

	for i := 1; i <= costTime; i++ {
		// 模拟一些耗时操作
		time.Sleep(1 * time.Second)
		fmt.Printf("协程正在运行第%v次...\n", i)
	}
}

func main() {
	// 创建一个父级 context,设置超时时间为 5 秒钟
	parentCtx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
	defer cancel()

	// 创建一个子级 context,用于控制协程
	childCtx, childCancel := context.WithCancel(parentCtx)
	defer childCancel()

	costTime := 5 // 模拟耗时 5 秒钟

	// 启动一个协程
	go func(ctx context.Context) {
		for {
			select {
			case <-ctx.Done():
				// 如果收到取消信号,退出协程
				fmt.Println("协程退出")
				return
			case <-time.After(15 * time.Second):
				fmt.Println("协程超时")
			default:
				timeConsuming(childCtx, costTime)
			}
		}
	}(childCtx)

	// 等待 3 秒钟,然后取消子级 context
	time.Sleep(3 * time.Second)
	fmt.Println("取消协程")
	childCancel()

	// 继续等待 3 秒钟,模拟主协程的一些其他操作
	time.Sleep(3 * time.Second)
	fmt.Println("主协程退出")
}

上面代码的执行结果如下

协程正在运行第1次...
协程正在运行第2次...
取消协程
协程正在运行第3次...
协程正在运行第4次...
协程正在运行第5次...
协程退出
主协程退出

 虽然说Context可以用来管理goroutine,但是可以看到,Context超时之后,goroutine仍然在执行完成之后才会退出,Context无法真正做到强制杀死goroutine

回到文章最开始提到的线上超时告警频发的问题,经过排查我们发现,一波超时告警的出现实际上只是几条请求引起的(都是同一个trace_id)。究其原因,是我们下游的服务在单次业务请求中,会与很多第三方接口发生交互(在本篇文章的case是并发调用redis),而在业务执行到并发调用redis之前,业务逻辑就已经发生了超时。

超时后,上游调用端不再继续等待响应,直接返回了超时异常。

前面已经提到过,goroutine是无法强制杀死的,此时goroutine携带着已经超时的context依旧在执行着业务逻辑,在执行到并发调用redis时,由于context已经超时,调用无一例外的全部抛出超时错误(实际上并未真正发生调用redis,redis客户端代码在调用前判断了context的状态),
从而导致个位数的超时请求却引起了大量日志的超时告警。

...
//If Done is not yet closed, Err returns nil.
// If Done is closed, Err returns a non-nil error explaining why:
// Canceled if the context was canceled
// or DeadlineExceeded if the context's deadline passed.
// After Err returns a non-nil error, successive calls to Err return the same error.
if ctx.Err() != nil { // 这里抛出了context deadline exceeded 异常
	return nil, ctx.Err()
}
...

继续执行 or 中断

知道了问题,其实处理起来就比较容易了,我们将context的状态的判断改写到了合适的位置(在一些耗时的节点之间判断了context的状态,如果判断超时,则直接结束后续的业务流程)

日志告警清净了!

但是,这样的处理方式具有普适性吗?可以思考一下,在某些超时的情况中,即便上游已经返回了超时异常,我们仍然希望下游能够将这次业务完整的执行完。

举一个例子,下游在执行完返回之前,会将本次执行的结果进行缓存。而上游在调用下游之前,也会去取缓存,取到了就直接返回(假设上下游服务共用一套缓存集群)。假如某些请求耗时比较久,而且我们在判断请求超时之后直接中断下游任务的执行,那么,缓存将永远不会生成,上游后续的调用依旧会超时。这种情况下,即便是超时了,我们也希望下游任务能够完整执行,并生成缓存,后续上游就可以直接拿到业务结果返回,避免大量耗时的调用。

最后

本篇描述的本身是一个极为常见的问题及处理方案。但是在平时处理问题的过程中,如果勤加思考,仍然会有所收获和提升。

以上就是Golang服务中context超时处理的方法详解的详细内容,更多关于Golang context超时处理的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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