发布网友 发布时间:2024-10-01 23:41
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热心网友 时间:2024-10-17 16:11
在开发过程中,遇到一个线上服务客户端因超时错误报障,尽管客户端设置了5秒的连接超时时间,但实际服务响应耗时超过这个阈值。问题涉及python requests包在调用模型服务时的timeout设置。起初,怀疑是日志问题,但更换为标准日志打印后错误依旧。进一步调查发现,问题并不在于模型服务或网关,而是requests的timeout参数理解有误。
requests的timeout参数并非整个请求的绝对等待时间,而是在无响应到达的时间限制。测试表明,即使请求数据量大,可能需要较长时间下载,但如果在指定时间内接收到任何数据,就不会触发超时。因此,为解决这个问题,转而寻找其他方法,如使用python signal模块来限制整个请求的处理时间。
最终,通过在信号处理函数中设置定时发送SIGALRM信号,限制了请求的处理时间,从而解决了超时问题。总结经验,线上bug解决的关键在于复现和定位。在服务链路复杂的情况下,通过添加日志和深入理解库的使用,才能有效解决问题。对于程序员来说,这或许就是头发减少的原因之一。
参考资料:
热心网友 时间:2024-10-17 16:16
在开发过程中,遇到一个线上服务客户端因超时错误报障,尽管客户端设置了5秒的连接超时时间,但实际服务响应耗时超过这个阈值。问题涉及python requests包在调用模型服务时的timeout设置。起初,怀疑是日志问题,但更换为标准日志打印后错误依旧。进一步调查发现,问题并不在于模型服务或网关,而是requests的timeout参数理解有误。
requests的timeout参数并非整个请求的绝对等待时间,而是在无响应到达的时间限制。测试表明,即使请求数据量大,可能需要较长时间下载,但如果在指定时间内接收到任何数据,就不会触发超时。因此,为解决这个问题,转而寻找其他方法,如使用python signal模块来限制整个请求的处理时间。
最终,通过在信号处理函数中设置定时发送SIGALRM信号,限制了请求的处理时间,从而解决了超时问题。总结经验,线上bug解决的关键在于复现和定位。在服务链路复杂的情况下,通过添加日志和深入理解库的使用,才能有效解决问题。对于程序员来说,这或许就是头发减少的原因之一。
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