python requests timeout详解

发布网友 发布时间：2024-10-01 23:41

我来回答

共1个回答

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。

参考资料：