RPC中如何处理异常和错误？

场景题与系统设计_RPC 0 59

这道题是一道高频题，处理异常和错误，不仅是在RPC中有，在Java语言中也有对应处理方法，以下是一些在RPC中处理异常和错误的常见方法和策略：

1. 捕获和处理异常

RPC调用可能会在服务端或客户端发生异常，处理这些异常是确保系统可靠性的关键。

服务端异常处理：服务端的RPC实现应该捕获并处理可能发生的异常，并通过相应的错误代码和描述信息返回给客户端。

示例：服务端异常处理

import io.grpc.Status;
import io.grpc.stub.StreamObserver;

public class MyGrpcService extends MyServiceGrpc.MyServiceImplBase {
    @Override
    public void myMethod(Request request, StreamObserver<Response> responseObserver) {
        try {
            // 业务逻辑处理
            if (someErrorOccurred) {
                throw new RuntimeException("Internal server error");
            }
            Response response = Response.newBuilder().setMessage("Success").build();
            responseObserver.onNext(response);
            responseObserver.onCompleted();
        } catch (RuntimeException e) {
            // 处理异常并返回错误给客户端
            responseObserver.onError(Status.INTERNAL.withDescription(e.getMessage()).asRuntimeException());
        } catch (Exception e) {
            // 捕获其他未处理的异常
            responseObserver.onError(Status.UNKNOWN.withDescription("Unknown error occurred").asRuntimeException());
        }
    }
}

2. 超时处理

RPC调用往往受网络延迟和服务端处理时间的影响，设置超时处理非常关键，以防止调用永远等待下去。

客户端超时设置：在客户端调用RPC时，可以设置超时时间，如果在规定的时间内没有得到响应，客户端会抛出超时异常。

示例：设置超时

import io.grpc.ManagedChannel;
import io.grpc.ManagedChannelBuilder;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class MyGrpcClient {
    public static void main(String[] args) {
        ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051)
        .usePlaintext()
        .build();

        MyServiceGrpc.MyServiceBlockingStub blockingStub = MyServiceGrpc.newBlockingStub(channel);

        try {
            // 设置超时时间（例如：5秒）
            Response response = blockingStub.withDeadlineAfter(5, TimeUnit.SECONDS)
            .myMethod(Request.newBuilder().build());
            System.out.println("Response: " + response.getMessage());
        } catch (StatusRuntimeException e) {
            System.out.println("Error: " + e.getMessage());
        } finally {
            channel.shutdownNow();
        }
    }
}

3. 服务降级

当某个RPC服务失败时，应该提供备选方案或返回默认值，避免系统崩溃。

使用Spring框架的服务降级：

import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreaker;
import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig;

public class MyServiceClient {

    public static void main(String[] args) {
        // 配置熔断器
        CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom()
        .failureRateThreshold(50)  // 失败率超过50%时触发熔断
        .waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))  // 熔断状态持续时间
        .build();

        CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.of("myService", config);

        // 使用降级方法
        String result = circuitBreaker.executeSupplier(() -> callMyRpcService());

        System.out.println("Result: " + result);
    }

    public static String callMyRpcService() {
        // 模拟服务失败
        throw new RuntimeException("Service failure");
    }

    // 降级方法
    public static String fallbackMethod() {
        return "Fallback result due to service failure.";
    }
}

4. 幂等性处理

为了防止重复请求导致不一致的状态，幂等性机制非常重要。在RPC调用时可以通过请求ID来标识请求，并确保重复请求不改变系统状态。

示例：使用请求ID确保幂等性

import java.util.UUID;

public class MyRpcService {

    public static void main(String[] args) {
        String requestId = UUID.randomUUID().toString();

        // 在系统中检查是否已处理过请求
        boolean isProcessed = processRequest(requestId);
        if (!isProcessed) {
            // 处理请求
            System.out.println("Processing new request: " + requestId);
        } else {
            // 请求已经处理过
            System.out.println("Request already processed: " + requestId);
        }
    }

    public static boolean processRequest(String requestId) {
        // 模拟检查请求ID是否已经处理
        return false;  // 假设没有处理过
    }
}

本题小结: RPC中的异常和错误处理需要考虑到多方面的因素，包括超时、服务不可用、网络问题等。上述处理方案大家掌握常见的两种即可。