golang在GRPC中设置client的超时时间

超时

建立连接

主要就2函数Dail和DialContext。

// Dial creates a client connection to the given target.
func Dial(target string, opts ...DialOption) (*ClientConn, error) {
    return DialContext(context.Background(), target, opts...)
}

func DialContext(ctx context.Context, target string, opts ...DialOption) (conn *ClientConn, err error){...}

DialContext 太长了不帖了.看Dial实际上也是调用DialContext来实现的.如果你想在建立连接的时候使用超时控制.就使用

DialContext传入一个Timeout的context,就像下面的例子

ctx1, cel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*3)
defer cel()
conn, err := grpc.DialContext(ctx1, address, grpc.WithBlock(), grpc.WithInsecure())

另外调用Dial建立连接默认只是返回一个ClientConn的指针,相当于new了一个ClientConn 把指针返回给你。并不是一定要建立真实的h2连接.至于真实的连接建立实际上是一个异步的过程。

当然了如果你想等真实的链接完全建立再返回ClientConn可以通过WithBlock传入Options来实现,当然了这样的话链接如果建立不成功就会一直阻塞直到Contex超时。

真正的建立链接的代码后面介绍重试的时候会再详细介绍。

调用超时

这个比较简单

ctx, cancel := context.WithTimeout(context.TODO(), time.Second*3)
defer cancel()
 r, err := c.SayHello(ctx, pb.HelloRequest{Name: name})

如上代码传入一个timeout context就可以。

Server

type SearchService struct{}
 
func (s *SearchService) Search(ctx context.Context, r *pb.SearchRequest) (*pb.SearchResponse, error) {
    for i := 0; i  5; i++  {
        if ctx.Err() == context.Canceled {
            return nil, status.Errorf(codes.Canceled, "SearchService.Search canceled")
        }
 
        time.Sleep(1 * time.Second)
    }
 
    return pb.SearchResponse{Response: r.GetRequest() + " Server"}, nil
}
 
func main() {
    ...
}

而在 Server 端，由于 Client 已经设置了截止时间。Server 势必要去检测它

否则如果 Client 已经结束掉了，Server 还傻傻的在那执行，这对资源是一种极大的浪费

因此在这里需要用 ctx.Err() == context.Canceled 进行判断，为了模拟场景我们加了循环和睡眠 ?

验证

重新启动 server.go 和 client.go，得到结果：

$ go run client.go
2018/10/06 17:45:55 client.Search err: deadline
exit status 1

总结

本章节比较简单，你需要知道以下知识点：

怎么设置 Deadlines

为什么要设置 Deadlines

你要清楚地明白到，gRPC Deadlines 是很重要的，否则这小小的功能点就会要了你生产的命。

补充：golang使用grpc超时控制和对冲策略

超时控制

grcp超时控制设置在客户端调用服务时，如果设定了超时时间，客户端会立即返回超时。超时控制一般有三个因素：链路超时：上有调用端通过协议字段把自己允许的超时时间传给当前服务，表示在该时间内返回数据，超时返回已无意义。流程如下图A调用B的总超时情况。

消息超时：服务端收到请求消息到返回响应数据的最长消息处理时间。下图的B内部的当前请求整体超时时间。调用超时：当前服务调用下游服务设置的每一个rpc请求的超时时间。如下图B调用C的单个超时时间。通常一次请求会连续调用多次rpc，这个调用超时控制的是每个rpc的独立超时时间。

发起rpc调用请求时，需要计算此次rpc调用的超时时间。真正生效的超时时间是通过以上三个因素实时计算的最小值，计算过程

如下：

1、首先计算链路超时和消息超时的最小值，如链路超时2s，消息超时1s，则当前消息的最长处理时间为1s。

2、发起rpc调用时，再次计算当前消息最长处理时间和单个超时时间的最小值，比如：上图的B->C设置的单个超时时间为5s，则实际上B调用C的真实超时仍然是1s，其实只要超时时间大于当前最长处理时间都是无效的，都会取最小值。再比如B->C单个超时时间为500ms，这种情况B调用C的真实超时即为500ms，此时500ms这个值也会通过协议字段传给C，在服务端C的视角来看就是他的链路超时时间。链路超时时间会在整个rpc调用链上一直传递下去，并逐渐减少，直至为0，这样避免出现死循环调用的问题。

3、因为每一次rpc调用都会实际消耗一部分时间，所以当前消息最长处理时间需要实时计算剩余时间，比如上面B调用C真实耗时200ms，此时最长处理时间就只剩下800ms了。此时发起第二次rpc调用时，则需要计算此时剩余的消息超时时间和单个调用时间的最小值。如上图的B->D设置的单个超时时间为1s，则实际生效的超时时间仍然为800ms。链路超时设置：golang的context.Context根据协议里面的timeout字段和框架配置的timeout字段。设置好当前请求的最长处理时间，然后交给用户使用，并在处理函数结束时会立马cancel掉当前context。所以在创建新的goroutine时，需要重新设定新的context。

对冲策略

对冲策略不是被动的等待上一次请求超时或者失败，在对冲延时时间内（或小于超时时间）如果没有收到回复的包就会再触发一个请求。

与重试策略不同的是同一时间内in-fliaght可能有多个，当接收到第一回复时，其他的回复会被忽略。

一、重试策略：

对失败的请求，进行重新请求。

由图中可以看出，client一共进行了三次请求，前两次均失败，并且在重新请求时都会随机避段时间，防止请求毛刺，第三次请求成功，返回给应用层。对于每次尝试，我们都会尽可能地将请求发往不同的节点。

通常重试策略有三种配置：

1、失败重新请求的最大次数，达到最大次数仍然失败，不再进行重试；

2、退避时间：退避时间取的是 random(0, delay)；

3、可重试错误码：设置可错误码，对于不可重试的，立即停止重试并将错误返回应用层。

二、对冲策略

上图中client一共进行了4次，橙、蓝、绿、紫

橙色是第一次尝试。在由 client 发起后，server2 很快便收到了。但是 server2 的因为网络等问题，直到绿色请求成功，并返回给应用层后，它的正确回包才姗姗来迟。尽管它成功了，但我们必须丢弃它，因为我们已经将另一个成功的回包返回给应用层了。

蓝色是第二次尝试。因为橙色请求在对冲时延（hedging delay）后还没有回包，因此我们发起了一次新的尝试。这次尝试选择了 server1（我们会尽可能地为每次尝试选择不同的节点）。蓝色尝试的回包比较快，在对冲时延之前便返回了。但是却失败了。我们立刻发起了新一次尝试。

绿色是第三次尝试。尽管它的回包可能有点慢（超过了对冲时延，因此又触发了一次新的尝试），但是它成功了！一旦我们收到第一个成功的回包，便立刻将它返回给了应用层。

紫色是第四次尝试。刚发起后，我们便收到了绿色成功的回包。对紫色来说，它可能处于很多状态：请求还在 client gRPC 内，这时，我们有机会取消它；请求已经进入了 client 的内核或者已经由网卡发出，无论如何，我们已经没有机会取消它了。紫色请求上的 ✘ 表示我们会尽可能地取消紫色请求。注意，即使紫色请求最终成功地到达了 server2，它的回包也会像橙色一样被丢弃。

由以上可知对冲策略更像是添加了等待时间的重试，但是他没有退避机制，一旦收到错误的包，立刻发起重试。这种对于需要解决长尾问题时推荐使用，一般情况建议使用重试策略。

对冲策略一般有三种配置

1、对冲延时：在对对冲时延内没有收到回包时便会立刻发起新的尝试；

2、最大请求次数：一旦耗尽，便等待并返回最后一个回包，无论它是否成功或失败；

3、非致命错误：返回致命错误会立刻中止对冲，等待并返回最后一个回包，无论它是否成功或失败。返回非致命错误会立刻触发一次新的尝试（对冲时延计时器会被重置）。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。