Exception与Result的介绍(代码示例)

2019年3月12日15:52:00 发表评论 6 浏览

本篇文章给大家带来的内容是关于Exception与Result的介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

在分布式系统开发中,我们经常需要将各种各样的状态码、错误信息传递给最外层的调用方,这个调用方通常是http/api接口,错误信息比如登录失效、参数错误等等。

最外层接口暴露的数据通常是类似于{code, msg, data}这样的json格式,这一点没有任何争议。

但是分布式系统的节点之间RPC调用、节点内部方法调用中,通常会用ServiceException或Result<T>的方式进行错误信息的传递,这两种方式有什么区别以及孰优孰劣呢?本文侧重于开发效率与系统性能探讨这个问题。

Result<T>介绍

这是一种比较常见的错误信息传递方式,某些大厂甚至直接将它们设为技术规范,强制各个团队采用这种方式。常见的Result模板如下:

@Data
public class Result<T> {
    private int code; // 也可以是String等
    private String msg;
    private T data;
}

在系统开发中的应用通常是这样的:

Result<UserModel> userModelResult = userService.query(userId);
if (!userModelResult.isSuccess() || userModelResult.getData != null) {
    return Result.fail(userModelResult); // 透传错误
}
UserModel userModel = userModelResult.getData();
if (userModel.getStatus() != UserStatusEnum.NORMAL) {
    return Result.fail("user unavaliable"); // 用户不可用
}
// ... 正常使用UserModel

在比较复杂的分布式微服务环境中,类似的代码非常之多,每个依赖服务的调用都伴随着一段类似的容错逻辑。

这种模式比较类似Golang语言中的错误码处理,这也是Golang比较被人诟病的地方,即每一步都得进行错误判断。

更残酷的现实是,尽管有了Result封装,但是仍然会有后端系统的Exception透传过来。在我接触过的实际应用中,这种突破Result封装的异常透传绝非个例,我自己负责的系统在调用更后端的国内最强交易系统时,就曾接到过最内部交易中心TC的业务异常,排查问题时追踪的团队就有不止5个。

ServiceException介绍

顾名思义,这个方式就是使用异常中断将正常逻辑与异常逻辑进行拆分。

在系统开发中,大部分错误都需要直接中断服务,直接将错误反馈给用户,正因为如此,我们在使用Result<T>时,经常需要写类似if(result.isFail()){return…}这样的代码。而使用ServiceException,我们就可以省略掉绝大部分类似的代码。

通常ServiceException可以这样定义:

@Getter
public class ServiceException extends RuntimeException {
    private final int code;
    private final String msg;
    public ApiException() {
        this(-1, null);
    }
    public ApiException(Code code) {
        this(code, null);
    }
    public ApiException(Code code, String msg) {
        super(msg);
        this.code = code;
        this.msg = msg;
    }
}

系统内部组件在遇到数据缺失、越权访问、登录失效、账户锁定等异常情况时,直接抛出ServiceException中断逻辑,然后由最外层的Filter或Aspect捕捉异常,提取其中的code和msg返回给用户。

实际使用的代码逻辑类似这样:

UserModel userModel = userService.query(userId); // userID不存在、不可用等隐藏在异常中
// ... 使用userModel

这种方式明显优雅、精简了许多,对于开发效率的提高以及后期维护都有帮助。

但是在坊间有许多流言声称,使用异常中断会影响性能,甚至有人通过简单的性能测试推出异常中断的性能耗时比返回Result快几百倍云云。

性能测试

针对性能问题,我也进行了一个简单的测试,具体测试代码参见:

https://github.com/sisyphsu/b...

这里使用JMH进行性能测试,说到benchmark,真的是羡慕golang语言自带的test库,实在是太方便了。

测试内部的业务逻辑非常简单,只是调用一次System.currentTimeMillis()并返回long时间戳。

性能测试中分别使用Result<T>返回值以及抛出Exception,针对抛出异常的性能测试,又增加的不同深度的调用栈测试,这是因为Java在抛出异常时,需要分析当前Thread的栈,而调用栈越深,所造成的性能损耗就越大。具体栈深度取值为1、10、100:

Test.test                  avgt    5  0.027 ± 0.001  us/op
Test.testException         avgt    5  1.060 ± 0.045  us/op
Test.testDeep10Exception   avgt    5  1.826 ± 0.122  us/op
Test.testDeep100Exception  avgt    5  9.802 ± 0.411  us/op

乍一看,异常栈深度为100的性能损耗确实是普通方法调用的360倍,有的人也确实是基于这种理由得出Java异常中断性能损耗严重的结论。

分析性能的影响

但是需要注意时间单位,只是微秒而已,毫秒的千分之一、秒的百万分之一。

假设某个微服务单CPU吞吐量为1000QPS,而其中有10%是非法请求,那么异常中断的性能损耗也只是万分之一而已,对于服务耗时的影响也只是0.001毫秒而已。

在性能测试中,业务耗时只是获取系统时间,大概耗时为25ns。正因为如此才显得异常中断的性能损耗达到恐怖的“几百倍”,但是如果业务耗时从25ns变为25us、25ms呢?

再谈性能瓶颈

我们在分析系统性能时,一定要搞清楚它的数量级以及性能瓶颈,切记陷入性能优化的困境。

举个粗糙例子,在常规服务中,利用了索引的DB操作在1~10毫秒之间,访问分布式Cache的耗时在3~30毫秒之间,微服务RPC的网络性能损耗在3~10毫秒之间,客户端与服务器之间的网络耗时在5~300毫秒之间,如此之类等等。在这种情况下,优化0.001毫秒的性能隐患无异于捡了芝麻丢了西瓜。

我曾经写过类似TCP的底层网络协议,在那种高频场景中,算法优化带来0.1微秒的性能优化就意味着每秒钟吞吐量几成甚至几倍的提升,但是在分布式调用的低频场景中,这种性能用处没有任何用处。

另外一个例子,几年前我和同事在讨论DB数据表设计时,因为订单状态使用什么长度的int而争执的面红脖子粗,现在想想,订单状态上优化的1个字节,长年累月下来也只是节省不到1MB的磁盘空间而已,有什么用呢?

RPC中的异常中断

对于使用Dubbo、HSF这种远程调用框架而言,使用异常中断进行错误信息传递,需要注意一点就是,异常类型需要设计为通用的,即各个微服务都引用的基础类型。

在某厂的技术规范中有说到:

1) 使用抛异常返回方式,调用方如果没有捕获到就会产生运行时错误。

2) 如果不加栈信息,只是new自定义异常,加入自己的理解的error message,对于调用端解决问题的帮助不会太多。如果加了栈信息,在频繁调用出错的情况下,数据序列化和传输的性能损耗也是问题。

我对这种技术规范相当的不以为然。

首先业务异常本来就需要调用方透传给最外层,诸如数据不存在、登录失效、用户锁定这种异常,中间的调用方捕获了也往往没有什么用。

其次又是鬼扯性能损耗,这种低频的数据序列化和内网传输会有什么样的性能损耗呢?栈信息透传给调用方也有益于故障排查,我曾经接到过TC的异常栈信息,根据栈中的package直接就绕过三四层找到了底层出错的地方,可以说是节省了大量的时间。

结论

在分布式微服务中,采用异常中断可以大幅精简业务代码,对于性能的影响也微乎其微。

辅助以@NotNull、@Nullable等注解,可以让分布式开发如风一般的快速便捷。在复杂的服务网络中,业务异常也可以方便开发人员精确地定位错误,避免大家顺着调用链一层一层地追踪故障点的尴尬情景。

以上就是Exception与Result的介绍(代码示例)的详细内容,更多请关注洋洋博客其它相关文章!

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