迭代 Service Fabric ReliableDictionary 时处理瞬时异常

Question

假设我有一个方法可以遍历 ReliableDictionary 中的所有行，如下所示：

var reliableDictionary = await StateManager.GetOrAddAsync<IReliableDictionary<TKey, TValue>>(dictionaryName);

using (var tx = StateManager.CreateTransaction())
{
    var enumerable = await reliableDictionary.CreateEnumerableAsync(tx);
    var enumerator = enumerable.GetAsyncEnumerator();
    while (await enumerator.MoveNextAsync(cancellationToken))
    {
        // Read enumerator.Current and do something with the value 
        // (not writing back to the dictionary here)
    }
}

如何在此处处理暂时异常的重试（即TimeoutException、FabricNotReadableException 和FabricTransientException）？

枚举器的代码文档不清楚每个方法可以引发哪些异常。哪些方法可以抛出这些瞬态异常 - CreateTransaction、CreateEnumerableAsync、GetAsyncEnumerator、MoveNextAsync 和 enumerator.Current？

如果这些方法之一引发了暂时性异常，我应该如何重试？

如果从MoveNextAsync 或enumerator.Current 抛出一个瞬态异常，我可以在不中止while 循环的情况下重试它，还是应该创建一个全新的事务并重新从头开始枚举？

Answer 1

这篇文章https://docs.microsoft.com/en-us/azure/service-fabric/service-fabric-work-with-reliable-collections 描述了在事务下使用可靠集合。基本上你应该做到以下几点：

retry:

try {
   // Create a new Transaction object for this partition
   using (ITransaction tx = base.StateManager.CreateTransaction()) {
      // AddAsync takes key's write lock; if >4 secs, TimeoutException
      await m_dic.AddAsync(tx, key, value, cancellationToken);

      await tx.CommitAsync();
   }
}
catch (TimeoutException) {
   await Task.Delay(100, cancellationToken); goto retry;
}

这里的示例使用 goto 语句，但任何重试处理都应该有效。

如果您知道您的事务将花费更长的时间（就像您的情况一样），您可以修改超时，但您应该考虑它可能对您的解决方案产生的影响。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/service-fabric/service-fabric-reliable-services-reliable-collections

所有 Reliable Collection API 的默认超时时间为 4 秒。大多数用户不应覆盖它。

和

不要使用TimeSpan.MaxValue 进行超时。应该使用超时来检测死锁。

至于您提到的其他异常类型（FabricNotReadableException 和 FabricTransientException），您也可以/应该重试这些异常类型。当您的服务配置发生更改时，Service Fabric 通常会抛出它们，例如主服务器发生更改，或者您由于某种原因最终与辅助服务器通信。 大多数情况它应该是可重试的。 FabricTransientException 只是与 Reliable Services 通信中可能发生的许多异常的基类，它表示如果重试可能会消失的异常。

This answer 描述了FabricNotReadableException，例如，在某些情况下，您需要在客户端重新解析您的服务以结束另一个副本。