前言

公司运行的服务代码中，随处可见各种各样的日志信息，其中大多数是用来记录各种异常的日志，一方面，当出现问题时，通过日志我们可以快速的定位引发问题的原因；另外我们可以通过日志平台，对一些错误级别比较高的日志进行监控，从而能够快速响应系统可能会出现的问题。

起因：日志告警引发的思考

虽然日志告警很有用，但如果告警次数过于频繁，反而会降低开发人员对于系统异常的敏感度，使得告警变得毫无意义。因此，我们需要对告警进行治理。最近，由于一次治理线上频发的超时告警，使得笔者开始思考起context deadline exceed异常的问题。

什么是context

在Go语言中，Context是一个非常重要的概念，它存在于一个完整的业务生命周期内，Context类型是一个接口类型，它定义了四个方法：Deadline()、Done()、Err()和Value()。其中，Deadline()方法返回context的截止日期，Done()方法返回一个只读的channel，当Context被取消或超时时，该channel会被关闭，Err()方法返回Context被取消的原因，Value()方法返回Context中与key相关联的值。

context的作用

在实际应用中，我们可以使用Context包来传递请求的元数据，例如请求ID、超时信息等等。此外，我们还可以使用context包来控制goroutine的生命周期（最常见的），例如在HTTP请求处理程序中，我们可以使用context包来取消正在处理的请求。

可以说，我们的服务里，随处可见携带context参数的方法。

context超时之后

先来看一段例子

package mainimport ("context""fmt""time"
)func timeConsuming(ctx context.Context, costTime int) {ctx.Done()for i := 1; i <= costTime; i++ {// 模拟一些耗时操作time.Sleep(1 * time.Second)fmt.Printf("协程正在运行第%v次...\n", i)}
}func main() {// 创建一个父级 context，设置超时时间为 5 秒钟parentCtx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)defer cancel()// 创建一个子级 context，用于控制协程childCtx, childCancel := context.WithCancel(parentCtx)defer childCancel()costTime := 5 // 模拟耗时 5 秒钟// 启动一个协程go func(ctx context.Context) {for {select {case <-ctx.Done():// 如果收到取消信号，退出协程fmt.Println("协程退出")returncase <-time.After(15 * time.Second):fmt.Println("协程超时")default:timeConsuming(childCtx, costTime)}}}(childCtx)// 等待 3 秒钟，然后取消子级 contexttime.Sleep(3 * time.Second)fmt.Println("取消协程")childCancel()// 继续等待 3 秒钟，模拟主协程的一些其他操作time.Sleep(3 * time.Second)fmt.Println("主协程退出")
}

上面代码的执行结果如下

协程正在运行第1次...
协程正在运行第2次...
取消协程
协程正在运行第3次...
协程正在运行第4次...
协程正在运行第5次...
协程退出
主协程退出

虽然说Context可以用来管理goroutine，但是可以看到，Context超时之后，goroutine仍然在执行完成之后才会退出，Context无法真正做到强制杀死goroutine

回到文章最开始提到的线上超时告警频发的问题，经过排查我们发现，一波超时告警的出现实际上只是几条请求引起的（都是同一个trace_id）。究其原因，是我们下游的服务在单次业务请求中，会与很多第三方接口发生交互（在本篇文章的case是并发调用redis），而在业务执行到并发调用redis之前，业务逻辑就已经发生了超时。

超时后，上游调用端不再继续等待响应，直接返回了超时异常。

前面已经提到过，goroutine是无法强制杀死的，此时goroutine携带着已经超时的context依旧在执行着业务逻辑，在执行到并发调用redis时，由于context已经超时，调用无一例外的全部抛出超时错误（实际上并未真正发生调用redis，redis客户端代码在调用前判断了context的状态）,
从而导致个位数的超时请求却引起了大量日志的超时告警。

...
//If Done is not yet closed, Err returns nil.
// If Done is closed, Err returns a non-nil error explaining why:
// Canceled if the context was canceled
// or DeadlineExceeded if the context's deadline passed.
// After Err returns a non-nil error, successive calls to Err return the same error.
if ctx.Err() != nil { // 这里抛出了context deadline exceeded 异常return nil, ctx.Err()
}
...

继续执行 or 中断

知道了问题，其实处理起来就比较容易了，我们将context的状态的判断改写到了合适的位置（在一些耗时的节点之间判断了context的状态，如果判断超时，则直接结束后续的业务流程）

日志告警清净了！

但是，这样的处理方式具有普适性吗？可以思考一下，在某些超时的情况中，即便上游已经返回了超时异常，我们仍然希望下游能够将这次业务完整的执行完。

举一个例子，下游在执行完返回之前，会将本次执行的结果进行缓存。而上游在调用下游之前，也会去取缓存，取到了就直接返回（假设上下游服务共用一套缓存集群）。假如某些请求耗时比较久，而且我们在判断请求超时之后直接中断下游任务的执行，那么，缓存将永远不会生成，上游后续的调用依旧会超时。这种情况下，即便是超时了，我们也希望下游任务能够完整执行，并生成缓存，后续上游就可以直接拿到业务结果返回，避免大量耗时的调用。

最后

本篇描述的本身是一个极为常见的问题及处理方案。但是在平时处理问题的过程中，如果勤加思考，仍然会有所收获和提升。

提个题外话，现在是2023年5月21日，今年（或许从去年开始）的形势确实不太好。小伙伴们或多或少能够感受到就业形势的严峻（有前同事因各种各样的原因10个月没有找到新工作）。越是这样的情况下，越是要好好打磨，提升自己，以应对未来的艰难险阻；

共勉之～