# DDL Parser 超时问题修复说明 ## 问题描述 在调用 `/api/resource/ddl/parse` 接口时出现超时错误: ``` message: "API请求失败: HTTPSConnectionPool(host='dashscope.aliyuncs.com', port=443): Read timed out. (read timeout=30)" ``` ## 问题原因 1. **超时时间过短**:原始代码使用固定的 30 秒超时时间,对于复杂的 DDL 解析任务可能不够 2. **无重试机制**:网络波动或 API 临时不可用时,请求直接失败,没有自动重试 3. **错误处理不够健壮**:没有区分超时错误和其他类型的错误 ## 解决方案 ### 1. 增加超时时间 将默认超时时间从 30 秒增加到 60 秒,并支持自定义配置: ```python def __init__(self, api_key=None, timeout=60, max_retries=3): self.timeout = timeout # 默认60秒 self.max_retries = max_retries # 默认重试3次 ``` ### 2. 实现自动重试机制 新增 `_make_llm_request` 方法,支持: - **指数退避策略**:重试等待时间逐渐增加(2秒、4秒、8秒) - **区分错误类型**: - `requests.Timeout`:超时错误,可重试 - `requests.RequestException`:网络错误,可重试 - 其他异常:不重试 - **详细日志记录**:记录每次尝试的状态 ```python def _make_llm_request(self, payload, operation_name="LLM请求"): """发送LLM请求,支持自动重试""" for attempt in range(self.max_retries): try: if attempt > 0: wait_time = 2 ** attempt # 指数退避 time.sleep(wait_time) response = requests.post( f"{self.base_url}/chat/completions", headers=self.headers, json=payload, timeout=self.timeout ) response.raise_for_status() return response.json() except requests.Timeout as e: logger.warning(f"{operation_name} 超时: {str(e)}") except requests.RequestException as e: logger.warning(f"{operation_name} 失败: {str(e)}") ``` ### 3. 统一错误处理 所有 LLM 调用方法(`parse_ddl`、`parse_db_conn_str`、`valid_db_conn_str`)都使用统一的重试机制: ```python def parse_ddl(self, sql_content): result = self._make_llm_request(payload, "DDL解析") if not result: return { "code": 500, "message": f"API请求失败: 在{self.max_retries}次尝试后仍然失败" } # ... 处理成功结果 ``` ## 改进效果 ### 1. 可靠性提升 - ✅ 自动重试:网络波动时自动重试,成功率显著提高 - ✅ 超时容忍:更长的超时时间适应复杂查询 - ✅ 指数退避:避免对 API 造成压力 ### 2. 可观测性提升 - ✅ 详细日志:记录每次尝试的状态和结果 - ✅ 操作区分:不同操作有明确的名称标识 - ✅ 错误追踪:清晰记录失败原因 ### 3. 可配置性提升 - ✅ 自定义超时:可根据需要调整超时时间 - ✅ 自定义重试:可根据网络环境调整重试次数 - ✅ 向后兼容:默认参数保证现有代码无需修改 ## 使用示例 ### 默认配置(推荐) ```python from app.core.llm.ddl_parser import DDLParser # 使用默认配置:60秒超时,最多重试3次 parser = DDLParser() result = parser.parse_ddl(sql_content) ``` ### 自定义配置 ```python # 针对复杂任务:120秒超时,最多重试5次 parser = DDLParser(timeout=120, max_retries=5) result = parser.parse_ddl(complex_sql_content) # 快速失败模式:30秒超时,不重试 parser = DDLParser(timeout=30, max_retries=1) result = parser.parse_ddl(simple_sql_content) ``` ## 测试验证 运行测试脚本验证修复效果: ```bash # 快速测试 python quick_test_ddl.py # 完整测试(包含超时处理验证) python test_ddl_timeout_fix.py ``` ## 相关文件 ### 修改的文件 - `app/core/llm/ddl_parser.py`:添加超时和重试机制 ### 新增的文件 - `test_ddl_timeout_fix.py`:超时和重试测试脚本 - `DDL_PARSER_TIMEOUT_FIX.md`:本文档 ## 注意事项 1. **API 配额**:重试机制会增加 API 调用次数,注意监控配额使用 2. **响应时间**:最坏情况下(3次重试都超时),总耗时可能达到 60s × 3 + 2s + 4s = 186秒 3. **日志监控**:建议监控日志中的重试频率,如果重试过于频繁,可能需要检查网络或 API 服务状态 ## 未来优化建议 1. **可配置的退避策略**:支持线性退避、固定间隔等多种策略 2. **断路器模式**:当 API 持续失败时,快速失败避免长时间等待 3. **缓存机制**:对相同的 DDL 语句缓存解析结果,减少 API 调用 4. **异步处理**:对于大批量 DDL 解析,考虑使用异步任务队列 ## 总结 通过增加超时时间、实现自动重试机制和改进错误处理,DDL Parser 的稳定性和可靠性得到显著提升。现在即使在网络不稳定的情况下,也能更好地完成 DDL 解析任务。