As orquestrações de Funções Duráveis são implementadas no código e podem usar os recursos internos de tratamento de erros da linguagem de programação. Não há novos conceitos que você precise aprender para adicionar a compensação e o tratamento de erro às suas orquestrações. No entanto, há alguns comportamentos a que você deve estar atento.
Observação
A versão 4 do modelo de programação Node.js para o Azure Functions está em disponibilidade geral. O novo modelo v4 é projetado para oferecer uma experiência mais flexível e intuitiva para desenvolvedores de JavaScript e TypeScript. Saiba mais sobre as diferenças entre v3 e v4 na guia de migração.
Nos trechos de código a seguir, o JavaScript (PM4) denota o modelo de programação V4, a nova experiência.
Erros em funções de atividade
Qualquer exceção que é lançada em uma função de atividade sofre vai realizar marshaling de volta para a função de orquestrador e é lançada como um FunctionFailedException
. Você pode escrever o código de compensação e tratamento de erro que atenda às suas necessidades na função de orquestrador.
Por exemplo, considere a seguinte função de orquestrador, que transfere fundos de uma conta para outra:
[FunctionName("TransferFunds")]
public static async Task Run([OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
var transferDetails = context.GetInput<TransferOperation>();
await context.CallActivityAsync("DebitAccount",
new
{
Account = transferDetails.SourceAccount,
Amount = transferDetails.Amount
});
try
{
await context.CallActivityAsync("CreditAccount",
new
{
Account = transferDetails.DestinationAccount,
Amount = transferDetails.Amount
});
}
catch (Exception)
{
// Refund the source account.
// Another try/catch could be used here based on the needs of the application.
await context.CallActivityAsync("CreditAccount",
new
{
Account = transferDetails.SourceAccount,
Amount = transferDetails.Amount
});
}
}
Observação
O exemplo de C# anterior é para o Durable Functions 2.x. No Durable Functions 1.x, use DurableOrchestrationContext
em vez de IDurableOrchestrationContext
. Para obter mais informações sobre as diferenças entre versões, confira o artigo Versões do Durable Functions.
[FunctionName("TransferFunds")]
public static async Task Run(
[OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context, TransferOperation transferDetails)
{
await context.CallActivityAsync("DebitAccount",
new
{
Account = transferDetails.SourceAccount,
Amount = transferDetails.Amount
});
try
{
await context.CallActivityAsync("CreditAccount",
new
{
Account = transferDetails.DestinationAccount,
Amount = transferDetails.Amount
});
}
catch (Exception)
{
// Refund the source account.
// Another try/catch could be used here based on the needs of the application.
await context.CallActivityAsync("CreditAccount",
new
{
Account = transferDetails.SourceAccount,
Amount = transferDetails.Amount
});
}
}
const df = require("durable-functions");
module.exports = df.orchestrator(function* (context) {
const transferDetails = context.df.getInput();
yield context.df.callActivity("DebitAccount", {
account: transferDetails.sourceAccount,
amount: transferDetails.amount,
});
try {
yield context.df.callActivity("CreditAccount", {
account: transferDetails.destinationAccount,
amount: transferDetails.amount,
});
} catch (error) {
// Refund the source account.
// Another try/catch could be used here based on the needs of the application.
yield context.df.callActivity("CreditAccount", {
account: transferDetails.sourceAccount,
amount: transferDetails.amount,
});
}
})
const df = require("durable-functions");
df.app.orchestration("transferFunds", function* (context) {
const transferDetails = context.df.getInput();
yield context.df.callActivity("debitAccount", {
account: transferDetails.sourceAccount,
amount: transferDetails.amount,
});
try {
yield context.df.callActivity("creditAccount", {
account: transferDetails.destinationAccount,
amount: transferDetails.amount,
});
} catch (error) {
// Refund the source account.
// Another try/catch could be used here based on the needs of the application.
yield context.df.callActivity("creditAccount", {
account: transferDetails.sourceAccount,
amount: transferDetails.amount,
});
}
});
import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
transfer_details = context.get_input()
yield context.call_activity('DebitAccount', {
'account': transfer_details['sourceAccount'],
'amount' : transfer_details['amount']
})
try:
yield context.call_activity('CreditAccount', {
'account': transfer_details['destinationAccount'],
'amount': transfer_details['amount'],
})
except:
yield context.call_activity('CreditAccount', {
'account': transfer_details['sourceAccount'],
'amount': transfer_details['amount']
})
main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)
Por padrão, os cmdlets no PowerShell não geram exceções que podem ser capturadas usando blocos try/catch. Você tem duas opções para alterar esse comportamento:
- Use o sinalizador
-ErrorAction Stop
ao invocar cmdlets, como Invoke-DurableActivity
.
- Defina a variável de preferência
$ErrorActionPreference
como "Stop"
na função de orquestrador antes de invocar os cmdlets.
param($Context)
$ErrorActionPreference = "Stop"
$transferDetails = $Context.Input
Invoke-DurableActivity -FunctionName 'DebitAccount' -Input @{ account = transferDetails.sourceAccount; amount = transferDetails.amount }
try {
Invoke-DurableActivity -FunctionName 'CreditAccount' -Input @{ account = transferDetails.destinationAccount; amount = transferDetails.amount }
} catch {
Invoke-DurableActivity -FunctionName 'CreditAccount' -Input @{ account = transferDetails.sourceAccount; amount = transferDetails.amount }
}
Para obter mais informações sobre o tratamento de erro no PowerShell, consulte a documentação do PowerShell Try-Catch-Finally.
@FunctionName("TransferFunds")
public void transferFunds(
@DurableOrchestrationTrigger(name = "ctx") TaskOrchestrationContext ctx) {
TransferOperation transfer = ctx.getInput(TransferOperation.class);
ctx.callActivity(
"DebitAccount",
new OperationArgs(transfer.sourceAccount, transfer.amount)).await();
try {
ctx.callActivity(
"CreditAccount",
new OperationArgs(transfer.destinationAccount, transfer.amount)).await();
} catch (TaskFailedException ex) {
// Refund the source account on failure
ctx.callActivity(
"CreditAccount",
new OperationArgs(transfer.sourceAccount, transfer.amount)).await();
}
}
Se a primeira chamada de função CreditAccount falhar, a função de orquestrador compensará creditando os fundos de volta à conta de origem.
Repetição automática em caso de falha
Quando chama funções de atividade ou funções de suborquestração, você pode especificar uma política de repetição automática. O exemplo a seguir tenta chamar uma função até três vezes e espera cinco segundos entre cada repetição:
[FunctionName("TimerOrchestratorWithRetry")]
public static async Task Run([OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
var retryOptions = new RetryOptions(
firstRetryInterval: TimeSpan.FromSeconds(5),
maxNumberOfAttempts: 3);
await context.CallActivityWithRetryAsync("FlakyFunction", retryOptions, null);
// ...
}
Observação
O exemplo de C# anterior é para o Durable Functions 2.x. No Durable Functions 1.x, use DurableOrchestrationContext
em vez de IDurableOrchestrationContext
. Para obter mais informações sobre as diferenças entre versões, confira o artigo Versões do Durable Functions.
[FunctionName("TimerOrchestratorWithRetry")]
public static async Task Run([OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context)
{
var options = TaskOptions.FromRetryPolicy(new RetryPolicy(
maxNumberOfAttempts: 3,
firstRetryInterval: TimeSpan.FromSeconds(5)));
await context.CallActivityAsync("FlakyFunction", options: options);
// ...
}
const df = require("durable-functions");
module.exports = df.orchestrator(function*(context) {
const firstRetryIntervalInMilliseconds = 5000;
const maxNumberOfAttempts = 3;
const retryOptions =
new df.RetryOptions(firstRetryIntervalInMilliseconds, maxNumberOfAttempts);
yield context.df.callActivityWithRetry("FlakyFunction", retryOptions);
// ...
});
const df = require("durable-functions");
df.app.orchestration("callActivityWithRetry", function* (context) {
const firstRetryIntervalInMilliseconds = 5000;
const maxNumberOfAttempts = 3;
const retryOptions = new df.RetryOptions(firstRetryIntervalInMilliseconds, maxNumberOfAttempts);
yield context.df.callActivityWithRetry("flakyFunction", retryOptions);
// ...
});
import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
first_retry_interval_in_milliseconds = 5000
max_number_of_attempts = 3
retry_options = df.RetryOptions(first_retry_interval_in_milliseconds, max_number_of_attempts)
yield context.call_activity_with_retry('FlakyFunction', retry_options)
main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)
param($Context)
$retryOptions = New-DurableRetryOptions `
-FirstRetryInterval (New-TimeSpan -Seconds 5) `
-MaxNumberOfAttempts 3
Invoke-DurableActivity -FunctionName 'FlakyFunction' -RetryOptions $retryOptions
@FunctionName("TimerOrchestratorWithRetry")
public void timerOrchestratorWithRetry(
@DurableOrchestrationTrigger(name = "ctx") TaskOrchestrationContext ctx) {
final int maxAttempts = 3;
final Duration firstRetryInterval = Duration.ofSeconds(5);
RetryPolicy policy = new RetryPolicy(maxAttempts, firstRetryInterval);
TaskOptions options = new TaskOptions(policy);
ctx.callActivity("FlakeyFunction", options).await();
// ...
}
A chamada de função de atividade no exemplo anterior recebe um parâmetro para configurar uma política de nova tentativa automática. Há várias opções para personalizar a política de repetição automática:
- Núm. máximo de tentativas: o número máximo de tentativas de repetição. Se definido como 1, não haverá nenhuma repetição.
- Primeiro intervalo de repetição: o tempo de espera antes de fazer a primeira tentativa.
- Coeficiente de retirada: o coeficiente usado para determinar a taxa de aumento de retirada. O valor padrão é 1.
- Intervalo máx. de repetição: o tempo máximo de espera entre tentativas de repetição.
- Tempo limite de repetição: o tempo máximo a ser dedicado às novas tentativas. O comportamento padrão é repetir indefinidamente.
Manipuladores de repetição personalizados
Ao usar o .NET ou o Java, você também tem a opção de implementar manipuladores de repetição no código. Isso é útil quando políticas de repetição declarativas não são expressivas o suficiente. Para linguagens que não dão suporte a manipuladores de repetição personalizados, você ainda tem a opção de implementar políticas de repetição usando loops, tratamento de exceção e temporizadores para injetar atrasos entre novas tentativas.
RetryOptions retryOptions = new RetryOptions(
firstRetryInterval: TimeSpan.FromSeconds(5),
maxNumberOfAttempts: int.MaxValue)
{
Handle = exception =>
{
// True to handle and try again, false to not handle and throw.
if (exception is TaskFailedException failure)
{
// Exceptions from TaskActivities are always this type. Inspect the
// inner Exception to get more details.
}
return false;
};
}
await ctx.CallActivityWithRetryAsync("FlakeyActivity", retryOptions, null);
TaskOptions retryOptions = TaskOptions.FromRetryHandler(retryContext =>
{
// Don't retry anything that derives from ApplicationException
if (retryContext.LastFailure.IsCausedBy<ApplicationException>())
{
return false;
}
// Quit after N attempts
return retryContext.LastAttemptNumber < 3;
});
try
{
await ctx.CallActivityAsync("FlakeyActivity", options: retryOptions);
}
catch (TaskFailedException)
{
// Case when the retry handler returns false...
}
No momento, o JavaScript não dá suporte a manipuladores de repetição personalizados. No entanto, você ainda tem a opção de implementar a lógica de repetição diretamente na função de orquestrador usando loops, tratamento de exceção e temporizadores para injetar atrasos entre novas tentativas.
No momento, o JavaScript não dá suporte a manipuladores de repetição personalizados. No entanto, você ainda tem a opção de implementar a lógica de repetição diretamente na função de orquestrador usando loops, tratamento de exceção e temporizadores para injetar atrasos entre novas tentativas.
No momento, o Python não dá suporte a manipuladores de repetição personalizados. No entanto, você ainda tem a opção de implementar a lógica de repetição diretamente na função de orquestrador usando loops, tratamento de exceção e temporizadores para injetar atrasos entre novas tentativas.
No momento, o PowerShell não dá suporte a manipuladores de repetição personalizados. No entanto, você ainda tem a opção de implementar a lógica de repetição diretamente na função de orquestrador usando loops, tratamento de exceção e temporizadores para injetar atrasos entre novas tentativas.
RetryHandler retryHandler = retryCtx -> {
// Don't retry anything that derives from RuntimeException
if (retryCtx.getLastFailure().isCausedBy(RuntimeException.class)) {
return false;
}
// Quit after N attempts
return retryCtx.getLastAttemptNumber() < 3;
};
TaskOptions options = new TaskOptions(retryHandler);
try {
ctx.callActivity("FlakeyActivity", options).await();
} catch (TaskFailedException ex) {
// Case when the retry handler returns false...
}
Tempos limite de função
Talvez você queira abandonar uma chamada de função dentro de uma função de orquestrador se ela estiver demorando muito para ser concluída. No momento, o modo adequado de fazer isso é criar um temporizador durável com “qualquer” seletor de tarefa, conforme mostrado no exemplo a seguir:
[FunctionName("TimerOrchestrator")]
public static async Task<bool> Run([OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
TimeSpan timeout = TimeSpan.FromSeconds(30);
DateTime deadline = context.CurrentUtcDateTime.Add(timeout);
using (var cts = new CancellationTokenSource())
{
Task activityTask = context.CallActivityAsync("FlakyFunction");
Task timeoutTask = context.CreateTimer(deadline, cts.Token);
Task winner = await Task.WhenAny(activityTask, timeoutTask);
if (winner == activityTask)
{
// success case
cts.Cancel();
return true;
}
else
{
// timeout case
return false;
}
}
}
Observação
O exemplo de C# anterior é para o Durable Functions 2.x. No Durable Functions 1.x, use DurableOrchestrationContext
em vez de IDurableOrchestrationContext
. Para obter mais informações sobre as diferenças entre versões, confira o artigo Versões do Durable Functions.
[Function("TimerOrchestrator")]
public static async Task<bool> Run([OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context)
{
TimeSpan timeout = TimeSpan.FromSeconds(30);
DateTime deadline = context.CurrentUtcDateTime.Add(timeout);
using (var cts = new CancellationTokenSource())
{
Task activityTask = context.CallActivityAsync("FlakyFunction");
Task timeoutTask = context.CreateTimer(deadline, cts.Token);
Task winner = await Task.WhenAny(activityTask, timeoutTask);
if (winner == activityTask)
{
// success case
cts.Cancel();
return true;
}
else
{
// timeout case
return false;
}
}
}
const df = require("durable-functions");
const moment = require("moment");
module.exports = df.orchestrator(function*(context) {
const deadline = moment.utc(context.df.currentUtcDateTime).add(30, "s");
const activityTask = context.df.callActivity("FlakyFunction");
const timeoutTask = context.df.createTimer(deadline.toDate());
const winner = yield context.df.Task.any([activityTask, timeoutTask]);
if (winner === activityTask) {
// success case
timeoutTask.cancel();
return true;
} else {
// timeout case
return false;
}
});
const df = require("durable-functions");
const { DateTime } = require("luxon");
df.app.orchestration("timerOrchestrator", function* (context) {
const deadline = DateTime.fromJSDate(context.df.currentUtcDateTime).plus({ seconds: 30 });
const activityTask = context.df.callActivity("flakyFunction");
const timeoutTask = context.df.createTimer(deadline.toJSDate());
const winner = yield context.df.Task.any([activityTask, timeoutTask]);
if (winner === activityTask) {
// success case
timeoutTask.cancel();
return true;
} else {
// timeout case
return false;
}
});
import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df
from datetime import datetime, timedelta
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
deadline = context.current_utc_datetime + timedelta(seconds = 30)
activity_task = context.call_activity('FlakyFunction')
timeout_task = context.create_timer(deadline)
winner = yield context.task_any(activity_task, timeout_task)
if winner == activity_task:
timeout_task.cancel()
return True
else:
return False
main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)
param($Context)
$expiryTime = New-TimeSpan -Seconds 30
$activityTask = Invoke-DurableActivity -FunctionName 'FlakyFunction'-NoWait
$timerTask = Start-DurableTimer -Duration $expiryTime -NoWait
$winner = Wait-DurableTask -Task @($activityTask, $timerTask) -NoWait
if ($winner -eq $activityTask) {
Stop-DurableTimerTask -Task $timerTask
return $True
}
else {
return $False
}
@FunctionName("TimerOrchestrator")
public boolean timerOrchestrator(
@DurableOrchestrationTrigger(name = "ctx") TaskOrchestrationContext ctx) {
Task<Void> activityTask = ctx.callActivity("SlowFunction");
Task<Void> timeoutTask = ctx.createTimer(Duration.ofMinutes(30));
Task<?> winner = ctx.anyOf(activityTask, timeoutTask).await();
if (winner == activityTask) {
// success case
return true;
} else {
// timeout case
return false;
}
}
Observação
Esse mecanismo não encerra a execução de funções de atividade em andamento. Em vez disso, ele simplesmente permite que a função de orquestrador ignore o resultado e prossiga. Para mais informações, confira a documentação dos Medidores de tempo.
Exceções sem tratamento
Se uma função de orquestrador falhar com uma exceção sem tratamento, os detalhes da exceção serão registrados e a instância será concluída com um status Failed
.
Próximas etapas