Retry: sleep_for_retry uses max(wait, delay_max) — inflates small Retry-After to delay_max (60s floor)
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 2/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-3 Stunden
- Anfängerfreundlichkeit
- 76/100
Rechercherichtung
Lies src/databricks/sql/auth/retry.py, beginnend mit DatabricksRetryPolicy.sleep_for_retry und der benachbarten Begrenzung von get_backoff_time. Stelle den kleinen Retry-After-Fall nach und prüfe tests/test_error_recovery.py, insbesondere das progressive Retry-After-Szenario. Erledigt ist die Aufgabe, wenn Retry-After-Werte begrenzt werden, statt auf delay_max angehoben zu werden, und die betroffenen Retry-Pfade nicht mehr auf die 60-Sekunden-Untergrenze warten.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Summary
DatabricksRetryPolicy.sleep_for_retry applies delay_max as a floor instead of a ceiling, so a small server Retry-After (e.g. 2) is inflated to the full delay_max (default 60s) on every retry. This makes retryable errors that advertise a short Retry-After sleep far longer than the server requested.
Location
src/databricks/sql/auth/retry.py, in sleep_for_retry:
retry_after = self.get_retry_after(response)
if retry_after:
proposed_wait = retry_after
else:
proposed_wait = self.get_backoff_time()
proposed_wait = max(proposed_wait, self.delay_max) # <-- BUG: floor, not ceiling
...
time.sleep(proposed_wait)
max(proposed_wait, self.delay_max) guarantees the sleep is at least delay_max. With the default _retry_delay_max = 60, a server response of Retry-After: 2 results in max(2, 60) = 60s.
Why it's a bug
The sibling method get_backoff_time in the same file does the opposite (and correct) clamp, with a docstring that states the intent:
# get_backoff_time():
# "Never returns a value larger than self.delay_max"
proposed_backoff = min(proposed_backoff, self.delay_max)
So delay_max is intended as a ceiling on the wait. sleep_for_retry inverts it. The fix is to cap (not floor) the proposed wait — min(proposed_wait, self.delay_max) — or to not clamp an explicit server Retry-After upward at all.
Impact / repro
A server that returns 503 with a small Retry-After (say 2s, then 4s, then success) is honored as 60s, then 60s — 120s total instead of the intended ~6s.
Observed in the driver-test conformance suite (ERRORRECOV-001, "HTTP 503 with progressive Retry-After"): the request-executing test blocked in retry.py sleep_for_retry -> time.sleep(60) twice and hit the 120s pytest-timeout. faulthandler stack (SEA backend):
tests/test_error_recovery.py:70 cur.execute(SIMPLE_QUERY)
-> databricks/sql/backend/sea/backend.py execute_command
-> .../sea/utils/http_client.py _make_request
-> urllib3 connectionpool.urlopen -> retries.sleep(response)
-> databricks/sql/auth/retry.py:~301 sleep_for_retry -> time.sleep(proposed_wait)
Backend-agnostic: it's in the shared DatabricksRetryPolicy, so both the SEA and Thrift HTTP paths are affected (the kernel path uses a different retry mechanism and is unaffected).
Suggested fix
proposed_wait = min(proposed_wait, self.delay_max)
(and confirm delay_max is the intended upper bound on an honored Retry-After, matching get_backoff_time).
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 236
- Forks
- 162
- Ø Merge
- 13 Std. 13 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 23
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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