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Client thread parked forever on Threadless executor after receiving RST_STREAM

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
42/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
java
Área
backend-api-design

Línea de trabajo

Start by reading ThreadlessExecutor.waitAndDrain and tracing how a received RST_STREAM with error code 8 signals completion after an RPC deadline expires. The report provides no stable reproduction steps, so first inspect the related issue #12648 and look for existing tests covering ThreadlessExecutor and stream resets. Done when the client call completes after the deadline and a regression test covers the empty task queue case.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

What version of gRPC-Java are you using?

1.77.0

What is your environment?

OS: Linux (aarch64/ARM64 Amazon)
JDK: openjdk version 21.0.12.1

What did you expect to see?

The client should finish RPC call after deadline expired

What did you see instead?

The client stuck forever waiting in ThreadlessExecutor.waitAndDrain with tasks queue being empty.

Steps to reproduce the bug

There are no stable steps to reproduce the issue. It happens randomly under heavy load. The logs show that the client receives RST_STREAM with errorCode=8 from server side after deadline timeout expires, but the thread stays in waiting state. The issue is similar to https://github.com/grpc/grpc-java/issues/12648 but tasks queue is empty in our case.

Netty logs

Timestamp: 1792213442141 
[id: 0x33655f63, L:/10.0.26.216:35698 - R:10.0.28.102/10.0.28.102:50051] OUTBOUND HEADERS: streamId=687 
...
Timestamp: 1792213472142
[id: 0x33655f63, L:/10.0.26.216:35698 - R:10.0.28.102/10.0.28.102:50051] INBOUND RST_STREAM: streamId=687 errorCode=8
Image
Lenguaje dominante
Java
Estrellas
12.1k
Forks
4k
Merge medio
2 d 9 h
PR fusionados (30 d)
44

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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