Per-request retry_params.min_wait_in_ms overwrites max_retry
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 78/100
Direzione di ricerca
Inizia in openfga_sdk/api_client.py e nel suo equivalente sincrono, leggendo il blocco _retry_params per richiesta e il comportamento di RetryParams descritto nell’issue. Aggiorna entrambi i percorsi in modo che l’impostazione dell’attesa per richiesta non sostituisca max_retry, quindi prova lo scenario list_objects con max_retry=0 e verifica che i limiti dei tentativi e l’impostazione dell’attesa si comportino come previsto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Bug
In openfga_sdk/api_client.py (and the sync twin), applying per-request _retry_params assigns min_wait_in_ms onto max_retry:
if _retry_params is not None:
if _retry_params.max_retry is not None:
max_retry = _retry_params.max_retry
if _retry_params.min_wait_in_ms is not None:
max_retry = _retry_params.min_wait_in_ms # should be min_wait_in_ms =
if _retry_params.max_wait_in_sec is not None:
max_wait_in_sec = _retry_params.max_wait_in_sec
Introduced in https://github.com/openfga/python-sdk/commit/fb553501c29e38ff21d04ac4afccae83f995b6d2 (feat: improved handling of retries (#188)). Still present on main and in v0.10.4 (latest PyPI as of 2026-09-26).
RetryParams.__init__ always sets min_wait_in_ms (default 100), so any per-request RetryParams overwrites max_retry with the wait-in-ms value.
Impact
await client.list_objects(body, options={"retry_params": RetryParams(max_retry=0)})
Intended: 1 attempt (range(0 + 1)).
Actual: max_retry becomes 100 → 101 attempts on 5xx (range(100 + 1)).
Same bug in openfga_sdk/sync/api_client.py.
Expected
if _retry_params.min_wait_in_ms is not None:
min_wait_in_ms = _retry_params.min_wait_in_ms
Workaround
Pass a duck-typed object with max_retry=0 and min_wait_in_ms=None so the broken assignment is skipped.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 85
- Fork
- 36
- Merge medio
- 4h 22m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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