系统中的错误一般可以归类为两种,一种是业务定义的错误,一种就是未知的错误,在业务正式上线的时候,业务定义的错误的属于正常业务逻辑,不需要打印出来,但是未知的错误,我们就需要打印出来,我们不仅要知道是什么错误,还要知道错误的调用堆栈,所以这里我对GRPC的错误进行了一些封装,使之包含调用堆栈。
func WrapError(err error) error {
if err == nil {
return nil
}
s := &spb.Status{
Code: int32(codes.Unknown),
Message: err.Error(),
Details: []*any.Any{
{
TypeUrl: TypeUrlStack,
Value: util.Str2bytes(stack()),
},
},
}
return status.FromProto(s).Err()
}
// Stack 获取堆栈信息
func stack() string {
var pc = make([]uintptr, 20)
n := runtime.Callers(3, pc)
var build strings.Builder
for i := 0; i < n; i++ {
f := runtime.FuncForPC(pc[i] - 1)
file, line := f.FileLine(pc[i] - 1)
n := strings.Index(file, name)
if n != -1 {
s := fmt.Sprintf(" %s:%d \n", file[n:], line)
build.WriteString(s)
}
}
return build.String()
}
这样,不仅可以拿到错误的堆栈,错误的堆栈也可以跨RPC传输,但是,但是这样你只能拿到当前服务的堆栈,却不能拿到调用方的堆栈,就比如说,A服务调用B服务,当B服务发生错误时,在A服务通过日志打印错误的时候,我们只打印了B服务的调用堆栈,怎样可以把A服务的堆栈打印出来。我们在A服务调用的地方也获取一次堆栈。
func WrapRPCError(err error) error {
if err == nil {
return nil
}
e, _ := status.FromError(err)
s := &spb.Status{
Code: int32(e.Code()),
Message: e.Message(),
Details: []*any.Any{
{
TypeUrl: TypeUrlStack,
Value: util.Str2bytes(GetErrorStack(e) + " --grpc-- \n" + stack()),
},
},
}
return status.FromProto(s).Err()
}
func interceptor(ctx context.Context, method string, req, reply interface{}, cc *grpc.ClientConn, invoker grpc.UnaryInvoker, opts ...grpc.CallOption) error {
err := invoker(ctx, method, req, reply, cc, opts...)
return gerrors.WrapRPCError(err)
}
var LogicIntClient pb.LogicIntClient
func InitLogicIntClient(addr string) {
conn, err := grpc.DialContext(context.TODO(), addr, grpc.WithInsecure(), grpc.WithUnaryInterceptor(interceptor))
if err != nil {
logger.Sugar.Error(err)
panic(err)
}
LogicIntClient = pb.NewLogicIntClient(conn)
}
像这样,就可以获取完整一次调用堆栈。错误打印也没有必要在函数返回错误的时候,每次都去打印。因为错误已经包含了堆栈信息
// 错误的方式
if err != nil {
logger.Sugar.Error(err)
return err
}
// 正确的方式
if err != nil {
return err
}
然后,我们在上层统一打印就可以
func startServer {
extListen, err := net.Listen("tcp", conf.LogicConf.ClientRPCExtListenAddr)
if err != nil {
panic(err)
}
extServer := grpc.NewServer(grpc.UnaryInterceptor(LogicClientExtInterceptor))
pb.RegisterLogicClientExtServer(extServer, &LogicClientExtServer{})
err = extServer.Serve(extListen)
if err != nil {
panic(err)
}
}
func LogicClientExtInterceptor(ctx context.Context, req interface{}, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) (resp interface{}, err error) {
defer func() {
logPanic("logic_client_ext_interceptor", ctx, req, info, &err)
}()
resp, err = handler(ctx, req)
logger.Logger.Debug("logic_client_ext_interceptor", zap.Any("info", info), zap.Any("ctx", ctx), zap.Any("req", req),
zap.Any("resp", resp), zap.Error(err))
s, _ := status.FromError(err)
if s.Code() != 0 && s.Code() < 1000 {
md, _ := metadata.FromIncomingContext(ctx)
logger.Logger.Error("logic_client_ext_interceptor", zap.String("method", info.FullMethod), zap.Any("md", md), zap.Any("req", req),
zap.Any("resp", resp), zap.Error(err), zap.String("stack", gerrors.GetErrorStack(s)))
}
return
}
这样做的前提就是,在业务代码中透传context,golang不像其他语言,可以在线程本地保存变量,像Java的ThreadLocal,所以只能通过函数参数的形式进行传递,gim中,service层函数的第一个参数都是context,但是dao层和cache层就不需要了,不然,显得代码臃肿。