Observação
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Falhas transitórias são erros temporários que podem ocorrer ao conectar ao SQL Server e SQL do Azure pelo driver mssql-python. Esses erros frequentemente se resolvem sozinhos:
- Interrupções momentâneas na conectividade de rede.
- Restrições de recursos do servidor.
- SQL do Azure throttling.
- Eventos de failover.
Implementar lógica de retentativa melhora a confiabilidade das aplicações, especialmente para bancos de dados hospedados na nuvem.
Não use retentativas para esconder erros de configuração ou de programação. Um banco de dados ausente, credenciais ruins ou um pool de conexão esgotado precisam de uma solução, não de outra tentativa.
Identificar erros transitórios
O mssql-python não expõe o número de erro do motor do SQL Server como um atributo em exceções. Em vez disso, o driver mapeia códigos SQLSTATE para um conjunto fixo de subclasses de exceção PEP 249 (OperationalError, ProgrammingError, e assim por diante) e para texto padronizado em inglês no driver_error atributo. Use essa combinação como base da classificação de transitórios.
Sinais transitórios confiáveis
Os seguintes valores SQLSTATE aparecem como OperationalError e indicam uma condição que vale a pena ser retentada. A coluna da direita mostra o texto exato driver_error estabelecido pelo motorista:
| SQLSTATE |
driver_error Texto |
Condition |
|---|---|---|
HYT00 |
Timeout expired |
Tempo limite no nível da instrução. |
HYT01 |
Connection timeout expired |
Tempo limite de conexão. |
08001 |
Client unable to establish connection |
Não consegui abrir uma conexão. |
08S01 |
Communication link failure |
Queda de rede, reset do servidor, falha no TCP. |
08007 |
Connection failure during transaction |
Conexão perdida no meio da transação. |
40001 |
Serialization failure |
Vítima do impasse. |
40003 |
Statement completion unknown |
Estado indeterminado da transação. |
import mssql_python
TRANSIENT_DRIVER_ERRORS = frozenset({
"Timeout expired",
"Connection timeout expired",
"Client unable to establish connection",
"Communication link failure",
"Connection failure during transaction",
"Serialization failure",
"Statement completion unknown",
})
def is_transient_error(error: BaseException) -> bool:
"""Return True if the exception represents a retryable transient failure.
Classification is based on the driver's PEP 249 exception subclass and
on the standardized `driver_error` text that mssql-python sets from
the SQLSTATE returned by the server.
"""
if isinstance(error, mssql_python.OperationalError):
return getattr(error, "driver_error", "") in TRANSIENT_DRIVER_ERRORS
return False
Limitação do SQL do Azure (melhor esforço)
Erros de limitação do SQL do Azure (40197, 40501, 40613, 49918, 49919, 49920, , e códigos relacionados) normalmente aparecem com SQLSTATE 42000, que mssql-python mapeia para ProgrammingError. O número de erro do motor não aparece como um atributo, então o único sinal é o texto da mensagem do servidor no ddbc_error atributo.
Se sua carga de trabalho é executada no SQL do Azure e você precisa tentar novamente devido à limitação de taxa, consulte ddbc_error para encontrar o número conhecido. Esse é o melhor esforço porque o formato do texto do lado do servidor não é um contrato estável:
import re
# Azure SQL throttling and reconfiguration error numbers.
AZURE_THROTTLING_ERRORS = frozenset({
40197, 40501, 40540, 40613, 40680, 49918, 49919, 49920, 10928, 10929,
})
_ERROR_NUMBER_RE = re.compile(r"\b(?:Error|Msg)\s+(\d+)\b")
def is_azure_throttling(error: BaseException) -> bool:
"""Best-effort detection of Azure SQL throttling in ProgrammingError text."""
if not isinstance(error, mssql_python.ProgrammingError):
return False
ddbc_text = getattr(error, "ddbc_error", "") or ""
return any(int(m) in AZURE_THROTTLING_ERRORS for m in _ERROR_NUMBER_RE.findall(ddbc_text))
def is_retryable(error: BaseException) -> bool:
return is_transient_error(error) or is_azure_throttling(error)
O que não repetir
Exemplos de erros que deveriam falhar rapidamente em vez de tentar novamente incluem credenciais inválidas (OperationalError com texto Invalid authorization specificationdo driver), banco de dados ausente ou inacessível, erros de sintaxe (ProgrammingError), objetos ausentes e esgotamento do pool de conexão. A função is_transient_error acima exclui todos eles por construção.
Decorador básico de retry
Retentativa simples com atraso fixo
Um decorador que tenta executar novamente a função encapsulada um número fixo de vezes com um atraso constante:
import time
import functools
import mssql_python
def retry_on_failure(max_retries: int = 3, delay: float = 1.0):
"""Decorator to retry database operations on transient failures."""
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
last_exception = None
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
return func(*args, **kwargs)
except mssql_python.Error as e:
last_exception = e
if not is_transient_error(e) or attempt == max_retries:
raise
print(f"Attempt {attempt + 1} failed: {e}. Retrying in {delay}s...")
time.sleep(delay)
raise last_exception
return wrapper
return decorator
# Usage
@retry_on_failure(max_retries=3, delay=2.0)
def get_user(cursor, user_id: int):
cursor.execute("SELECT * FROM Person.Person WHERE BusinessEntityID = %(id)s", {"id": user_id})
return cursor.fetchone()
Retirada exponencial
Aumente exponencialmente o atraso entre as tentativas, com um jitter opcional, para distribuir as tentativas simultâneas:
import time
import random
def retry_with_backoff(max_retries: int = 5,
base_delay: float = 1.0,
max_delay: float = 30.0,
jitter: bool = True):
"""Retry with exponential backoff and optional jitter."""
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
last_exception = None
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
return func(*args, **kwargs)
except mssql_python.Error as e:
last_exception = e
if not is_transient_error(e) or attempt == max_retries:
raise
# Calculate delay with exponential backoff
delay = min(base_delay * (2 ** attempt), max_delay)
if jitter:
delay = delay * (0.5 + random.random())
print(f"Attempt {attempt + 1} failed. Retrying in {delay:.2f}s...")
time.sleep(delay)
raise last_exception
return wrapper
return decorator
@retry_with_backoff(max_retries=5, base_delay=1.0, max_delay=30.0)
def execute_query(cursor, query: str, params: dict):
cursor.execute(query, params)
return cursor.fetchall()
Classe de nova tentativa de conexão
Gerenciador de conexão resiliente
Um wrapper de conexão que lida tanto com tentativas quanto com reconexão automática:
import mssql_python
import time
import logging
# This example uses is_transient_error from the "Identify transient errors"
# section earlier in this article. Include that helper in your module.
# Configure logging so the retry and reconnect messages are visible
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
class ResilientConnection:
"""Connection wrapper with automatic retry and reconnection."""
def __init__(self, connection_string: str, max_retries: int = 5,
base_delay: float = 1.0, max_delay: float = 60.0):
self.connection_string = connection_string
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
self.max_delay = max_delay
self._conn = None
self._logger = logging.getLogger(__name__)
def _connect(self) -> mssql_python.Connection:
"""Establish connection with retry logic."""
last_exception = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
try:
self._logger.debug(f"Connection attempt {attempt + 1}")
return mssql_python.connect(self.connection_string)
except mssql_python.Error as e:
last_exception = e
if not is_transient_error(e) or attempt == self.max_retries:
self._logger.error(f"Connection failed: {e}")
raise
delay = min(self.base_delay * (2 ** attempt), self.max_delay)
self._logger.warning(f"Connection attempt {attempt + 1} failed. "
f"Retrying in {delay:.1f}s...")
time.sleep(delay)
raise last_exception
@property
def connection(self) -> mssql_python.Connection:
"""Get or create connection."""
if self._conn is None:
self._conn = self._connect()
return self._conn
def execute(self, query: str, params: dict = None):
"""Execute query with automatic retry and reconnection."""
return self._execute_with_retry(
lambda c: self._do_execute(c, query, params)
)
def _do_execute(self, cursor, query: str, params: dict):
cursor.execute(query, params or {})
return cursor.fetchall()
def _execute_with_retry(self, operation):
"""Execute an operation with retry logic."""
last_exception = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
try:
cursor = self.connection.cursor()
return operation(cursor)
except mssql_python.Error as e:
last_exception = e
if not is_transient_error(e):
raise
if attempt == self.max_retries:
raise
# Try to reconnect
self._logger.warning(f"Operation failed. Reconnecting...")
self._close()
delay = min(self.base_delay * (2 ** attempt), self.max_delay)
time.sleep(delay)
raise last_exception
def _close(self):
"""Close connection."""
if self._conn:
try:
self._conn.close()
except:
pass
self._conn = None
def close(self):
"""Public close method."""
self._close()
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.close()
return False
# Usage
with ResilientConnection(connection_string) as db:
users = db.execute("SELECT * FROM Person.Person WHERE EmailPromotion = %(promo)s",
{"promo": 1})
print(f"Retrieved {len(users)} rows")
Tratamento específico do SQL do Azure
Gerencie o Azure throttling
Erros de throttling em SQL do Azure exigem atrasos maiores e mais tentativas do que erros transitórios padrão. Reutilize is_azure_throttling de Identificar erros transitórios:
def execute_with_throttle_handling(cursor, query: str, params: dict,
max_retries: int = 10,
base_delay: float = 5.0):
"""Execute with extended retry for Azure SQL throttling."""
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
cursor.execute(query, params)
return cursor.fetchall()
except mssql_python.Error as e:
if is_azure_throttling(e):
if attempt < max_retries:
# Longer delays for throttling
delay = base_delay * (2 ** min(attempt, 4)) # Cap at 80s
print(f"Throttled. Waiting {delay}s before retry...")
time.sleep(delay)
continue
raise
Failover de identificador
Reconecte e tente novamente quando o failover do SQL do Azure ou do grupo de disponibilidade interromper uma conexão:
def execute_with_failover_retry(connect, query: str, params: dict,
max_retries: int = 3,
recovery_delay: float = 10.0):
"""Reconnect and retry during Azure SQL failover scenarios."""
failover_numbers = frozenset({40613, 40197, 40540})
last_exception = None
for attempt in range(max_retries + 1):
conn = None
try:
conn = connect()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query, params)
return cursor.fetchall()
except mssql_python.Error as e:
last_exception = e
# Failover surfaces either as a transient OperationalError or as
# a ProgrammingError whose ddbc_error text contains the engine
# error number. Treat both as recoverable.
ddbc_text = getattr(e, "ddbc_error", "") or ""
is_failover = is_transient_error(e) or any(
int(m) in failover_numbers for m in _ERROR_NUMBER_RE.findall(ddbc_text)
)
if is_failover and attempt < max_retries:
print(f"Failover detected. Reconnecting in {recovery_delay}s...")
if conn is not None:
try:
conn.close()
except mssql_python.Error:
pass
time.sleep(recovery_delay)
continue
raise
raise last_exception
# Usage
connection_string = (
"Server=tcp:<server>.database.windows.net,1433;"
"Database=AdventureWorks2022;"
"Authentication=ActiveDirectoryDefault;"
"Encrypt=yes;TrustServerCertificate=no"
)
rows = execute_with_failover_retry(
lambda: mssql_python.connect(connection_string),
"SELECT TOP 10 ProductID, Name FROM Production.Product WHERE Color = %(color)s",
{"color": "Silver"}
)
Tratamento de deadlock
Tentar novamente em caso de deadlock
Deadlocks (erro 1205) são transitórios. Tente novamente após um curto intervalo aleatório para interromper o ciclo de deadlock. Retentar resolve a falha imediata, mas bloqueios recorrentes indicam um problema de design que você deve investigar no servidor. Para orientações sobre como analisar e resolver a causa raiz, veja Erros de bloqueio.
def execute_with_deadlock_retry(cursor, query: str, params: dict,
max_retries: int = 3):
"""Automatically retry deadlocked transactions.
Deadlocks (SQL Server error 1205) surface as OperationalError with
driver_error == "Serialization failure" (SQLSTATE 40001).
"""
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
cursor.execute(query, params)
return cursor.fetchall()
except mssql_python.OperationalError as e:
if getattr(e, "driver_error", "") == "Serialization failure":
if attempt < max_retries:
delay = random.uniform(0.1, 0.5) * (attempt + 1)
print(f"Deadlock detected. Retry {attempt + 1} in {delay:.2f}s")
time.sleep(delay)
continue
raise
# Usage in transaction
conn.autocommit = False
try:
cursor = conn.cursor()
rows = execute_with_deadlock_retry(
cursor,
"SELECT TOP 5 Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ListPrice > %(price)s",
{"price": 100}
)
conn.commit()
except Exception:
conn.rollback()
raise
Retentativa estruturada com configuração
Classe de política de repetição
Encapsule a configuração de novas tentativas em uma classe de dados para reutilização em diferentes operações:
from dataclasses import dataclass, field
from typing import FrozenSet
import time
import random
# This example uses TRANSIENT_DRIVER_ERRORS from the "Identify transient errors"
# section earlier in this article. Include that allowlist in your module.
@dataclass
class RetryPolicy:
"""Configuration for retry behavior."""
max_retries: int = 3
base_delay: float = 1.0
max_delay: float = 30.0
exponential_base: float = 2.0
jitter: bool = True
transient_driver_errors: FrozenSet[str] = field(default_factory=lambda: TRANSIENT_DRIVER_ERRORS)
def get_delay(self, attempt: int) -> float:
"""Calculate delay for given attempt number."""
delay = min(
self.base_delay * (self.exponential_base ** attempt),
self.max_delay,
)
if self.jitter:
delay *= (0.5 + random.random())
return delay
def should_retry(self, error: BaseException, attempt: int) -> bool:
"""Determine if operation should be retried."""
if attempt >= self.max_retries:
return False
if isinstance(error, mssql_python.OperationalError):
return getattr(error, "driver_error", "") in self.transient_driver_errors
return False
def execute_with_policy(cursor, query: str, params: dict,
policy: RetryPolicy = None):
"""Execute query with configurable retry policy."""
policy = policy or RetryPolicy()
last_exception = None
for attempt in range(policy.max_retries + 1):
try:
cursor.execute(query, params)
return cursor.fetchall()
except mssql_python.Error as e:
last_exception = e
if not policy.should_retry(e, attempt):
raise
delay = policy.get_delay(attempt)
time.sleep(delay)
raise last_exception
# Usage with custom policy
aggressive_retry = RetryPolicy(max_retries=10, base_delay=0.5, max_delay=60.0)
conservative_retry = RetryPolicy(max_retries=2, base_delay=5.0, max_delay=10.0)
results = execute_with_policy(cursor, query, params, aggressive_retry)
Padrão de disjuntor
Evite falhas em cascata rastreando erros consecutivos e bloqueando temporariamente chamadas quando um limite é atingido:
import time
from enum import Enum
from threading import Lock
class CircuitState(Enum):
CLOSED = "closed" # Normal operation
OPEN = "open" # Failing, reject all calls
HALF_OPEN = "half_open" # Testing if service recovered
class CircuitBreaker:
"""Circuit breaker to prevent cascading failures."""
def __init__(self, failure_threshold: int = 5,
recovery_timeout: float = 30.0):
self.failure_threshold = failure_threshold
self.recovery_timeout = recovery_timeout
self.state = CircuitState.CLOSED
self.failure_count = 0
self.last_failure_time = None
self._lock = Lock()
def can_execute(self) -> bool:
"""Check if circuit allows execution."""
with self._lock:
if self.state == CircuitState.CLOSED:
return True
if self.state == CircuitState.OPEN:
# Check if recovery timeout has passed
if time.time() - self.last_failure_time > self.recovery_timeout:
self.state = CircuitState.HALF_OPEN
return True
return False
# HALF_OPEN: allow one test request
return True
def record_success(self):
"""Record successful operation."""
with self._lock:
self.failure_count = 0
self.state = CircuitState.CLOSED
def record_failure(self):
"""Record failed operation."""
with self._lock:
self.failure_count += 1
self.last_failure_time = time.time()
if self.failure_count >= self.failure_threshold:
self.state = CircuitState.OPEN
# Usage
circuit = CircuitBreaker(failure_threshold=5, recovery_timeout=30.0)
def execute_with_circuit_breaker(cursor, query: str, params: dict):
if not circuit.can_execute():
raise Exception("Circuit breaker is open")
try:
cursor.execute(query, params)
result = cursor.fetchall()
circuit.record_success()
return result
except mssql_python.Error as e:
if is_transient_error(e):
circuit.record_failure()
raise
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Não tente novamente os erros de configuração
Nem todo erro é transitório. Tentar novamente após um erro de configuração ou de programação desperdiça tempo e pode mascarar o problema real. Tente novamente apenas em caso de erros que possam ser resolvidos por conta própria. Como o mssql-python não expõe o número de erro do mecanismo como um atributo, classifique pela subclasse da exceção e pelo texto driver_error.
Nunca tente novamente esses (corrija o código ou a configuração):
| Condition | Tipo de exceção |
driver_error Texto |
Corrigir |
|---|---|---|---|
| Nome inválido do objeto (engine 208) | ProgrammingError |
Base table or view not found |
A tabela não existe. Corrija a consulta ou crie a tabela. |
| Nome da coluna inválido (engine 207) | ProgrammingError |
Column not found |
A coluna não existe. Confira o esquema. |
| Sintaxe incorreta (engine 102) | ProgrammingError |
Syntax error or access violation |
Corrija a dúvida. |
| Falha no login (mecanismo 18456) | OperationalError |
Invalid authorization specification |
Credenciais erradas. Corrija a string de conexão. |
| Não é possível abrir banco de dados (engine 4060) | OperationalError |
Server rejected the connection |
O banco de dados não existe ou não é acessível para o login. Corrija o destino ou as permissões. |
| Esgotamento do pool de conexões | OperationalError |
(varia) | Aumente a capacidade do pool, libere conexões rapidamente ou reduza a concorrência. |
ConnectionStringParseError |
Autônomo | n/a | Erro de digitação na palavra-chave da cadeia de conexão. Corrija a cadeia de caracteres. |
| Recurso não suportado | NotSupportedError |
Optional feature not implemented |
Use uma abordagem alternativa. |
Sempre tente novamente esses (eles se resolvem sozinhos):
| Condition | Tipo de exceção |
driver_error Texto |
|---|---|---|
| Tempo limite da instrução | OperationalError |
Timeout expired |
| Tempo limite de conexão | OperationalError |
Connection timeout expired |
| Não consegui abrir a conexão | OperationalError |
Client unable to establish connection |
| Queda de rede | OperationalError |
Communication link failure |
| Conexão foi interrompida no meio da transação | OperationalError |
Connection failure during transaction |
| Vítima do impasse (motor 1205) | OperationalError |
Serialization failure |
| Estado indeterminado da transação | OperationalError |
Statement completion unknown |
| SQL do Azure throttling (40197, 40501, 40613, 49918–49920) | ProgrammingError |
Syntax error or access violation (o número do motor aparece apenas em ddbc_error; use is_azure_throttling) |