Logique de réessai et résilience de connexion avec mssql-python

Les pannes transitoires sont des erreurs temporaires qui peuvent survenir lors de la connexion à SQL Server et Azure SQL via le pilote mssql-python. Ces erreurs se résolvent souvent d’elles-mêmes :

• Brèves interruptions de la connectivité réseau.
• Contraintes de ressources serveur.
• Limitation Azure SQL.
• Événements de basculement.

La mise en œuvre de la logique de réessayage améliore la fiabilité des applications, en particulier pour les bases de données hébergées dans le cloud.

N’utilisez pas de retentatives pour masquer des erreurs de configuration ou de codage. Une base de données manquante, de mauvaises identifiantes ou un pool de connexion épuisé nécessitent une correction, pas une nouvelle tentative.

Avec le pooling et le fournisseur par défaut msodbcsql18, le pilote applique temporairement un délai d’attente natif pour l’opération de connexion lors de la validation d’une connexion réutilisée : le délai d’attente de connexion positif, ou 15 secondes lorsque le délai d’attente de connexion est nul ou non spécifié. Ce n’est pas une date limite globale de validation ou de passage en caisse. Plusieurs opérations natives, le nettoyage et l’ouverture d’une connexion de remplacement peuvent prendre plus de temps. Si la validation échoue, le pilote tente de créer une connexion de remplacement au lieu d’attendre chaque connexion inactive restante. Cette récupération ne rejoue pas vos instructions et ne réessaie pas en cas d’épuisement du pool. Pour plus d’informations, consultez Regroupement de connexions.

Identifier les erreurs transitoires

MSSQL-Python n'expose pas le numéro d'erreur du moteur SQL Server comme un attribut sur les exceptions. À la place, le pilote associe les codes SQLSTATE à un ensemble fixe de sous-classes d’exception PEP 249 (OperationalError, ProgrammingError, etc.) et à un texte anglais standardisé dans l’attribut driver_error . Utilisez cette combinaison comme base pour la classification des transitoires.

Signaux transitoires fiables

Les valeurs SQLSTATE suivantes sont renvoyées sous la forme OperationalError et indiquent une condition qui mérite une nouvelle tentative. La colonne de droite montre le texte exact driver_error défini par le conducteur :

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

Limitation du débit Azure SQL (au mieux)

Les erreurs de limitation du débit d’Azure SQL (40197, 40501, 40613, 49918, 49919, 49920 et les codes associés) sont généralement accompagnées du code SQLSTATE 42000, que mssql-python mappe sur ProgrammingError. Le numéro d’erreur moteur n’apparaît pas en tant qu’attribut, donc le seul signal est le texte du message serveur dans l’attribut ddbc_error .

Vérifiez ddbc_error pour les numéros connus lorsqu’ils sont présents et pour le message d’erreur anglais standard 40501. Le numéro peut être absent, et le texte du message ne constitue pas un engagement stable. Des diagnostics localisés ou formatés différemment peuvent ne pas correspondre :

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")
_AZURE_40501_MESSAGE = "The service is currently busy. Retry the request after 10 seconds."


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 (
        _AZURE_40501_MESSAGE in ddbc_text
        or 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)

Ce qu’il ne faut pas retenter

Des exemples d’erreurs qui devraient échouer immédiatement au lieu d’effectuer une nouvelle tentative incluent des identifiants invalides (OperationalError avec le texte du pilote Invalid authorization specification), une base de données manquante ou des permissions insuffisantes, des erreurs de syntaxe (ProgrammingError), des objets manquants et l’épuisement du pool de connexions. La is_transient_error fonction ci-dessus exclut toutes ces catégories par construction.

Décorateur de nouvelle tentative de base

Une simple réessaie avec un délai fixe

Un décorateur qui réessaie d’exécuter la fonction encapsulée un nombre fixe de fois avec un délai constant :

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()

Backoff exponentiel

Augmentez de façon exponentielle le délai entre les tentatives avec un jitter optionnel pour étaler les tentatives simultanées :

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 tentative de connexion

Gestionnaire de connexion résilient

Un envelopper de connexion qui gère à la fois la reprise et la reconnexion automatique :

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")

Traitement spécifique à Azure SQL

Utilisez la correspondance d’exception mssql-python dans Identifier les erreurs transitoires pour classer les erreurs dans le catalogue suivant.

Les erreurs suivantes peuvent être transitoires lorsqu’elles surviennent lors de l’établissement de la connexion ou lors de l’envoi d’une requête au serveur. Réessayez après une courte temporisation limitée. Les erreurs qui persistent après quelques tentatives indiquent généralement un problème de configuration, comme un mauvais serveur, des permissions manquantes, des paramètres de chiffrement incompatibles ou un quota épuisé, que la réévaluation ne corrigera pas.

Les erreurs au niveau des instructions ne figurent pas dans cette liste, car elles se produisent une fois la connexion établie et l’échec laisse la session utilisable. Les erreurs d’instruction pouvant faire l’objet d’une nouvelle tentative les plus courantes sont 1205 (victime d’interblocage) et 1222 (délai d’expiration de la demande de verrouillage). Relancez l’intégralité de la transaction plutôt que la seule instruction qui échoue.

Le texte du message d’erreur provient de Azure SQL erreurs de connexion temporaires. Ces erreurs peuvent être réessayées sur SQL Server, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, base de données SQL dans Microsoft Fabric, ainsi que dans les pools SQL dédiés dans Azure Synapse Analytics.

Gérer la limitation du débit dans Azure

Les erreurs de limitation du débit d’Azure SQL nécessitent des délais plus longs et davantage de nouvelles tentatives que les erreurs transitoires classiques. Réutilisez is_azure_throttling à partir de Détecter les erreurs temporaires :

def execute_with_throttle_handling(cursor, query: str, params: dict,
                                   max_retries: int = 10,
                                   base_delay: float = 10.0):
    """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 16 times the base delay
                    print(f"Throttled. Waiting {delay}s before retry...")
                    time.sleep(delay)
                    continue
            raise

Gérer le basculement

Reconnectez-vous et réessayez lorsqu’un basculement d’Azure SQL ou d’un groupe de disponibilité interrompt une connexion :

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=AdventureWorks2025;"
    "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"}
)

Gestion de l'interblocage

Nouvelle tentative en cas d’interblocage

Les blocages (erreur 1205) sont transitoires. Réessayez avec un court délai aléatoire pour briser le cycle d’impasse. Réessayer règle l’échec immédiat, mais des blocages récurrents indiquent un problème de conception que vous devriez examiner côté serveur. Pour des conseils sur l’analyse et la résolution de la cause profonde, voir Erreurs de blocage.

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

Essai structuré avec configuration

Classe de stratégie de nouvelles tentatives

Encapsulez la configuration de la réévaluation dans une dataclass pour la réutilisation à travers différentes opérations :

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)

Modèle Disjoncteur

Prévenir les défaillances en cascade en suivant les erreurs consécutives et en bloquant temporairement les appels lorsqu’un seuil est atteint :

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

Ne réessayez pas les erreurs de configuration

Toutes les erreurs ne sont pas transitoires. Réessayer une erreur de configuration ou de code fait perdre du temps et peut masquer le vrai problème. Réessayez uniquement les erreurs qui pourraient se résoudre d’elles-mêmes. Comme mssql-python n’expose pas le numéro d’erreur du moteur comme un attribut, classez par sous-classe d’exception plus le driver_error texte.

Ne jamais réessayer ces éléments (corrigez plutôt le code ou la configuration) :

Réessayez toujours ces questions (elles se résolvent d’elles-mêmes) :

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