Go处理数据库错误需区分错误类型:连接类、锁超时等可重试,主键冲突、事务异常等不可重试;应使用驱动提供的错误谓词函数精准判断,并实施最多3次指数退避重试。

Go 语言中处理数据库错误,关键不是“捕获所有 error”,而是识别错误类型、区分可恢复与不可恢复错误,并对网络抖动、锁冲突等常见临时性问题实施有节制的重试。直接 if err != nil { log.Fatal(err) } 在生产环境极易导致服务雪崩。
Go 的 database/sql 本身不定义具体错误码,实际错误来自底层驱动(如 github.com/lib/pq、github.com/go-sql-driver/mysql)。需按驱动文档解析错误细节:
dial tcp: i/o timeout、connection refused、server closed —— 属于临时性故障,适合重试23505,MySQL 的 1062)、外键约束失败(23503)、空值违例(23502)—— 逻辑错误,重试无意义,应修正输入或业务逻辑55P03(lock_not_available),MySQL 的 1205(deadlock)或 1206(lock_wait_timeout)—— 可重试,但需退避pq: current transaction is aborted, commands ignored until end of transaction block —— 必须回滚后新建事务,不能继续执行避免字符串匹配,优先使用驱动提供的错误检查函数:
import "github.com/lib/pq"
<p>func isUniqueViolation(err error) bool {
if pqErr, ok := err.(*pq.Error); ok {
return pqErr.Code == "23505"
}
return false
}</p><p>func isLockTimeout(err error) bool {
if pqErr, ok := err.(*pq.Error); ok {
return pqErr.Code == "55P03"
}
return false
}</p><p>func isNetworkError(err error) bool {
return strings.Contains(err.Error(), "i/o timeout") ||
strings.Contains(err.Error(), "connection refused") ||
strings.Contains(err.Error(), "broken pipe") ||
errors.Is(err, io.EOF)
}
MySQL 驱动也提供类似能力:mysql.MySQLError 结构体含 Number 字段,可直接比对错误码(如 err.Number == 1062)。
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重试不是越多越好。推荐最多 3 次,配合指数退避(如 100ms → 300ms → 900ms),并排除不可重试错误:
func withRetry(fn func() error, maxRetries int) error {
var err error
for i := 0; i <= maxRetries; i++ {
err = fn()
if err == nil {
return nil
}
if !shouldRetry(err) {
return err // 不该重试,立即返回
}
if i < maxRetries {
d := time.Duration(math.Pow(3, float64(i))) * time.Millisecond * 100
time.Sleep(d)
}
}
return err
}
<p>func shouldRetry(err error) bool {
return isNetworkError(err) || isLockTimeout(err)
}
注意:不要在事务内部盲目重试整个事务块 —— 若已执行部分语句,重试可能造成重复写入。应在事务外重试“事务函数”本身。
数据库错误不应透传给前端。建议统一转换为业务错误码和提示:
可用简单错误包装器实现:
type AppError struct {
Code int
Message string
Err error
}
<p>func (e <em>AppError) Error() string { return e.Message }
func (e </em>AppError) Unwrap() error { return e.Err }
基本上就这些。核心是分清错误性质:临时的就等一等再试,逻辑错的就别硬刚,网络断的就重连,约束炸的就改数据。不复杂但容易忽略。
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