常用的重试技术—如何优雅的重试
背景
分布式环境下,重试是高可用技术中的一个部分,大家在调用RPC接口或者发送MQ时,针对可能会出现网络抖动请求超时情况采取一下重试操作,自己简单的编写重试大多不够优雅,而重试目前已有很多技术实现和框架支持,但也是有个有缺点,本文主要对其中进行整理,以求找到比较优雅的实现方案;
重试在功能设计上需要根据应用场景进行设计,读数据的接口比较适合重试的场景,写数据的接口就需要注意接口的幂等性了,还有就是重试次数如果太多的话会导致请求量加倍,给后端造成更大的压力,设置合理的重试机制是关键;
重试技术实现
本文整理比较常见的重试技术实现:
1、Spring Retry重试框架;
2、Guava Retry重试框架;
3、Spring Cloud 重试配置;
具体使用面进行整理:
1、 Spring Retry重试框架
SpringRetry使用有两种方式:
- 注解方式
最简单的一种方式
@Retryable(value = RuntimeException.class,maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 5000L, multiplier = 2))
设置重试捕获条件,重试策略,熔断机制即可实现重试到熔断整个机制,这种标准方式查阅网文即可;
这里介绍一个自己处理熔断的情况,及不用 @Recover 来做兜底处理,继续往外抛出异常,代码大致如下:
Service中对方法进行重试:
@Override@Transactional
@Retryable(value = ZcSupplyAccessException.class,maxAttempts = 3,backoff = @Backoff(delay = 2000,multiplier = 1.5))
public OutputParamsDto doZcSupplyAccess(InputParamsDto inputDto) throws ZcSupplyAccessException {
//1. 校验
....
//2. 数据转换
....
//3、存储
try {
doSaveDB(ioBusIcsRtnDatList);
log.info("3.XXX-数据接入存储完成");
} catch (Exception e) {
log.info("3.XXX-数据接入存储失败{}", e);
throw new ZcSupplyAccessException("XXX数据接入存储失败");
}
return new OutputParamsDto(true, "XXX处理成功");
}
Controller中捕获异常进行处理,注意这里不用异常我们需要进行不同的处理,不能在***@Recover ***中进行处理,以免无法在外层拿到不同的异常;
@PostMapping("/accessInfo")
public OutputParamsDto accessInfo( @RequestBody InputParamsDto inputDto ){
log.info("接入报文为:"+JSONUtil.serialize(inputDto));
OutputParamsDto output = validIdentity(inputDto);
if(output==null || output.getSuccess()==false){
return output;
}
log.info("Pre.1.安全认证通过");
IAccessService accessService = null;
try {
....
accessService = (IAccessService) ApplicationContextBeansHolder.getBean(param.getParmVal());
//先转发(异常需处理)
output = accessService.doZcSupplyTranfer(inputDto);
//后存储(异常不处理)
accessService.doZcSupplyAccess(inputDto);
} catch (ZcSupplyTransferException e){
log.error("转发下游MQ重试3次均失败,请确认是否MQ服务不可用");
return new OutputParamsDto(false,"转发下游MQ重试3次均失败,请确认是否MQ服务不可用");
} catch (ZcSupplyAccessException e){
log.error("接入存储重试3次均失败,请确认是否数据库不可用");
} catch (Exception e) {
log.error("通过bean名调用方法和处理发生异常:"+e);
return new OutputParamsDto(false,"通过bean名调用方法和处理发生异常");
}
...
return output;
}
注意:
1、 @Recover中不能再抛出Exception,否则会报无法识别该异常的错误;
2、以注解的方式对方法进行重试,重试逻辑是同步执行的,重试的“失败”针对的是Throwable,如果你要以返回值的某个状态来判定是否需要重试,可能只能通过自己判断返回值然后显式抛出异常了。
- 方法式
注解式只是让我们使用更加便捷,但是有一定限制,比如要求抛异常才能重试,不能基于实体,Recover方法如果定义多个比较难指定具体哪个,尤其是在结构化的程序设计中,父子类中的覆盖等需要比较小心,SpringRetry提供编码方式可以提高灵活性,返回你自定义的实体进行后续处理,也更加友好。
下面代码中RecoveryCallback部分进行了异常的抛出,这里也可以返回实体对象,这样就比注解式更友好了。
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.retry.RecoveryCallback;
import org.springframework.retry.RetryCallback;
import org.springframework.retry.RetryContext;
import org.springframework.retry.backoff.ExponentialBackOffPolicy;
import org.springframework.retry.backoff.FixedBackOffPolicy;
import org.springframework.retry.policy.CircuitBreakerRetryPolicy;
import org.springframework.retry.policy.SimpleRetryPolicy;
import org.springframework.retry.support.RetryTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.LocalTime;
import java.util.Collections;
import java.util.Map;
/**
* <p>
* 系统 <br>
* <br>
* Created by on 2019/9/1016:12 <br>
* Revised by [修改人] on [修改日期] for [修改说明]<br>
* </p>
*/
@Slf4j
@Component
@RefreshScope
public class ZcSupplySynRemoteRetryHandler {
@Autowired
RestTemplateFactory restTemplateFactory;
final RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
//简单重试策略
final SimpleRetryPolicy retryPolicy = new SimpleRetryPolicy(3, Collections.<Class<? extends Throwable>, Boolean>
singletonMap(ZcSupplySynRemoteException.class, true));
@Value("${retry.initialInterval}")
private String initialInterval;
@Value("${retry.multiplier}")
private String multiplier;
/**
* 重试处理
*
* @param reqMap
* @return
* @throws ZcSupplySynRemoteException
*/
public Map<String, Object> doSyncWithRetry(Map<String, Object> reqMap, String url) throws ZcSupplySynRemoteException {
//熔断重试策略
CircuitBreakerRetryPolicy cbRetryPolicy = new CircuitBreakerRetryPolicy(new SimpleRetryPolicy(3));
cbRetryPolicy.setOpenTimeout(3000);
cbRetryPolicy.setResetTimeout(10000);
//固定值退避策略
FixedBackOffPolicy fixedBackOffPolicy = new FixedBackOffPolicy();
fixedBackOffPolicy.setBackOffPeriod(100);
//指数退避策略
ExponentialBackOffPolicy exponentialBackOffPolicy = new ExponentialBackOffPolicy();
exponentialBackOffPolicy.setInitialInterval(Long.parseLong(initialInterval));
exponentialBackOffPolicy.setMultiplier(Double.parseDouble(multiplier));
//设置策略
retryTemplate.setRetryPolicy(retryPolicy);
retryTemplate.setBackOffPolicy(exponentialBackOffPolicy);
//重试回调
RetryCallback<Map<String, Object>, ZcSupplySynRemoteException> retryCallback = new RetryCallback<Map<String, Object>, ZcSupplySynRemoteException>() {
/**
* Execute an operation with retry semantics. Operations should generally be
* idempotent, but implementations may choose to implement compensation
* semantics when an operation is retried.
*
* @param context the current retry context.
* @return the result of the successful operation.
* @throws ZcSupplySynRemoteException of type E if processing fails
*/
@Override
public Map<String, Object> doWithRetry(RetryContext context) throws ZcSupplySynRemoteException {
try {
log.info(String.valueOf(LocalTime.now()));
Map<String, Object> rtnMap = (Map<String, Object>) restTemplateFactory.callRestService(url,
JSONObject.toJSONString(reqMap, SerializerFeature.WriteMapNullValue));
context.setAttribute("rtnMap",rtnMap);
return rtnMap;
}catch (Exception e){
throw new ZcSupplySynRemoteException("调用资采同步接口发生错误,准备重试");
}
}
};
//兜底回调
RecoveryCallback<Map<String, Object>> recoveryCallback = new RecoveryCallback<Map<String, Object>>() {
/**
* @param context the current retry context
* @return an Object that can be used to replace the callback result that failed
* @throws ZcSupplySynRemoteException when something goes wrong
*/
public Map<String, Object> recover(RetryContext context) throws ZcSupplySynRemoteException{
Map<String, Object> rtnMap = (Map<String, Object>)context.getAttribute("rtnMap");
log.info("xxx重试3次均错误,请确认是否对方服务可用,调用结果{}", JSONObject.toJSONString(rtnMap, SerializerFeature.WriteMapNullValue));
//注意:这里可以抛出异常,注解方式不可以,需要外层处理的需要使用这种方式
throw new ZcSupplySynRemoteException("xxx重试3次均错误,请确认是否对方服务可用。");
}
};
return retryTemplate.execute(retryCallback, recoveryCallback);
}
}
核心类
RetryCallback: 封装你需要重试的业务逻辑;
RecoverCallback:封装在多次重试都失败后你需要执行的业务逻辑;
RetryContext: 重试语境下的上下文,可用于在多次Retry或者Retry 和Recover之间传递参数或状态;
RetryOperations : 定义了“重试”的基本框架(模板),要求传入RetryCallback,可选传入RecoveryCallback;
RetryListener:典型的“监听者”,在重试的不同阶段通知“监听者”;
RetryPolicy : 重试的策略或条件,可以简单的进行多次重试,可以是指定超时时间进行重试;
BackOffPolicy: 重试的回退策略,在业务逻辑执行发生异常时。如果需要重试,我们可能需要等一段时间(可能服务器过于繁忙,如果一直不间隔重试可能拖垮服务器),当然这段时间可以是 0,也可以是固定的,可以是随机的(参见tcp的拥塞控制算法中的回退策略)。回退策略在上文中体现为wait();
RetryTemplate: RetryOperations的具体实现,组合了RetryListener[],BackOffPolicy,RetryPolicy。
重试策略
NeverRetryPolicy:只允许调用RetryCallback一次,不允许重试
AlwaysRetryPolicy:允许无限重试,直到成功,此方式逻辑不当会导致死循环
SimpleRetryPolicy:固定次数重试策略,默认重试最大次数为3次,RetryTemplate默认使用的策略
TimeoutRetryPolicy:超时时间重试策略,默认超时时间为1秒,在指定的超时时间内允许重试
ExceptionClassifierRetryPolicy:设置不同异常的重试策略,类似组合重试策略,区别在于这里只区分不同异常的重试
CircuitBreakerRetryPolicy:有熔断功能的重试策略,需设置3个参数openTimeout、resetTimeout和delegate
CompositeRetryPolicy:组合重试策略,有两种组合方式,乐观组合重试策略是指只要有一个策略允许重试即可以,
悲观组合重试策略是指只要有一个策略不允许重试即可以,但不管哪种组合方式,组合中的每一个策略都会执行
重试回退策略
重试回退策略,指的是每次重试是立即重试还是等待一段时间后重试。
默认情况下是立即重试,如果需要配置等待一段时间后重试则需要指定回退策略BackoffRetryPolicy。
NoBackOffPolicy:无退避算法策略,每次重试时立即重试
FixedBackOffPolicy:固定时间的退避策略,需设置参数sleeper和backOffPeriod,sleeper指定等待策略,默认是Thread.sleep,即线程休眠,backOffPeriod指定休眠时间,默认1秒
UniformRandomBackOffPolicy:随机时间退避策略,需设置sleeper、minBackOffPeriod和maxBackOffPeriod,该策略在[minBackOffPeriod,maxBackOffPeriod之间取一个随机休眠时间,minBackOffPeriod默认500毫秒,maxBackOffPeriod默认1500毫秒
ExponentialBackOffPolicy:指数退避策略,需设置参数sleeper、initialInterval、maxInterval和multiplier,initialInterval指定初始休眠时间,默认100毫秒,maxInterval指定最大休眠时间,默认30秒,multiplier指定乘数,即下一次休眠时间为当前休眠时间*multiplier
ExponentialRandomBackOffPolicy:随机指数退避策略,引入随机乘数可以实现随机乘数回退
2、Guava retry重试框架
guava retryer工具与spring-retry类似,都是通过定义重试者角色来包装正常逻辑重试,但是Guava retryer有更优的策略定义,在支持重试次数和重试频度控制基础上,能够兼容支持多个异常或者自定义实体对象的重试源定义,让重试功能有更多的灵活性。
3、Spring Cloud 重试配置
Spring Cloud Netflix 提供了各种HTTP请求的方式。
你可以使用负载均衡的RestTemplate, Ribbon, 或者 Feign。
无论你选择如何创建HTTP 请求,都存在请求失败的可能性。
当一个请求失败时,你可能想它自动地去重试。
当使用Sping Cloud Netflix这么做,你需要在应用的classpath引入Spring Retry。
当存在Spring Retry,负载均衡的RestTemplates, Feign, 和 Zuul,会自动地重试失败的请求
RestTemplate+Ribbon全局设置:
spring:
cloud:
loadbalancer:
retry:
enabled: true
ribbon:
ReadTimeout: 6000
ConnectTimeout: 6000
MaxAutoRetries: 1
MaxAutoRetriesNextServer: 2
OkToRetryOnAllOperations: true
指定服务service1配置
service1:
ribbon:
MaxAutoRetries: 1
MaxAutoRetriesNextServer: 2
ConnectTimeout: 5000
ReadTimeout: 2000
OkToRetryOnAllOperations: true
配置 | 说明 |
---|---|
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds | 断路器的超时时间需要大于ribbon的超时时间,不然不会触发重试。 |
hello-service.ribbon.ConnectTimeout | 请求连接的超时时间 |
hello-service.ribbon.ReadTimeout | 请求处理的超时时间 |
hello-service.ribbon.OkToRetryOnAllOperations | 是否对所有操作请求都进行重试 |
hello-service.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer | 重试负载均衡其他的实例最大重试次数,不包括首次server |
hello-service.ribbon.MaxAutoRetries | 同一台实例最大重试次数,不包括首次调用 |
feign重试完整配置yml
eureka:
client:
serviceUrl:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
server:
port: 7001
spring:
application:
name: feign-service
feign:
hystrix:
enabled: true
client1:
ribbon:
#配置首台服务器重试1次
MaxAutoRetries: 1
#配置其他服务器重试两次
MaxAutoRetriesNextServer: 2
#链接超时时间
ConnectTimeout: 500
#请求处理时间
ReadTimeout: 2000
#每个操作都开启重试机制
OkToRetryOnAllOperations: true
#配置断路器超时时间,默认是1000(1秒)
hystrix:
command:
default:
execution:
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 2001
参考
1、https://www.jianshu.com/p/96a5003c470c
2、https://www.imooc.com/article/259204
3、https://blog.csdn.net/kisscatforever/article/details/80048395
4、https://houbb.github.io/2018/08/07/guava-retry