业务场景
应用中需要实现一个功能： 需要将数据上传到远程存储服务，同时在返回处理成功情况下做其他操作。这个功能不复杂，分为两个步骤：第一步调用远程的Rest服务逻辑包装给处理方法返回处理结果；第二步拿到第一步结果或者捕捉异常，如果出现错误或异常实现重试上传逻辑，否则继续逻辑操作。解决方案演化
这个问题的技术点在于能够触发重试，以及重试情况下逻辑有效执行。解决方案一：try-catch-redo简单重试模式
包装正常上传逻辑基础上，通过判断返回结果或监听异常决策是否重试，同时为了解决立即重试的无效执行(假设异常是有外部执行不稳定导致的)，休眠一定延迟时间重新执行功能逻辑。public void commonRetry(Map<String, Object> dataMap) throws InterruptedException {
Map<String, Object> paramMap = Maps.newHashMap();
paramMap.put("tableName", "creativeTable");
paramMap.put("ds", "20160220");
paramMap.put("dataMap", dataMap);
boolean result = false;
try {
result = uploadToOdps(paramMap);
if (!result) {
Thread.sleep(1000);
uploadToOdps(paramMap); //一次重试
}
} catch (Exception e) {
Thread.sleep(1000);
uploadToOdps(paramMap);//一次重试
}
}
解决方案二：try-catch-redo-retry strategy策略重试模式
上述方案还是有可能重试无效，解决这个问题尝试增加重试次数retrycount以及重试间隔周期interval，达到增加重试有效的可能性。public void commonRetry(Map<String, Object> dataMap) throws InterruptedException {
Map<String, Object> paramMap = Maps.newHashMap();
paramMap.put("tableName", "creativeTable");
paramMap.put("ds", "20160220");
paramMap.put("dataMap", dataMap);
boolean result = false;
try {
result = uploadToOdps(paramMap);
if (!result) {
reuploadToOdps(paramMap,1000L,10);//延迟多次重试
}
} catch (Exception e) {
reuploadToOdps(paramMap,1000L,10);//延迟多次重试
}
}
优雅重试方案尝试
那有没有可以参考的方案实现正常逻辑和重试逻辑解耦，同时能够让重试逻辑有一个标准化的解决思路？答案是有：那就是基于代理设计模式的重试工具，我们尝试使用相应工具来重构上述场景。尝试方案一：应用命令设计模式解耦正常和重试逻辑
命令设计模式具体定义不展开阐述，主要该方案看中命令模式能够通过执行对象完成接口操作逻辑，同时内部封装处理重试逻辑，不暴露实现细节，对于调用者来看就是执行了正常逻辑，达到解耦的目标，具体看下功能实现。（类图结构）
IRetry约定了上传和重试接口，其实现类OdpsRetry封装ODPS上传逻辑，同时封装重试机制和重试策略。与此同时使用recover方法在结束执行做恢复操作。
而我们的调用者LogicClient无需关注重试，通过重试者Retryer实现约定接口功能，同时 Retryer需要对重试逻辑做出响应和处理， Retryer具体重试处理又交给真正的IRtry接口的实现类OdpsRetry完成。通过采用命令模式，优雅实现正常逻辑和重试逻辑分离，同时通过构建重试者角色，实现正常逻辑和重试逻辑的分离，让重试有更好的扩展性。
尝试方案二：spring-retry 规范正常和重试逻辑
spring-retry是一个开源工具包，目前可用的版本为1.1.2.RELEASE，该工具把重试操作模板定制化，可以设置重试策略和回退策略。同时重试执行实例保证线程安全，具体场景操作实例如下：public void upload(final Map<String, Object> map) throws Exception {
// 构建重试模板实例
RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
// 设置重试策略，主要设置重试次数
SimpleRetryPolicy policy = new SimpleRetryPolicy(3, Collections.<Class<? extends Throwable>, Boolean> singletonMap(Exception.class, true));
// 设置重试回退操作策略，主要设置重试间隔时间
FixedBackOffPolicy fixedBackOffPolicy = new FixedBackOffPolicy();
fixedBackOffPolicy.setBackOffPeriod(100);
retryTemplate.setRetryPolicy(policy);
retryTemplate.setBackOffPolicy(fixedBackOffPolicy);
// 通过RetryCallback 重试回调实例包装正常逻辑逻辑，第一次执行和重试执行执行的都是这段逻辑
final RetryCallback<Object, Exception> retryCallback = new RetryCallback<Object, Exception>() {
//RetryContext 重试操作上下文约定，统一spring-try包装
public Object doWithRetry(RetryContext context) throws Exception {
System.out.println("do some thing");
Exception e = uploadToOdps(map);
System.out.println(context.getRetryCount());
throw e;//这个点特别注意，重试的根源通过Exception返回
}
};
// 通过RecoveryCallback 重试流程正常结束或者达到重试上限后的退出恢复操作实例
final RecoveryCallback<Object> recoveryCallback = new RecoveryCallback<Object>() {
public Object recover(RetryContext context) throws Exception {
System.out.println("do recory operation");
return null;
}
};
try {
// 由retryTemplate 执行execute方法开始逻辑执行
retryTemplate.execute(retryCallback, recoveryCallback);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
Spring 对于Retry的抽象
“抽象”是每个程序员必备的素质。对于资质平平的我来说，没有比模仿与理解优秀源码更好地进步途径了吧。为此，我将其核心逻辑重写了一遍...下面就看看Spring Retry对于“重试”的抽象。“重试”逻辑
while(someCondition()) {
try{
doSth();
break;
} catch(Throwable th) {
modifyCondition();
wait();
}
}
if(stillFail) {
doSthWhenStillFail();
}
Spring retry相关接口.jpg
- RetryCallback: 封装你需要重试的业务逻辑（上文中的doSth）
- RecoverCallback：封装在多次重试都失败后你需要执行的业务逻辑(上文中的doSthWhenStillFail)
- 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（在多次doSth或者doSth与doSthWhenStillFail之间传递参数）
- 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”（例如doSth，wait等阶段时通知）
- 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（上文中的someCondition）
- 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。
尝试方案三：guava-retryer 分离正常和重试逻辑
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。Guava Retryer也是线程安全的，入口调用逻辑采用的是Java.util.concurrent.Callable的call方法，示例代码如下：public void uploadOdps(final Map<String, Object> map) {
// RetryerBuilder 构建重试实例 retryer,可以设置重试源且可以支持多个重试源，可以配置重试次数或重试超时时间，以及可以配置等待时间间隔
Retryer<Boolean> retryer = RetryerBuilder.<Boolean> newBuilder()
.retryIfException().//设置异常重试源
retryIfResult(new Predicate<Boolean>() {//设置自定义段元重试源，
@Override
public boolean apply(Boolean state) {//特别注意：这个apply返回true说明需要重试，与操作逻辑的语义要区分
return true;
}
})
.withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterAttempt(5))//设置重试5次，同样可以设置重试超时时间
.withWaitStrategy(WaitStrategies.fixedWait(100L, TimeUnit.MILLISECONDS)).build();//设置每次重试间隔
try {
//重试入口采用call方法，用的是java.util.concurrent.Callable<V>的call方法,所以执行是线程安全的
boolean result = retryer.call(new Callable<Boolean>() {
@Override
public Boolean call() throws Exception {
try {
//特别注意：返回false说明无需重试，返回true说明需要继续重试
return uploadToOdps(map);
} catch (Exception e) {
throw new Exception(e);
}
}
});
} catch (ExecutionException e) {
} catch (RetryException ex) {
}
}
优雅重试共性和原理
- 正常和重试优雅解耦，重试断言条件实例或逻辑异常实例是两者沟通的媒介。
- 约定重试间隔，差异性重试策略，设置重试超时时间，进一步保证重试有效性以及重试流程稳定性。
- 都使用了命令设计模式，通过委托重试对象完成相应的逻辑操作，同时内部封装实现重试逻辑。
- Spring-tryer和guava-tryer工具都是线程安全的重试，能够支持并发业务场景的重试逻辑正确性。
优雅重试适用场景
- 功能逻辑中存在不稳定依赖场景，需要使用重试获取预期结果或者尝试重新执行逻辑不立即结束。比如远程接口访问，数据加载访问，数据上传校验等等。
- 对于异常场景存在需要重试场景，同时希望把正常逻辑和重试逻辑解耦。
- 对于需要基于数据媒介交互，希望通过重试轮询检测执行逻辑场景也可以考虑重试方案。
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