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;
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:
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
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。
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 |
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
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