SpringRetry重试操作

假设A,B两个系统，当A->B的调用失败时，我们可以采取何种策略？以下是常见的策略：

failfast，即快速失败像上层抛出远程调用异常
failover，即A->B失败，选择集群其他机器A->Bn(1…N)
failsafe，失败吞异常
failback, 过一会再重试，比如网络抖动，等一小会在重试。

其中failback则是本文所要讨论的核心内容。有些rpc框架提供failback策略，比如dubbo，但dubbo的failback仅仅只是设置重试次数，功能单一。更多的RPC框架则懒得管这事儿，他们将failback策略实现交给用户自己去做，你爱怎么做就怎么做。

那么思考一下，如果我们要自己做failback，比如如下场景：XXXFacade调用失败后，我们等20毫秒在重试，一共重试5次，如果依旧失败则打一条日志出来。一般人的实现，会做一个for(int n; n < 5;)循环，并且catch XXXFacade异常后sleep(5s)，最后判断n的次数。这个办法确实能实现该功能，但是重复早轮子，并且功能扩展性也不高。

本文教大家使用spring-retry框架实现可定制化的调用重试策略。

Spring Retry 框架广泛使用于Spring Batch,Spring Integration,Spring for Apache Hadoop等spring项目，由于spring-try源代码简单明确，本文不会讲其实现，只讲解其大体执行流和相应的框架抽象。其整体思路大致如下图所示：
在这里插入图片描述

spring

RetryTemplate，重试模板，是进入spring-retry框架的整体流程入口
RetryCallback，重试回调，用户包装业务流，第一次执行和产生重试执行都会调用这个callback代码
RetryPolicy，重试策略，不同策略有不同的重试方式
BackOffPolicy，两次重试之间的回避策略，一般采用超时时间机制
RecoveryCallback，当所有重试都失败后，回调该接口，提供给业务重试回复机制
RetryContext，每次重试都会将其作为参数传入RetryCallback中使用
RetryListener，监听重试行为，主要用于监控。

当RetryCallback的调用产生异常的时候，框架首先会通过我们设置的RetryPolicy判断本次异常是否需要重试，如果需要重试，则调用BackOffPolicy，回退一定时间后，在重新调用RetryCallback。如果所有重试都失败了，则退出重试，调用RecoveryCallback退出框架。

使用示例如下：

public static void main(String[] args) throws Throwable {
       // 新建一个模板，可用作为我一个spring bean注入进来
       RetryTemplate template = new RetryTemplate();
       RetryCallback<String, Throwable> retryCallback = context -> remoteInvoke();
       RecoveryCallback<String> recoveryCallback = context -> {System.out.println("recovery"); return "recovery";};
       // 设置回避策略
       template.setBackOffPolicy(new FixedBackOffPolicy());
       // 设置策略
       template.setRetryPolicy(new SimpleRetryPolicy(5));
       // 设置listener
       template.setListeners(new RetryListener[]{new StatisticsListener(new DefaultStatisticsRepository())});
       // 执行模板
       template.execute(retryCallback, recoveryCallback);
   }

重试策略

支持的重试策略如下：

NeverRetryPolicy：只调用RetryCallback一次，不重试；
AlwaysRetryPolicy：无限重试，最好不要用
SimpleRetryPolicy：重试n次，默认3，也是模板默认的策略。很常用
TimeoutRetryPolicy：在n毫秒内不断进行重试，超过这个时间后停止重试
CircuitBreakerRetryPolicy：熔断功能的重试，关于熔断，请参考：使用hystrix保护你的应用
ExceptionClassifierRetryPolicy: 可以根据不同的异常，执行不同的重试策略，很常用
CompositeRetryPolicy：将不同的策略组合起来，有悲观组合和乐观组合。悲观默认重试，有不重试的策略则不重试。乐观默认不重试，有需要重试的策略则重试。
下面简单思考一下以上策略的实现方式。

NeverRetryPolicy：判断是否重试的时候，直接返回false
AlwaysRetryPolicy：判断是否重试的时候，直接返回true
SimpleRetryPolicy：通过一个计数n，每次重试自增
TimeoutRetryPolicy：保存第一次重试时间，每次进行重试判断当前毫秒时间-第一次重试时间 > 设置的时间间隔
CircuitBreakerRetryPolicy：与4类似
ExceptionClassifierRetryPolicy：采用一个Map实现，每次异常的时候，拿到对应重试策略，在重试即可
CompositeRetryPolicy：使用数据依次保存策略，执行的时候，顺序执行即可

回避策略

支持的回避策略如下：

NoBackOffPolicy：不回避
FixedBackOffPolicy：n毫秒退避后再进行重试
UniformRandomBackOffPolicy：随机选择一个[n,m]（如20ms，40ms)回避时间回避后，然后在重试
ExponentialBackOffPolicy：指数退避策略，休眠时间指数递增
ExponentialRandomBackOffPolicy：随机指数退避，指数中乘积会混入随机值
以上有两点需要注意：

如何执行回避?一般使用ThreadWaitSleeper，即当前线程直接sleep一段时间。
凡是带有随机性的策略，大多都是为了避免惊群效应，防止相同时间执行大量操作。