一、使用场景
在日常开发中,我们经常会遇到需要调用外部服务和接口的场景。外部服务对于调用者来说一般都是不可靠的,尤其是在网络环境比较差的情况下,网络抖动很容易导致请求超时等异常情况,这时候就需要使用失败重试策略重新调用 API 接口来获取。重试策略在服务治理方面也有很广泛的使用,通过定时检测,来查看服务是否存活(
Active)。
Guava Retrying 是一个灵活方便的重试组件,包含了多种的重试策略,而且扩展起来非常容易。
用作者的话来说:
This is a small extension to Google’s Guava library to allow for the creation of configurable retrying strategies for an arbitrary function call, such as something that talks to a remote service with flaky uptime.
使用 Guava-retrying 你可以自定义来执行重试,同时也可以监控每次重试的结果和行为,最重要的基于 Guava 风格的重试方式真的很方便。
二、代码示例
以下会简单列出 guava-retrying 的使用方式:
- 如果抛出 IOException 则重试,如果返回结果为 null 或者等于 2 则重试,固定等待时长为 300 ms,最多尝试 3 次;
Callable<Integer> task = new Callable<Integer>() { @Override public Integer call() throws Exception { return 2; } }; Retryer<Integer> retryer = RetryerBuilder.<Integer>newBuilder() .retryIfResult(Predicates.<Integer>isNull()) .retryIfResult(Predicates.equalTo(2)) .retryIfExceptionOfType(IOException.class) .withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterAttempt(3)) .withWaitStrategy(WaitStrategies.fixedWait(300, TimeUnit.MILLISECONDS)) .build(); try { retryer.call(task); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } catch (RetryException e) { e.printStackTrace(); }
- 出现异常则执行重试,每次任务执行最长执行时间限定为 3 s,重试间隔时间初始为 3 s,最多重试 1 分钟,随着重试次数的增加每次递增 1 s,每次重试失败,打印日志;
@Override public Integer call() throws Exception { return 2; } }; Retryer<Integer> retryer = RetryerBuilder.<Integer>newBuilder() .retryIfException() .withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterDelay(30,TimeUnit.SECONDS)) //设定一个最长允许的执行时间;比如设定最长执行10s,无论任务执行次数,只要重试的时候超出了最长时间,则任务终止,并返回重试异常RetryException; .withWaitStrategy(WaitStrategies.incrementingWait(3, TimeUnit.SECONDS,1,TimeUnit.SECONDS)) //递增等待时长策略(提供一个初始值和步长,等待时间随重试次数增加而增加)
.withAttemptTimeLimiter(AttemptTimeLimiters.<Integer>fixedTimeLimit(3,TimeUnit.SECONDS)) // 单次任务执行时间限制(如果单次任务执行超时,则终止执行当前任务) .withRetryListener(new RetryListener() { @Override public <V> void onRetry(Attempt<V> attempt) { if (attempt.hasException()){ attempt.getExceptionCause().printStackTrace(); } } }) .build(); try { retryer.call(task); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } catch (RetryException e) { e.printStackTrace(); }
三、核心执行逻辑
long startTime = System.nanoTime(); for (int attemptNumber = 1; ; attemptNumber++) { Attempt<V> attempt; try { // 执行成功 V result = attemptTimeLimiter.call(callable); attempt = new ResultAttempt<V>(result, attemptNumber, TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - startTime)); } catch (Throwable t) { // 执行失败 attempt = new ExceptionAttempt<V>(t, attemptNumber, TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - startTime)); } // 监听器处理 for (RetryListener listener : listeners) { listener.onRetry(attempt); } // 是否符合终止策略 if (!rejectionPredicate.apply(attempt)) { return attempt.get(); } // 是否符合停止策略 if (stopStrategy.shouldStop(attempt)) { throw new RetryException(attemptNumber, attempt); } else { // 计算下次重试间隔时间 long sleepTime = waitStrategy.computeSleepTime(attempt); try { blockStrategy.block(sleepTime); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); throw new RetryException(attemptNumber, attempt); } } }
四、依赖引入
<dependency> <groupId>com.github.rholder</groupId> <artifactId>guava-retrying</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency>
默认的guava中也有包含。
五、主要接口介绍:
-
Attempt:一次执行任务;
-
AttemptTimeLimiter:单次任务执行时间限制(如果单次任务执行超时,则终止执行当前任务);
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BlockStrategies:任务阻塞策略(通俗的讲就是当前任务执行完,下次任务还没开始这段时间做什么……),默认策略为:BlockStrategies.THREAD_SLEEP_STRATEGY 也就是调用 Thread.sleep(sleepTime);
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RetryException:重试异常;
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RetryListener:自定义重试监听器,可以用于异步记录错误日志;
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StopStrategy:停止重试策略,提供三种:
- StopAfterDelayStrategy :设定一个最长允许的执行时间;比如设定最长执行10s,无论任务执行次数,只要重试的时候超出了最长时间,则任务终止,并返回重试异常RetryException;
- NeverStopStrategy :不停止,用于需要一直轮训知道返回期望结果的情况;
- StopAfterAttemptStrategy :设定最大重试次数,如果超出最大重试次数则停止重试,并返回重试异常;
-
WaitStrategy:等待时长策略(控制时间间隔),返回结果为下次执行时长:
- FixedWaitStrategy:固定等待时长策略;
- RandomWaitStrategy:随机等待时长策略(可以提供一个最小和最大时长,等待时长为其区间随机值)
- IncrementingWaitStrategy:递增等待时长策略(提供一个初始值和步长,等待时间随重试次数增加而增加)
- ExponentialWaitStrategy:指数等待时长策略;
- FibonacciWaitStrategy :Fibonacci 等待时长策略;
- ExceptionWaitStrategy :异常时长等待策略;
- CompositeWaitStrategy :复合时长等待策略;