接口请求重试策略
前言
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网络延迟（Network Latency）：网络延迟是网络通信中常见的问题之一。它指的是数据从发送端到接收端的传输时间，通常由网络拥塞、网络拓扑、距离等因素影响。高网络延迟可能导致接口请求超时或失败，因为请求在规定时间内未能到达目标服务器或返回结果。 -
服务器故障（Server Outage）：服务器故障是接口请求失败的另一个常见原因。服务器可能因硬件故障、软件崩溃、过载或维护而导致无法响应请求。在这种情况下，客户端可能会收到连接错误或服务器不可用的错误信息。 -
服务器拥堵（Server Congestion）：当服务器处理大量请求时，可能会发生拥堵，导致响应时间变慢或请求失败。这通常发生在服务器负载过高的情况下，特别是在高流量时段。 -
DNS解析问题：如果域名解析出现问题，客户端无法找到目标服务器的IP地址，导致请求失败。这可能是由于DNS服务器故障、域名配置错误或网络问题引起的。 -
安全策略拦截：防火墙、安全代理或其他安全策略可能会拦截特定类型的请求，导致接口请求失败。这通常是出于安全考虑，以保护网络免受潜在威胁。 -
客户端错误：客户端错误可能导致接口请求失败。这包括请求的格式不正确、认证问题、权限不足或无效的请求参数等。 -
第三方服务故障：如果接口请求涉及依赖的第三方服务，当这些服务出现故障或不稳定时，接口请求可能会受到影响。 -
网络断开连接：在移动设备或不稳定的网络环境下，网络连接可能会中断，导致接口请求失败。这可能是瞬时问题，也可能需要重新建立连接。 -
请求超时：如果接口请求的超时设置过低，且服务器响应时间较长，那么请求可能会在超时之前失败。 -
并发请求过多：如果客户端同时发起大量请求，服务器可能无法及时处理所有请求，导致某些请求失败。
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提高数据可用性：接口请求可能会因各种原因而失败，如网络问题、服务器故障、安全策略拦截等。通过实施请求重试机制，系统能够在初次请求失败时，尝试重新发送请求，增加了成功获取数据的机会。这有助于提高数据的可用性，确保用户可以访问所需的信息。 -
应对瞬时问题：有些接口请求失败可能是瞬时问题，例如网络中断或服务器短暂的过载。在这种情况下，重试请求通常能够成功，而不需要用户等待太长时间或手动重试请求。 -
提高系统稳定性：通过请求重试，系统可以更好地处理不稳定的情况。如果一个接口请求失败，系统可以在后续的尝试中成功，从而保持正常运行，而不至于崩溃或陷入不可用状态。 -
减少用户干扰：当接口请求失败时，用户可能会受到干扰，特别是如果他们正在等待某些数据或执行特定操作。通过自动重试请求，系统可以减少用户受到的负面影响，提供更好的用户体验。 -
最小化手动干预：如果没有请求重试机制，用户可能会被迫手动尝试多次请求，这不仅繁琐，还可能导致用户流失。通过自动重试，用户不需要自己处理接口请求失败，系统可以在后台处理问题。 -
降低维护成本：如果没有请求重试机制，运维人员可能需要更多的手动干预来处理接口请求失败的情况。请求重试可以降低维护成本，减少了需要手动修复问题的需求。 -
应对高并发：在高并发情况下，服务器可能会临时超负荷，导致请求失败。通过请求重试，系统可以更好地处理并发请求，减轻服务器负载。
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策略： 线性重试策略是指在每次重试之间等待固定的时间间隔，然后继续重试。例如，每隔1秒重试一次。 -
适用情况： 线性重试适用于知道问题通常在较短时间内解决的情况，例如网络中断或服务器过载。它适用于瞬时问题，可以在短时间内恢复。
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策略： 指数退避策略是指在每次重试之间等待时间逐渐增加的策略。例如，第一次重试等待1秒，第二次等待2秒，第三次等待4秒，以此类推。 -
适用情况： 指数退避适用于不确定问题解决时间的情况，或者服务器处于持续过载状态。它有助于减轻服务器负载，因为它会在初始重试时给服务器更多时间来恢复。
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策略： 随机退避策略是指在每次重试之间等待随机时间间隔的策略。随机时间间隔可以在一定范围内随机选择。 -
适用情况： 随机退避适用于减少请求重试的竞争情况。当多个客户端同时重试请求时，随机退避可以分散请求的发送时间，减少请求的集中性，从而减轻服务器负载。
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线性重试策略：适用于瞬时问题和问题通常在较短时间内解决的情况。它可以提供快速的重试，并在问题解决后立即恢复正常操作。 -
指数退避策略：适用于不确定问题解决时间的情况，或者服务器持续过载的情况。它有助于减轻服务器负载，但可能需要更长时间来稳定。 -
随机退避策略：适用于竞争性重试情况，其中多个客户端同时重试请求。随机退避可以减少请求的集中性，分散请求的发送时间，从而减轻服务器压力。
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数据可用性需求：首先，需要明确数据可用性对于应用的重要性。某些应用可能对数据的实时性要求非常高，而另一些应用则可以容忍一定的数据延迟。 -
请求类型：不同类型的请求可能具有不同的可用性需求。一些请求可能只是信息性的，而另一些请求可能是关键的交易操作。 -
请求成本：考虑每次请求的成本，包括时间、网络流量和服务器资源。如果请求代价很高，可能需要更多的重试机会。 -
系统性能：确保系统具有足够的性能来处理重试请求，以免过多的重试对服务器负载产生负面影响。
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有限次数重试：通常，建议将最大尝试次数限制在一个合理的范围内，例如3到5次。这允许一定程度的容错，但避免无限重试，从而可能浪费资源并导致性能问题。 -
逐级递减：一种常见的策略是使用逐级递减的最大尝试次数。例如，第一次尝试5次，如果失败，第二次尝试3次，如果再次失败，第三次尝试2次，以此类推。这种策略可以平衡数据可用性和性能。 -
时间限制：考虑将时间限制与最大尝试次数结合使用。例如，可以规定每次重试之间的时间间隔，并设置总的最大等待时间。如果超过了总等待时间，请求可能会被放弃。
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查询操作：典型的查询操作通常是幂等的。例如，获取用户信息或产品详情的请求可以无限制地重试，不会对数据造成不一致性。 -
更新操作：更新操作也可以是幂等的。例如，如果更新操作是将某个字段设置为特定值，重复的请求不会改变这个字段的值，因此是幂等的。 -
删除操作：删除操作也应该是幂等的。如果一个请求删除一个资源，再次删除相同的资源应该产生相同的结果。
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唯一标识符：每个请求应该具有唯一的标识符，使服务器能够识别重复的请求并进行幂等处理。 -
状态检查：在处理请求之前，服务器可以检查资源的当前状态，以确保请求操作仍然有效。如果资源已更改，服务器可以拒绝重复请求。 -
使用幂等HTTP方法：在HTTP中，GET、HEAD、PUT、DELETE等方法被认为是幂等的，而POST方法通常不是。因此，使用幂等方法可以提高幂等性。
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设置适当的超时时间： 在发起请求时，设置适当的超时时间是很重要的。这可以确保当请求花费过长时间才能得到响应时，客户端不会无限等待。一般来说，超时时间应该根据请求类型和性质来确定。例如，对于实时查询，可以设置较短的超时时间，而对于复杂的数据传输，可以设置较长的超时时间。 -
超时重试： 如果请求超时，可以实施超时重试策略。这意味着当请求超时时，客户端可以尝试重新发送相同的请求。通常，每次重试可以逐渐增加超时时间，以确保在网络状况好转之前能够成功获得响应。 -
状态检查和重试： 在接口请求中，服务器可以返回状态信息，以指示请求是否已经在后台处理。如果服务器返回了类似于”正在处理”的状态，客户端可以定期轮询请求的状态，并等待请求完成。这可以减少不必要的重试。 -
异步请求： 对于一些潜在的长时间运行的请求，可以采用异步请求策略。客户端发送请求后，不立即等待响应，而是定期检查响应状态或从服务器推送的通知，从而避免长时间的同步等待。 -
避免过多的重试： 过多的重试可能对服务器和网络造成不必要的负担。因此，应谨慎选择何时进行重试，以避免不必要的请求流量。 -
监控和日志记录： 实施监控和日志记录，以追踪请求的超时和延迟情况。这有助于及时发现问题并进行干预。 -
CDN和缓存： 使用CDN（内容分发网络）和缓存可以帮助减少请求的延迟，因为它们可以将内容靠近用户，并提供快速的响应。 -
网络质量探测： 在某些情况下，可以实施网络质量探测，以检查网络的稳定性和延迟情况，并根据结果调整请求策略。 -
弹性设计： 在系统设计中，可以采用弹性设计，以容忍短暂的网络问题。这可以通过使用冗余服务器、负载均衡和自动故障切换来实现。 -
用户友好的错误处理： 当请求因超时或延迟而失败时，客户端应该提供用户友好的错误信息，而不是令用户感到困惑的技术细节。
<dependency>
<groupId>org.springframework.retry</groupId>
<artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.retry.backoff.FixedBackOffPolicy;
import org.springframework.retry.policy.SimpleRetryPolicy;
import org.springframework.retry.support.RetryTemplate;
@Configuration
public class RetryConfig {
@Bean
public RetryTemplate retryTemplate() {
RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
// 配置重试策略
SimpleRetryPolicy retryPolicy = new SimpleRetryPolicy();
retryPolicy.setMaxAttempts(3); // 设置最大重试次数
retryTemplate.setRetryPolicy(retryPolicy);
// 配置重试间隔
FixedBackOffPolicy backOffPolicy = new FixedBackOffPolicy();
backOffPolicy.setBackOffPeriod(1000); // 重试间隔（毫秒）
retryTemplate.setBackOffPolicy(backOffPolicy);
return retryTemplate;
}
}
import org.springframework.retry.annotation.Backoff;
import org.springframework.retry.annotation.Retryable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ApiService {
@Retryable(value = {CustomException.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000))
public String makeApiRequest() throws CustomException {
// 发起接口请求
// 如果发生CustomException异常，将重试最多3次，每次重试之间等待1秒
// 如果请求成功，不会进行重试
}
}
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delay：指定初始重试间隔的毫秒数。默认值为0。在每次重试尝试之后，间隔会根据multiplier属性进行调整。 -
maxDelay：指定最大的重试间隔时间。默认值为0，表示没有最大限制。 -
multiplier：指定重试间隔的增长倍数。默认值为1。如果设置为2，每次重试间隔会是前一次的两倍。 -
random：如果设置为true，将在每次重试间隔中引入随机性。默认值为false。随机性可以有助于避免在高并发情况下的“重试风暴”。 -
randomFactor：如果启用了随机性（random为true），则可以使用此属性设置随机因子。随机因子是介于0和1之间的值，用于计算随机间隔。默认值为0.5。 -
maxAttempts：用于指定不同的退避策略和不同的最大重试次数。它表示要应用的特定退避策略的最大重试次数。默认值为0，表示没有特定的最大重试次数。
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固定重试间隔： 如果你想要固定的重试间隔，可以设置delay属性，而不使用maxDelay或multiplier。
@Retryable(value = {CustomException.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000))
public void myMethod() {
// 固定重试间隔为1秒
}
-
指数递增的重试间隔： 如果你希望重试间隔随着每次重试而增加，可以设置delay和multiplier属性。例如，下面的示例会在重试尝试之间以指数方式增加间隔。
@Retryable(value = {CustomException.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000, multiplier = 2))
public void myMethod() {
// 重试间隔将从1秒开始，然后加倍增加
}
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随机化的重试间隔： 如果你希望引入随机性，可以将random属性设置为true，并根据需要调整randomFactor。这有助于避免重试风暴。
@Retryable(value = {CustomException.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000, random = true, randomFactor = 0.5))
public void myMethod() {
// 引入随机性的重试间隔
}
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
int maxRetries = 3;
int retries = 0;
ResponseEntity<String> response = null;
while (retries < maxRetries) {
try {
response = restTemplate.exchange(“Your API URL”, HttpMethod.GET, null, String.class);
if (response.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {
// Request was successful
break;
}
} catch (RestClientException e) {
// Request failed, retry
retries++;
}
}
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