【Guava】基于guava的重试组件Guava-Retryer

时间:2021-08-31 22:31:09

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))
.withWaitStrategy(WaitStrategies.incrementingWait(3, TimeUnit.SECONDS,1,TimeUnit.SECONDS))
.withAttemptTimeLimiter(AttemptTimeLimiters.<Integer>fixedTimeLimit(3,TimeUnit.SECONDS))
.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);

  • 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);

  • RetryException:重试异常;

  • RetryListener:自定义重试监听器,可以用于异步记录错误日志;

  • 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;

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