前言

小黑在開發中遇到個問題，我負責的模塊需要調用某個三方服務接口查詢信息，查詢結果直接影響后續業務邏輯的處理；

這個接口偶爾會因網絡問題出現超時，導致我的業務邏輯無法繼續處理；

這個問題該如何解決呢？，小黑首先想到的就是重試嘛，如果失敗了就再調用一次。

問題來了，如果又失敗了呢？接著重試嘛。我們循環處理，比如循環5次，全失敗則任務服務不可用，結束調用。

如果我又想著5次調用間隔一段時間呢？第一次先隔1秒，然后3秒，然后5秒呢？

小黑發現事情沒那么簡單，如果自己搞容易出BUG呀。

轉念一想，這個常見挺常見，網上應該有輪子呀，找找看。一不小心就讓我給找著啦，哈哈。

Guava Retryer

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 Retryer你可以自定義來執行重試，同時也可以監控每次重試的結果和行為，最重要的基于 Guava 風格的重試方式真的很方便。

引入依賴

<dependency>
      <groupId>com.github.rholder</groupId>
      <artifactId>guava-retrying</artifactId>
      <version>2.0.0</version>
</dependency>

快速開始

Callable<Boolean> callable = new Callable<Boolean>() {
    public Boolean call() throws Exception {
        return true; // do something useful here
    }
};

Retryer<Boolean> retryer = RetryerBuilder.<Boolean>newBuilder()
    .retryIfResult(Predicates.<Boolean>isNull()) // callable返回null時重試
    .retryIfExceptionOfType(IOException.class) // callable拋出IOException重試
    .retryIfRuntimeException() // callable拋出RuntimeException重試
    .withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterAttempt(3)) // 重試3次后停止
    .build();
try {
    retryer.call(callable);
} catch (RetryException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
    e.printStackTrace();
}

在Callable的call()方法返回null,拋出IOException或者RuntimeException時會重試；將在嘗試重試3次后停止，并拋出包含上次失敗嘗試信息的RetryException; 如果call()方法中彈出任何其他異常，它將被包裝并在ExecutionException中重新調用。

指數退避（Exponential Backoff）

根據wiki上對Exponential backoff的說明，指數補償是一種通過反饋，成倍地降低某個過程的速率，以逐漸找到合適速率的算法。

在以太網中，該算法通常用于沖突后的調度重傳。根據時隙和重傳嘗試次數來決定延遲重傳。

在c次碰撞后（比如請求失敗），會選擇0和2^c - 1之間的隨機值作為時隙的數量。

對于第1次碰撞來說，每個發送者將會等待0或1個時隙進行發送。而在第2次碰撞后，發送者將會等待0到3（由2^2 -1 計算得到）個時隙進行發送。而在第3次碰撞后，發送者將會等待0到7（由2^3 - 1 計算得到）個時隙進行發送。以此類推……

Retryer<Boolean> retryer = RetryerBuilder.<Boolean>newBuilder()
        .retryIfExceptionOfType(IOException.class)
        .retryIfRuntimeException()
        .withWaitStrategy(WaitStrategies.exponentialWait(100, 5, TimeUnit.MINUTES)) // 指數退避
        .withStopStrategy(StopStrategies.neverStop()) // 永遠不停止重試
        .build();

創建一個永遠重試的重試器，在每次重試失敗后以指數級退避間隔遞增，直到最多5分鐘。5分鐘后，從那時起每隔5分鐘重試一次。

斐波那契退避（Fibonacci Backoff）

斐波那契數列指的是這樣一個數列：

0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...

這個數列從第3項開始，每一項都等于前兩項之和。

Retryer<Boolean> retryer = RetryerBuilder.<Boolean>newBuilder()
        .retryIfExceptionOfType(IOException.class)
        .retryIfRuntimeException()
        .withWaitStrategy(WaitStrategies.fibonacciWait(100, 2, TimeUnit.MINUTES)) // 斐波那契退避
        .withStopStrategy(StopStrategies.neverStop())
        .build();

創建一個永遠重試的重試器，在每次重試失敗后以增加斐波那契退避間隔的方式等待，直到最多2分鐘。2分鐘后，從那時起每隔2分鐘重試一次。

與指數退避策略類似，斐波那契退避策略遵循一種模式，即在每次嘗試失敗后等待的時間越來越長。

對于這兩種策略的性能英國利茲大學專門做過性能測試，相比指數退避策略，斐波那契退避策略可能性能更好，吞吐量可能也更好。

重試監聽器

當重試發生時，如果需要額外做一些動作，比如發送郵件通知之類的，可以通過RetryListener，Guava Retryer在每次重試之后會自動回調監聽器，并且支持注冊多個監聽。

@Slf4j
class diyRetryListener<Boolean> implements RetryListener {
    @Override
    public <Boolean> void onRetry(Attempt<Boolean> attempt) {
        log.info("重試次數:{}",attempt.getAttemptNumber());
        log.info("距離第一次重試的延遲:{}",attempt.getDelaySinceFirstAttempt());
        if(attempt.hasException()){
            log.error("異常原因:",attempt.getExceptionCause());
        }else {
            System.out.println("正常處理結果:{}" + attempt.getResult());
        }
    }
}

定義監聽器之后，需要在Retryer中進行注冊。

        Retryer<Boolean> retryer = RetryerBuilder.<Boolean>newBuilder()
                .retryIfResult(Predicates.<Boolean>isNull()) // callable返回null時重試
                .retryIfExceptionOfType(IOException.class) // callable拋出IOException重試
                .retryIfRuntimeException() // callable拋出RuntimeException重試
                .withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterAttempt(3)) // 重試3次后停止
                .withRetryListener(new DiyRetryListener<Boolean>()) // 注冊監聽器
                .build();