SpringBoot实现重试机制的四种方案
更新时间：2025年04月14日 09:33:24 作者：风象南
在分布式系统和微服务架构中,服务调用失败是不可避免的现象,网络不稳定、服务过载、临时故障等因素都可能导致调用失败,重试机制作为一种处理临时性故障的解决方案,能够有效提高系统的可用性,需要的朋友可以参考下
一、Spring Retry
1. 基本原理
Spring Retry是Spring官方提供的重试框架，作为Spring生态系统的一部分，它通过AOP（面向切面编程）实现了对方法调用的重试能力。当方法调用失败时，Spring Retry会根据配置的策略自动重新执行该方法，直到成功或达到最大重试次数。
Spring Retry的核心组件包括：
- RetryOperations：定义重试操作的接口
- RetryTemplate：RetryOperations的默认实现
- RetryPolicy：定义何时进行重试（如最大次数、重试的异常类型等）
- BackOffPolicy：定义重试间隔策略（如固定间隔、指数退避等）
- RecoveryCallback：定义最终失败后的恢复策略
2. 集成配置
在SpringBoot项目中集成Spring Retry：
<dependency>
<groupId>org.springframework.retry</groupId>
<artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-aspects</artifactId>
</dependency>
然后在启动类上启用重试功能：
@SpringBootApplication
@EnableRetry
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
3. 使用方法
Spring Retry提供了注解方式和编程方式两种使用方法。
注解方式
@Service
public class RemoteServiceClient {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RemoteServiceClient.class);
@Retryable(value = {ServiceException.class},
maxAttempts = 3,
backoff = @Backoff(delay = 1000, multiplier = 2))
public String callRemoteService(String param) {
logger.info("调用远程服务，参数: {}", param);
// 模拟调用失败
if (Math.random() > 0.7) {
logger.error("服务调用失败");
throw new ServiceException("远程服务暂时不可用");
}
return "调用成功: " + param;
}
@Recover
public String recover(ServiceException e, String param) {
logger.warn("重试失败，执行恢复方法, 参数: {}", param);
return "降级响应: " + param;
}
}
在上面的例子中：
@Retryable注解定义了需要重试的方法，包括触发重试的异常类型、最大重试次数和退避策略backoff属性设置初始延迟1秒，且每次延迟时间翻倍（指数退避）@Recover注解定义了重试失败后的恢复方法
编程方式
@Service
public class RemoteServiceClient {
private final RetryTemplate retryTemplate;
@Autowired
public RemoteServiceClient(RetryTemplate retryTemplate) {
this.retryTemplate = retryTemplate;
}
public String callWithRetry(String param) {
return retryTemplate.execute(context -> {
// 重试的业务逻辑
if (Math.random() > 0.7) {
throw new ServiceException("服务暂时不可用");
}
return "调用成功: " + param;
}, context -> {
// 重试失败后的恢复逻辑
return "降级响应: " + param;
});
}
@Bean
public RetryTemplate retryTemplate() {
RetryTemplate template = new RetryTemplate();
// 设置重试策略
SimpleRetryPolicy policy = new SimpleRetryPolicy();
policy.setMaxAttempts(3);
// 设置退避策略
ExponentialBackOffPolicy backOffPolicy = new ExponentialBackOffPolicy();
backOffPolicy.setInitialInterval(1000);
backOffPolicy.setMultiplier(2.0);
template.setRetryPolicy(policy);
template.setBackOffPolicy(backOffPolicy);
return template;
}
}
4. 优缺点
优点
- 与Spring生态系统完美集成
- 提供了丰富的重试策略和配置选项
- 支持注解和编程两种方式，使用灵活
- 可以精确控制重试的异常类型
- 支持声明式事务回滚和提交
缺点
- 依赖Spring框架
- 代码侵入性相对较强
- 在复杂场景下配置略显复杂
- 与其他容错机制集成需要额外工作
5. 适用场景
- Spring生态系统的项目
- 需要精细控制重试条件和策略的场景
- 与Spring事务结合的业务场景
- 方法级别的重试需求
二、Resilience4j Retry
1. 基本原理
Resilience4j是受Netflix Hystrix启发而创建的轻量级容错库，其中Resilience4j Retry模块提供了强大的重试功能。与Spring Retry不同，Resilience4j采用函数式编程风格，使用装饰器模式实现重试功能。
Resilience4j Retry的特点：
- 基于函数式接口
- 无外部依赖，轻量级设计
- 可与其他容错机制（如断路器、限流器）无缝集成
- 提供丰富的监控指标
2. 集成配置
在SpringBoot项目中集成Resilience4j Retry：
<dependency>
<groupId>io.github.resilience4j</groupId>
<artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId>
<version>1.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
配置application.yml：
resilience4j.retry:
instances:
backendService:
maxAttempts: 3
waitDuration: 1s
enableExponentialBackoff: true
exponentialBackoffMultiplier: 2
retryExceptions:
- java.io.IOException
- java.util.concurrent.TimeoutException
3. 使用方法
Resilience4j同样支持注解方式和编程方式。
注解方式
@Service
public class BackendService {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BackendService.class);
@Retry(name = "backendService", fallbackMethod = "fallbackCall")
public String callBackendService(String param) {
logger.info("调用后端服务，参数: {}", param);
if (Math.random() > 0.7) {
logger.error("服务调用失败");
throw new IOException("服务连接失败");
}
return "后端服务响应: " + param;
}
public String fallbackCall(String param, Exception ex) {
logger.warn("所有重试失败，执行降级方法，参数: {}", param);
return "降级响应: " + param;
}
}
编程方式
@Service
public class BackendService {
private final RetryRegistry retryRegistry;
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BackendService.class);
@Autowired
public BackendService(RetryRegistry retryRegistry) {
this.retryRegistry = retryRegistry;
}
public String executeWithRetry(String param) {
// 获取已配置的重试实例
Retry retry = retryRegistry.retry("backendService");
// 创建一个可重试的函数
CheckedFunction0<String> retryableFunction = Retry.decorateCheckedSupplier(
retry, () -> callBackendService(param));
try {
// 执行重试函数
return retryableFunction.apply();
} catch (Throwable throwable) {
logger.error("重试失败: {}", throwable.getMessage());
return "降级响应: " + param;
}
}
private String callBackendService(String param) throws IOException {
logger.info("调用后端服务，参数: {}", param);
if (Math.random() > 0.7) {
throw new IOException("服务连接失败");
}
return "后端服务响应: " + param;
}
}
4. 优缺点
优点
- 轻量级设计，无外部依赖
- 函数式编程风格，代码简洁
- 提供丰富的监控和统计指标
- 可与断路器、限流器等容错机制无缝集成
- 支持多种高级重试策略
缺点
- 学习曲线相对陡峭，尤其是函数式概念
- 对于不熟悉函数式编程的开发者可能不够直观
- 某些高级功能需要额外配置
5. 适用场景
- 需要与其他容错机制结合的复杂场景
- 微服务架构中的服务间调用
- 需要详细监控指标的系统
三、Guava Retrying
1. 基本原理
Guava Retrying是Google Guava库提供的重试机制，它提供了一个简单灵活的API来实现重试功能。
Guava Retrying通过构建器模式提供了灵活的重试配置，可以自定义重试条件、停止策略、等待策略等。
2. 集成配置
在SpringBoot项目中集成Guava Retrying：
<dependency>
<groupId>com.github.rholder</groupId>
<artifactId>guava-retrying</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
3. 使用方法
Guava Retrying主要采用编程方式使用：
@Service
public class ExternalServiceClient {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExternalServiceClient.class);
public String callExternalService(String param) {
Retryer<String> retryer = RetryerBuilder.<String>newBuilder()
.retryIfException() // 发生任何异常时重试
.retryIfResult(result -> result == null) // 结果为null时重试
.withWaitStrategy(WaitStrategies.exponentialWait(1000, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS)) // 指数退避
.withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterAttempt(3)) // 最多重试3次
.withRetryListener(new RetryListener() {
@Override
public <V> void onRetry(Attempt<V> attempt) {
logger.info("第{}次重试", attempt.getAttemptNumber());
if (attempt.hasException()) {
logger.error("异常: {}", attempt.getExceptionCause().getMessage());
}
}
})
.build();
try {
return retryer.call(() -> {
logger.info("调用外部服务，参数: {}", param);
// 模拟服务调用
if (Math.random() > 0.7) {
throw new RuntimeException("服务暂时不可用");
}
return "外部服务响应: " + param;
});
} catch (RetryException | ExecutionException e) {
logger.error("重试失败: {}", e.getMessage());
return "降级响应: " + param;
}
}
}
在SpringBoot中创建可复用的Retryer bean：
@Configuration
public class RetryConfig {
@Bean
public <T> Retryer<T> defaultRetryer() {
return RetryerBuilder.<T>newBuilder()
.retryIfException()
.retryIfResult(Predicates.isNull())
.withWaitStrategy(WaitStrategies.exponentialWait(100, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS))
.withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterAttempt(3))
.build();
}
}
@Service
public class ServiceWithRetry {
private final Retryer<String> retryer;
@Autowired
public ServiceWithRetry(Retryer<String> retryer) {
this.retryer = retryer;
}
public String executeWithRetry(String input) throws ExecutionException, RetryException {
return retryer.call(() -> {
// 业务逻辑
return processInput(input);
});
}
}
4. 高级特性
Guava Retrying提供了丰富的定制选项：
Retryer<String> complexRetryer = RetryerBuilder.<String>newBuilder()
// 定制重试条件
.retryIfExceptionOfType(IOException.class)
.retryIfException(e -> e instanceof TimeoutException)
.retryIfResult(result -> result != null && result.contains("error"))
// 定制等待策略
.withWaitStrategy(WaitStrategies.join(
WaitStrategies.fixedWait(1000, TimeUnit.MILLISECONDS),
WaitStrategies.randomWait(1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS)
))
// 定制停止策略
.withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterDelay(30, TimeUnit.SECONDS))
// 定制阻塞策略
.withBlockStrategy(BlockStrategies.threadSleepStrategy())
.build();
5. 优缺点
优点
- API简单直观，容易上手
- 高度可定制的重试条件、等待策略和停止策略
- 不依赖Spring框架，可在任何Java项目中使用
缺点
- 没有注解支持，只能通过编程方式使用
- 缺乏与Spring生态系统的深度集成
- 没有内置的监控和统计功能
- 已停止更新
6. 适用场景
- 简单的重试需求
- 非Spring项目或对Spring依赖较少的项目
- 需要高度自定义重试逻辑的场景
四、Failsafe
1. 基本原理
failsafe是一个相对较新的Java重试库，专注于高性能和低延迟场景。它的设计目标是提供一个简单、高效的重试机制，同时保持API的简洁性和使用的便捷性。failsafe支持同步和异步重试，具有灵活的重试策略和最小的依赖。
2. 集成配置
在SpringBoot项目中集成failsafe
<dependency>
<groupId>dev.failsafe</groupId>
<artifactId>failsafe</artifactId>
<version>3.3.2</version>
</dependency>
failsafe通常通过dev.failsafe:failsafe库来使用，这是一个现代化的重试和容错库。
3. 使用方法
failsafe主要采用编程方式使用，具有流式API设计
@Service
public class FailsafeService {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FailsafeService.class);
public String executeWithRetry(String param) {
return Failsafe.with(
// 配置重试策略
RetryPolicy.<String>builder()
.handle(IOException.class, TimeoutException.class)
.withMaxRetries(3)
.withDelay(Duration.ofSeconds(1))
.withMaxDuration(Duration.ofSeconds(10))
.withBackoff(Duration.ofMillis(100), Duration.ofSeconds(2))
.onRetry(event -> logger.info("第{}次重试，上次异常: {}",
event.getAttemptCount(),
event.getLastException().getMessage()))
.onFailure(event -> logger.error("重试失败，尝试次数: {}, 总耗时: {}ms",
event.getAttemptCount(),
event.getElapsedTime().toMillis()))
.build()
)
.get(() -> {
logger.info("执行操作，参数: {}", param);
// 模拟操作
if (Math.random() > 0.7) {
throw new IOException("操作暂时失败");
}
return "操作成功: " + param;
});
}
// 异步重试示例
public CompletableFuture<String> executeWithRetryAsync(String param) {
return Failsafe.with(
RetryPolicy.<String>builder()
.handle(IOException.class)
.withMaxRetries(3)
.withBackoff(Duration.ofMillis(100), Duration.ofSeconds(1))
.build()
)
.getAsync(() -> {
logger.info("异步执行操作，参数: {}", param);
// 模拟异步操作
if (Math.random() > 0.7) {
throw new IOException("异步操作暂时失败");
}
return "异步操作成功: " + param;
});
}
// 带降级的重试示例
public String executeWithFallback(String param) {
return Failsafe.with(
RetryPolicy.<String>builder()
.handle(IOException.class)
.withMaxRetries(3)
.build(),
// 降级策略
Fallback.of(e -> "降级响应: " + param)
)
.get(() -> {
// 业务逻辑
if (Math.random() > 0.7) {
throw new IOException("操作失败");
}
return "操作成功: " + param;
});
}
}
在SpringBoot中创建可复用的RetryPolicy bean
@Configuration
public class FailsafeConfig {
@Bean
public RetryPolicy<Object> defaultRetryPolicy() {
return RetryPolicy.builder()
.handle(Exception.class)
.withMaxRetries(3)
.withBackoff(Duration.ofMillis(100), Duration.ofSeconds(1), 2.0)
.build();
}
@Bean
public Fallback<Object> defaultFallback() {
return Fallback.of(e -> {
if (e instanceof ServiceException) {
return "服务异常降级";
}
return "通用降级响应";
});
}
}
@Service
public class ServiceWithFailsafeRetry {
private final RetryPolicy<Object> defaultRetryPolicy;
private final Fallback<Object> defaultFallback;
@Autowired
public ServiceWithFailsafeRetry(RetryPolicy<Object> defaultRetryPolicy,
Fallback<Object> defaultFallback) {
this.defaultRetryPolicy = defaultRetryPolicy;
this.defaultFallback = defaultFallback;
}
public String executeWithRetry(String input) {
return Failsafe.with(defaultRetryPolicy, defaultFallback)
.get(() -> {
// 业务逻辑
return processInput(input);
});
}
}
4. 优缺点
优点
- 极高的性能，适合高频调用场景
- 支持同步和异步重试
- 轻量级，依赖少
- 与CompletableFuture良好集成
- 内置丰富的监听器机制
缺点
- 没有注解支持，只能通过编程方式使用
- 与Spring框架集成度不高
- 近几年更新也不活跃
5. 适用场景
- 高性能、低延迟要求的应用
- 需要异步重试能力的场景
- 需要细粒度控制重试行为的场景
五、四种重试机制的对比
| 特性 | Spring Retry | Resilience4j Retry | Guava Retrying | Failsafe |
|---|---|---|---|---|
| 编程模型 | AOP + 命令式 | 函数式 | 命令式 | 流式 |
| 注解支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 依赖 | Spring | 无外部依赖 | Guava | 最小依赖 |
| 性能开销 | 中等 | 低 | 中等 | 极低 |
| 异步支持 | 有限 | 良好 | 有限 | 优秀 |
| 监控集成 | 有限 | 丰富 | 无 | 基本 |
| 配置方式 | 注解/编程 | 配置文件/注解/编程 | 编程 | 编程 |
| 与其他容错机制集成 | 有限 | 原生支持 | 无 | 良好 |
| 学习曲线 | 中等 | 较陡 | 平缓 | 平缓 |
| 可定制性 | 高 | 高 | 高 | 高 |
| 适用场景 | Spring项目 | 微服务/云原生应用 | 简单场景/非Spring项目 | 高性能场景 |
六、最佳实践与注意事项
1. 通用最佳实践
- 确保幂等性：重试机制最适合用于幂等操作，即多次执行产生相同结果的操作。对于非幂等操作，需要特别小心。
- 设置合理的超时和重试次数：避免无限重试或重试时间过长，通常3-5次足够处理大多数临时故障。
- 使用指数退避策略：随着重试次数增加，逐渐增加重试间隔，避免对目标服务造成过大压力。
- 区分临时故障和永久故障：只对可能自行恢复的临时故障进行重试，对于永久性错误不应重试。
- 添加监控和日志：记录重试次数、成功率等指标，便于问题排查和性能优化。
2. 避免常见陷阱
- 重试风暴：当多个客户端同时对一个故障服务进行重试时，可能导致服务负载激增。
- 资源泄漏：重试过程中要确保资源（如数据库连接、HTTP连接）正确释放。
- 过度重试：过度重试可能导致性能下降，应设置合理的最大重试次数和总超时时间。
- 重试成本：某些操作重试成本高昂（如涉及第三方付费API），需谨慎设计重试策略。
七、总结
选择合适的重试机制应基于项目的技术栈、复杂度和需求。无论选择哪种机制，都应遵循重试的最佳实践，避免常见陷阱，确保系统的稳定性和可靠性。
以上就是SpringBoot实现重试机制的四种方案的详细内容，更多关于SpringBoot重试机制的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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