瞧瞧别人家的接口重试，那叫一个优雅！

苏三说技术

发布于 2025-03-11 21:15:48

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大家好，我是苏三，又跟大家见面了。

前言

记得五年前的一个深夜，某个电商平台的订单退款接口突发异常，因为银行系统网络抖动，退款请求连续失败。

原本技术团队只是想“好心重试几次”，结果开发小哥写的重试代码竟疯狂调用了银行的退款接口 82次！

最终导致用户账户重复退款，平台损失过百万。

老板在复盘会上质问：“接口重试这么基础的事，为什么还能捅出大篓子？”

大家哑口无言，因为所有人都以为只要加个 for 循环，再睡几秒就完事了……

这篇文章跟大家一起聊聊重试的7种常用方案，希望对你会有所帮助。

1 暴力轮回法

问题场景

某实习生写的用户注册短信发送接口。

在一个while循环中，重复调用第三方的发短信接口给用户发送短信。

代码如下：

public void sendSms(String phone) {
    int retry = 0;
    while (retry < 5) { // 无脑循环
        try {
            smsClient.send(phone);
            break;
        } catch (Exception e) {
            retry++;
            Thread.sleep(1000); // 固定1秒睡眠
        }
    }
}

事故现场

某次短信服务器出现了过载问题，导致所有请求都延迟了3秒。

这个暴力循环的代码在 0.5秒内同时发起数万次重试，直接打爆短信平台，触发了 熔断封禁，连正常请求也被拒绝。

教训

💥 不做延迟间隔调整：固定间隔导致重试请求集中爆发
💥 无视异常类型：非临时性错误（如参数错误）也尝试重试
🔑 修复方案：加上随机的重试间隔，并过滤不可重试的异常

2 Spring Retry

应用场景

Spring Retry适用于中小项目，通过注解快速实现基本重试和熔断（如订单状态查询接口）。

通过声明@Retryable注解，来实现接口重试的功能。

配置示例

@Retryable(
    value = {TimeoutException.class}, // 只重试超时异常
    maxAttempts = 3,
    backoff = @Backoff(delay = 1000, multiplier = 2) // 1秒→2秒→4秒
)
public boolean queryOrderStatus(String orderId) {
    return httpClient.get("/order/" + orderId);
}

@Recover // 兜底回退方法
public boolean fallback() {
    return false; 
}

优势

声明式注解：代码简洁，与业务逻辑解耦
指数退避：自动拉长重试间隔
熔断集成：结合 @CircuitBreaker 可快速阻断异常流量

3 Resilience4j

高阶场景

对于有些需要自定义退避算法、熔断策略和多层防护的大中型系统（如支付核心接口），我们可以使用 Resilience4j。

核心代码如下：

// 1. 重试配置：指数退避 + 随机抖动
RetryConfig retryConfig = RetryConfig.custom()
    .maxAttempts(3)
    .intervalFunction(IntervalFunction.ofExponentialRandomBackoff(
        1000L, // 初始间隔1秒
        2.0,   // 指数倍数
        0.3    // 随机抖动系数
    ))
    .retryOnException(e -> e instanceof TimeoutException)
    .build();

// 2. 熔断配置：错误率超50%时熔断
CircuitBreakerConfig cbConfig = CircuitBreakerConfig.custom()
    .slidingWindow(10, 10, CircuitBreakerConfig.SlidingWindowType.COUNT_BASED) 
    .failureRateThreshold(50)
    .build();

// 组合使用
Retry retry = Retry.of("payment", retryConfig);
CircuitBreaker cb = CircuitBreaker.of("payment", cbConfig);

// 执行业务逻辑
Supplier<Boolean> supplier = () -> paymentService.pay();
Supplier<Boolean> decorated = Decorators.ofSupplier(supplier)
    .withRetry(retry)
    .withCircuitBreaker(cb)
    .decorate();

效果

某电商大厂上线此方案后，支付接口 超时率下降60% ，且熔断触发频率降低近 90%

真正做到了“打不还手，骂不还口”。

4 MQ队列

适用场景

高并发、允许延时的异步场景（如物流状态同步）。

实现原理

首次请求失败后，将消息投递至 延时队列
队列根据预设的延时时间（如5秒、30秒、1分钟）重试消费
若达到最大重试次数，则转存至 死信队列（人工处理）

RocketMQ代码片段如下：

// 生产者发送延时消息
Message<String> message = new Message();
message.setBody("订单数据");
message.setDelayTimeLevel(3); // RocketMQ预设的10秒延迟级别
rocketMQTemplate.send(message);

// 消费者重试
@RocketMQMessageListener(topic = "DELAY_TOPIC")
public class DelayConsumer {
    @Override
    public void handleMessage(Message message) {
        try {
            syncLogistics(message);
        } catch (Exception e) {
            // 重试次数 + 1，并重新发送到更高延迟级别
            resendWithDelay(message, retryCount + 1);
        }
    }
}

如何RocketMQ的消费者消费失败，会自动发起重试。

5 定时任务

适用场景

对于有些不需要实时反馈，允许批量处理的任务（如文件导入）的业务场景，我们可以使用定时任务。

在这里以Quartz为例。

具体代码如下：

@Scheduled(cron = "0 0/5 * * * ?") // 每5分钟执行
public void retryFailedTasks() {
    List<FailedTask> list = failedTaskDao.listUnprocessed(5); // 查失败任务
    list.forEach(task -> {
        try {
            retryTask(task);
            task.markSuccess();
        } catch (Exception e) {
            task.incrRetryCount();
        }
        failedTaskDao.update(task);
    });
}

6 两阶段提交

适用场景

对于严格保证数据一致性的场景（如资金转账），我们可以使用两阶段提交机制。

关键实现

第一阶段：记录操作流水到数据库（状态为“进行中”）
第二阶段：调用远程接口，并根据结果更新流水状态
定时补偿：扫描超时的“进行中”流水重新提交

大致代码如下：

@Transactional
public void transfer(TransferRequest req) {
    // 1. 记录流水
    transferRecordDao.create(req, PENDING);
    
    // 2. 调用银行接口
    boolean success = bankClient.transfer(req);
    
    // 3. 更新流水状态
    transferRecordDao.updateStatus(req.getId(), success ? SUCCESS : FAILED);
    
    // 4. 失败转异步重试
    if (!success) {
        mqTemplate.send("TRANSFER_RETRY_QUEUE", req);
    }
}

7 分布式锁

应用场景

对于一些多服务实例、多线程环境的防重复提交（如秒杀）的业务场景，我们可以使用分布式锁。

这里以Redis + Lua的分布式锁为例。

代码如下：

public boolean retryWithLock(String key, int maxRetry) {
    String lockKey = "api_retry_lock:" + key;
    for (int i = 0; i < maxRetry; i++) {
        // 尝试获取分布式锁
        if (redis.setnx(lockKey, "1", 30, TimeUnit.SECONDS)) {
            try {
                return callApi();
            } finally {
                redis.delete(lockKey);
            }
        }
        Thread.sleep(1000 * (i + 1)); // 等待释放锁
    }
    return false;
}

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原始发表：2025-03-10，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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