兄弟們，今天咱們來聊個扎心的話題 —— 任務(wù)重試。你是不是也遇到過這種情況：調(diào)用第三方接口突然超時，推送消息莫名其妙失敗，支付回調(diào)半天沒響應(yīng)... 這時候老板拍著桌子讓你保證數(shù)據(jù)一致性，產(chǎn)品經(jīng)理追著問為什么訂單狀態(tài)不同步。

沒辦法，只能重試唄。但手動重試像打地鼠，寫個簡單的循環(huán)重試又 hold 不住高并發(fā)，用 Spring 的 Retry 注解又顯得不夠靈活。尤其是面對幾十萬、上百萬的任務(wù)量時，重試邏輯簡直能把人逼瘋。

直到我遇到了 Fast-Retry，才算真正解脫。這框架是真的香，今天必須給你們好好嘮嘮。

一、為啥我們需要專門的重試框架？

先說說咱們平時寫重試邏輯會踩的坑，看看你中了幾個：

1. 重試策略太死板：大多數(shù)人就寫個固定間隔重試，要么重試太頻繁把對方服務(wù)器打崩，要么間隔太長導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲
2. 沒考慮并發(fā)問題：上千個任務(wù)同時失敗，一股腦全重試，直接把自己服務(wù)搞 OOM
3. 缺乏持久化：服務(wù)一重啟，沒重試完的任務(wù)全丟了，哭都來不及
4. 監(jiān)控一片空白：不知道多少任務(wù)重試成功，多少徹底失敗，出了問題兩眼一抹黑

舉個真實案例：去年雙十一，朋友公司的支付回調(diào)處理服務(wù)因為網(wǎng)絡(luò)波動，積累了 50 多萬條待重試任務(wù)。他們自己寫的重試邏輯直接扛不住，重試線程池滿了不說，數(shù)據(jù)庫連接也被耗盡，最后整個支付鏈路全崩了，損失慘重。

這就是為什么我們需要一個專業(yè)的重試框架 —— 它不僅要能重試，還要重試得聰明、高效、可靠。

二、Fast-Retry 到底是個啥？

Fast-Retry 是一個專為高并發(fā)場景設(shè)計的任務(wù)重試框架，聽名字就知道，主打一個 "快" 字。但它的優(yōu)點可不止快：

• 支持每秒處理 10 萬 + 重試任務(wù)，輕松應(yīng)對百萬級積壓
• 內(nèi)置 8 種重試策略，從簡單到復(fù)雜全覆蓋
• 自帶持久化機(jī)制，服務(wù)重啟也不怕任務(wù)丟失
• 分布式環(huán)境下也能玩得轉(zhuǎn)，不會重復(fù)重試
• 監(jiān)控指標(biāo)一應(yīng)俱全，失敗任務(wù)一目了然

最關(guān)鍵的是，這框架用起來賊簡單，基本上是開箱即用。你別以為功能強(qiáng)的框架就一定復(fù)雜，F(xiàn)ast-Retry 的設(shè)計理念就是 "復(fù)雜的事情框架做，簡單的事情留給開發(fā)者"。

三、核心設(shè)計思路：為啥它能這么快？

咱們得先明白一個道理：重試不是簡單地把失敗的任務(wù)再跑一遍。當(dāng)任務(wù)量達(dá)到百萬級時，重試本身就成了一個需要精心設(shè)計的分布式系統(tǒng)問題。

Fast-Retry 的核心設(shè)計思路可以總結(jié)為 "三板斧"：

1. 分級存儲：冷熱數(shù)據(jù)分離

就像咱們家里的冰箱，常用的東西放冷藏室，不常用的放冷凍室。Fast-Retry 把任務(wù)分成了三級：

• 熱任務(wù)：剛失敗，需要馬上重試的任務(wù)，存在內(nèi)存隊列里，速度最快
• 溫任務(wù)：重試過幾次還沒成功的，存到本地磁盤的 RockDB 里
• 冷任務(wù)：需要長時間等待后再重試的（比如幾小時后），存到分布式存儲里

這樣一來，既保證了高頻重試任務(wù)的處理速度，又不會讓內(nèi)存被大量長期任務(wù)占滿。

2. 智能調(diào)度：不做無用功

很多人寫重試邏輯就像瞎貓碰死耗子，不管三七二十一先重試了再說。Fast-Retry 搞了個智能調(diào)度器：

• 能根據(jù)任務(wù)的失敗原因動態(tài)調(diào)整重試策略（比如網(wǎng)絡(luò)超時可能需要等久一點，而數(shù)據(jù)庫死鎖可能馬上重試就好）
• 會自動避開系統(tǒng)高峰期，比如檢測到當(dāng)前 CPU 使用率超過 80%，就會暫時放緩重試
• 支持給不同優(yōu)先級的任務(wù)排隊，核心業(yè)務(wù)先重試

這就好比醫(yī)院的急診室，不是先來后到，而是根據(jù)病情緊急程度安排就診。

3. 異步化 + 批量處理：效率拉滿

Fast-Retry 內(nèi)部用了 - eventloop 模型，就像餐廳里的傳菜員，一個人能服務(wù)好幾桌客人。所有重試操作都是異步的，不會阻塞業(yè)務(wù)線程。

同時它還會把時間相近的重試任務(wù)批量處理，比如 100 個任務(wù)都設(shè)置了 10 分鐘后重試，框架會攢到一起處理，減少 IO 開銷。這就像外賣小哥一次多帶幾單，效率自然高。

四、功能特性：這些亮點讓我直呼真香

光說理念太空泛，咱們來看看 Fast-Retry 具體有哪些讓人眼前一亮的功能：

1. 靈活到變態(tài)的重試策略

內(nèi)置 8 種重試策略，覆蓋你能想到的所有場景：

• 固定間隔重試：比如每隔 30 秒重試一次
• 指數(shù)退避重試：每次間隔翻倍，1 秒、2 秒、4 秒... 適合網(wǎng)絡(luò)問題
• 隨機(jī)延遲重試：在指定范圍內(nèi)隨機(jī)間隔，避免驚群效應(yīng)
• 斐波那契重試：間隔按照 1、1、2、3、5 的規(guī)律增長，更科學(xué)
• 失敗次數(shù)遞增間隔：失敗次數(shù)越多，間隔越長
• cron 表達(dá)式重試：精確到分秒的定時重試，比如每天凌晨 3 點重試
• 回調(diào)通知重試：直到收到特定回調(diào)才停止重試
• 自定義腳本重試：用 Groovy 腳本寫重試條件，想多復(fù)雜就多復(fù)雜

最牛的是，這些策略還能組合使用。比如可以先指數(shù)退避重試 5 次，再轉(zhuǎn)成每天凌晨重試，簡直不要太靈活。

2. 分布式環(huán)境下的一致性保障

在微服務(wù)架構(gòu)里，分布式重試是個大難題。你怕不怕這樣的情況：

• 兩個服務(wù)節(jié)點同時重試同一個任務(wù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)處理？
• 任務(wù)存在本地，某個節(jié)點掛了，任務(wù)就永遠(yuǎn)丟了？

Fast-Retry 用了這幾招解決分布式問題：

• 基于 Redis 實現(xiàn)分布式鎖，確保一個任務(wù)同一時間只有一個節(jié)點在處理
• 支持把任務(wù)存到 MongoDB/MySQL 等分布式存儲，節(jié)點掛了其他節(jié)點能接著來
• 內(nèi)置冪等性檢查，就算不小心重復(fù)重試了，也不會產(chǎn)生副作用

3. 全方位監(jiān)控：一切盡在掌握

用重試框架最怕的就是 "黑箱操作"，不知道任務(wù)重試得怎么樣了。Fast-Retry 在監(jiān)控這塊做得是真到位：

• 實時統(tǒng)計：成功數(shù)、失敗數(shù)、重試中、平均重試次數(shù)等核心指標(biāo)
• 可視化面板：用 Spring Boot Admin 就能看各種曲線圖
• 告警機(jī)制：可以配置當(dāng)失敗率超過閾值時發(fā)郵件 / 釘釘
• 任務(wù)追蹤：每個任務(wù)的每次重試記錄都能查到，包括失敗原因、耗時等

有了這些，老板再問你 "那個任務(wù)到底怎么樣了"，你就能胸有成竹地給他看數(shù)據(jù)了。

4. 無縫集成：不侵入業(yè)務(wù)代碼

這一點必須夸！Fast-Retry 采用了 AOP 思想，幾乎不用改業(yè)務(wù)代碼就能接入。

比如原來的支付回調(diào)方法：

public void handlePaymentCallback(String orderId) {
    // 處理邏輯
}

想加重試？只需要加個注解：

@Retryable(
    strategy = "exponential",  // 指數(shù)退避策略
    maxAttempts = 10,           // 最多重試10次
    retryFor = {NetworkException.class, TimeoutException.class}  // 哪些異常需要重試
)
public void handlePaymentCallback(String orderId) {
    // 處理邏輯不變
}

這就完了？對，就這么簡單！完全符合 "開閉原則"，業(yè)務(wù)代碼干干凈凈。

五、實戰(zhàn)演練：手把手教你用起來

光說不練假把式，咱們來實際操作一下，看看 Fast-Retry 到底怎么用。

第一步：引入依賴

Maven 項目加這個：

<dependency>
    <groupId>com.fastretry</groupId>
    <artifactId>fast-retry-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>

Spring Boot 項目會自動裝配，零配置啟動。

第二步：配置重試策略

在 application.yml 里配置全局默認(rèn)策略：

fast-retry:
  default-strategy: exponential  # 默認(rèn)指數(shù)退避
  max-attempts: 5               # 默認(rèn)最多5次
  initial-interval: 1000        # 初始間隔1秒
  max-interval: 60000           # 最大間隔60秒
  storage:
    type: redis                 # 用Redis存儲任務(wù)
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
  monitor:
    enabled: true               # 開啟監(jiān)控

也可以在注解里單獨配置，覆蓋全局設(shè)置，非常靈活。

第三步：給需要重試的方法加注解

剛才已經(jīng)舉過例子了，再補(bǔ)充一個帶回調(diào)的：

@Retryable(
    strategy = "fixed",
    interval = 5000,
    maxAttempts = 3
)
public void syncOrderToWarehouse(String orderId) {
    // 調(diào)用倉庫系統(tǒng)API
}
// 重試全部失敗后會調(diào)用這個方法
@Recover
public void recoverSyncOrder(String orderId, Exception e) {
    log.error("訂單{}同步倉庫最終失敗", orderId, e);
    // 記錄到人工處理隊列
    manualProcessQueue.add(orderId);
}

@Recover 注解指定了最終失敗后的處理方法，一般用來記錄日志或者轉(zhuǎn)人工處理。

第四步：手動提交重試任務(wù)

有時候我們需要在代碼里手動觸發(fā)重試，比如捕獲異常后：

@Autowired
private RetryTemplate retryTemplate;
public void processMessage(Message msg) {
    try {
        // 處理消息
        doProcess(msg);
    } catch (Exception e) {
        // 手動提交重試
        retryTemplate.submit(
            RetryTask.builder()
                .taskId(msg.getId())  // 唯一標(biāo)識
                .targetMethod("processMessage")  // 要重試的方法
                .params(new Object[]{msg})  // 參數(shù)
                .strategy("fibonacci")  // 斐波那契策略
                .maxAttempts(5)
                .build()
        );
    }
}

這樣就把失敗的消息提交到重試隊列了。

第五步：查看監(jiān)控面板

啟動項目后，訪問http://localhost:8080/fast-retry/dashboard，就能看到酷炫的監(jiān)控面板：

• 左側(cè)是實時統(tǒng)計：總?cè)蝿?wù)數(shù)、成功數(shù)、失敗數(shù)
• 中間是重試趨勢圖：每小時重試次數(shù)變化
• 右側(cè)是異常分布：各種失敗原因的占比
• 下面是待重試任務(wù)列表：可以手動觸發(fā)或取消

有了這個面板，重試情況一目了然，心里踏實多了。

六、壓測數(shù)據(jù)：是騾子是馬拉出來遛遛

光說好用不行，得用數(shù)據(jù)說話。我們在測試環(huán)境做了個壓測：

• 服務(wù)器配置：4 核 8G 的云服務(wù)器
• 測試場景：模擬 100 萬條需要重試的任務(wù)，每條任務(wù)重試 3 次
• 對比框架：Spring Retry、Guava Retry、自己寫的重試邏輯

結(jié)果如下：

差距是不是很明顯？Fast-Retry 處理百萬級任務(wù)居然只用了 8 分鐘，而且內(nèi)存占用很低。這得益于它的分級存儲和異步處理機(jī)制，把系統(tǒng)資源用到了刀刃上。

更關(guān)鍵的是成功率，F(xiàn)ast-Retry 因為有智能重試策略，比其他框架高出不少。別小看這 2-3 個百分點，在百萬級任務(wù)里就是幾千條數(shù)據(jù)，能幫公司減少不少損失。

七、高級玩法：這些技巧讓你用得更溜

如果你已經(jīng)上手了 Fast-Retry，想玩得更高級，可以試試這些技巧：

1. 自定義重試策略

如果內(nèi)置的 8 種策略還滿足不了你，可以自己寫：

public class MyRetryStrategy implements RetryStrategy {
    @Override
    public long calculateNextDelay(int attemptNumber, Throwable lastException) {
        // 自定義邏輯：根據(jù)異常類型動態(tài)調(diào)整間隔
        if (lastException instanceof DatabaseException) {
            return 1000 * attemptNumber;
        } else if (lastException instanceof NetworkException) {
            return 5000 * (attemptNumber * 2);
        }
        return 3000;
    }
}
// 注冊到Spring容器
@Bean
public MyRetryStrategy myRetryStrategy() {
    return new MyRetryStrategy();
}

然后在注解里直接用：

@Retryable(strategy = "myRetryStrategy")

2. 任務(wù)優(yōu)先級

給重要的任務(wù)設(shè)置高優(yōu)先級，讓它們先被處理：

@Retryable(
    strategy = "fixed",
    interval = 3000,
    priority = 1  // 數(shù)字越小優(yōu)先級越高，默認(rèn)是5
)
public void processVipOrder(String orderId) {
    // VIP訂單處理，優(yōu)先級高
}

3. 動態(tài)調(diào)整重試參數(shù)

在運(yùn)行中可以動態(tài)修改重試參數(shù)，比如發(fā)現(xiàn)某個接口特別不穩(wěn)定：

@Autowired
private RetryAdminService retryAdminService;

public void adjustStrategy() {
    // 動態(tài)修改策略參數(shù)
    retryAdminService.updateStrategyConfig(
        "exponential", 
        Collections.singletonMap("maxInterval", 120000) // 最大間隔改為120秒
    );
}

不用重啟服務(wù)，實時生效，生產(chǎn)環(huán)境必備技能。

4. 與消息隊列配合

把 Fast-Retry 和 Kafka/RabbitMQ 結(jié)合起來，威力更大：

• 消費消息失敗時，提交到 Fast-Retry 而不是直接 nack
• 重試成功后，再 ack 消息
• 徹底失敗的任務(wù)，發(fā)送到死信隊列

這樣既利用了消息隊列的可靠性，又發(fā)揮了 Fast-Retry 的智能重試能力。

八、踩坑指南：這些坑我已經(jīng)替你踩過了

用了大半年 Fast-Retry，踩過不少坑，分享給你們避避坑：

1. 任務(wù) ID 必須唯一：如果兩個任務(wù)用了同一個 taskId，會被認(rèn)為是同一個任務(wù)，導(dǎo)致重試混亂。最好用 UUID 或者業(yè)務(wù)唯一標(biāo)識（如訂單號）。
2. 別濫用重試：不是所有失敗都需要重試，比如參數(shù)錯誤這種問題，重試一萬次也沒用，只會浪費資源。
3. 注意冪等性：重試的方法一定要保證冪等，不然可能出現(xiàn)重復(fù)扣款、重復(fù)下單等嚴(yán)重問題。
4. 初始間隔別設(shè)太近：有些接口對 QPS 有限制，重試間隔太短容易觸發(fā)限流，反而適得其反。
5. 持久化配置要做好：生產(chǎn)環(huán)境一定要用分布式存儲（Redis/MongoDB），別用內(nèi)存存儲，不然服務(wù)重啟任務(wù)就丟了。
6. 監(jiān)控告警不能少：一定要配置告警，不然大量任務(wù)失敗了你都不知道，等用戶投訴就晚了。

總結(jié)：為什么說它真香？

用了這么多重試方案，F(xiàn)ast-Retry 給我的感覺就是：專業(yè)的事就該交給專業(yè)的工具。

它解決了重試場景中的核心痛點：高并發(fā)處理、靈活策略、可靠存儲、全面監(jiān)控。而且用起來特別簡單，學(xué)習(xí)成本低，這對于咱們開發(fā)者來說太重要了。

自從用上它，我再也不用為任務(wù)重試頭疼了，晚上睡得都香了。老板再也不用擔(dān)心數(shù)據(jù)不一致，產(chǎn)品經(jīng)理也不天天追著問進(jìn)度了。