开源地址 :https://github.com/byteblogs168/x-retry

简介

X-RETRY 基于服务治理的思想我们开发了重试治理的功能，支持动态配置，接入方式基本无需入侵业务代码，并使用多种策略结合的方式在链路层面控制重试放大效应，兼顾易用性、灵活性、安全性的分布式异常重试服务平台

社区

https://www.byteblogs.com/chat

官方 QQ 群

使用过程中有任何问题，或者对项目有什么想法或者建议，可以加入社群，跟群友一起交流讨论

特性

1. 管控重试流量，预防重试风暴，及早发现和预警，并且提供流程管理手段
2. 保证易用性: 业务接入成本小。避免依赖研发人员的技术水平，保障重试的稳定性
3. 灵活性: 能够动态调整配置,启动 /停止任务,以及终止运行中的重试数据
4. 操作简单:一分钟上手，支持 WEB 页面对重试数据 CRUD 操作。
5. 数据大盘: 实时管控系统重试数据。
6. 多样化退避策略: Cron 、固定间隔、等级触发、随机时间触发
7. 容器化部署: 服务端支持 docker 容器部署
8. 高性能调度平台: 支持服务端节点动态扩容和缩容
9. 多样化重试类型: 支持 ONLY_LOCAL 、ONLY_REMOTE 、LOCAL_REMOTE 多种重试类型
10. 重试数据管理: 可以做到重试数据不丢失、重试数据一键回放
11. 支持多样化的告警方式: 邮箱、企业微信、钉钉

快速入门

添加依赖

<dependency> <groupId>com.x.retry</groupId> <artifactId>x-retry-client-starter</artifactId> <version>0.0.4.0</version> </dependency> 

配置

添加注解开启 X-RETRY 功能

@SpringBootApplication @EnableXRetry(group = "example_group") public class ExampleApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ExampleApplication.class, args); } } 

为需要重试的方法添加重试注解

@Retryable(scene = "errorMethodForLocalAndRemote", localTimes = 3, retryStrategy = RetryType.LOCAL_REMOTE) public String errorMethodForLocalAndRemote(String name) { double i = 1 / 0; return "这是一个简单的异常方法"; } 

Retryable 详解

属性	类型	必须指定	默认值	描述
scene	String	是	无	场景
include	Throwable	否	无	包含的异常
exclude	Throwable	否	无	排除的异常
retryStrategy	RetryType	是	LOCAL_REMOTE	重试策略
retryMethod	RetryMethod	是	RetryAnnotationMethod	重试处理入口
bizId	BizIdGenerate	是	SimpleBizIdGenerate	自定义业务 id ，默认为 hash(param),传入成员列表，全部拼接取 hash
bizNo	String	否	无	bizNo spel 表达式
localTimes	int	是	3	本地重试次数 次数必须大于等于 1
localInterval	int	是	2	本地重试间隔时间(s)

配置部署服务端调度平台

初始化数据库

数据库脚本位置

doc/sql/x_retry.sql 

系统配置

spring: datasource: name: x_retry url: jdbc:mysql://localhost:3306/x_retry?useSSL=false&characterEncoding=utf8&useUnicode=true username: root password: root type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver hikari: connection-timeout: 30000 minimum-idle: 5 maximum-pool-size: 20 auto-commit: true idle-timeout: 30000 pool-name: x_retry max-lifetime: 1800000 connection-test-query: SELECT 1 resources: static-locations: classpath:admin/ mybatis-plus: mapper-locations: classpath:/mapper/*.xml typeAliasesPackage: com.x.retry.server.persistence.mybatis.po global-config: db-config: field-strategy: NOT_EMPTY capital-mode: false logic-delete-value: 1 logic-not-delete-value: 0 configuration: map-underscore-to-camel-case: true cache-enabled: true x-retry: lastDays: 30 # 拉取重试数据的天数 retryPullPageSize: 100 # 拉取重试数据的每批次的大小 nettyPort: 1788 # 服务端 netty 端口 totalPartition: 32 # 重试和死信表的分区总数 

##项目部署

下载源码部署

• 下载源码

   https://github.com/byteblogs168/x-retry.git 

• maven 打包镜像

maven clean install 

• 修改配置

/x-retry-server/src/main/resources/application.yml 

• 启动

java -jar x-retry-server.jar 

docker 部署

• 下载镜像 地址:https://github.com/byteblogs168/x-retry/pkgs/container/x-retry-server

   docker pull ghcr.io/byteblogs168/x-retry-server:{最新版本} 

• 创建容器并运行

/** * 如需自定义 mysql 等配置，可通过 "-e PARAMS" 指定，参数格式 PARAMS="--key1=value1 --key2=value2" ； * 配置项参考文件：/x-retry-server/src/main/resources/application.yml * 如需自定义 JVM 内存参数 等配置，可通过 "-e JAVA_OPTS" 指定，参数格式 JAVA_OPTS="-Xmx512m" ； */ docker run \ -e PARAMS="--spring.datasource.username=root --spring.datasource.password=123456 --spring.datasource.url=jdbc:mysql://ip:3306/x_retry?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoRecOnnect=true&serverTimezOne=Asia/Shanghai " \ -p 8080:8080 \ -p 1788:1788 \ --name x-retry-server-1 \ -d registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/byteblogs/x-retry:{最新版本} 

如果你已经正确按照系统了，那么你可以输入

http://localhost:8080 

会出现登陆页面:

输入用户名: admin, 密码: 123456

仪表板

仪表盘直观展示系统的任务量、调度量、在线节点展示等

总任务量

统计当前系统总的任务量

完成

已经调度成功的异常数据

运行中

处于调度中的异常数据

最大次数

调度次数超过配置的最大执行次数的异常数据

总调度量

展示系统触发调度的总数量

失败

包括调度客户端执行失败、调度超时等异常执行的数据

成功

调用客户端执行重试成功的数据

总在线机器

实时展示当前活跃的客户端与服务端

组配置

通过新建按钮配置点开配置组、场景、通知界面

组配置

每个系统对应一个组，服务端通过一致性 hash 环来分配当前已启用的 Group 在集群中哪节点上消费

• 组名称: 名称是数字、字母、下划线组合，最长 64 个字符长度
• 状态: 开启 /关闭, 通过状态开启或关闭组状态
• 路由策略: 随机算法、一致性 hash 算法、最近最久未使用算法
• 描述: 对组进行描述
• 指定分区: 不指定则系统随机分区，指定则使用指定的分区

场景配置

场景负责管理收集重试现场的数据，比如 方法名、参数、类等信息; 对照代码 中可以理解为需要重试的方法; 每个业务服务对应 N 个场景值，即系统配置的最小单位。

• 场景名称: 名称是数字、字母、下划线组合，最长 64 个字符长度
• 场景状态: 开启 /关闭, 通过状态开启或关闭场合状态
• 退避策略: 延迟等级、固定时间、CRON 表达式、随机等待
• 最大重试次数: 重试上限值
• 描述: 对场景进行描述
• 操作: 新增-添加场景配置、删除-未提交则删除临时场景配置，已提交则删除数据库中的场景配置

通知配置

及时告知系统管理人员，系统运行状态，如出现大量重试的数据、或者大量重试失败的数据

• 通知类型: 钉钉通知、邮箱通知、企业微信通知

• 通知场景:

  • 重试数量超过阈值: 作用于服务端，重试中的数量到达阈值发送通知
  • 重试失败数量超过阈值: 作用于服务端，达到最大重试次数的数量到达阈值发送通知
  • 客户端上报失败: 作用于客户端，上报数据失败 发送 通知
  • 客户端组件异常: 作用于客户端，重试组件内部异常，发送通知

• 通知阈值: 到达阈值发送通知

• 通知地址: 发送通知的地址

• 描述: 对通知进行描述

• 操作: 新增-添加场景配置、删除-未提交则删除临时通知配置，已提交则删除数据库中的通知配置

重试列表

查询当前处理重试中的数据，存在三种状态

• 重试中: 会一直存在重试列表中
• 最大重试次数: 重试失败次数到达最大重试次数之后，由清除线程负责迁移至死信队列列表中
• 重试完成: 重试成功之后，由清除线程负责删除重试完成的数据

支持的搜索条件:

• 组名称: 下拉选择相应的组进行精确搜索
• 场景名称: 下拉选择相应的场景进行精确搜索
• 业务编号: 根据业务编号精确搜索
• 业务 id: 根据业务 id 精确搜索

重试日志列表

支持的搜索条件:

• 组名称: 下拉选择相应的组进行精确搜索
• 场景名称: 下拉选择相应的场景进行精确搜索
• 业务编号: 根据业务编号精确搜索
• 业务 id: 根据业务 id 精确搜索

死信队列列表

支持的搜索条件:

• 组名称: 下拉选择相应的组进行精确搜索
• 场景名称: 下拉选择相应的场景进行精确搜索
• 业务编号: 根据业务编号精确搜索
• 业务 id: 根据业务 id 精确搜索

回滚

死信队列数据迁移至重试任务重，并删除死信队列数据

用户列表

搜索系统用户信息 支持的搜索条件:

• 用户名: 模糊搜索用户名

新增用户

为系统新增用户

• 用户名: 用户名是数字、字母、下划线组合，最长 64 个字符长度

• 密码: 密码是数字、字母、下划线组合，最长 64 个字符长度

• 角色:

  • 普通用户: 负责分配的组权限
  • 管理员: 管理所有的 组谦虚

• 权限: 需要管理的组

系统剖析

客户端与服务端数据交互图

客户端核心能力

• 负责发现异常，标记事故现场

• 根据不同阶段进行本地重试和远程重试

• 失败上报和执行服务端下发的重试指令

• 避免服务间调用产生重试放大风险

• 重试流量管控

  • 单机多注解循环引用问题
  • 标记重试流量
  • 调用链超时控制(Deadline Request)
  • 特殊的 status code 限制链路重试

服务端核心能力

• 收集上报信息，统一预警
• 通过组协调器为不同的 POD 分配需要调度的 Group 信息
• 管理死信队列和重试数据状态以及触发时间
• 支持配置中心可视化

系统架构图

客户端剖析

重试流量管控

单机重试管控

单机多注解嵌套方法,通过标记重试现场入口，发生异常重试只重试现场入口，防止每个方法都重试, 从而避免了重试风暴

链路重试管控

• 特殊的 status code 限制链路重试: 让被调用方有反抗的权利(统一约定一个特殊的 status code 它表示：调用失败，但别重试)
• 调用链超时控制(Deadline Request): 当剩余时间不够时不再发起重试请求
• 特殊的 retry flag 保障重试请求不重试: 通请求头传递 retry flag 保障即使发生异常也不重试

重试流速管控

通过路由策略和限流措施对每个组的集群进行流量控制

支持多种退避策略

• 线性退避: 每次等待固定时间后重试
• 随机退避: 在一定范围内随机等待一个时间后重试
• 延迟等级退避: 依据延迟等级, 等待每个延迟等级设置的时间, 延迟等级枚举DelayLevelEnum
• Cron 表达式退避: 使用 Cron 表达式计算重试触发时间

客户端功能模块图

• 启动模块

  • 滑动窗口模块: 监听需要上报的数据
  • Netty 启动器: 启动客户端 Netty 组件，建立与服务端心跳机制
  • 远程配置获取器: 获取最新版本的配置信息
  • 注解扫描模块: 负责扫描添加到方法上的 @Retryable 注解，获取参数信息、类信息、方法路径等；解析注解元数据信息，构建执行器

• 重试阶段

  • 重试模式

    • 本地重试: 当发生异常时候, 若注解上的配置RetryType.ONLY_LOCAL或者RetryType.LOCAL_REMOTE, 则会触发本地内存重试
    • 远程重试: 本地重试没有成功，若注解上的配置RetryType.ONLY_REMOTE或者RetryType.LOCAL_REMOTE, 则会触发上报服务端重试

  • 执行器

    • 重试组件: 对 guava retry 的深度封装

    • 重试执行器

      • 类反射执行器: 即重试执行原方法
      • 自定义方法执行器: 用户通过实现RetryMethod接口, 即可实现自定义重试, 发生重试时直接重试自定义方法执行器

• 重试流量管控

  • 单机多注解循环引用问题

    标记重试入口,触发重试时只从标记的重试入口进入

- 标记重试流量

 > 对于重试的请求，我们在请求头中下发一个特殊的标识(xRetry:boolean), 在 Service A ->Service B ->Service C 的调用链路中，当 Service B 收到 Service A 的请求时会先读取这个 xRetry 判断这个请求是不是重试请求， 如果是，那它调用 Service C 即使失败也不会重试；否则将触发重试 。 同时 Service B 也会把这个 xRetry 下传，它发出的请求也会有这个标志，它的下游也不会再对这个请求重试 

• 调用链超时控制(Deadline Request)

DDL 是“ Deadline Request 调用链超时”的简称，我们知道 TCP/IP 协议中的 TTL 用于判断数据包在网络中的时间是否太长而应被丢弃，DDL 与之类似， 它是一种全链路式的调用超时，可以用来判断当前的 RPC 请求是否还需要继续下去。如下图，在 RPC 请求调用链中会带上超时时间， 并且每经过一层就减去该层处理的时间，如果剩下的时间已经小于等于 0 ，则可以不需要再请求下游，直接返回失败即可。

- 特殊的 status code 限制链路重试 

如果每层都配置重试可能导致调用量指数级扩大，这样对底层服务来说压力是非常之大的, 通过对流量的标记 ，用户可以判断是否是重试的流量来判断是否继续处理，我们使用 Google SRE 中提出的内部使用特殊错误码的方式来实现：

``` 1 统一约定一个特殊的 status code ，它表示：调用失败，但别重试。 2 任何一级重试失败后，生成该 status code 并返回给上层。 3 上层收到该 status code 后停止对这个下游的重试，并将错误码再传给自己的上层。 ``` 

这种方式理想情况下只有最下一层发生重试，它的上游收到错误码后都不会重试，但是这种策略依赖于业务方传递错误码， 对业务代码有一定入侵，而且通常业务方的代码差异很大， 调用 RPC 的方式和场景也各不相同，需要业务方配合进行大量改造， 很可能因为漏改等原因导致没有把从下游拿到的错误码传递给上游。

服务端剖析

分布式调度模块

• master thread

  1. 扫描所有启用的组，通过客户端协调算法，分配当前节点需要重试的组
  2. 生成 Actor,并扫描当前分配组下面所有待重试的数据

• 重试分发组件

  • ScanGroupActor

    1. 通过配置的时间范围扫描待重试数据
    2. 通过条件过滤器，过滤出满足条件的重试数据

  • ExecUnitActor

    1. 通过远程调用下发重试指令,
    2. 标记重试流量

  • 结果处理

    1. FailureActor: 处理重试失败数据，累加重试次数
    2. FinishActor: 处理重试成功数据并更新状态为重试成功

• 算法

  • 客户端轮询算法

    1. 一致性 Hash 算法
    2. LRU 算法
    3. 随机算法

  • 服务端 Rebalance 算法

    1. 一致性 hash 算法