介绍

在分布式系统的世界中，微服务已成为一种流行的架构风格，确保服务的弹性至关重要。Spring Cloud 基于 Spring 核心框架构建，提供多种工具和功能来帮助开发人员构建弹性微服务。其中，Retry和Fallback机制作为实现能够优雅地处理故障的稳健系统的关键组件而脱颖而出。这篇文章深入探讨了如何将这些机制有效地与 Spring 微服务结合使用。

微服务对弹性的需求

在分布式生态系统中，微服务在促进敏捷性、可扩展性和可维护性方面发挥着核心作用。虽然这些优势使微服务成为流行的架构选择，但它也带来了可能危及系统可靠性的挑战。因此，确保这种环境下的弹性是不容忽视的，并且理解其重要性为构建强大系统奠定了基础。

分布式性质

微服务的核心是去中心化原则。虽然各个服务可以独立维护、扩展和部署，但它们在很大程度上依赖于网络通信来协调运行。

• 不可预测的网络： 网络基础设施充满了不可预测性。延迟峰值、数据包丢失和完全中断并不罕见。设计弹性微服务时应了解网络问题不是异常而是预期问题。
• 服务到服务通信： 在整体架构中，模块在内存中进行通信。然而，微服务通过网络进行通信，从而引入了潜在的故障点。HTTP 请求、消息队列或事件驱动架构都面临着分布式通信的挑战。

级联故障

在互连的环境中，一项服务的故障可能会引发连锁反应。

• 依赖链： 服务A可能依赖于服务B，服务B又依赖于服务C。如果服务C出现故障并且处理不当，服务A和B都可能受到间接影响，导致系统崩溃。
• 防止多米诺骨牌效应： 弹性设计可以防止这些“多米诺骨牌效应”。我们稍后将探讨诸如熔断之类的技术，可以阻止其轨道上的级联故障。

外部依赖

通常，微服务并不是孤岛。它们与外部系统、第三方服务和数据库交互。

• 第三方中断： 如果微服务依赖于外部第三方服务，并且该服务出现故障，那么我们的微服务也会随之崩溃。具有弹性的设计意味着针对这些可能发生的情况进行规划，可能通过缓存第三方数据或采用后备机制来实现。
• 数据库挑战： 数据库虽然可靠，但并非绝对可靠。连接池耗尽、查询缓慢甚至数据库全面中断都可能导致微服务无法运行。数据库故障转移机制、只读副本和查询优化等弹性策略是微服务架构师工具包中的重要工具。

可扩展性和负载

微服务的主要优势之一是能够根据需求扩展单个服务。然而，这种扩展也带来了其自身的挑战。

• 流量突然激增： 流量突然激增，如果处理不当，可能会导致服务瘫痪。负载均衡器、自动扩展策略和速率限制是可用于确保服务妥善处理此类峰值的一些工具。
• 资源管理： 随着服务规模的扩大，资源管理变得至关重要。单个服务实例中的内存泄漏或资源利用效率低下可能会在多个实例中放大，从而导致系统范围的问题。

通过了解微服务范式中固有的这些挑战，开发人员和架构师可以开始设计系统的旅程，这些系统不仅具有功能性，而且在面对逆境时具有弹性和可靠性。

Spring重试简介

在分布式系统中，短暂的网络中断或临时服务不可用等瞬时故障是常见的情况。虽然某些故障是持久性的，可能需要手动干预或重大系统更改，但许多故障是暂时的，只需重试操作即可解决。这就是 Spring Retry 发挥作用的地方。

概述

Spring Retry 提供了有关重试操作的抽象，允许开发人员无缝地将重试逻辑添加到他们的应用程序中。在处理远程服务或任何其他需要考虑瞬态故障的外部系统时，它特别方便。

基本用法

将 Spring Retry 合并到项目中涉及添加适当的依赖项并注释失败时应重试的方法。

@Service 
public  class  MyService { 

    @Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3) 
    public String someOperation () { 
        // ...可能失败的逻辑
    } 
}

在上面的代码中，@Retryable注释表明someOperation如果抛出异常，该方法最多应重试 3 次。

高级配置

• 指定异常： 并非所有异常都需要重试。有时，特定的异常可能被识别为暂时的。Spring Retry 允许我们指定哪些异常应该触发重试。

@Retryable(value = {NetworkException.class, TimeoutException.class}, maxAttempts = 3) 
public String someOperation () { 
    // ... 逻辑
}

• 退避策略： 快速连续重试可能会适得其反，尤其是在速率限制等情况下。实施退避策略会在重试尝试之间引入延迟，从而减少压垮另一个服务或系统的机会。

@Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000)) 
public String someOperationWithBackoff () { 
    // ... 逻辑
}

在上面的示例中，重试尝试之间有 1000 毫秒（1 秒）的延迟。

恢复机制

如果在所有重试之后操作仍然失败，会发生什么情况？Spring Retry 提供了一种恢复机制，允许开发人员定义一个回退方法，该方法在所有重试都用尽后执行。

@Service 
public  class  MyService { 

    @Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3) 
    public String someOperation () { 
        // ...可能失败的逻辑
    } 

    @Recover 
    public String receive (Exception e) { 
        return  "Fallback data" ; 
    } 
}

在此示例中，如果someOperation持续失败，将执行receive方法，确保即使在持续失败的情况下也始终有响应或操作。

有状态重试与无状态重试

默认情况下，Spring Retry 操作是无状态的，这意味着每次重试都独立于之前的重试。但是，在某些情况下，尤其是在处理有状态系统或需要记住以前的故障时，有状态重试可能会很有用。配置有状态重试需要将注释stateful的属性设置@Retryable为true。

将 Spring Retry 纳入微服务可显著增强其弹性，确保通常超出开发人员控制的瞬时故障不会导致服务降级或中断。

Spring Hystrix 回退简介

Netflix 的 Hystrix 库在使分布式系统更具弹性方面发挥了至关重要的作用。虽然它主要以其断路器功能而闻名，但它提供的另一个重要功能是回退机制。即使特定服务操作失败，回退也允许应用程序继续运行，尽管可能处于降级模式。

概述

回退是指当主逻辑失败时提供替代响应。这可以返回默认值、调用另一个服务或任何其他补偿操作。Hystrix 的回退功能可确保即使遇到故障，用户也能得到响应而不是错误。

基本用法

要在Spring项目中使用Hystrix，需要添加Spring Cloud Starter Hystrix依赖。集成后，方法可以包含在具有关联后备的 Hystrix 命令中。

@Service 
public  class  AnotherService { 

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackForOperation") 
    public StringriskyOperation ( ) { // ...可能失败的逻辑   
    } 
  
    public String fallbackForOperation () { 
      return "Default Response" ; 
    }    
} 
        

在这里，如果riskyOperation由于任何原因失败，将调用fallbackForOperation方法，并返回“默认响应”。

高级配置

• 自定义回退： 除了指定回退方法之外，Hystrix 还允许使用该类创建自定义回退HystrixCommand。这为管理回退逻辑提供了更大的灵活性，特别是在处理复杂场景时。
• 回退和异常处理： 确保回退方法本身稳健且不会引发异常至关重要。如果需要，可以在后备方法中使用额外的 try-catch 块甚至嵌套后备。

后备的好处

• 改进的用户体验： 用户宁愿收到默认值或缓存值也不愿遇到错误。回退可以将潜在的错误转化为更加用户友好的响应或行为。
• 减少系统压力： 当服务或操作失败时，它通常已经处于压力之下。不断的重试或错误处理可能会加剧这种情况。后备措施通过提供快速、替代的响应来缓解这种压力。

局限性

• 过时数据： 如果回退依赖于缓存数据，则存在向用户返回过时或过时信息的风险。
• 过度依赖： 虽然回退对于处理故障非常有用，但过度依赖它们可能会掩盖潜在的问题。监控和解决频繁回退激活的根本原因至关重要。

回退机制，尤其是与重试和断路器等其他弹性模式结合使用时，可以显著增强分布式系统的稳健性。虽然 Hystrix 一直是一个流行的选择，但值得注意的是它现在已不再维护。

将重试与回退相结合以增强弹性

将重试逻辑与回退过程结合起来就像在安全网上建立了一个安全网。虽然重试机制允许您的应用程序重新尝试失败的操作，希望获得成功的结果，但回退可确保如果所有重试尝试都失败，还有一个 B 计划。

分层防御方法

将重试与回退结合起来作为分层防御。第一道防线（重试）旨在克服暂时性问题，而第二道防线（回退）确保如果第一道防线失败，仍然有一种方法可以优雅地管理和缓解这种情况。

• 将 Spring Retry 与 Hystrix 结合使用： 虽然 Spring Retry 有助于重试逻辑，但 Hystrix 可用于处理回退。

@Service 
public  class  ResilientService { 

    @Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3) 
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod") 
    public String operation () { 
        // ...可能失败的逻辑
    } 

    public String FallbackMethod () {
        return “响应”；
    } 
}

在此示例中，如果operation失败，Spring Retry 将确保最多重试 3 次。如果所有尝试都失败， 将调用fallbackMethod方法。

• 处理状态： 当组合重试和回退时，管理这些机制之间的状态至关重要，特别是在重试是有状态的情况下。有关先前尝试的信息（例如遇到的错误）可用于确定适当的后备策略。

好处

• 增强的可靠性： 有了两道防线，即使是默认响应或缓存响应，提供成功响应的可能性也更高。
• 更好的用户体验： 最终用户免受临时系统故障或过载的影响，确保他们在几乎所有情况下都能收到响应。
• 减少系统压力： 通过采用分层方法，您可以避免对其他服务或系统造成过度压力。经过几次重试后，转向回退可以防止可能陷入困境的系统受到持续的打击。

注意事项

• 确定重试次数： 在决定重试操作的次数时取得平衡至关重要。重试次数太多可能会导致系统压力，而重试次数太少可能会错过克服暂时性问题的机会。
• 动态后备： 静态后备可能并不总是合适的。根据故障的性质或所调用的特定服务，动态回退逻辑（根据上下文改变响应）可以提供更细致和更有价值的响应。

将重试与回退相结合提供了强大的弹性策略，确保即使面对多次故障，系统也能够优雅而有效地响应。

结论

建立微服务的弹性是必要的，而不是奢侈的。Spring生态系统提供的工具和机制（例如Retry和Fallback）确保我们的服务能够优雅地处理故障。通过了解每种机制的细微差别并利用它们的综合优势，开发人员可以构建不仅能在逆境中站稳脚跟的系统，还能为最终用户提供无缝体验。

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