feign 实现重试
我们继续使用resilience4j实现重试，根据上一篇Spring Cloud升级之路 - Hoxton - 4. 使用Resilience4j实现实例级别的隔离与熔断，我们已经加载了RetryReqistry这个核心配置Bean。
Retry相关的配置：create-and-configure-retry
我们这里的配置是：
resilience4j.retry: configs: default: maxRetryAttempts: 2 waitDuration: 1 retryExceptions: - java.lang.Exception service-provider2: maxRetryAttempts: 4
参考之前我们的LoadBalancerConfig
//对于非返回200的接口，抛出异常 if (execute.status() != HttpStatus.OK.value()) { throw new ResponseWrapperException(execute.toString(), execute); }
所以，只要配置了所有异常都重试，对于非200返回也会重试。
实现重试，需要在负载均衡器作用之前，由于Spring-Cloud中可能会有很多的胶水代码，所以利用实现FeignBlockingLoadBalancerClient的方式可能扩展性不太好，这里使用切面的方式，实现重试。
CustomizedCircuitBreakerAspect
//配置哪些包下的FeignClient进行重试，必须含有@FeignClient注解 @Around("execution(* com.github.hashjang.hoxton..*(..)) && @within(org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient)") public Object feignClientWasCalled(final ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { boolean isGet = false; MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature(); FeignClient annotation = signature.getMethod().getDeclaringClass().getAnnotation(FeignClient.class); String serviceName = annotation.value(); if (StringUtils.isBlank(serviceName)) { serviceName = annotation.name(); } //查看是否是GET请求 RequestMapping requestMapping = signature.getMethod().getAnnotation(RequestMapping.class); if (requestMapping != null && (requestMapping.method().length == 0 || Arrays.asList(requestMapping.method()).contains(RequestMethod.GET)) ) { isGet = true; } GetMapping getMapping = signature.getMethod().getAnnotation(GetMapping.class); if (getMapping != null) { isGet = true; } Retry retry; try { retry = retryRegistry.retry(serviceName, serviceName); } catch (ConfigurationNotFoundException e) { retry = retryRegistry.retry(serviceName); } if (!isGet) { //非GET请求，只有在断路器打开的情况下，才会重试 retry = Retry.of(serviceName, RetryConfig.from(retry.getRetryConfig()).retryExceptions().retryOnException(throwable -> { Throwable cause = throwable.getCause(); if (cause instanceof CallNotPermittedException) { //对于断路器，不区分方法，都重试，因为没有实际调用 log.info("retry on circuit breaker is on: {}", cause.getMessage()); return true; } return false; }).build()); } //对于GET请求，启用重试机制 Supplier<Object> objectSupplier = Retry.decorateSupplier(retry, () -> { try { return pjp.proceed(); } catch (Throwable throwable) { ReflectionUtils.rethrowRuntimeException(throwable); return null; } }); return Try.ofSupplier(objectSupplier).get(); }
Spring Cloud Gateway 实现重试
Spring Cloud Gateway 默认有自己的重试，并且resilience4j的Retry和 Spring Cloud Gateway 的 Reactor 机制是不兼容的，所以需要写一些额外的胶水代码，这里为了简便，就使用 Spring Cloud Gateway 默认有自己的重试。利用这个重试实现重试Filter插入到 Spring Cloud Gateway 中。
Spring Cloud Gateway 的重试Filter通过RetryGatewayFilterFactory实现，我们想对每个微服务调用生效，将他做成一个GlobalFilter.并且这个重试需要在负载均衡选择实例之前，所以，这个重试，必须要在RouteToRequestUrlFilter还有LoadBalancerClientFilter之前(这两个负责对于lb:路由查询负载均衡器获取实例重写 URL )。
我们想实现不同微服务不同配置，于是我们生成配置类ApiGatewayRetryConfig：
@Data @ConfigurationProperties(prefix = "spring.cloud.gateway") public class ApiGatewayRetryConfig { private Map<String, RetryGatewayFilterFactory.RetryConfig> retry; public RetryGatewayFilterFactory.RetryConfig getDefault() { return retry.computeIfAbsent("default", key -> new RetryGatewayFilterFactory.RetryConfig()); } }
其中的RetryConfig包含如下我们使用到的属性：
配置项默认值说明retries3最大重试次数，不包括本身那次调用seriesSERVER_ERROR对于哪些响应码重试，默认是所有的5XX响应码statusesempty对于哪些状态码重试，这个是具体的 HttpStatus，和 series 之间只能指定一个methodsGET对于哪些 HttpMethod 重试。exceptionsList.of(IOException.class, TimeoutException.class)对于哪些异常重试，默认是IO异常和超时异常backoffbackOff配置，决定之后如何重试- firstBackoff5[ms]第一次重试间隔- maxBackoff最大重试间隔- factor2每次的重试间隔 = firstBackoff * (factor ^ (次数 - 1))，最大是maxBackoff- basedOnPreviousValuetrue是否基于上次请求的 backoff，如果是，则保留上次 backoff 时间，下次从这个 backoff 时间开始作为第一次重试间隔
我们的配置：
spring: cloud: gateway: # 这是我们自定义的重试配置：ApiGatewayRetryConfig, retry: default: retries: 1 series: SERVER_ERROR,CLIENT_ERROR methods: GET # 对于断路器打开也会重试 exceptions: io.github.resilience4j.circuitbreaker.CallNotPermittedException, org.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException, java.io.IOException backoff: basedOnPreviousValue: true factor: 2 firstBackoff: 100ms maxBackoff: 500ms
