以以太网中使用的数据链路层协议CSMA/CD（载波监听多路访问/冲突检测）为例，其处理冲突的方式就是截断二进制指数退避（truncated binary exponential backoff），具体逻辑如下...一般是用端到端的往返时间2τ，该时间也称为冲突窗口（collision window）或争用期，以太网习惯取值51.2μs。 冲突发生时，设冲突次数为c，定K=min(c, 10)。...随着重试次数增多，退避时间的期望值也就越大，从而在竞争激烈时减少碰撞发生的概率。 下图是CSMA/CD的流程图，蓝框中就是指数退避流程。 ?...指数退避的思想非常简单而有效，在除网络之外的其他方面也有应用。作为大数据工程师，挑两个大数据组件稍微讲解一下吧。...它的主要逻辑在SpoolDirectoryRunnable这个线程中，下面来看其run()方法。
在构建一个高效、稳定的爬虫系统中，经常会遇到网络异常或目标网站限制等问题导致请求失败。为了应对这些情况并保证数据抓取顺利进行，使用HTTP爬虫ip进行请求重试是一种有效且关键的策略。...，并进行相应调整；6、合理配置重试策略当面对网络异常或目标网站限制时，配置一个合适的重试策略可以提高爬虫系统的稳定性。...以下是一些常用且有效的重试策略：a、简单线性增加延迟：在每次请求失败后，等待一段固定时间（例如5秒），然后再进行下一次尝试。...c、随机化增加延迟：设置一个随机范围内的最低和最高值，在每个重试间隙中生成一个随机数字，并使用它来确定当前任务需等待多长时间才重新执行。...e、组合策略：结合多种重试策略，根据不同的情况和需求进行灵活调整。例如，在网络异常时使用指数退避延迟，而在目标网站限制下采用随机化增加延迟等组合方式。
在以前使用 CVM/TVM 部署业务时，这个问题可以较容易的处理，因为我们是预先拿到了一台虚拟机，已经分配好了 IP 注册好了 CMDB，业务要做的就是用这个 IP 去提单授权，部署业务程序，在一切完备后加上路由上线...后文提到的退避重试和断路器逻辑也在这里实现。 PermissionCenter 平台管控组件，位于集群外，负责权限资源的存储和实际申请。...断路器和退避重试机制 ? 可能导致授权过程的异常状况不少，例如权限参数错误的配置，授权 API 服务质量下降或不可用，甚至是网络原因导致的接口错误、超时等。...授权 API 往往也并没有设计支持高 QPS，我们采用超时重试，加断路器和指数退避重试去做一个容错性。...我们为每个 Pod 添加了一个带抖动的指数退避器并记录最近的失败时间戳，能够在一段时间后允许尝试一次，如果成功就重置对指定 Pod 的退避，如若不成功更新时间戳重新计时，参数如下： bk := &PodBreaker
在笔者负责的业务系统中基于事务消息使用还定制了一条基本原则：消息内容正确的前提下，消费方出现异常需要自理。...事务执行的逻辑单元 在事务执行的逻辑单元里面，需要进行待推送的事务消息记录的保存，也就是：本地（业务）逻辑和事务消息记录保存操作绑定在同一个事务。 ?...为了统一处理补偿推送的问题，使用了有限状态判断消息是否已经推送成功： 在事务方法内，保存事务消息的时候，标记消息记录推送状态为处理中。...还有一种极为特殊的情况是RabbitMQ服务端本身出现故障导致消息推送异常，这种情况下需要进行重试（补偿推送），经验证明短时间内的反复重试是没有意义的，故障的服务一般不会瞬时恢复，所以可以考虑使用指数退避算法进行重试...指数值、间隔值和最大重试次数上限需要根据实际情况设定，否则容易出现消息延时过大或者重试过于频繁等问题。
退避策略简介 在开发过程中我们经常会遇到调用接口失败的情况。...遇到这种情况，我们有时候需要重试机制，常用的重试（退避）策略有： 固定的时间间隔重试一次，最多重试N次：比如我现在一个接口调用失败了，不是立马返回失败，而是hold住线程，每隔2秒重新调下接口，最多调5...指数时间间隔尝试策略：和上面策略一样，接口调用失败后也不是直接返回，但是重试的时间间隔呈指数增加。比如第一次时间间隔是2s，第二次次4s，依次增加。当然你也可以设置最大的尝试次数和最大的尝试时间。...这个类使用起来非常简单： long interval = 1000; //重试间隔 1s重试一次 long maxAttempts = 10; //最大重试次数 最多重试10次 BackOff...} } ExponentialBackOff ExponentialBackOff是支持尝试间隔呈指数增加的工具类，使用方式和上面类似： long initialInterval = 100;
在第一阶段，协调者询问参与者是否可以提交事务，如果所有参与者都可以提交，则进入第二阶段，否则回滚。这样可以保证所有参与者在同一个时间点接收和处理消息。...在第一阶段，协调者询问参与者是否可以提交事务，并等待参与者的响应。如果所有参与者都可以提交，则进入第二阶段，否则回滚。在第二阶段，参与者执行实际的操作，并将准备好的结果返回给协调者。...在第三阶段，协调者根据参与者的响应决定是否提交事务。这样可以避免在网络异常情况下的阻塞。基于时钟的一致性协议：在分布式系统中，可以使用基于时钟的一致性协议来保证消息接收的一致性。...该协议使用全局时钟来确保所有节点按照相同的顺序接收和处理消息。具体实现中，可以使用物理时钟或逻辑时钟来实现全局时钟。...这可以通过设置消息的重试次数或使用指数退避策略来实现。消息持久化（Message Persistence）：可靠传递的消息应该能够持久化保存在发送方或中间节点中，以防止消息在传递过程中的意外丢失。
考虑为超出限制的用户实施硬限制或手动审核流程。采用指数退避重试避免速率限制错误的一种简单方法是使用随机指数退避自动重试请求。...采用指数退避重试意味着在遇到速率限制错误时执行短暂的休眠，然后重试未成功的请求。如果请求仍然不成功，则增加休眠时间并重复该过程。这将持续到请求成功或达到最大重试次数为止。...这种方法有很多好处：自动重试意味着您可以在不崩溃或丢失数据的情况下从速率限制错误中恢复指数退避意味着您的第一次重试可以快速尝试，同时如果您的前几次重试失败，则仍然可以获得更长的延迟将随机抖动添加到延迟中有助于避免所有重试同时发生...以下是几个使用指数退避的 Python 示例解决方案。...要将指数退避添加到您的请求中，您可以使用 tenacity.retry 装饰器。下面的示例使用 tenacity.wait_random_exponential 函数为请求添加随机指数退避。
在微服务架构中，通常会有很多的小服务，小服务之间存在大量 RPC 调用，但时常因为网络抖动等原因，造成请求失败，这时候使用重试机制可以提高请求的最终成功率，减少故障影响，让系统运行更稳定。...重试延迟时间 maxDelay 最大重试延迟时间，选择指数退避策略时，该配置会限制等待时间上限 maxJitter 随机退避策略的最大等待时间 onRetry 每次重试时进行的一次回调 retryIf...重试时的一个条件判断 delayType 退避策略类型 lastErrorOnly 是否只返回上次重试的错误 BackOff 退避策略 对于一些暂时性的错误，如网络抖动等，立即重试可能还是会失败，通常等待一小会儿再重试的话成功率会较高...提供一个指数避退策略，连续重试时，每次等待时间都是前一次的 2 倍。...FixedDelay func FixedDelay(_ uint, _ error, config *Config) time.Duration FixedDelay 在每次重试时，等待一个固定延迟时间
RecoveryCallback 为了进一步增强业务方法的健壮性，我们可以通过实现RecoveryCallback回调接口来封装一个兜底逻辑；这样在重试已耗尽且业务方法依然执行失败的时候，就会执行该兜底逻辑...相信大家和笔者一样，在工作中多使用无状态重试，但其实有状态重试也是有用武之地的，比如：事务回滚和熔断器。...在事务回滚场景中，当目标方法（业务方法）抛出特定异常时，重试变得没有意义了，需要立即从execute()方法内的while循环语句内重新抛出该异常，从而进行事务回滚操作，重新抛出异常代码如下所示： if...组合使用，前者委派后者来进行重试决策，但需要明确一点：目标方法每次只会在execute()方法内的while循环中执行一次（目标方法的每一次执行都是在不同的线程中完成的），之后借助于如下代码立即退出while...接下来，我们需要搞清楚RetryConfiguration在构建Advice时所使用的AnnotationAwareRetryOperationsInterceptor有何意义？
我们在关注分布式事务的旅程上又迈进了一步。我们已经探讨过两阶段提交（2PC）和补偿事务（Saga模式）两种处理分布式事务的策略。然而，在处理分布式系统的复杂性时，我们还有其他的工具可用。...基本的思路是，当一个操作失败时，我们不立即认定整个事务失败，而是等待一段时间后再次尝试执行该操作。这样，如果故障是瞬时的，那么重试可能会成功，整个事务也就可以继续执行。 二、重试机制是如何工作的？...在分布式系统中，通常会遇到各种可能导致操作失败的问题，比如网络延迟、服务暂时不可用等。对于这些瞬时的问题，我们通常不能立即确定整个事务失败，因为在等待一段时间后，这些问题可能会消失。...重复步骤3，直到操作成功或达到最大重试次数。 在实际应用中，重试机制的细节可能会有所不同，比如等待时间可能是固定的，也可能是逐渐增长的（也被称为"指数退避"）。...在设计分布式系统时，我们需要结合其他策略，如两阶段提交、补偿事务，甚至包括更复杂的方案，如分布式事务协调器，以确保系统的健壮性和稳定性。
NoBackOffPolicy： 无退避算法策略，每次重试时立即重试 FixedBackOffPolicy： 固定时间的退避策略，需设置参数sleeper和backOffPeriod，sleeper指定等待策略...默认1500毫秒 ExponentialBackOffPolicy： 指数退避策略，需设置参数sleeper、initialInterval、maxInterval和multiplier，initialInterval...maxInterval指定最大休眠时间，默认30秒，multiplier指定乘数，即下一次休眠时间为当前休眠时间*multiplier ExponentialRandomBackOffPolicy： 随机指数退避策略...Guava-Retry Guava retryer工具与spring-retry类似，都是通过定义重试者角色来包装正常逻辑重试，但是Guava retryer有更优的策略定义，在支持重试次数和重试频度控制基础上...但是明显感觉得到，guava-retry在使用上更便捷，更灵活，能根据方法返回值来判断是否重试，而Spring-retry只能根据抛出的异常来进行重试。
NoBackOffPolicy： 无退避算法策略，每次重试时立即重试 FixedBackOffPolicy： 固定时间的退避策略，需设置参数sleeper和backOffPeriod，sleeper指定等待策略...默认1500毫秒 ExponentialBackOffPolicy： 指数退避策略，需设置参数sleeper、initialInterval、maxInterval和multiplier，initialInterval...maxInterval指定最大休眠时间，默认30秒，multiplier指定乘数，即下一次休眠时间为当前休眠时间*multiplier ExponentialRandomBackOffPolicy： 随机指数退避策略...二 重试框架之Guava-Retry Guava retryer工具与spring-retry类似，都是通过定义重试者角色来包装正常逻辑重试，但是Guava retryer有更优的策略定义，在支持重试次数和重试频度控制基础上...但是明显感觉得到，guava-retry在使用上更便捷，更灵活，能根据方法返回值来判断是否重试，而Spring-retry只能根据抛出的异常来进行重试。
如果我们要做重试，要为特定的某个操作做重试功能，则要硬编码，大概逻辑基本都是写个循环，根据返回或异常，计数失败次数，然后设定退出条件。...重试策略 看一下Spring Retry自带的一些重试策略，主要是用来判断当方法调用异常时是否需要重试。（下文原理部分会深入分析实现） ?...，从它下面的子类也能看出来 原理 原理部分我想分开两部分来讲，一是重试机制的切入点，即它是如何使得你的代码实现重试功能的；二是重试机制的详细，包括重试的逻辑以及重试策略和退避策略的实现。...那么每个RetryPolicy都会重写canRetry方法，然后在RetryTemplate判断是否需要重试。...Spring Retry采用了一个更加轻量级的做法，就是针对每一个需要重试的方法只new一个上下文Context对象，然后在重试时，把这个Context传到策略里，策略再根据这个Context做重试，而且
请求成功或失败，您可以在返回客户端时看到。当客户端等待发送下一个请求时，它显示为循环计时器。 基本重试处理 处理失败的最简单方法就是什么也不做。...我们需要一种重试方法，可以在错误概率较低的情况下快速重试，从而保护用户体验，但可以识别出真正的错误并等待更长时间以防止出现不可恢复的过载。 更好的答案是什么呢？ 我们需要“指数退避”。...在计算指数退避时，您可以配置很多东西，但如果您想象我们开始等待 1 秒，每次重试等待两倍的时间，那么 10 次重试将如下所示： 1秒 2秒 4秒 8秒 16秒 32秒 1分4秒 2分8秒 4分16秒 8...以下所有示例均使用 Google HTTP 库退避默认值（0.5 秒初始延迟，1.5 乘数）。 一旦请求量增加，当重试这些请求时，您会注意到回退开始，事情会平静下来。...代码实现 因此，您已经阅读了这篇文章，并意识到您要么没有利用重试，要么正在危险地进行重试。下面是一些示例 Go 代码，它实现了我们构建的重试策略（带抖动的指数退避），您可以在自己的项目中使用。
在使用Spring Cloud Feign进行微服务之间的通信时，由于网络问题、服务端问题等原因，可能会出现请求失败的情况。...: 2.0 # 重试间隔时间按2的指数增长在上面的示例中，我们使用了默认的退避算法，即初始重试间隔时间为1秒，最大重试间隔时间为5秒，重试间隔时间按2的指数增长，最多重试10次。...Throwable：当请求失败时抛出的所有异常类型。我们可以在Feign客户端接口的方法上使用@Retryable注解来指定重试条件和重试策略。...具体来说，我们指定了当请求失败时抛出IOException异常时进行重试，最多重试3次，默认重试间隔时间为1000毫秒，最大重试间隔时间为5000毫秒，重试间隔时间按2的指数增长。...在getUser方法中，我们可以编写适当的逻辑来处理请求失败时的情况，例如返回一个默认值、进行日志记录等。
如果我们要做重试，要为特定的某个操作做重试功能，则要硬编码，大概逻辑基本都是写个循环，根据返回或异常，计数失败次数，然后设定退出条件。...重试策略 看一下Spring Retry自带的一些重试策略，主要是用来判断当方法调用异常时是否需要重试。...，从它下面的子类也能看出来 原理 原理部分我想分开两部分来讲，一是重试机制的切入点，即它是如何使得你的代码实现重试功能的；二是重试机制的详细，包括重试的逻辑以及重试策略和退避策略的实现。...那么每个RetryPolicy都会重写canRetry方法，然后在RetryTemplate判断是否需要重试。...Spring Retry采用了一个更加轻量级的做法，就是针对每一个需要重试的方法只new一个上下文Context对象，然后在重试时，把这个Context传到策略里，策略再根据这个Context做重试，而且
在分布式系统中，为了保证数据分布式事务的强一致性，大家在调用RPC接口或者发送MQ时，针对可能会出现网络抖动请求超时情况采取一下重试操作。...@Recover 注解在使用时无法指定方法，如果一个类中多个重试方法，就会很麻烦。 注解介绍 @EnableRetry 表示是否开始重试。...监听者”，在重试的不同阶段通知“监听者”（例如doSth，wait等阶段时通知） RetryPolicy : 重试的策略或条件，可以简单的进行多次重试，可以是指定超时时间进行重试（上文中的someCondition...NoBackOffPolicy：无退避算法策略，每次重试时立即重试 FixedBackOffPolicy：固定时间的退避策略，需设置参数sleeper和backOffPeriod，sleeper指定等待策略...正常和重试优雅解耦，重试断言条件实例或逻辑异常实例是两者沟通的媒介。
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