分布式系统大行其道的当前，系统数据的准确性和正确性是重大的挑战，基于 CAP 理论，采用柔性事务，保障系统可用性以及数据的最终一致性成为技术共识为了保障分布式服务的可用性，服务容错性，服务数据一致性以及服务间掉用的网络问题。依据 "墨菲定律"，增加核心流程重试，数据核对校验成为提高系统鲁棒性常用的技术方案

特性

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
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
操作简单 分钟上手，支持 WEB 页面对重试数据 CRUD 操作。
数据大盘 实时管控系统重试数据
多样化退避策略 Cron、固定间隔、等级触发、随机时间触发
容器化部署 服务端支持 docker 容器部署
高性能调度平台 支持服务端节点动态扩容和缩容
多样化重试类型 支持 ONLY_LOCAL、ONLY_REMOTE、LOCAL_REMOTE 多种重试类型
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
支持多样化的告警方式 邮箱、企业微信、钉钉、飞书

客户端与服务端数据交互图

#系统架构图

分布式系统重试的重要性

在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障、消息丢失等原因，操作可能会失败。重试机制在分布式系统中显得尤为重要，以下是一些原因：

网络不可靠性：在分布式系统中，由于网络的不可靠性，消息可能会丢失或延迟。重试机制可以确保消息被发送和接收，从而提高系统的可靠性和消息传递的可靠性。
事务处理：在分布式系统中，事务可能会因为网络延迟等原因失败。重试机制可以确保事务被正确提交，从而保证数据的最终一致性。
节点故障：分布式系统可能会由于节点故障而导致部分或全部服务不可用。重试机制可以确保节点重新启动后，服务能够自动恢复并继续运行。
提高系统可用性：重试机制可以确保在发生异常情况时，系统能够尝试自动恢复，避免出现系统宕机或无响应的情况，从而提高系统的可用性和稳定性。重试机制在分布式系统中非常重要，可以提高系统的可靠性、性能和消息传递的可靠性，同时还可以确保数据的一致性和服务的可用性。

重试的风险

重试放大风险：这种指数放大的效应很可怕，会加大直接整体系统的负载，最坏情况下被调用的服务流量可能放大到 r 倍，不仅不能请求成功，导致整体的负载继续升高，甚至直接打挂
无限重试问题：如果不设置重试次数会使得业务线程一直被重试占用，这样会导致服务的负载线程暴增直至服务宕机.
数据安全：基于内存重试会可能造成数据丢失风险
网络阻塞：重试次数过多或重试间隔时间过短，就有可能导致大量的请求同时发送，从而导致网络拥塞和负载增加。

v1.4.0 发布内容:

1.新增飞书告警【新增】
2.优化场景和通知的列表支持横向滑动【新增】
3.限制固定间隔和随机间隔两个退避策略的间隔时间不能小于10秒【优化】
4.支持上报数据无场景时,自动初始化场景【新增】
5.优化RetryAspect不开启重试时日志模糊问题【优化】
6.优化Easy-Retry版本版本获取方式【优化】

项目地址

官网: https://www.easyretry.com/

gitee:https://gitee.com/aizuda/easy-retry.git

github：https://github.com/aizuda/easy-retry.git

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Easy Retry 六月第一个版本 v1.4.0 版本

特性