Spring Retry与失败补偿机制

本文目录#

• 引言
• Spring Retry 基础
• 重试设计要点
• 补偿机制
• 实现示例
• 监控与报警
• 实战经验
• 总结
• 参考资料

引言#

分布式系统中，不可避免会出现超时、临时失败。Spring Retry 提供声明式重试，而补偿策略则保证业务最终一致。本文介绍如何结合 Retry、CircuitBreaker、补偿任务构建健壮系统。

Spring Retry 基础#

• 注解：@Retryable、@Recover；
• 策略：SimpleRetryPolicy、ExponentialBackOffPolicy；
• 与 AOP、异步任务集成；
• 支持 RetryTemplate 编程式调用。

重试设计要点#

• 针对可恢复异常：网络抖动、临时不可用；
• 避免对幂等性差的操作自动重试；
• 配合 CircuitBreaker 快速失败；
• 将重试指标暴露用于监控。

补偿机制#

1. Transactional Outbox：在同一事务写入アウトボックス，异步补偿；
2. 补偿任务：Spring Batch/Quartz 定期扫描失败记录；
3. 人机协同：提供后台操作界面，支持人工介入；
4. 幂等设计：通过业务幂等键、版本号保证重复执行安全。

实现示例#

@Retryable(value = TimeoutException.class,
           maxAttempts = 3,
           backoff = @Backoff(delay = 500, multiplier = 2))
public void invokePayment(PaymentRequest request) { ... }

@Recover
public void recover(Throwable throwable, PaymentRequest request) {
    compensationService.enqueue(request);
}

• compensationService 将失败请求写入队列或表。

监控与报警#

• Micrometer 记录重试次数、失败率；
• 对补偿任务的堆积设告警；
• 在日志中记录 retryAttempt、traceId；
• 对接 Prometheus + Alertmanager。

实战经验#

• 支付通道调度使用 Retry + Outbox，确保交易状态最终一致；
• 合同签约系统结合补偿任务与人工审核；
• 在高并发场景，重试间隔需指数退避，避免雪崩。

总结#

Spring Retry 提供快速的失败重试能力，但必须配合补偿机制、幂等设计与监控，才能在复杂分布式场景下保持一致性与稳定性。

参考资料#

• [1] Spring Retry Reference. https://docs.spring.io/spring-retry/docs/current/reference/html/
• [2] Spring Batch User Guide. https://docs.spring.io/spring-batch/docs/current/reference/html/
• [3] Transactional Outbox Pattern. https://microservices.io/patterns/data/transactional-outbox.html

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