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我正在处理将数据发送到 zeromq
的应用程序。以下是我的应用程序的作用:
SendToZeroMQ
可以将数据发送到 zeromq。retryQueue
,以便在未收到确认时可以稍后重试。它使用具有 maximumSize 限制的 Guava 缓存。SendToZeroMQ
将重试发送相同的数据数据。如果收到确认,我们会将其从 retryQueue
中删除,这样就无法再次重试。想法非常简单,我必须确保我的重试策略正常工作,这样我才不会丢失我的数据。这种情况非常罕见,但以防万一我们没有收到确认。
我正在考虑构建两种类型的RetryPolicies
,但我无法理解如何在此处构建与我的程序相对应的类型:
RetryNTimes:
在此它将重试 N 次,每次重试之间有一个特定的 sleep ,之后,它将删除记录。ExponentialBackoffRetry:
在此它将以指数方式不断重试。我们可以设置一些最大重试限制,之后它不会重试并会丢弃记录。下面是我的 SendToZeroMQ
类,它向 zeromq 发送数据,每 30 秒从后台线程重试一次并启动 ResponsePoller
runnable 永远运行:
public class SendToZeroMQ {
private final ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);
private final Cache<Long, byte[]> retryQueue =
CacheBuilder
.newBuilder()
.maximumSize(10000000)
.concurrencyLevel(200)
.removalListener(
RemovalListeners.asynchronous(new CustomListener(), executorService)).build();
private static class Holder {
private static final SendToZeroMQ INSTANCE = new SendToZeroMQ();
}
public static SendToZeroMQ getInstance() {
return Holder.INSTANCE;
}
private SendToZeroMQ() {
executorService.submit(new ResponsePoller());
// retry every 30 seconds for now
executorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (Entry<Long, byte[]> entry : retryQueue.asMap().entrySet()) {
sendTo(entry.getKey(), entry.getValue());
}
}
}, 0, 30, TimeUnit.SECONDS);
}
public boolean sendTo(final long address, final byte[] encodedRecords) {
Optional<ZMQSocketInfo> liveSockets = PoolManager.getInstance().getNextSocket();
if (!liveSockets.isPresent()) {
return false;
}
return sendTo(address, encodedRecords, liveSockets.get().getSocket());
}
public boolean sendTo(final long address, final byte[] encodedByteArray, final Socket socket) {
ZMsg msg = new ZMsg();
msg.add(encodedByteArray);
boolean sent = msg.send(socket);
msg.destroy();
// adding to retry queue
retryQueue.put(address, encodedByteArray);
return sent;
}
public void removeFromRetryQueue(final long address) {
retryQueue.invalidate(address);
}
}
下面是我的 ResponsePoller
类,它轮询来自 zeromq 的所有确认。如果我们从 zeromq 得到确认,那么我们将从重试队列中删除该记录,这样它就不会被重试,否则它会被重试。
public class ResponsePoller implements Runnable {
private static final Random random = new Random();
@Override
public void run() {
ZContext ctx = new ZContext();
Socket client = ctx.createSocket(ZMQ.PULL);
String identity = String.format("%04X-%04X", random.nextInt(), random.nextInt());
client.setIdentity(identity.getBytes(ZMQ.CHARSET));
client.bind("tcp://" + TestUtils.getIpaddress() + ":8076");
PollItem[] items = new PollItem[] {new PollItem(client, Poller.POLLIN)};
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
// Tick once per second, pulling in arriving messages
for (int centitick = 0; centitick < 100; centitick++) {
ZMQ.poll(items, 10);
if (items[0].isReadable()) {
ZMsg msg = ZMsg.recvMsg(client);
Iterator<ZFrame> it = msg.iterator();
while (it.hasNext()) {
ZFrame frame = it.next();
try {
long address = TestUtils.getAddress(frame.getData());
// remove from retry queue since we got the acknowledgment for this record
SendToZeroMQ.getInstance().removeFromRetryQueue(address);
} catch (Exception ex) {
// log error
} finally {
frame.destroy();
}
}
msg.destroy();
}
}
}
ctx.destroy();
}
}
问题:
正如您在上面看到的,我正在使用 SendToZeroMQ
类将 encodedRecords
发送到 zeromq,然后每 30 秒重试一次,具体取决于是否我们是否从 ResponsePoller
类得到了确认。
对于每个 encodedRecords
都有一个名为 address
的唯一键,这就是我们将从 zeromq 返回的作为确认的内容。
我如何继续扩展此示例以构建我上面提到的两个重试策略,然后我可以选择在发送数据时要使用的重试策略。我想出了下面的界面,但后来我无法理解我应该如何继续实现这些重试策略并在上面的代码中使用它。
public interface RetryPolicy {
/**
* Called when an operation has failed for some reason. This method should return
* true to make another attempt.
*/
public boolean allowRetry(int retryCount, long elapsedTimeMs);
}
我可以使用guava-retrying吗?或 failsafe这里是因为这些库已经有很多我可以使用的重试策略?
最佳答案
我无法计算出有关如何使用相关 API 的所有细节,但至于算法,您可以尝试:
scheduleAtFixedRate
,而是在重试队列中找到具有最低 when_is_next_retry
的消息(可能通过按绝对重试时间戳排序并选择第一个),以及让 executorService 使用 schedule
和 time_to_next_retry
when_is_next_retry
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