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在响应式编程中，retry 和 retryWhen 是两个用于处理错误重试的重要操作符。它们允许你根据特定条件重新订阅上游的 Flux，从而在发生错误时尝试恢复执行。下面将结合你我搜索到的资料，详细解释这两个操作符的使用方式和区别。
1. retry 操作符
- 作用：
retry操作符用于在发生错误时重新订阅上游的Flux，从而尝试再次执行。它会根据你指定的重试次数进行重试。 - 使用方式：
retry(n)表示最多重试n次。如果在n次尝试后仍然失败，错误将被传播到下游。 - 示例：
在这个例子中，// 创建一个以 250 毫秒间隔发出事件的 Flux 发布者Flux.interval(Duration.ofMillis(250))// 对发出的事件进行映射处理.map(input -> {// 当事件次数小于 3 时，返回格式化后的字符串if (input < 3) {return "tick " + input;}// 当事件次数达到 3 时，抛出异常throw new RuntimeException("boom");})// 配置异常重试策略，重试 1 次.retry(1)// 测量并输出每个事件的处理时间.elapsed()// 订阅事件流，输出事件处理时间和事件内容或错误信息.subscribe(System.out::println, System.err::println);// 程序暂停 2100 毫秒，以观察事件流的输出Thread.sleep(2100);retry(1)表示最多重试一次。第一次执行时，input为 0、1、2 时正常输出，当input为 3 时抛出异常。由于设置了retry(1)，系统会重新订阅interval，从tick 0重新开始。第二次执行时，input为 0、1、2 时正常输出，但input为 3 时仍然抛出异常，最终错误被传播到下游。
输出结果如下[263,tick 0] [250,tick 1] [253,tick 2] [522,tick 0] [250,tick 1] [251,tick 2] java.lang.RuntimeException: boom
2. retryWhen 操作符
-
作用：
retryWhen是retry的更高级版本，它允许你自定义重试逻辑。它通过一个“同伴”（companion）Flux<RetrySignal>来判断是否应该重试。 -
使用方式：
retryWhen(companion -> ...)接收一个函数，该函数返回一个Flux<RetrySignal>，用于控制重试行为。 -
示例：
Flux<String> flux =Flux.<String>error(new RuntimeException("boom")).retryWhen(Retry.from(companion -> {companion.map(rs -> {if (rs.totalRetries() < 3) return rs.totalRetries();else throw Exceptions.propagate(rs.failure());});}));在这个例子中，
retryWhen接收一个Retry构建器，该构建器通过companion来跟踪重试次数。如果重试次数小于 3，返回当前重试次数；否则，抛出原始异常，停止重试。 -
关键点：
retryWhen通过RetrySignal提供了更细粒度的控制，例如可以访问错误信息、重试次数等。RetrySignal包含了totalRetries()和totalRetriesInARow()等方法，用于跟踪重试状态。retryWhen可以结合Retry.fixedDelay()、Retry.exponentialBackoff()等策略，实现更复杂的重试逻辑。
3. retryWhen 的工作流程
- (1) 错误发生时触发重试
当上游 Flux 发生错误时，retryWhen 会将 RetrySignal 发送到你定义的“同伴” Flux。
你可以在 RetrySignal 中访问错误信息和重试状态，从而决定是否进行重试。 - (2) 同伴 Flux 发出值 → 重试发生
如果“同伴” Flux 发出一个值（例如一个整数表示重试次数），则 retryWhen 会触发一次重试。
重试是通过重新订阅上游 Flux 实现的，而不是重新执行 Flux 中的逻辑（如 map、filter 等）。 - (3) 同伴 Flux 完成 → 重试停止
如果“同伴” Flux 完成（即没有更多值发出），则表示重试策略已经处理完毕。
此时，retryWhen 会停止重试循环，并将错误“吞掉”（即不再传播错误），最终生成的序列也会完成。 - (4) 同伴 Flux 抛出错误 → 重试终止
如果“同伴” Flux 抛出一个错误（e），则表示重试策略失败。
此时，retryWhen 会停止重试循环，并将该错误传播到下游，导致整个序列出错。
{// 创建一个故意出错的Flux，并设置错误处理和重试机制Flux<String> flux = Flux.<String>error(new IllegalArgumentException()).doOnError(System.out::println).retryWhen(Retry.from(companion ->companion.take(3)));// 订阅Flux，打印输出结果flux.subscribe(System.out::println);
}
{AtomicInteger errorCount = new AtomicInteger();Flux<String> flux =Flux.<String>error(new IllegalArgumentException()).doOnError(e -> errorCount.incrementAndGet()).retryWhen(Retry.from(companion ->// The companion emits RetrySignal objects, which bear number of retries so far and last failurecompanion.map(rs -> {if (rs.totalRetries() < 3) {// To allow for three retries, we consider indexes < 3 and return a value to emit (here we simply return the index)return rs.totalRetries();} else {// In order to terminate the sequence in error, we throw the original exception after these three retriesthrow Exceptions.propagate(rs.failure());}})));flux.subscribe(System.out::println);
}
4. retry 与 retryWhen 的区别
| 特性 | retry | retryWhen |
|---|---|---|
| 重试次数 | 固定（如 retry(3)） | 可自定义（通过 Retry 构建器） |
| 重试逻辑 | 无法自定义 | 支持自定义重试条件 |
| 重试信号 | 无 | 提供 RetrySignal 用于跟踪重试状态 |
| 适用场景 | 简单的重试需求 | 复杂的重试策略（如条件重试、指数退避等） |
5. 使用 retryWhen 的常见场景
-
条件重试：根据特定错误类型决定是否重试。
.retryWhen(Retry.any().filter(e -> e instanceof ConnectTimeoutException).retryMax(3).fixedBackoff(Duration.ofSeconds(1)) ) -
指数退避：根据重试次数动态调整重试间隔。
.retryWhen(companion -> companion.zipWith(Flux.range(1, MAX_RETRY), (error, index) -> {if (index < MAX_RETRY) {return index;}throw Exceptions.propagate(error);}).flatMap(index -> Mono.delay(Duration.ofMillis(index * 100))) ) -
自定义重试策略：结合
doOnRetry()、doAfterRetry()等方法，记录重试日志。.retryWhen(companion -> companion.doOnNext(System.out::println).zipWith(Flux.range(1, MAX_RETRY), (error, index) -> {System.out.println("Retry #" + index);if (index < MAX_RETRY) {return index;}throw Exceptions.propagate(error);}).flatMap(index -> Mono.delay(Duration.ofMillis(100))) )
6. 总结
retry是一个简单但功能有限的操作符，适合简单的重试需求。retryWhen是一个更强大、灵活的操作符，适合需要自定义重试逻辑的场景。- 两者都通过重新订阅上游
Flux来实现重试，但retryWhen提供了更细粒度的控制和更丰富的功能。
通过合理使用 retry 和 retryWhen，你可以构建出健壮的响应式错误处理机制，确保在发生错误时能够自动恢复执行。