Netty 实战篇：为 Netty RPC 框架增加超时控制与重试机制，防止系统雪崩

本文介绍如何在自研 Netty RPC 框架中实现超时控制与重试机制。合理的超时策略可以避免调用卡死，重试机制可以提升调用成功率，在高可用系统中不可或缺。

一、为什么要有超时和重试？

RPC 是跨进程调用，失败是常态。常见问题包括：

网络延迟或丢包
对端服务故障或处理慢
请求丢失、写超时或线程池满

没有超时控制会导致：

客户端线程阻塞，资源耗尽
请求堆积，引发服务雪崩
用户体验极差，难以排查

✅ 因此，我们需要：

对每次请求设置合理的超时时间（如 3s）
请求失败时自动重试（如重试 1~3 次）

二、整体设计图

复制代码

             ┌──────────────┐
             │ RpcClient    │
             └────┬─────────┘
                  │
     ┌────────────▼────────────┐
     │  Future/RpcResponseMap  │ <── 超时控制：Future 超时失效
     └────────────┬────────────┘
                  │
              Netty Channel
                  │
        ┌─────────▼──────────┐
        │  RpcServerHandler  │
        └────────────────────┘

三、实现超时控制（基于 Future）

请求发出后，使用 CompletableFuture 持有结果。
设置 timeout，在时间内未响应即抛出异常。
使用定时任务清理过期请求。

java 复制代码

public class RpcClient {
    private static final Map<String, CompletableFuture<RpcResponse>> FUTURE_MAP = new ConcurrentHashMap<>();

    public RpcResponse send(RpcRequest request, long timeoutMillis) throws Exception {
        CompletableFuture<RpcResponse> future = new CompletableFuture<>();
        FUTURE_MAP.put(request.getRequestId(), future);
        
        // 发起请求
        channel.writeAndFlush(request);

        // 超时处理
        return future.get(timeoutMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }

    public void receive(RpcResponse response) {
        CompletableFuture<RpcResponse> future = FUTURE_MAP.remove(response.getRequestId());
        if (future != null) {
            future.complete(response);
        }
    }
}

四、实现重试机制

在调用失败或超时时，自动进行 N 次重试（带间隔）。

java 复制代码

public class RpcClientWithRetry {

    public RpcResponse sendWithRetry(RpcRequest req, int retryCount, long timeoutMillis) throws Exception {
        for (int i = 0; i < retryCount; i++) {
            try {
                return rpcClient.send(req, timeoutMillis);
            } catch (TimeoutException | ConnectException e) {
                log.warn("调用失败，第{}次重试", i + 1);
                Thread.sleep(100); // 简单退避
            }
        }
        throw new RuntimeException("RPC 调用重试失败");
    }
}

五、自动化封装

建议支持注解配置：

java 复制代码

@RpcReference(retry = 3, timeout = 2000)
private HelloService helloService;

再在代理生成器中读取注解参数：

java 复制代码

int retry = field.getAnnotation(RpcReference.class).retry();
long timeout = field.getAnnotation(RpcReference.class).timeout();

六、测试用例模拟超时重试

服务端代码故意 sleep：

java 复制代码

@RpcService
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
    public String hello(String name) {
        Thread.sleep(3000); // 模拟超时
        return "Hi " + name;
    }
}

客户端设置 timeout = 1000ms + retry = 2，观察日志：

java 复制代码

WARN 调用失败，第1次重试
WARN 调用失败，第2次重试
ERROR 调用重试失败

七、可拓展建议

指数退避重试（Exponential Backoff）
熔断机制（见 Hystrix/Fuse）
调用监控统计重试成功率
精细化控制（按接口或服务维度配置）

八、总结

通过本篇内容，我们为 RPC 框架增强了健壮性保障机制：

✅ 自定义调用超时

✅ 请求级别自动重试

✅ 注解式参数配置

✅ 支持重试退避逻辑