本文深入探讨了在 node.js 环境下，如何利用 axios 实现对 API 请求的条件式重试机制。我们将从基础的递归重试方案入手，逐步引入延迟、最大重试次数和异步处理等概念，构建一个健壮且实用的重试函数。文章还将涵盖指数退避、熔断器等高级优化策略，旨在帮助开发者有效应对网络波动、异步操作等场景，确保系统稳定性和数据一致性。
引言：API 请求重试机制的必要性
在分布式系统和微服务架构中，应用程序通过网络调用外部 API 是常态。然而，网络环境的不稳定、服务瞬时过载、异步任务处理时间不确定等因素，都可能导致 API 请求失败或返回非最终状态。为了提高系统的鲁棒性和用户体验，实现一个智能的 API 请求重试机制显得尤为重要。特别是在需要轮询一个异步任务状态直至其完成的场景中，条件式重试更是不可或缺。
场景分析：轮询 API 直至特定状态
考虑这样一个场景：我们向一个文档处理服务发起请求，该服务会返回一个处理中的状态，并需要我们持续查询其状态，直到 response.data.status 字段的值变为 “done”。这要求我们的客户端代码能够：
- 发起初始请求。
- 检查响应状态。
- 如果状态不是 “done”，则等待一段时间后再次发起相同的请求。
- 重复步骤 2 和 3，直到状态满足条件或达到最大重试次数。
基础重试实现与局限性
最初的重试思路可能非常直接，例如使用递归函数。以下是一个基于 axios 的简化递归重试示例：
const axios = require("axios"); const qs = require("qs"); // 假设 apiKey 已定义 const apiKey = "YOUR_API_KEY"; let data = qs.stringify({ document_key: "038A2E0792CE72020E9BB88380D002EB582A6B3AE5883C34DE53C9F17D415D99", }); let config = { method: "post", maxBodyLength: Infinity, url: "https://api-free.deepl.com/v2/document/95BA71197AC66EE4745FF5269CF4399D", headers: { Authorization: apiKey, "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", }, data: data, }; function retryUntilSuccess(requestConfig, callback) { axios .request(requestConfig) .then((response) => { // 检查特定条件 if (response.data.status === "done") { console.log("任务完成:", response.data.status); callback(null, response.data); // 任务完成，返回结果 } else { console.log("任务进行中，继续重试:", response.data.status); // 未完成，继续重试 retryUntilSuccess(requestConfig, callback); } }) .catch((error) => { console.error("请求失败，继续重试:", error.message); // 请求失败，直接重试 retryUntilSuccess(requestConfig, callback); }); } // 调用重试函数 // retryUntilSuccess(config, function(err, result) { // if (err) { // console.error("最终失败:", err); // } else { // console.log("最终成功结果:", result); // } // });
这种基础实现存在几个显著局限性：
- 无延迟重试： 请求失败或状态未满足时会立即重试，可能导致服务器压力增大，或在瞬时故障时无法恢复。
- 无最大重试次数限制： 如果服务持续不可用或任务长时间未完成，程序会陷入无限重试循环，消耗资源并可能导致栈溢出。
- 错误处理不完善： 没有区分可重试错误和不可重试错误，所有错误都一概重试。
- 回调地狱： 使用回调函数可能导致代码可读性下降，尤其是在复杂逻辑中。
构建健壮的 API 重试策略
为了克服上述局限性，我们需要一个更完善的重试策略，包括引入延迟、设置最大重试次数以及利用 async/await 简化异步流程。
核心原理：延迟与最大重试次数
- 延迟 (Delay)： 在每次重试之间引入一个等待时间，给服务器或网络一个恢复的机会。
- 最大重试次数 (Max Retries)： 设置一个上限，防止无限重试，确保程序最终能够退出或报告失败。
代码示例：异步重试函数
以下是一个采用 async/await、支持延迟和最大重试次数的通用重试函数：
const axios = require("axios"); const qs = require("qs"); // 假设 apiKey 已定义 const apiKey = "YOUR_API_KEY"; let data = qs.stringify({ document_key: "038A2E0792CE72020E9BB88380D002EB582A6B3AE5883C34DE53C9F17D415D99", }); let config = { method: "post", maxBodyLength: Infinity, url: "https://api-free.deepl.com/v2/document/95BA71197AC66EE4745FF5269CF4399D", headers: { Authorization: apiKey, "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", }, data: data, }; /** * 异步延迟函数 * @param {number} ms - 延迟毫秒数 */ const delay = (ms) => new promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms)); /** * 执行带重试机制的 API 请求 * @param {object} requestConfig - axios 请求配置 * @param {function} conditionFn - 判断是否成功的函数，接收响应数据作为参数，返回布尔值 * @param {object} options - 重试选项 * @param {number} [options.maxRetries=5] - 最大重试次数 * @param {number} [options.initialDelayMs=1000] - 初始重试延迟（毫秒） * @param {number} [options.backoffFactor=2] - 延迟因子，用于指数退避 * @returns {Promise<object>} - 成功时的响应数据 * @throws {Error} - 达到最大重试次数或遇到不可恢复错误时抛出 */ async function retryApiRequest(requestConfig, conditionFn, options = {}) { const { maxRetries = 5, initialDelayMs = 1000, backoffFactor = 2 } = options; let currentDelay = initialDelayMs; for (let attempt = 1; attempt <= maxRetries; attempt++) { try { console.log(`尝试请求 (第 ${attempt} 次)...`); const response = await axios.request(requestConfig); // 检查业务逻辑条件 if (conditionFn(response.data)) { console.log(`请求成功，条件满足！状态: ${response.data.status}`); return response.data; // 条件满足，返回结果 } else { console.log(`条件未满足，状态: ${response.data.status}，将在 ${currentDelay}ms 后重试。`); } } catch (error) { console.error(`请求失败 (第 ${attempt} 次): ${error.message}`); // 判断是否为可重试错误（例如网络错误、5xx 服务器错误） // 这里的判断可以更细致，例如根据 error.response.status if (attempt === maxRetries || !axios.isAxiosError(error) || (error.response && error.response.status < 500)) { // 如果是最后一次尝试，或者是非 axios 错误，或者客户端错误（4xx），则不再重试 throw new Error(`API 请求最终失败或条件未满足，已达最大重试次数 ${maxRetries} 次。`); } } // 等待一段时间后重试 await delay(currentDelay); // 指数退避：每次重试延迟时间翻倍 currentDelay *= backoffFactor; } // 如果循环结束仍未成功，则抛出错误 throw new Error(`API 请求最终失败或条件未满足，已达最大重试次数 ${maxRetries} 次。`); } // 定义成功条件函数 const isStatusDone = (data) => data && data.status === "done"; // 使用示例 (async () => { try { const result = await retryApiRequest(config, isStatusDone, { maxRetries: 10, initialDelayMs: 500, // 初始延迟 0.5 秒 backoffFactor: 1.5, // 每次延迟增加 1.5 倍 }); console.log("最终成功结果:", result); } catch (error) { console.error("教程最终失败:", error.message); } })();
代码说明：
- delay 函数： 一个简单的 Promise 封装，用于异步等待指定毫秒数。
- retryApiRequest 函数：
- 接收 requestConfig (axios 配置)、conditionFn (判断业务成功的函数) 和 options (重试参数)。
- maxRetries：最大重试次数，默认为 5。
- initialDelayMs：首次重试的延迟时间，默认为 1000ms。
- backoffFactor：延迟因子，用于实现指数退避，默认为 2。
- 使用 for 循环控制重试次数。
- 在 try…catch 块中执行 axios.request。
- conditionFn(response.data)：通过传入的函数判断业务逻辑是否成功。如果成功，则立即返回结果。
- catch 块处理请求错误。这里加入了简单的判断，如果不是 axios 错误或状态码是 4xx 等客户端错误，通常不建议重试。
- await delay(currentDelay)：在每次重试前等待。
- currentDelay *= backoffFactor：实现指数退避，每次重试的延迟时间按因子增长。
- 如果达到最大重试次数仍未成功，则抛出错误。
高级考量与最佳实践
除了上述基础重试策略，在生产环境中还应考虑以下高级实践：
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指数退避 (Exponential Backoff)： 如示例所示，每次重试的延迟时间以指数级增长（例如 1s, 2s, 4s, 8s…）。这能有效避免在服务故障时瞬时产生大量重试请求，给服务恢复留出时间。
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抖动 (Jitter)： 在指数退避的基础上，引入随机性延迟。例如，将延迟时间设置为 (currentDelay * backoffFactor) * (1 + random_factor)。这可以防止大量客户端在同一时刻重试，进一步分散请求压力，避免“惊群效应”。
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熔断器模式 (Circuit Breaker Pattern)： 当某个服务持续失败时，熔断器会“打开”，阻止所有对该服务的后续请求，直接返回失败，而不是继续重试。经过一段时间后，熔断器会进入“半开”状态，允许少量请求通过以测试服务是否恢复。这可以防止失败的服务拖垮整个系统。像 opossum 这样的库可以帮助实现熔断器。
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请求幂等性 (Idempotency)： 重试请求可能会导致同一个操作被执行多次。确保你的 API 设计是幂等的，即多次执行相同的请求与一次执行的效果是相同的，这对于重试机制至关重要。例如，创建订单的请求应该包含一个唯一的事务 ID，以防止重复创建。
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日志记录 (Logging)： 详细记录每次重试的状态、耗时、错误信息等，有助于问题排查和系统监控。
总结
实现健壮的 API 请求重试机制是构建可靠分布式系统的关键一环。通过结合 async/await、延迟、最大重试次数、指数退避等策略，我们可以有效地应对各种网络和服务瞬时故障。同时，结合熔断器、幂等性设计和完善的日志记录，能够进一步提升系统的稳定性和可维护性。在实际开发中，应根据具体的业务场景和对可靠性的要求，选择并优化最适合的重试策略。
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