百万级任务重试框架 Fast-Retry，太香了！

用了这么多重试方案，Fast-Retry 给我的感觉就是：专业的事就该交给专业的工具。它解决了重试场景中的核心痛点：高并发处理、灵活策略、可靠存储、全面监控。而且用起来特别简单，学习成本低，这对于咱们开发者来说太重要了。

兄弟们，今天咱们来聊个扎心的话题 —— 任务重试。你是不是也遇到过这种情况：调用第三方接口突然超时，推送消息莫名其妙失败，支付回调半天没响应... 这时候老板拍着桌子让你保证数据一致性，产品经理追着问为什么订单状态不同步。

没办法，只能重试呗。但手动重试像打地鼠，写个简单的循环重试又 hold 不住高并发，用 Spring 的 Retry 注解又显得不够灵活。尤其是面对几十万、上百万的任务量时，重试逻辑简直能把人逼疯。

直到我遇到了 Fast-Retry，才算真正解脱。这框架是真的香，今天必须给你们好好唠唠。

一、为啥我们需要专门的重试框架？

先说说咱们平时写重试逻辑会踩的坑，看看你中了几个：

1. 重试策略太死板：大多数人就写个固定间隔重试，要么重试太频繁把对方服务器打崩，要么间隔太长导致数据延迟
2. 没考虑并发问题：上千个任务同时失败，一股脑全重试，直接把自己服务搞 OOM
3. 缺乏持久化：服务一重启，没重试完的任务全丢了，哭都来不及
4. 监控一片空白：不知道多少任务重试成功，多少彻底失败，出了问题两眼一抹黑

举个真实案例：去年双十一，朋友公司的支付回调处理服务因为网络波动，积累了 50 多万条待重试任务。他们自己写的重试逻辑直接扛不住，重试线程池满了不说，数据库连接也被耗尽，最后整个支付链路全崩了，损失惨重。

这就是为什么我们需要一个专业的重试框架 —— 它不仅要能重试，还要重试得聪明、高效、可靠。

二、Fast-Retry 到底是个啥？

Fast-Retry 是一个专为高并发场景设计的任务重试框架，听名字就知道，主打一个 "快" 字。但它的优点可不止快：

• 支持每秒处理 10 万 + 重试任务，轻松应对百万级积压
• 内置 8 种重试策略，从简单到复杂全覆盖
• 自带持久化机制，服务重启也不怕任务丢失
• 分布式环境下也能玩得转，不会重复重试
• 监控指标一应俱全，失败任务一目了然

最关键的是，这框架用起来贼简单，基本上是开箱即用。你别以为功能强的框架就一定复杂，Fast-Retry 的设计理念就是 "复杂的事情框架做，简单的事情留给开发者"。

三、核心设计思路：为啥它能这么快？

咱们得先明白一个道理：重试不是简单地把失败的任务再跑一遍。当任务量达到百万级时，重试本身就成了一个需要精心设计的分布式系统问题。

Fast-Retry 的核心设计思路可以总结为 "三板斧"：

1. 分级存储：冷热数据分离

就像咱们家里的冰箱，常用的东西放冷藏室，不常用的放冷冻室。Fast-Retry 把任务分成了三级：

• 热任务：刚失败，需要马上重试的任务，存在内存队列里，速度最快
• 温任务：重试过几次还没成功的，存到本地磁盘的 RockDB 里
• 冷任务：需要长时间等待后再重试的（比如几小时后），存到分布式存储里

这样一来，既保证了高频重试任务的处理速度，又不会让内存被大量长期任务占满。

2. 智能调度：不做无用功

很多人写重试逻辑就像瞎猫碰死耗子，不管三七二十一先重试了再说。Fast-Retry 搞了个智能调度器：

• 能根据任务的失败原因动态调整重试策略（比如网络超时可能需要等久一点，而数据库死锁可能马上重试就好）
• 会自动避开系统高峰期，比如检测到当前 CPU 使用率超过 80%，就会暂时放缓重试
• 支持给不同优先级的任务排队，核心业务先重试

这就好比医院的急诊室，不是先来后到，而是根据病情紧急程度安排就诊。

3. 异步化 + 批量处理：效率拉满

Fast-Retry 内部用了 - eventloop 模型，就像餐厅里的传菜员，一个人能服务好几桌客人。所有重试操作都是异步的，不会阻塞业务线程。

同时它还会把时间相近的重试任务批量处理，比如 100 个任务都设置了 10 分钟后重试，框架会攒到一起处理，减少 IO 开销。这就像外卖小哥一次多带几单，效率自然高。

四、功能特性：这些亮点让我直呼真香

光说理念太空泛，咱们来看看 Fast-Retry 具体有哪些让人眼前一亮的功能：

1. 灵活到