Google Pub/Sub 的具有指數退避的 RetryPolicy 如何處理最小、最大退避和隨機化？

Google Pub/Sub 的RetryPolicy 中的指數退避如何工作

Google Pub/Sububy 功能來增強伺服器中的功能來增強錯誤處理端操作。此策略的設定選項包括MinimumBackoff 和MaximumBackoff 參數。

MinimumBackoff 和MaximumBackoff 設定

MinimumBackoff 參數指定第一次重試之前的初始等待時間。 MaximumBackoff 參數定義後續重試之間允許的最長時間。這些參數對應於 github.com/cenkalti/backoff 中實現的指數退避演算法中的 InitialInterval 和 MaxInterval。

指數退避演算法

在指數退避中，每個隨機間隔使用以下公式計算：

retryInterval = InitialInterval * (random value in range [1 - RandomizationFactor, 1 + RandomizationFactor])

其中InitialIntervaloff 是MinimumBackoff，隨機值在重試延遲中引入隨機化。 retryInterval 由 MaximumBackoff 限制。

範例程式

提供的程式示範了具有不同的 MaximumBackoff 和 MaximumBackoff 值的指數退避演算法的行為。

程式輸出的觀察結果

• 預設退避：將MinimumBackoff設定為5s，MaximumBackoff的時間逐漸增加，平均間隔約10秒。這表明 RandomizationFactor 接近 1。
• 較小的退避： 將 MaximumBackoff 和 MaximumBackoff 分別設定為 1 秒和 2 秒，重試之間的時間始終約為 3 秒。這表明在這種情況下，MaximumBackoff 限制優先。

隨機化和乘數

RetryPolicy 使用的指數退避演算法包括隨機化，以確保重試並不總是在相同的時間間隔內進行。但是，提供的程式的輸出並未顯示重試間隔呈指數增長的清晰模式，這表明未使用 Multiplier 參數（該參數會使每次迭代的重試間隔加倍）。

MaxElapsedTime

與 github.com/cenkalti/backoff 中的指數退避實現不同，RetryPolicy 沒有等效的 MaxElapsedTime 參數。這意味著如果伺服器不可用，重試將無限期地繼續，除非應用程式獨立處理和限制重試。

以上是Google Pub/Sub 的具有指數退避的 RetryPolicy 如何處理最小、最大退避和隨機化？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！