异步请求重试策略有哪些呢？

前端异步请求重试策略有很多种，它们的目标都是提高应用的健壮性，使其在网络不稳定或服务器偶尔出错的情况下也能正常工作。以下是一些常见的策略以及它们的优缺点：

1. 基本重试策略：

• 固定次数重试： 最简单的策略，在请求失败后，尝试固定次数的重试。
  • 优点：实现简单。
  • 缺点：不够灵活，如果网络持续中断，会浪费资源，且可能仍然无法成功。
• 带延迟的固定次数重试： 在每次重试前增加一个延迟，例如指数递增延迟 (1s, 2s, 4s, 8s...)。
  • 优点：避免频繁重试对服务器造成压力，增加成功概率。
  • 缺点：对于瞬时错误有效，但对于持续性错误仍然可能无效。

2. 指数退避策略 (Exponential Backoff)：

• 每次重试的延迟时间呈指数增长，例如 2^n 秒 (2s, 4s, 8s, 16s...)，通常还会设置一个最大重试次数和最大延迟时间。
  • 优点：在网络拥塞或服务器临时故障时非常有效，给服务器时间恢复。
  • 缺点：对于快速恢复的错误，可能等待时间过长。

3. 全抖动策略 (Full Jitter)：

• 在指数退避的基础上，为每次重试的延迟时间添加一个随机抖动，避免多个客户端同时重试造成“惊群效应”。
  • 优点：更有效地避免多个客户端同时重试，提高整体成功率。
  • 缺点：实现略复杂。

4. 等抖动策略 (Equal Jitter)：

• 类似全抖动，但随机抖动的范围是延迟时间的一半。

5. 装饰器策略 (Decorator)：

• 使用装饰器模式封装重试逻辑，使代码更简洁易读，易于复用。

6. 取消重试：

• 提供取消重试的机制，例如用户取消操作或超时。

7. 错误类型区分：

• 不是所有错误都值得重试，例如 4xx 错误通常表示客户端错误，重试无意义。应该根据错误类型决定是否重试。

8. 使用拦截器 (Interceptor)：

• 在 Axios 或 Fetch 等库中使用拦截器统一处理重试逻辑，避免重复代码。

示例代码 (使用 Axios 和指数退避策略):

import axios from 'axios';

async function retryRequest(url, config = {}, retries = 3, delay = 1000) {
  try {
    return await axios.get(url, config);
  } catch (error) {
    if (retries > 0 && error.response?.status >= 500) { // 只重试 5xx 错误
      console.log(`Retry request ${url}, ${retries} retries remaining`);
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
      return retryRequest(url, config, retries - 1, delay * 2); // 指数退避
    }
    throw error; // 重试次数耗尽后抛出错误
  }
}

// 使用示例
retryRequest('/api/data')
  .then(response => console.log(response.data))
  .catch(error => console.error("Request failed:", error));

选择合适的策略：

选择哪种策略取决于具体的应用场景和网络环境。对于简单的应用，固定次数重试可能就足够了。对于对可靠性要求较高的应用，建议使用指数退避或抖动策略。 同时，需要根据错误类型和业务逻辑决定是否需要重试，以及最大重试次数和最大延迟时间。

记住，重试策略并非万能的，过度重试可能会加剧服务器负担。 需要仔细权衡利弊，选择最合适的策略。