重试策略

在写批量任务脚本的时候，重试间隔到底该怎么定，是很多人都会纠结的问题。固定间隔省心，指数退避聪明，但到底哪种更适合你的场景？今天把两种策略掰开了说，结合实际脚本例子，让你看完就能选对、用对。 固定间隔重试：简单可靠的稳妥之选 固定间隔重试的逻辑很简单：每次失败之后，等同样的时间再试。比如间隔5秒，最多重试3次，那顺序就是：0s失败 → 等5秒 → 重试 → 失败 → 等5秒 → 重试 → 失败 → 等5秒 → 重试 → 最终放弃。 这种策略最大的优点是行为可预测。不管是...

批量任务跑久了，总会遇到那么几次网络抖动、接口限流、临时不可用。如果一失败就放弃，要么重复造数据，要么任务白跑。其实一个成熟的自动化脚本，都离不开一套指数退避重试策略——失败后等一等再试，越挫越长的间隔，给后端喘气的时间，也给自己留条活路。 什么是指数退避？ 指数退避（Exponential Backoff）的核心逻辑很简单：每次失败后，等待时间按指数增长。第一次等 1 秒，第二次等 2 秒，第三次等 4 秒，以此类推。配合最大重试次数和最大等待时间上限，防止无限制等下去...