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在Python多线程编程中，网络请求、文件IO等操作常因资源竞争或外部依赖不稳定导致失败。如何优雅地实现重试机制并保证线程安全，成为提升程序健壮性的关键。本文将分四个层次解析实战解决方案。

一、基础重试：装饰器模式

最简单的重试逻辑可通过装饰器实现，适用于非线程密集场景：

import time
import random
from functools import wraps

def retry(max_attempts=3, delay=1):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            attempts = 0
            while attempts < max_attempts:
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    attempts += 1
                    print(f"Attempt {attempts} failed: {str(e)}")
                    if attempts == max_attempts:
                        raise
                    time.sleep(delay + random.uniform(0, 0.5))  # 随机退避
        return wrapper
    return decorator

@retry(max_attempts=2)
def fetch_data(url):
    # 模拟网络请求
    if random.random() > 0.6:
        raise ConnectionError("Timeout")
    return "data"

此方案缺陷在于：直接装饰线程函数时，重试间隔会阻塞整个线程。

二、线程安全进阶：队列+工作线程

生产级场景推荐将任务与重试逻辑解耦，通过队列实现异步重试：

from threading import Thread
from queue import Queue
import logging

class RetryWorker(Thread):
    def __init__(self, task_queue):
        super().__init__(daemon=True)
        self.queue = task_queue

    def run(self):
        while True:
            func, args, kwargs, max_attempts = self.queue.get()
            attempt = 0
            while attempt < max_attempts:
                try:
                    func(*args, **kwargs)
                    break
                except Exception as e:
                    attempt += 1
                    logging.warning(f"Retry {attempt}/{max_attempts} for {func.__name__}")
                    if attempt == max_attempts:
                        logging.error(f"Final failure: {str(e)}")
            self.queue.task_done()

retry_queue = Queue()
for _ in range(4):  # 启动4个工作线程
    RetryWorker(retry_queue).start()

# 提交任务示例
retry_queue.put((fetch_data, ("http://example.com",), {}, 3))

优势在于：
1. 重试过程不阻塞主线程
2. 通过队列长度限制实现背压控制
3. 工作线程池大小可动态调整

三、高级容错策略

1. 指数退避算法

在retry装饰器中替换固定延迟为：

delay = min(base_delay * (2 ** attempts), max_delay)

2. 熔断器模式

记录失败率，超过阈值时暂时跳过请求：

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, max_failures=5, reset_timeout=30):
        self.failures = 0
        self.last_failure = 0
        self.threshold = max_failures

    def allow_request(self):
        if self.failures >= self.threshold:
            return time.time() - self.last_failure > reset_timeout
        return True

四、最佳实践建议

1. 上下文感知重试：对连接超时、HTTP 503等特定异常分类处理
2. 资源隔离：为不同业务线程配置独立重试队列
3. 监控集成：通过Prometheus或StatsD记录重试指标
4. 测试策略：使用unittest.mock模拟网络波动测试

通过组合队列管理、退避算法和熔断机制，可构建出适应高并发场景的弹性系统。实际项目中还需结合concurrent.futures等工具进行更精细的控制。