和故障處理策略不同的是，彈性策略并不是針對(duì)委托執(zhí)行過程中的異常進(jìn)行處理，而是改變委托本身的行為，因此彈性策略并沒有故障定義這一過程，它的處理流程為：

• 定義策略
• 應(yīng)用策略

Polly對(duì)彈性策略也做了不少支持，本文這里就簡單的介紹一下。

彈性策略：超時(shí)（Timeout）

超時(shí)策略用于控制委托的運(yùn)行時(shí)間，如果達(dá)到指定時(shí)間還沒有運(yùn)行，則觸發(fā)超時(shí)異常。

Policy.Timeout(TimeSpan.FromSeconds(3), TimeoutStrategy.Pessimistic);

超時(shí)策略常見的重載版本有如下幾個(gè)：

Policy.Timeout(300);
Policy.Timeout(TimeSpan.FromMilliseconds(3));
Policy.Timeout(() => TimeSpan.FromSeconds(3));
Policy.Timeout(TimeSpan.FromSeconds(3), TimeoutStrategy.Optimistic);

超時(shí)策略：

Polly支持兩種超時(shí)策略：

• TimeoutStrategy.Pessimistic： 悲觀模式
  當(dāng)委托到達(dá)指定時(shí)間沒有返回時(shí)，不繼續(xù)等待委托完成，并拋超時(shí)TimeoutRejectedException異常。
• TimeoutStrategy.Optimistic：樂觀模式
  這個(gè)模式依賴于 co-operative cancellation，只是觸發(fā)CancellationTokenSource.Cancel函數(shù)，需要等待委托自行終止操作。

其中悲觀模式比較容易使用，因?yàn)樗恍枰谖蓄~外的操作，但由于它本身無法控制委托的運(yùn)行，函數(shù)本身并不知道自己被外圍策略取消了，也無法在超時(shí)的時(shí)候中斷后續(xù)行為。因此用起來反而還不是那么實(shí)用。

一個(gè)樂觀模式的的策略示例如下：

var policy = Policy.Timeout(300); 
var cts = new CancellationTokenSource();
policy.Execute(ct =>
{
    for (int i = 0; i < 1000; i++)
    {
        Thread.Sleep(100);
        ct.ThrowIfCancellationRequested();
    }
}, cts.Token);

復(fù)合策略：

在日常的使用中，僅僅只有超時(shí)往往是并不夠的，很多時(shí)候還需要和重試等其它故障處理策略一起使用，如：

Policy.Handle<TimeoutRejectedException>()
    .Retry(3)
    .Wrap(Policy.Timeout(3, TimeoutStrategy.Pessimistic));

彈性策略：無操作（NoOp）

在開發(fā)過程中，處于測試或定位問題時(shí)的需要，有時(shí)我們也需要一個(gè)沒有任何行為的策略，Polly系統(tǒng)默認(rèn)提供了一個(gè).

Policy.NoOp();

這個(gè)啥都沒干，也沒啥好介紹的了。

彈性策略：緩存（Cache）

有的時(shí)候，數(shù)據(jù)更新并不是頻繁的，此時(shí)可以使用緩存策略減少對(duì)服務(wù)的訪問，提高系統(tǒng)性能：

var memoryCacheProvider =
    new Polly.Caching.MemoryCache.MemoryCacheProvider(new System.Runtime.Caching.MemoryCache("cache"));

var cachePolicy = Policy.Cache(memoryCacheProvider, TimeSpan.FromMinutes(5));

//Context.ExecutionKey就是cache的key
var context = new Context("cache_key");
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
    var cache = cachePolicy.Execute(_ =>
    {
        Console.WriteLine("get value");
        return 3;
    }, context);
    Console.WriteLine(cache);
}

PS：這個(gè)示例使用了MemoryCache，需要使用Nuget安裝Polly.Caching.MemoryCache程序包，以及添加System.Runtime.Caching的引用。

從運(yùn)行結(jié)果可以看到，雖然三次執(zhí)行都有結(jié)果，但系統(tǒng)只有第一次才需要執(zhí)行函數(shù)，剩下兩次都是直接從緩存中獲取的結(jié)果。

系統(tǒng)也提供了多種不同的過期策略：

Policy.Cache(memoryCacheProvider, new AbsoluteTtl(DateTimeOffset.Now.Date.AddDays(1)));
Policy.Cache(memoryCacheProvider, new SlidingTtl(TimeSpan.FromMinutes(5)));

對(duì)于布式緩存，Polly也有默認(rèn)的實(shí)現(xiàn)，只需要安裝Polly.Caching.IdistributedCache程序包即可，它提供了SqlServer和Redis的支持。

關(guān)于Cache的更多內(nèi)容，可以參考官方文檔：Cache

彈性策略：艙壁隔離（Bulkhead Isolation）

艙壁隔離是一種并發(fā)控制的行為，并發(fā)控制是一個(gè)比較常見的模式，Polly也提供了這方面的支持，如：

//該策略下最多只有12個(gè)任務(wù)并發(fā)執(zhí)行
Policy.Bulkhead(12);

超過了并發(fā)數(shù)的任務(wù)會(huì)拋BulkheadRejectedException，如果要放在隊(duì)列中等待，Polly也提供了等待隊(duì)列的支持：

Policy.Bulkhead(12, 100);

這種方式下，有12個(gè)并發(fā)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)維持著一個(gè)并發(fā)隊(duì)列，每個(gè)隊(duì)列可以自持最大100個(gè)任務(wù)。

不過，和微軟自己的DataFlow模塊比起來，感覺Polly模塊的并發(fā)控制的功能還是比較弱的。不過這也它本身的應(yīng)用場景也相關(guān)，如果需要更強(qiáng)大的策略，也可以自行封裝。

彈性策略：策略封裝（PolicyWrap）

我們可以通過PolicyWrap的方式，封裝出一個(gè)更加強(qiáng)大的策略：

var fallback = Policy<int>.Handle<TimeoutException>().Fallback(100);
var retry = Policy<int>.Handle<TimeoutException>().Retry(2);

Policy.Wrap(fallback, retry);

這個(gè)策略就是將Retry和Fallback組合起來，形成一個(gè)retry and fallback的策略，也可以寫成如下形式：

var retryAndFallback = fallback.Wrap(retry);

當(dāng)執(zhí)行這個(gè)新策略時(shí)：

retryAndFallback.Execute(DoSomething);

等價(jià)于執(zhí)行：

fallback.Execute(()=> retry.Execute(DoSomething));

到此這篇關(guān)于Polly實(shí)現(xiàn)彈性策略的文章就介紹到這了。希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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