广告数据同步系统的限流失败重试策略

广告数据同步系统的失败重试策略

在与外部广告 API（如 Facebook Marketing API）交互时，可能会遇到超时、限流等问题。为了保证数据同步的可靠性，我们可以采用以下方法来优化失败重试机制。

1. 持久化上下文

持久化任务的执行状态

• 使用数据库记录任务进度
  • 任务唯一标识（广告账户ID+日期/时间+任务类型）
  • 任务执行状态（成功 / 进行中 / 失败 / 待处理 / 待重试 / 暂时失败）
• 数据库持久化任务历史
  • 适用于长期存储，可用于任务回溯和统计分析
• 清理机制
  • 定期清除旧的或已完成的任务记录，避免历史数据占用过多存储空间

为了提高数据同步效率，避免因同步任务粒度过大导致的性能瓶颈，我们将每个同步任务拆解至账户+日期+任务类型维度。每个任务只关注单一账户的数据，减少层级依赖，简化任务调度和失败处理的复杂度。这样即使某个账户的任务失败，也不会影响其他账户的任务，从而提高了系统的并发能力和容错能力。

此外，通过这种方式，可以快速定位失败的账户，并在失败时通过任务状态标记，将失败的账户快速捞出来进行重试，避免因任务失败导致整个数据同步流程中断，从而减少了重复请求，提升了效率。

2. 消息队列

使用消息队列实现异步任务处理，确保失败任务能够自动重试。

• 延迟队列：
  • 当 API 超时或被限流时，将失败任务放入延迟队列，稍后自动重试
  • 适用于短期失败（例如 API 速率限制）
• 死信队列（DLQ）：
  • 任务多次重试仍然失败时，进入死信队列，人工或异步修正后再处理
  • 避免失败任务无限重试影响系统健康

3. 指数退避重试

避免对 API 进行无效的高频请求，导致进一步的限流。

• 重试时间呈指数增长（如 1s -> 2s -> 4s -> 8s）
• 设定最大重试次数，避免无限循环
• 结合随机抖动，防止多个请求同时重试导致雪崩效应

4. 分页 + 并发优化

API 查询时，合理设计分页策略，减少单次请求的超时风险，并提高吞吐量。

• 分页获取数据：
  • 限制每次请求的数据量，减少超时风险
  • API 可能提供 limit 和 offset 参数来分页
• 并发请求优化：
  • 控制同时执行的任务数量，避免 API 负载过高
  • 根据 API 速率限制动态调整并发度

5. 分散任务执行时间

为了避免多任务集中请求导致 API 限流，可以将任务执行的时间进行分散处理。

• 定时任务拆分
  • 将任务划分为多个时间点执行，避免所有任务在同一时间同时执行
  • 根据任务的数量与优先级，合理分配执行时间，降低API接口瞬时压力
• 时间错峰
  • 利用时间窗口来平衡任务的执行量，避免短时间内的请求洪峰

总结

为了优化广告数据同步系统的失败重试机制，我们可以采用：

✅ 持久化上下文 记录任务进度，避免重复拉取
✅ 消息队列 进行异步重试，避免阻塞
✅ 指数退避 避免高频失败
✅ 分页 + 并发优化 提高 API 调用效率
✅ 分散任务执行时间 防止流量峰值，降低 API 限流风险

这种优化方案能够有效提高数据同步的稳定性，提升系统的吞吐量，同时降低失败重试带来的额外开销，使广告数据同步更加高效可靠。