Find N3入網：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經正式入網，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
在我們的業務開發中，調用第三方接口已經成為常態，比如對接一些ERP系統、WMS系統、一些數據服務系統等，它極大地擴展了我們應用的功能和服務范圍。然而，實際對接過程中，我們往往會在這一環節遇到各種意想不到的問題，本文將深入探討幾種常見的第三方接口調用難題及其應對策略。
調用第三方系統接口遇到的大坑.png
在執行第三方接口調用任務時，如果遇到程序響應遲滯直至超時，或者直接拋出諸如Connection refused、Host is unreachable、SocketTimeoutException之類的網絡異常情況，這明確指示了無法成功建立起與目標服務器的通信連接。產生此問題的根源可能源自于多種因素，其中包括但不限于網絡狀況不佳、服務器尚未啟動、域名解析錯誤或接口地址有誤等。
為應對這類問題，首要步驟是自查本地網絡環境是否正常。一旦確定自身網絡并無故障，可行的操作之一是運用ping命令對目標域名進行探測，以驗證域名能否被正確解析并得到響應。若域名無法解析，則可能表明對方服務器DNS配置存在問題；即使域名可以解析，但如果ping測試結果顯示響應異常或超時，說明目標服務端存在潛在故障。在這種情況下，及時與對方的技術團隊取得聯系，共享診斷信息，共同協作進行問題排查是一種有效的解決策略。
原本正常的接口突然開始返回空數據，或者是返回的數據結構與預期不符，比如缺少必要的字段、數據格式錯誤、數據內容無效等，導致客戶端無法正常解析和使用。
面對這類接口突然無響應或無法返回數據的問題，首先，我們需要從源頭著手，全面核查請求參數和認證憑證的有效性。這包括仔細審查發送至接口的請求數據是否完整準確，以及確保使用的Token、Key等身份認證信息處于有效狀態。同時，必須密切關注接口供應商是否有未提前公告的變更，如API版本升級、接口廢棄等情況。
在代碼實現層面上，為了能快速響應這類異常，我們應當對關鍵數據字段設置嚴格的監控與預警機制。例如，可以植入手動埋點并通過企業通訊工具（如釘釘消息、電子郵件提醒）實現即時告警。一旦監測到核心數據未能如期返回，系統應能立即發出警報，使開發人員能夠在第一時間獲知并處理此類問題，以防止其對整體業務流程造成干擾或經濟損失。
以一個實際應用場景為例，當我們在上游系統中使用訂單號向下游WMS系統查詢出入庫訂單詳情時，若發現特定訂單號未能返回預期的訂單信息，那么通過預先設定的監控和告警系統，我們將在第一時間接收到警告信息。在此基礎上，應迅速與第三方系統的技術支持團隊取得聯系，查明原因并解決問題。同時，對于這類無法匹配的數據，應在業務流程中設立防護機制，及時攔截處理，以免對核心業務造成負面影響。
由于網絡抖動，或者第三方系統不穩定，部署，服務器負載不均、并發訪問量過大等等問題，可能會導致調用接口時花費的時間超出預期設定的超時時間，從而引發TimeoutException；或者接收到HTTP狀態碼表明出現異常，如500 Internal Server Error、404 Not Found等。這種坑使我們平常最容易遇見的也是最頭疼的所在，因此需要我們給予足夠的重視。
對于這類異常，首先我們在調用接口時設置合理的超時時間，我們以使用Retrofit2調用http接口為例，設置其請求超時時間以及讀取超時時間：
import okhttp3.OkHttpClient;import retrofit2.Retrofit;import retrofit2.converter.gson.GsonConverterFactory;import java.util.concurrent.TimeUnit;// 創建 OkHttpClient 實例并設置超時時間OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder() .connectTimeout(30, TimeUnit.SECONDS) // 連接超時時間為30秒 .readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS) // 讀取超時也為30秒 .build();// 創建 Retrofit 實例，使用自定義的 OkHttpClientRetrofit retrofit = new Retrofit.Builder() .baseUrl("https://your-api-url.com/") .client(okHttpClient) // 使用上面設置超時時間的 OkHttpClient .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create()) // 使用Gson轉換器 .build();// 創建你的API接口實例YourApiInterface apiService = retrofit.create(YourApiInterface.class);有關Retrofit2的說明以及使用介紹，請參考：求求你別再用OkHttp調用API接口了，快來試試這款HTTP客戶端庫吧
同時，這對此類異常，我們還用做好接口重試機制。我們可以從以下幾種方案中考慮重試：
設置一個固定的等待時間間隔，在每次失敗后等待該間隔再進行下一次嘗試。比如我們可以使用定時任務框架如Quartz、Spring Task Scheduler、ElasticJob、xxl-job來定期執行重試任務。
這種方案實現簡單，但是可能不適用于所有場景，特別是當失敗是由于瞬時問題（如網絡抖動）時，固定間隔可能過長或過短。
關于SringBoot自帶的定時任務的使用講解，請參考：玩轉SpringBoot：SpringBoot的幾種_定時任務_實現方式
每次失敗后，等待時間間隔按指數級增長（例如，第一次失敗等待1秒，第二次等待2秒，第三次等待4秒，以此類推）。比如我們可以使用Spring Retry，Guava的Retryer，Resilience4j等去實現指數退避重試。
我們以Spring Retry為例：
import org.springframework.retry.annotation.Backoff; import org.springframework.retry.annotation.Retryable; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class MyService { @Retryable(value = {MyCustomException.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000)) public void myMethod() { // 這里是可能會失敗的操作 // 如果拋出 MyCustomException 異常，方法會被重試，最多重試3次 // 每次重試之間會有1秒的延遲（使用指數退避策略的話，延遲會逐漸增加） // 假設某些條件下會拋出異常 if (someCondition()) { throw new MyCustomException("Operation failed"); } // 如果操作成功，則正常返回 } @Recover public void recoverMyMethod(MyCustomException e) { // 當 myMethod 的重試次數耗盡后，會調用這個方法 // 你可以在這里記錄日志、發送通知或執行其他恢復操作 System.err.println("Operation failed after retries. Cause: " + e.getMessage()); } }這種方案能夠自適應地調整重試間隔，減少連續失敗的可能性。但是缺點也很明顯，在長時間運行的系統中，如果問題持續存在，重試間隔可能會變得非常長，可能一不小心，會一直執行下去。
第三方系統對API進行版本升級或服務調整屬于常見現象，這種情況下，原有的接口可能面臨無法繼續使用的問題，或者返回的數據結構、格式可能發生變動，部分接口隨著版本升級可能存在不向下兼容的情況，調用舊版接口在新版環境下可能失效。針對此類狀況，最佳實踐是始終保持對服務提供商通告的關注，一旦得知有關更新信息，應迅速作出響應，及時調整并更新調用接口的方式。在代碼層面，有必要預先設計并實現一套接口版本管理和兼容性處理機制，以確保無論接口如何演變，系統都能夠平滑地適應和處理。
接口變更時，采用接口參數動態化是一種有效的應對策略，其核心理念是讓客戶端調用接口時具備更強的靈活性和適應性，特別是在接口新增、刪除或修改參數的情況下，比如采取Map，JSON接受參數（當然不是很推薦。。。。）。
并且，對接口進行嚴密的異常監測同樣至關重要，通過實時監控接口調用的異常狀況，能夠在問題發生的第一時間發現并上報。及時與第三方系統的技術支持團隊溝通協調，并采取相應的補救措施，能夠最大限度地減少接口變動對業務連續性的影響，確保系統穩定高效運行。
在一定時間段內頻繁調用接口，然后突然所有請求都開始失敗，返回的錯誤提示可能是調用頻率過高、超出配額等。這是由于大多數第三方API為了防止濫用，會對調用次數、頻次或流量進行限制。我們應密切關注接口文檔中的調用限制說明，并在代碼中采取限流措施，如設置合適的請求間隔、使用令牌桶算法或漏桶算法控制請求速度。當然也要做好接口監控告警策略。
針對此類問題，我們可以采取以下一些技術方案實現：
在每次請求后，添加固定的延遲時間，比如每次請求后等待1秒（Thread.sleep(1000)），這種方式實現簡單，但可能不夠靈活，特別是當API的調用限制在不同時間段內變化時。
令牌桶算法是一種計算機網絡流量整形和速率限制算法。它允許突發流量，但長期平均輸出流量不會超過設定的速率。適用于允許短時間內的高流量，但長期需要控制平均流量的場景。我們可以使用Google的Guava庫中的RateLimiter來實現令牌桶算法。
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; @Service public class ApiService { private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1.0); // 每秒生成一個令牌 @Autowired private RestTemplate restTemplate; public String callApi() { if (!rateLimiter.tryAcquire()) { // 嘗試獲取令牌，如果沒有則返回false throw new RuntimeException("Rate limit exceeded"); } return restTemplate.getForObject("http://example.com/api", String.class); } }漏桶算法是另一種流量整形和速率限制算法。它將流量視為水倒入一個固定容量的桶中，如果桶滿了，水就會溢出（即請求被拒絕）。桶底有一個漏洞，水以一定的速度從桶中漏出，從而控制平均流量。適用于需要嚴格控制流量，不允許突發流量的場景。漏桶算法通常需要自己實現，但也可以使用現有的庫，比如Bucket4j。
import io.github.bucket4j.Bandwidth; import io.github.bucket4j.Bucket; import io.github.bucket4j.Refill; @Service public class ApiService { private final Bucket bucket = Bucket.builder() .addLimit(Bandwidth.classic(10, Refill.greedy(10, TimeUnit.SECONDS))) // 每10秒添加10個令牌 .build(); @Autowired private RestTemplate restTemplate; public String callApi() { try { bucket.asScheduler().consume(1); // 消耗一個令牌 } catch (InterruptedException | InsufficientTokensException e) { throw new RuntimeException("Rate limit exceeded", e); } return restTemplate.getForObject("http://example.com/api", String.class); } }滑動窗口算法用于跟蹤在特定時間窗口內的請求數量。當窗口內的請求數達到限制時，新的請求將被拒絕或延遲。窗口可以隨著時間的推移而滑動，以適應不同的時間間隔。
import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Service public class ApiService { private final long windowSizeInMilliseconds; private final int maxRequestsPerWindow; private final Queue<Long> window = new LinkedList<>(); public ApiService(long windowSizeInMilliseconds, int maxRequestsPerWindow) { this.windowSizeInMilliseconds = windowSizeInMilliseconds; this.maxRequestsPerWindow = maxRequestsPerWindow; } public synchronized boolean tryAcquire() { long currentTime = System.currentTimeMillis(); // 移除窗口外的時間戳 while (!window.isEmpty() && currentTime - window.peek() > windowSizeInMilliseconds) { window.poll(); } // 如果窗口內的請求數已達到上限，則不允許新的請求 if (window.size() >= maxRequestsPerWindow) { return false; } // 在窗口內添加當前請求的時間戳 window.offer(currentTime); return true; } }如果應用部署在多個實例或節點上，需要實現分布式限流以確保全局的調用頻率不超過限制。可以使用Redis等分布式緩存系統來共享令牌或記錄請求計數。
我們常常會遇到接口文檔與實際錯誤碼定義、字段結構不一致的問題，例如文檔中標明錯誤碼400代表參數錯誤，但實際上可能收到的是404錯誤響應；又或者返回的數據結構與文檔描述不相吻合，這使得我們難以精準識別并恰當處理結果。針對此類問題，應當采取以下策略：
首先，構建自定義錯誤處理機制，創建專門的錯誤處理類，對所有可能出現的錯誤碼進行統一且明確的處理。這樣，無論接口返回何種錯誤碼，都能確保有一套標準的邏輯進行響應和記錄。
其次，針對那些與文檔描述不符或者含義模糊不清的錯誤碼和字段，應及時與第三方系統的技術團隊展開溝通交流，明確其真實含義和用途。這樣的互動有助于確保接口對接的精確性，避免因對錯誤碼或字段理解不準確而引發的系統內部錯誤。
對于接口文檔與實際不符的情況，一方面要通過定制化的錯誤處理機制增強系統的容錯性與一致性，另一方面要強化與第三方系統的溝通協作，確保對接接口的清晰性和準確性，從而有效避免潛在問題對自身系統產生的不良影響。
對于同一個系統，接口返回的數據格式在不同場景下可能有所差異，例如有的時候返回JSON對象，有的時候卻是字符串或其他格式，例如xml等。
針對這類問題，我們需要編寫包容性較強的解析邏輯，確保在任何情況下都能準確解構并處理返回數據。創建多個數據模型類對應不同格式的數據，根據接口返回的內容決定使用哪個模型類進行反序列化。針對不同的數據格式編寫適配器，確保數據能統一轉換為應用程序可處理的格式。
作為第三方系統接口的開發者，在設計和開發對外接口時，應當遵循一系列最佳實踐，以避免給調用方帶來上述提及的問題，我們應當注意以下幾個方面：
1. 詳盡清晰的接口文檔：
? 完整撰寫并持續更新接口文檔，包括接口路徑、請求方法、請求參數、響應格式、錯誤碼含義、版本變更記錄等。
? 錯誤碼定義應規范有序，避免混淆，確保每個錯誤碼都有明確的解釋和處理建議。
? 字段定義應清晰明確，注明必填項、可選項、數據類型和字段意義，避免字段命名混亂或含義不明。
2. 版本控制與兼容性：
? 設計接口版本管理機制，當接口有重大變更時推出新版本，并確保老版本接口在一定期限內仍可訪問，以便調用方平穩過渡。
? 發布新版本前，主動告知調用方接口變更內容和遷移計劃，給予充足的準備時間。
3. 穩定性與性能：
? 高效穩定的服務器架構，設置合理的超時和限流策略，避免接口超時、無響應或數據異常。
? 保證服務的高可用性，采用負載均衡、集群部署等方式確保接口穩定運行。
4. 錯誤處理與反饋：
? 在接口設計時，對各種可能的錯誤場景都要有明確的錯誤碼和錯誤消息返回，幫助調用方快速定位問題。
? 提供健全的異常處理機制，確保在接口內部出現問題時，也能返回有意義的錯誤信息。
5. 接口測試與驗證：
? 提供詳盡的接口測試案例，確保接口的實際行為與文檔描述一致。
? 對于重大變更，可以提供沙箱環境或預發布環境，讓調用方提前進行聯調和驗證。
6. 變更通知與溝通：
? 在接口有任何變更（包括功能調整、參數修改、下線等）時，通過郵件、公告、API文檔更新等方式提前通知調用方。
? 開放技術支持渠道，及時解答調用方在對接接口過程中遇到的問題，提供必要的協助和支持。
作為第三方系統接口的開發者，可以最大程度地保證接口質量，降低調用方對接難度，同時也提升了自身服務的用戶體驗和市場競爭力。不然，別人在對接時，真的會在心里時不時的來一句”MMP“。。。
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-84027-0.html快手二面：你有沒有調用過第三方接口？碰到過哪些坑？
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