问题：微服务调用失败，如何让重试更“智能”？
线上微服务经常因为网络波动或者下游服务过载导致调用失败。简单的固定重试策略往往会加剧问题，甚至导致级联故障。有没有办法让重试机制能够“感知”下游服务的压力，从而智能地调整行为，避免盲目重试？
答案：使用退避算法和熔断机制，并结合服务健康检查
以下是一些可以考虑的策略：
指数退避 (Exponential Backoff)：
- 原理： 每次重试都增加等待时间。例如，第一次重试等待1秒，第二次等待2秒，第三次等待4秒，以此类推。
- 优点： 缓解下游服务的压力，给下游服务恢复的时间。
- 实现： 大部分RPC框架都支持配置指数退避策略。
- 配置建议： 初始退避时间和最大退避时间需要根据实际情况调整。
随机抖动 (Jitter)：
- 原理： 在退避时间的基础上增加一个随机值，避免所有客户端同时重试。
- 优点： 进一步分散下游服务的压力。
- 实现： 可以在指数退避的基础上，增加一个小的随机延迟。
- 配置建议： 随机值的范围不宜过大，避免过度延迟。
熔断机制 (Circuit Breaker)：
- 原理： 当对某个下游服务的调用失败率达到一定阈值时，熔断器会打开，阻止新的请求发送到该服务，避免进一步恶化。一段时间后，熔断器会尝试半开，允许部分请求通过，如果成功，则关闭熔断器，否则继续保持打开状态。
- 优点： 防止级联故障，保护系统整体的稳定性。
- 实现： 可以使用Hystrix、Sentinel等开源框架。
- 配置建议： 熔断阈值和恢复时间需要根据服务的特性进行调整。
服务健康检查 (Health Check)：
- 原理： 上游服务定期检查下游服务的健康状态，如果发现下游服务不健康，则不进行重试。
- 优点： 避免向已经故障的下游服务发送请求，减少不必要的资源消耗。
- 实现： 可以使用Consul、Eureka等服务发现组件提供的健康检查功能。
- 配置建议： 健康检查的频率和超时时间需要根据服务的特性进行调整。
总结：
智能重试的关键在于“感知”下游服务的状态，并根据状态调整重试策略。退避算法、随机抖动、熔断机制和服务健康检查是常用的手段，可以根据实际情况组合使用，以达到最佳效果。此外，监控和告警也是必不可少的，可以帮助我们及时发现和解决问题。
