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今天我们聊一聊 为什么系统需要重试？重试有何风险？ x-retry 是什么？
为什么要重试?
随着微服务日益盛行，服务节点之间的调用也越来越频繁，经常由于网络抖动等系统原因导致服务之间调用失败，此时如果使用重试可以提高服务节点之间调用的成功率，提高系统的稳性。
重试不仅提高系统的稳定性还可以提高系统的数据的一致性, 可能是服务与服务之间、服务与中间件之间都存在一致性要求。现有的分布式事务不仅系统复杂度较高，影响程序运行效率，因此往往是选择最终一致性，即通过重试补偿的形式，达到最终一致性
重试的风险
重试能够提高服务稳定性，但是一般情况下大家都不会轻易去重试，或者说不敢重试，主要是因为重试的流量不可控，且有放大故障，产生重试风暴的风险。由于没有统一的重试管理机制，服务各自为战，产生重试流量指数放大效应，导致链路上多层都被打挂，系统雪崩
重试还会存在链路放大的效应，结合下图说明一下
假设现在场景是 Backend A 调用 Backend B ，Backend B 调用 DB Frontend ，均设置重试次数为 3 。如果 Backend B 调用 DB Frontend ，请求 3 次都失败了，这时 Backend B 会给 Backend A 返回失败。但是 Backend A 也有重试的逻辑，Backend A 重试 Backend B 三次，每一次 Backend B 都会请求 DB Frontend 3 次，这样算起来，DB Frontend 就会被请求了 9 次，实际是指数级扩大。假设正常访问量是 n ，链路一共有 m 层，每层重试次数为 r ，则最后一层受到的访问量最大，为 n * r ^ (m - 1) 。这种指数放大的效应很可怕，可能导致链路上多层都被打挂，整个系统雪崩。
重试的成本
重试能提高系统的稳定性、保障数据一致性，但是重试也有一定的成本, 在一些公司内部没有统一的服务治理平台，基本都是各个业务系统各自为战，导致重试方案各不相同，比较简单就是使用 for 循环来实现，基本不会考虑重试的放大效应，这样很不安全，公司内部出现过多次因为重试而导致的事故，且出事故的时候还需要修改代码上线才能关闭重试，导致事故恢复也不迅速。
另外也有一些业务使用开源的重试组件，这些组件通常会考虑对直接下游的保护，但不会考虑链路级别的重试放大，另外需要业务方修改调用代码才能使用，对业务代码入侵较多，而且也是静态配置，需要修改配置时都必须重新上线。
基于以上的背景，为了让业务系统能够灵活安全的使用重试，我们实现了一个重试治理组件即x-retry具有以下优点：
- 管控重试流量，预防重试风暴，及早发现和预警，并且提供流程管理手段
- 保证易用性: 业务接入成本小。避免依赖研发人员的技术水平，保障重试的稳定性
- 灵活性: 能够动态调整配置,启动 /停止任务,以及终止运行中的重试数据
- 操作简单:一分钟上手，支持 WEB 页面对重试数据 CRUD 操作。
- 数据大盘: 实时管控系统重试数据。
- 多样化退避策略: Cron 、固定间隔、等级触发、随机时间触发
- 容器化部署: 服务端支持 docker 容器部署
- 高性能调度平台: 支持服务端节点动态扩容和缩容
- 多样化重试类型: 支持 ONLY_LOCAL 、ONLY_REMOTE 、LOCAL_REMOTE 多种重试类型
- 重试数据管理: 可以做到重试数据不丢失、重试数据一键回放
- 支持多样化的告警方式: 邮箱、企业微信、钉钉
下次我们在聊一聊 x-retry 的诞生和后期的规划。
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