1 背景
在复杂的互联网场景中，不可避免的会出现请求失败或者超时的情况。
从程序的的响应结果来看，一般是Response返回5xx状态的错误；从用户的角度去看，一般是请求结果不符合预期，即操作失败（如转账失败、下单失败、信息获取不到等）。
偶发的不可避免的5xx请求错误，产生的原因有很多种，比如：
- 网络延迟或者抖动
- 服务器资源不足（CPU、内存走高、连接池满）
- 服务器故障
- 符合某些特定条件下的服务程序bug（大都非必现）
2 系统稳定性等级划分
大部分服务容忍低频、偶发的5xx错误，并使用可用性级别来衡量系统的健壮性，级别系数越高，健壮性越好，如下：
| 等级描述 | 故障时长（年） | 可用行等级 |
|---|---|---|
| 基本可用性 | 87.6h | 99% |
| 较高可用 | 8.8h | 99.9% |
| 非常高的可用性（大部分故障可自动恢复） | 52m | 99.99% |
| 极高可用性 | 5m | 99.999% |
对于强系统可靠性、强结果预期性 要求的系统，如转账、下单、付款，即使微小的可用性降级也是不可接受，用户强烈需要接收到正确的结果。
可以想想你付款的时候发现付款失败有多么惊慌，订外卖的时候获取信息失败有多么沮丧，这些都是用户痛点。
3 请求异常的治理手段
3.1 采用异常重试实现故障恢复
通过上面的故障原因分析我们知道，排除了必现的程序逻辑错误，大部分环境导致的错误是可以通过重试进行恢复的。
治理的手段主要是采用 异常重试 来实现的，通过重试负载到健康实例上（实例越多重试成功率越高），降低用户感知到的故障频率。
执行过程说明
- 这边以示例服务 Svc-A 向 Svc-B 发起访问为例子。
- 第1次执行失败之后，根据策略，间隔25ms之后发起第2次请求。
- 会看到有两条日志，日志的trace_id 一致，说明他是同一个调用过程（1个调用过程，包含2次请求，首发1次与重试1次）
- 请求方为同一个实例 Svc-A-Instance1，说明请求发起方一致。
- 被请求方发生了变动，说明调度到新的实例（Svc-B-Instance1 到 Svc-B-Instance2）。
- 返回正常的 200 。
因为我们的负载均衡模式默认是RR，所以实例越多，实际上重试成功的概率会越高。比如有50个实例，其中一个实例出故障，导致执行返回5xx，那么第二次请求的时候一般来说会有 49/50 的成功概率。如下图：
3.2 Istio策略实现
注释比较清晰了，这边就不解释了。
# VirtualService
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
name: xx-svc-b-vs
namespace: kube-ns-xx
spec:
hosts:
- svc_b.google.com # 治理发往 svc-b 服务的流量
http:
- match: # 匹配条件的流量进行治理
- uri:
prefix: /v1.0/userinfo # 匹配路由前缀为 /v1.0/userinfo 的，比如 /v1.0/userinfo/1305015
retries:
attempts: 1 # 重试一次
perTryTimeout: 1s # 首次调用和每次重试的超时时间
retryOn: 5xx # 重试触发的条件
timeout: 2.5s # 请求整体超时时间为2.5s，无论重试多少次，超过该时间就断开。
route:
- destination:
host: svc_b.google.com
weight: 100
- route: # 其他未匹配的流量默认不治理，直接流转
- destination:
host: svc_c.google.com
weight: 100
4 请求超时的治理手段
4.1 请求超时的主要原因
- 网络延迟或者抖动或者丢包，从而导致响应时间变长。
- 容器甚至云主机资源瓶颈情况：如CPU使用率过高、内存使用是否正常、磁盘IO压力情况、网络时延情况等资源使用情况异常，也可能导致响应时间变长。
- 负载均衡性问题：多实例下分配的流量不均衡，目前看云基础场景，这个情况不多见。
- 突发洪峰请求：如流不存在非预期的流量，作为主打对内的项目，突发洪峰请求主要还是程序的调用不合理或者程序bug（内存泄露、循环调用、缓存击穿等）。
单个副本，长耗时容易造成队列堆积，对资源损耗很大，快速的释放或者调度开是一个比较好的办法，是一种普遍可接受的降级方案，否则超时阻塞会导致服务长时间不可用。
而且这种影响是水平扩散的，同服务上的其他功能也会被争抢资源。
4.2 Istio的治理手段
4.2.1 超时重试
对服务的核心接口进行细粒度配置，具体接口超时时间应该在 ≥ TP 99.9（满足999‰的网络请求所需要的最低耗时）的耗时，可以考虑重试。
4.2.2 超时熔断
通过指定超时时间对请求进行断连，达到降级的目的。避免长时间队列阻塞，导致雪崩沿调用向上传递，造成整个链路崩溃。
4.3 Istio策略实现
关注下方代码中的两个星号 ★ 的属性：
-
perTryTimeout 指的是首次调用和每次重试的超时时间，超过这个时间，说明请求大概率已经pending住了，则进行重试，争取落到其他健康实例上，更快拿回的结果。
-
timeout 指的是请求整体超时时间为2.5s，无论重试多少次，超过该时间就断开，这是一种保护策略，避免过度重试或者长时间Pending导致服务恶化甚至雪崩。
VirtualService
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
name: xx-svc-b-vs
namespace: kube-ns-xx
spec:
hosts:
- svc_b.google.com # 治理发往 svc-b 服务的流量
http:
- match: # 匹配条件的流量进行治理
- uri:
prefix: /v1.0/userinfo # 匹配路由前缀为 /v1.0/userinfo 的，比如 /v1.0/userinfo/1305015
retries:
attempts: 1 # 重试一次
perTryTimeout: 1s # ★ 首次调用和每次重试的超时时间
retryOn: 5xx # 重试触发的条件
timeout: 2.5s # ★ 请求整体超时时间为2.5s，无论重试多少次，超过该时间就断开。
route:
- destination:
host: svc_b.google.com
weight: 100
- route: # 其他未匹配的流量默认不治理，直接流转
- destination:
host: svc_c.google.com
weight: 100
5 总结
本文我们介绍了使用服务网格进行异常重试和超时熔断的治理。Istio提供了丰富的治理能力，后续的章节我们逐一了解下故障注入、熔断限流、异常驱逐等高级用法。