重试机制，CAP原则
前言
经过上几篇文章学习，我们已经搭建了一个基本的微服务架构，在上一篇文章的基础上，我来讲重试机制，熔断器。
上篇文章：负载均衡Ribbon底层实现
我们已经搭建了负载均衡Ribbon，但是有个问题，如果我们UserService服务器，一个崩了，因为Eureka中还注册了它的端口，尽管有心跳续约保护服务，但是Eureka宁可放过1000，不愿错杀一个服务的机制，使得我们系统并不知道要访问的某个服务器挂了，所以，我们要引入一个机制——重试机制
讲重试机制的前面，我们先了解一个概念——CAP
一、CAP
1. CAP原则：
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，
-
Consistency（一致性）
-
Availability（可用性）
-
Partition tolerance（分区容错性）
三者不可兼得
2. 分区容错性
参考文章：CAP 定理的含义 尤雨溪
大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。
上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。
3. 一致性
Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。
接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。
问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。
为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。
这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。
4. 可用性
Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。
用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。
5. 一致性和可用性的矛盾
一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。
如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。
如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。
综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。
6. 总结：
- 一致性：在分布式系统中的所有数据，在同一时刻是否同样的值
- 可用性：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能稳定的响应请求。
- 分区容错性/可靠性：
CP：一致性+可靠性
AP：可用性+可靠性
二、重试机制
Eureka的服务治理强调了CAP原则中的AP，即可用性和可靠性。它与Zookeeper这一类强调CP（一致性，分区容错）的服务治理框架最大的区别在于：Eureka为了实现更高的服务可用性，牺牲了一定的一致性，极端情况下它宁愿接收故障实例也不愿丢掉健康实例，正如我们上面所说的自我保护机制。
但是，此时如果我们调用了这些不正常的服务，调用就会失败，从而导致其它服务不能正常工作！这显然不是我们愿意看到的。
启动服务
测试访问 正常
我们现在关闭一个user-service实例：
因为服务剔除的延迟，consumer并不会立即得到最新的服务列表，此时再次访问你会得到错误提示：
但是此时，8081服务其实是正常的。
因此Spring Cloud 整合了Spring Retry 来增强RestTemplate的重试能力，当一次服务调用失败后，不会立即抛出异常，而是再次重试另一个服务。
只需要（user-consumer）简单配置即可实现Ribbon的重试：
spring:
cloud:
loadbalancer:
retry:
enabled: true # 开启Spring Cloud的重试功能
user-service:
ribbon:
ConnectTimeout: 250 # Ribbon的连接超时时间
ReadTimeout: 1000 # Ribbon的数据读取超时时间
OkToRetryOnAllOperations: true # 是否对所有操作都进行重试
MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 切换实例的重试次数
MaxAutoRetries: 1 # 对当前实例的重试次数
根据如上配置，当访问到某个服务超时后，它会再次尝试访问下一个服务实例，如果不行就再换一个实例，如果不行，则返回失败。切换次数取决于MaxAutoRetriesNextServer参数的值
引入spring-retry依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.retrygroupId>
<artifactId>spring-retryartifactId>
dependency>
我们重启user-consumer-demo，测试，发现即使user-service2宕机，也能通过另一台服务实例获取到结果！
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祝你幸福
送你一首歌《往后余生》王贰浪
附图：我的朋友圈
