为什么随机抖动应用于退避策略？

Question

以下是我见过的一些示例代码。

int expBackoff = (int) Math.pow(2, retryCount);
int maxJitter = (int) Math.ceil(expBackoff*0.2);
int finalBackoff = expBackoff + random.nextInt(maxJitter);

我想知道在这里使用随机抖动有什么好处？

Answer 1

假设您有多个发送冲突消息的客户端。他们都决定退缩。如果他们使用相同的确定性算法来决定等待多长时间，他们将同时重试 - 导致另一次碰撞。添加随机因子会分离重试次数。

Answer 2

它可以平滑所请求资源的流量。

如果您的请求在特定时间失败，则其他请求很可能几乎在同一时间失败。如果所有这些请求都遵循相同的确定性退避策略（例如，在1,2,4,8,16 ......之后重试），那么第一次失败的每个人将在几乎完全相同的时间重试，并且很可能会有比服务可以处理更多的同时请求，导致更多的失败。同一个并发请求集群可能会重复出现，并且可能会重复失败，即使这些重试峰值之外的服务的总体负载水平很小。

通过引入抖动，初始的失败请求组可以聚集在一个非常小的窗口中，比如说100ms，但是对于每个重试周期，请求簇会扩展到越来越大的时间窗口，从而减小了尖峰的大小在给定的时间。当服务分布在足够大的窗口上时，该服务很可能能够处理这些请求。

Answer 3

随机化避免重试多次呼叫同时发生。

有关指数补偿和抖动的更多信息，请参见：https://aws.amazon.com/blogs/architecture/exponential-backoff-and-jitter/