測試重試功能的實用技巧分享

在開發過程中，測試重試功能是個很實用的技巧，特別是在處理網路請求或外部服務呼叫時。你知道嗎？有時候網路不穩或是服務短暫異常，直接把請求放棄實在太可惜啦！這時候用點聰明的方法讓程式自動重試幾次，問題可能就自然解決了。今天就來聊聊幾個我在工作中常用的實用方法。

首先最重要的就是設定合理的重試策略，不是無腦一直重複嘗試那麼簡單。通常會建議搭配「指數退避」算法，讓每次重試之間的等待時間逐漸拉長。比如說第一次失敗等1秒，第二次等2秒，第三次等4秒這樣。這樣做可以避免短時間內對伺服器造成太大壓力，又能提高最終成功的機率。以下表格列出幾種常見的重試策略比較：

在實作層面，現在很多框架都內建了重試功能，像是.NET的Polly或是Spring的Retryable註解，用起來都超方便的。我記得有一次對接第三方支付API，就是用Polly設定最多重試3次，搭配指數退避，成功解決了偶發性的Timeout問題。重點是程式碼寫起來很乾淨，不用自己處理一堆try-catch和計數器，維護起來也輕鬆。

自動化測試也很需要重試機制，特別是UI測試這類不穩定的場景。像用Robot Framework測試App時，可能因為裝置反應慢導致操作失敗，這時設定適當的重試就能大幅提高測試穩定性。不過要注意的是，重試功能要用在「暫時性問題」上，如果是真的程式bug，重試一百次也不會成功啦！所以實作時最好加上失敗原因判斷，像是只有遇到網路超時或5xx錯誤才重試，其他狀況就讓它直接失敗比較合理。

為什麼要測試重試功能？工程師必知的3個原因

在開發系統時，重試功能不是什麼新鮮事，但它往往被當成「有做就好」的配角。其實啊，這個小功能比你想像中還重要！今天就來聊聊，為什麼每個工程師都該好好測試重試機制，背後藏著的這些眉角，搞懂後絕對讓你少踩很多坑。

首先，網路請求的不穩定性是現實問題。你知道台灣某些地區連線品質時好時壞吧？或是遇到尖峰時段，server突然變慢。這時候如果沒測試重試功能，使用者可能只是稍微網路延遲，就直接看到錯誤畫面了。我們可以用這個表格來看不同情境下的處理方式：

再來是第三方服務的不可控因素。現在系統很少完全不呼叫外部API，但別人家的服務出包時怎麼辦？見過太多案例是某個小功能掛掉，導致整個流程卡死。這時候有做好重試測試的系統，能自動在背景默默處理，使用者根本感覺不到異常。舉例來說，金流串接時若第一次失敗，在設定好的時間內重試，往往第二次就成功，這比直接跳錯誤友善多了。

最後講資源競爭問題，這在微服務架構下特別明顯。假設訂單服務要同時呼叫庫存和付款服務，如果沒處理好重試邏輯，可能出現重複扣款或超賣。你在測試階段就要模擬各種timeout和race condition，看看系統會不會因為瘋狂重試反而把DB搞掛。我們團隊就遇過一個真實案例：某次促銷活動，因為重試間隔設太短，差點把Redis打爆，後來調整成指數退避才解決。所以說啊，重試不是單純寫個loop就算了，背後的策略和測試絕對值得你花時間琢磨。

身為一個工程師，重試功能測試是我們日常工作中很常遇到的情境。最近很多朋友在問「新手如何快速上手重試功能測試？5步驟教學」該怎麼做，今天就來跟大家分享我的實戰心得，用最白話的方式帶你快速掌握這個實用技巧。

首先我們要先搞清楚什麼情況下需要重試功能。一般來說，當系統遇到網路不穩定、服務暫時不可用，或是資源競爭等問題時，就需要這個機制來幫我們自動重新嘗試操作。這裡我整理了一個簡單的對照表，讓你一眼看懂常見的重試情境：

第一步，我們要先設定好基礎的重試策略。我會建議新手從最簡單的固定間隔開始，比如說設定每次重試間隔2秒鐘。這個做法雖然簡單，但對於大多數基本場景已經夠用。第二步是加入指數退避演算法，這個進階技巧可以讓重試間隔隨著失敗次數增加而拉長，避免對系統造成雪崩效應。

第三步要處理的是重試的條件判斷。不是所有錯誤都適合重試，像是客戶端錯誤（4xx）通常就沒有重試的必要。這裡可以建立一個白名單，只對特定的錯誤代碼進行重試。第四步則是要加入熔斷機制，當失敗次數達到我們設定的閾值時，就應該暫時停止重試，避免問題惡化。最後第五步是監控與紀錄，一定要把每次重試的詳細資訊記錄下來，這樣後續除錯時才會比較輕鬆。

什麼時候需要開啟重試機制？3種常見情境分析

在程式設計或系統開發時，重試機制就像是我們的「備胎方案」，當遇到突發狀況時可以自動再試一次。但也不是什麼情況都適合用啦！今天就來分享三個最常需要啟動重試機制的場景，讓你的程式更加穩固耐用。

首先遇到網路不穩定的時候，重試機制就是救命丹。像台灣的4G訊號有時候在地下室或山上會突然斷線，這時候如果App要上傳照片或資料，與其讓用戶手動重來，不如設定2-3次自動重試，成功率馬上大增。尤其對外呼叫API時，對方伺服器可能剛好忙碌，短時間內重試往往就能解決問題。

再來是資料庫忙碌的狀況，這在電商大促或系統高峰時段特別常見。想像雙11那天，一堆人同時搶購商品，資料庫連線池被秒殺，與其直接顯示錯誤畫面，不如偷偷在後台幫客人多試幾次。但要注意設定適當的間隔時間，通常會用指數退避法（Exponential Backoff），像第一次等1秒、第二次等2秒這樣漸漸拉長，避免造成資料庫更大負擔。

最後是面對第三方服務不穩定的情況，這根本是工程師的日常啊！像是串接金流、物流API，或是呼叫AWS、Google Cloud這類雲端服務時，對方可能隨時在維修或出包。這時候有重試機制就能幫你cover掉八九成的暫時性錯誤，畢竟人家可能只是短時間流量過大，過幾秒就恢復正常了。