牛马我🐴上周又挨锤了， 网络是不稳定的，博学多知的你可能知道，可能不知道。但假如没亲身经历过，知不知道都不深刻，牛马踩了个网络的坑，深刻了，这里分享下，
一个真相
无论是 移动端的4/5G网络，PC端的宽带有线网络 ，还是 云上的网络，都是不稳定的。
多年来，线上服务都是躲在大公司运维基建的后面，或依托于阿里云等服务厂商的网络架构后面，我习惯性的认为云上的网络是相对可靠的，基本上不会出什么大问题。直到这天，
两次事故
7天内连续2次，类似下面这种，在线ToC业务的 p99屏响突然被拉高，表现为
- 体感上：ToC的在线服务突然有明显延迟，甚至部分超时，
- 指标上：所有服务 p99 都在短时间，都被拉升，类似如图表现，
p99表现，图上是个示意，横轴是时间线，纵轴是延迟时间单位是秒。
p99是网络性能统计中的一个指标，表示99%的请求延迟或响应时间小于或等于该值，用于衡量系统在极端情况下的表现。
开始分析
部署上：这些服务各自独立，独立数据库，独立部署，都部署在某个k8s集群上，如下图。
依次排查，全流程，各指标先快速看一眼，
- k8s 流量入口，无暴涨流量，正常，
- 业务所在k8s集群，Prometheus监控，服务所在环境cpu/mem/io等正常，
- 数据库，无大量慢查询，cpu/mem/io/连接数等正常，
整体指标快速一过，无明显异常，线索中断，思考一下，这个时候需要抓一条具体的返回延时大的请求来看下，看下请求具体耗时情况。按照这个思路一抓，还真抓到了，
APM立功
之前服务基建，服务有接入apm工具，这里选用的是elasticsearch - apm工具，会对请求进行抽样抓取，
看具体请求，类似下图这样，发现请求时间变长，有一大部分耗时在开始的某个函数上，这个函数再细看发现和redis的操作有关，redis去拿数据，有时特别慢，甚至超时。
（备注：为了加速查询，业务里使用redis，有个初始的数据会从redis里拿，拿到以后再进行后续流程）
一下范围就缩小了不少，这下好办了 ，再细查，看业务层和redis的相关日志，发现有报错，
罪魁祸首，网络波动
这一查，发现了p99升高的时候，redis连接有断开报错。 原来 业务层的出口(k8s集群的出口) 与 redis之间的连接串走的是公网，公网网络环境复杂，网络一波动，连接短时间内断开，流量就有异常，p99就会被拉升。
而我们这里 Redis 和 业务层 应该是走内网的，所以很快 ，解决方案，
走内网
切换完内网连接串后，p99正常，没有在出现 接口延时 ，指标上涨等问题 ，这个问题本身看起来解决了。但是事后，在想下，这个真的全怪网络波动吗? 甚至说 换成内网就一定没有网络问题吗？
是时候转变思路了
网络本身复杂，涉及软硬件模块众多，甚至与运营商有关，虽然可以说大部分时间，网络都是可靠的，但是这并不绝对。
所以，开发时的思路就要改变了，开发时要假设， 网络是不稳定的 ，针对这种不稳定，有不稳定的开发模式。
三点建议
- 内网
尽量内网连接，针对这个问题，假设外网99%的时候是正常的，内网就是99.999%的概率是正常的，这里数据也许不准确，但是却说明了 优先使用内网连接的重要性，常识性的东西，没注意踩坑了，才真正深刻了。
- 容错
代码结构优化 ， 数据库重连策略 ，连接数，连接间隔，一般默认就OK ，但是有的时候 需要根据你的业务，敏感程度，还是有调整和优化的必要性的，这个要具体问题 具体看。
同时建立好相应的指标，看实际开销和指标 能达多少，做好业务需求和运维成本能接收的均衡即可。
- 大规模
当业务体量到达一定程度时，上面的提到各种优化，其实并不能解决的。就假如说你在北京的运营商都挂了，区域所在的网络整体都down了，而你的业务又是高敏感的，每分钟都垮垮掉钱，就问你怕不怕？这个时候就不得不提异地容灾了。异地容灾有比较成熟的方案 ，网络上也有比较多介绍的文章，这里就先不再展开。
结语
遇到坑，填上坑，通过填坑，反思一下，对一个真相更深刻，那么就今天 ，深刻了各位 哈哈哈哈哈。最后祝大家端午安康，轻松填坑，快速成长，升职加薪！
