做网络测试自动化时，最让人头疼的不是脚本写不出来，而是明明逻辑没问题，测试却莫名其妙失败。比如你在公司内网跑一个接口检测任务，突然某个请求因为网络抖动超时了，整个流程就得从头再来。其实这种情况完全可以通过失败重试机制避免。
为什么需要重试机制？
网络环境从来都不是绝对稳定的。尤其是在无线网络、跨区域访问或者服务器负载高的时候，偶尔出现 502、超时或连接中断再正常不过。如果每次失败都判定为“测试不通过”，那结果就失去了参考价值。加入重试机制，可以让自动化系统更聪明地应对临时故障，提升测试的稳定性。
常见重试策略怎么设？
最简单的做法是固定次数重试。比如某个请求失败后，最多再试两次，间隔 1 秒。这种适合大多数场景。例如在 Python 的 requests 库中，结合 urllib3 的 Retry 类就能实现：
<from requests.adapters import HTTPAdapter>
<from urllib3.util.retry import Retry>
<import requests>
<session = requests.Session()>
<retry_strategy = Retry(>
<total=3,>
<status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],>
<method_whitelist=["HEAD", "GET", "OPTIONS"],>
<backoff_factor=1>
<)>
<adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)>
<session.mount("http://", adapter)>
<session.mount("https://", adapter)>
<response = session.get("https://api.example.com/data")>上面这段代码设置了最大重试 3 次，遇到指定状态码时触发，并且每次重试间隔会按指数增长（1秒、2秒、4秒），避免对服务器造成过大压力。
别盲目重试，得判断失败类型
不是所有失败都值得重试。比如返回 404，说明资源不存在，再试十次也没用；而 503 或超时，可能是服务暂时不可用，这时候重试才有意义。因此，在设计重试逻辑时要区分错误类型，只对可恢复的异常进行重试。
有些团队会在 CI/CD 流程中集成这类机制。比如用 Jenkins 跑网络健康检查任务，配合 Shell 脚本判断返回值，失败后 sleep 2 秒再跑一遍，最多三次。这样即使构建机偶尔抽风，也不会轻易标记构建失败。
实际应用场景举例
假设你负责公司官网的可用性监控，每天定时检测首页加载是否正常。某天凌晨路由器重启，第一次请求失败。如果没有重试机制，系统就会发告警邮件，值班同事大半夜被叫醒，结果发现只是瞬时问题。加上两次重试后，90% 的类似误报都能自动消化掉。
再比如做移动端弱网测试时，模拟高延迟环境下 App 的行为。某些接口在 3G 环境下容易超时，通过设置智能重试，可以更真实地反映用户实际体验，而不是直接报错拉黑。
小建议：控制重试频率和上限
重试太多反而可能加重服务器负担，甚至被防火墙识别为攻击。一般建议重试不超过 3 次，间隔时间从 1 秒起逐步增加。同时记录每次重试的日志，方便后续分析到底是偶发问题还是潜在故障。
把重试机制当成“容错缓冲带”，而不是万能补丁。它解决的是“暂时性失败”，不是修复代码逻辑缺陷的工具。合理使用，才能让自动化测试更靠谱。