API请求超时自动处理：让程序更稳更聪明

在写接口调用代码时，最让人头疼的不是返回错误，而是请求卡住不动。比如你写的程序要从天气API拿数据，结果网络一抽，等了30秒才报错，用户体验直接掉到底。这种情况，靠人盯着重试不现实，得让程序自己处理超时问题。

为什么需要自动处理超时

API请求超时很常见，可能是对方服务忙、网络抖动，或者DNS解析慢。如果代码里没设超时时间，请求可能卡几分钟，整个系统就像卡住的电梯，谁也别想动。更糟的是，某些语言默认根本不设超时，比如老版本的Python urllib，一不留神就陷入无限等待。

设置基础超时时间

最基本的防护是给请求加上超时限制。以Python的requests库为例：

import requests

try:
    response = requests.get(
        'https://api.example.com/data',
        timeout=5  # 最多等5秒
    )
    print(response.json())
except requests.Timeout:
    print('请求超时，准备重试或走备用逻辑')

这里的 timeout=5 表示总共最多等5秒，包括连接和读取时间。这样哪怕对方挂了，你的程序也能快速反应，不至于僵住。

超时后自动重试

一次超时不代表永远失败。网络闪断、服务短暂过载都很正常。可以加个简单重试机制：

import time
import requests

def fetch_with_retry(url, max_retries=3, delay=1):
    for i in range(max_retries):
        try:
            return requests.get(url, timeout=5)
        except requests.Timeout:
            if i < max_retries - 1:
                time.sleep(delay)  # 等一会儿再试
                delay *= 2  # 指数退避
            else:
                raise

这个函数最多试三次，每次间隔逐渐拉长，避免雪崩式重试压垮对方服务。第一次等1秒，第二次等2秒，第三次等4秒，策略简单但有效。

结合熔断机制防连锁故障

如果某个API连续超时，可能是它彻底挂了。这时候还一个劲重试，只会拖累自己的服务。可以用熔断器模式，像家里的保险丝一样，发现异常就暂时切断请求。

Python有个叫 tenacity 的库，能轻松实现熔断：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type

@retry(
    retry=retry_if_exception_type(requests.Timeout),
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10)
)
def call_api():
    return requests.get('https://api.example.com/data', timeout=5)

这段代码会在超时后自动重试，采用指数退避，最大等待10秒。超过三次就彻底放弃，避免无意义消耗资源。

实际场景中的灵活应对

公司内部系统调用第三方短信接口，曾遇到运营商网关偶尔延迟飙升。一开始没做超时控制，用户注册时经常卡住。后来加上5秒超时+两次重试，失败时自动切换备用短信通道，问题立马缓解。现在哪怕主通道出问题，也能在10秒内完成降级，用户几乎无感。

关键不是等出问题再救火，而是在写第一行请求代码时，就想好“如果它卡住怎么办”。超时处理不是附加功能，而是稳定性的基本配置。