WebSocket作為客戶端與服務器雙向通信的核心載體，支撐著從在線協作、金融行情到即時通訊等各類高實時性場景。然而，網絡環境的動態變化—從用戶設備的Wi-Fi與蜂窩網絡切換，到公共網絡的臨時擁塞，再到服務器的短暫重啟—都可能導致WebSocket連接中斷，進而引發數據傳輸停滯、用戶操作失效等問題。此時，自動重連機制成為保障服務連續性的關鍵，但傳統重連策略往往在“重連效率”與“服務器壓力”之間難以平衡。而指數退避算法，憑借其“動態間隔調整”與“隨機性打散”的核心特性，為WebSocket重連提供了兼顧效率與穩定性的解決方案，成為前端工程師構建工業級實時應用的核心技術之一。深入理解并落地這一算法，不僅能提升應用的抗網絡干擾能力，更能體現對用戶體驗與服務器資源的深度考量。

傳統WebSocket重連策略的局限性，本質上是對“網絡中斷特性”與“服務端承載能力”的認知不足。早期最普遍的固定間隔重連，雖實現簡單，卻存在無法調和的矛盾：若間隔過短（如1秒），網絡持續中斷時會產生大量無效請求，不僅占用客戶端帶寬，還可能觸發服務器的限流策略，導致后續重連窗口被壓縮；若間隔過長（如30秒），則會錯過網絡短暫恢復的時機，讓用戶感知到明顯的服務斷層。例如，某即時通訊應用曾采用5秒固定間隔重連，在一次運營商網絡波動中，數萬用戶同時斷連，短時間內產生數十萬次重連請求，直接導致服務器CPU使用率飆升至95%，反而延長了服務恢復時間。而線性遞增重連（如2秒、4秒、6秒）雖試圖優化間隔，但線性增長的速率無法匹配網絡中斷的概率分布—大多數臨時中斷會在10秒內恢復，線性間隔可能錯過最佳重連窗口；長期中斷時，線性增長的間隔仍會頻繁發起請求，無法有效減少資源消耗。更關鍵的是，傳統策略普遍缺乏“隨機性”設計：當大量客戶端因同一事件（如服務器重啟）斷連時，所有客戶端會在相同時間點發起重連，形成“重連風暴”，服務器恢復后瞬間面臨海量并發請求，極易陷入“過載-宕機-再重連”的惡性循環。這些問題的根源，在于傳統策略未能建立“基于重連嘗試次數動態調整策略”的邏輯，而指數退避算法正是通過對間隔增長模式與隨機性的優化，解決了這些核心痛點。

指數退避算法的核心價值，遠不止“間隔按指數增長”這一表層特征，而是“指數增長+隨機抖動+最大間隔約束”三者協同構成的動態決策體系。首先是指數增長的