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Python 慢函数的自动熔断装饰器

舞姬之光

舞姬之光

发布时间:2026-02-14 19:13:02

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来源于php中文网

原创

@functools.lru_cache不能当熔断器用,因其仅缓存结果、无超时控制、不统计失败率、无法响应临时故障;熔断需基于时间窗口的失败率/慢调用率、函数级状态隔离与硬超时机制。

python 慢函数的自动熔断装饰器

为什么 @functools.lru_cache 不能当熔断用

缓存解决的是重复计算,不是超时或失败保护。哪怕函数卡死 10 秒,lru_cache 也照等不误,甚至把线程拖垮。熔断要的是“这次太慢,直接跳过”,不是“记得上次结果”。

  • 缓存命中时快,但首次调用或未命中时完全不设防
  • 没有超时控制,无法响应网络抖动、数据库锁表等临时故障
  • 不统计失败率,没法判断服务是否真的不可用

tenacity 能做熔断但默认不启用

tenacity 本身是重试库,它的熔断能力藏在 wait=wait_none() + stop=stop_after_attempt(1) + retry=retry_if_exception_type(...) 组合里,但默认配置全是重试逻辑,直接拿来就用会误判为“重试装饰器”。

  • 必须显式配 before_sleep 记录耗时,再靠外部状态机判断连续超时次数
  • tenacity.Retrying 实例不能复用在多个函数上,否则状态混杂
  • 超时检测得靠 timeout 参数(需配合 concurrent.futuressignal),而 Windows 不支持 signal.alarm

示例关键片段:

from tenacity import Retrying, retry_if_exception_type, stop_after_attempt<br>from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError<br><br>def make_circuit_breaker(timeout=2, max_failures=3):<br>    failures = []<br>    def before_sleep(retry_state):<br>        if retry_state.outcome.exception():<br>            failures.append(time.time())<br>            if len(failures) >= max_failures:<br>                # 这里触发熔断逻辑(比如 raise CircuitBreakerOpen)<br>                pass

手写轻量熔断装饰器的三个必要条件

真正能落地的熔断,不是看“失败几次”,而是看“最近 N 次里有多少次慢或失败”,且必须带时间窗口和状态隔离。缺一不可。

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  • 状态必须是函数粒度的:每个被装饰函数独享 _circuit_state 字典,不能共用全局变量
  • 时间窗口要用 time.monotonic(),不用 time.time() —— 系统时间被 NTP 调整会导致窗口错乱
  • 超时必须用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor.submit(...).result(timeout=...),绕过 GIL 限制的同时保证硬超时

关键参数含义:failure_threshold 是失败率阈值(如 0.6),recovery_timeout 是熔断后多久尝试半开(如 60 秒),rolling_window 是滑动窗口秒数(如 60)

上线前必测的两个边界场景

多数人只测“连续失败”,却漏掉真实生产中最要命的两种情况:一种是“慢+快交替”,另一种是“刚恢复就来峰值”。不覆盖这两点,熔断器等于没装。

  • 模拟 5 次调用:慢(3s)、快(0.1s)、慢(3s)、快(0.1s)、慢(3s)——检查是否因失败率未达标而未熔断
  • 熔断打开后,在 recovery_timeout 刚过时并发发起 10 个请求——确认只有第一个进入半开,其余仍走 fallback,且半开失败立即回熔断

最容易被忽略的是 fallback 函数的异常处理:如果 fallback 自己抛错,整个装饰器会崩,必须用 try/except 包住 fallback 调用并兜底返回 None 或默认值。

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