问题：RPC调用，下游服务异常了，怎么办？
首先，面对这个问题，绝不是回答重试就完了，而是应该给出一个完整的方案。
如果只回答重试，肯定被追问，重试还是异常呢？ 回答：超过重试次数还是异常接口报错。
可能实际业务中确实是这样做的，但是不能这么回答，你的回答应该是一个完整的解决方案， 而不是一两个动作。
（参考deepseek）
回答思路框架（总-分结构）
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首先，表明核心思想 ：我们的设计原则是 "上游自我保障，不信任下游" 。我们无法控制下游的健康状态，但可以控制自己的行为，确保下游的故障被隔离，不影响我们自身的可用性和数据一致性。
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然后，分层次阐述应对策略 ：从事前预防、事中处理、事后补偿三个维度来系统性地回答。
一、事前预防（防御性编程）
我们就应该通过 架构设计 来降低风险和影响。
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服务发现与健康检查：在微服务架构中，我们通过服务注册中心来发现下游服务实例，并且客户端负载均衡器会定期进行健康检查。这样，当一个下游实例挂掉时，我们的请求会自动被路由到其他健康的实例上，实现故障转移。
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设定超时时间：为每一次下游调用设置合理的超时时间。这能避免我们的服务线程被长时间挂起，导致资源耗尽和级联故障。
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实现熔断器模式：
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使用如 Sentinel、Hystrix 等组件，在代码中引入熔断器。
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当调用失败的比率达到一个阈值时，熔断器会 "跳闸" ，在之后的一段时间内，所有对该下游的调用都会直接失败，不再发起真实请求。
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这给了下游服务恢复的时间，并防止我们的服务因持续重试而雪崩。经过一段时间后，熔断器会进入 半开状态，尝试放行部分请求，如果成功则关闭熔断器。
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二、事中处理（调用失败时的即时策略）
当调用发生超时或明确返回错误时，我们会采取以下行动：
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快速响应失败与优雅降级：
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结合熔断器，我们应快速失败，并立即进入 "降级" 逻辑。降级策略可以是：
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读
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读操作返回默认值：例如，查询失败，可以返回一个 默认值"暂无"。
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返回缓存数据：如果之前有缓存过下游的数据，可以返回一个可能过期的、但可接受的数据版本。
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功能屏蔽：如下游是一个推荐服务，可以暂时不展示推荐模块。
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核心的写，报出异常（不能接受事后补偿）、重试策略（看下面部分）
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写
- 忽略操作/空操作：对于非核心的写操作，比如记录操作日志失败，可以记录错误日志后忽略。
- 核心的写：报出异常（不能接受事后补偿）、重试策略（看下面部分）
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有策略的重试：
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不是所有失败都适合重试 ：对于连接超时这类错误可以重试；但对于像
4xx Bad Request这样的业务逻辑错误，重试是无效的。 -
保证幂等性 ：重试的前提是下游接口必须是 幂等 的，即多次调用与单次调用的效果相同。
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限制重试次数：防止无限重试。
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使用退避策略 ：重试不应立即进行，而应采用 指数退避 策略（如等待 1s, 2s, 4s...），以避免给正在恢复的下游服务带来二次流量冲击。
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三、事后补偿（最终一致性保障）
前提是业务场景 能够接受事后补偿。
对于某些关键业务，即使下游挂了，我们也必须保证业务的最终一致性。这时，我们需要异步的补偿机制。
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异步消息队列：
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这是最核心和常用的方案。当调用下游失败后，我不会无休止地重试，而是将这次调用请求（包括所有上下文信息）持久化到一张 本地任务表 中，或者发送到一个 消息队列。
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然后由一个独立的 后台任务/Worker 来消费这些消息，并持续地、有间隔地重试，直到成功。
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这种方式实现了 流量削峰 和 应用解耦，确保了下游服务恢复后，积压的任务能被逐步处理，数据最终一致。
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总结
所以，面对下游服务挂掉的情况，我的应对策略是一个综合方案：
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第一道防线 ：通过 熔断、超时、降级 来保证我们自身服务的可用性，实现故障隔离。
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第二道防线 ：通过 有策略的重试 来尝试解决临时性故障。
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最终保障 ：对于关键操作，通过 异步消息队列 + 后台任务 来保证操作的最终成功执行。
在实际编码中，我会优先考虑使用 Spring Cloud alibaba下的组件 等成熟框架来优雅地实现熔断和降级，并与消息中间件结合，构建一个健壮的服务调用体系。