我一开始根本没想过什么“阻碍协议”这种听起来挺高大上的玩意儿。我当时就是被自己写的一堆烂代码给逼疯了。
第一阶段：系统崩了，我得承认自己搞砸了
那是前年年底的事。我琢磨着要搞个小项目，帮朋友自动抓取一些市场数据，然后做个简单的汇总。我拍着胸脯说，这不就几行代码的事嘛我分分钟就能搞定。我搭起了后台服务，跑起了数据爬虫，一开始小打小闹，一天跑个几百次，屁事没有，我得意坏了。
结果朋友说：“数据不够多，得扩大规模，你一天跑一万次试试？”
我心想跑一万次就一万次呗，服务器配置够高。我改了定时任务的频率，撒手让它自己跑了半小时。
半小时后，警报响了。不是服务器烧了，是我的数据库彻底趴窝了。所有的连接都超时，整个服务彻底瘫痪，连个日志都写不进去。我当时那个气，重启，又崩。再重启，又崩。我把数据量减下来，它又好了。数据量一上去，它就死给我看。
我当时就觉得，肯定是数据库太弱鸡了，得换个更牛逼的。我差点就砸钱去升级数据库集群了。
第二阶段：抽丝剥茧，发现是自己太莽撞
我花了整整一个通宵，死盯着日志看。我发现一个致命的问题：我的爬虫程序很“轴”。它去数据库里拿数据，如果第一次没拿到（比如数据库太忙了，返回个超时），它不会等，它会立刻，马上，在毫秒级别内，再试一次。而且我为了保证数据的完整性，代码里还设置了一个“无限重试”的循环。
这意味着什么？
- 当数据库开始有一点点慢的时候，它超时了。
- 100个并发的爬虫，同时超时了。
- 这100个爬虫，在同一时刻，又集体发起了100次重试。
- 原本100的负载，瞬间变成了10000。
- 数据库彻底被这突如其来的巨浪给冲垮了。
我当时看着这日志，感觉就像是几十个小屁孩同时去抢一个玩具，谁也抢不到，然后所有人都发疯似地去推搡那个装玩具的柜子，柜子当然就倒了。
我意识到，问题不在于数据库能抗多大压力，而在于我的程序太“礼貌”了。它得学会排队，学会谦让，学会等待。
第三阶段：引入“慢点等我喘口气”的规矩
那晚我查阅了好多资料，虽然大部分专业术语我看不懂，但核心思想很简单：如果失败了，你不能马上就试，你得等一会儿。而且如果你第二次又失败了，你要等的时间得更久。
这就是那个什么“阻碍协议”的核心思想——让大家都慢下来，别一起往死里冲，留点时间让系统喘口气。
我动手修改了代码，加入了一套非常土的逻辑：
第一次失败：等1秒。
第二次失败：等3秒。
第三次失败：等9秒。
第四次失败：等27秒。
我没用那些高大上的数学公式，我就是简单粗暴地让等待时间指数级地增长。这个等待时间，就是我给程序套上的“阻碍”。我还定死了一个限制：最多只能试五次，五次不成功，就放弃，发邮件告诉我。
我部署了新的服务，这回当负载上去的时候，它不再是一泻千里地崩塌。当我看到数据库负载开始上升时，日志里显示的不是瞬间爆炸的重试，而是一大堆程序在老老实实地“等待”。
那些请求就像是到了一个红绿灯路口，红灯亮了，大家都停下来，等绿灯亮了，才零零散散地重新出发。数据库的压力曲线一下子就被削平了。
第四阶段：举一反三，原来这东西无处不在
自从我学会了这招，我就发现，生活中处处都是这种“阻碍协议”。
我跟朋友讨论了这事，他说这叫“退避机制”。你不让它退，它就会一直往前冲，然后大家一起死。
你想想，你家里的Wi-Fi，如果隔壁邻居也在用同一个频道，信号会互相干扰，对不对？我们的设备不会发疯似地一直发数据，它会学会监听，发现别人在说话，它就会闭嘴，等别人说完再抢着说。这不就是一种阻碍吗？防止大家同时开腔，导致谁也听不清。
再比如，你在登录银行App时，输错密码三次，它会让你等十分钟才能再次尝试。它不是怕你忘了密码，它是怕一个机器人拿着几百万个组合在疯狂地猜你的密码。它强制你“慢下来”，直接把暴力破解的效率降到零。
我开始用这种思路去检查我以前写过的所有服务，凡是涉及到资源竞争或者外部系统调用的地方，我统统加装了这种“退避机制”。不是为了让程序变得多高级，而是为了让它变得更“成熟”，别动不动就闹脾气，也别把别人给累死。这回实践让我明白，很多时候，解决性能问题，不是靠速度，而是靠慢下来和等待的智慧。
