WebSocket作为客户端与服务器双向通信的核心载体，支撑着从在线协作、金融行情到即时通讯等各类高实时性场景。然而，网络环境的动态变化—从用户设备的Wi-Fi与蜂窝网络切换，到公共网络的临时拥塞，再到服务器的短暂重启—都可能导致WebSocket连接中断，进而引发数据传输停滞、用户操作失效等问题。此时，自动重连机制成为保障服务连续性的关键，但传统重连策略往往在“重连效率”与“服务器压力”之间难以平衡。而指数退避算法，凭借其“动态间隔调整”与“随机性打散”的核心特性，为WebSocket重连提供了兼顾效率与稳定性的解决方案，成为前端工程师构建工业级实时应用的核心技术之一。深入理解并落地这一算法，不仅能提升应用的抗网络干扰能力，更能体现对用户体验与服务器资源的深度考量。

传统WebSocket重连策略的局限性，本质上是对“网络中断特性”与“服务端承载能力”的认知不足。早期最普遍的固定间隔重连，虽实现简单，却存在无法调和的矛盾：若间隔过短（如1秒），网络持续中断时会产生大量无效请求，不仅占用客户端带宽，还可能触发服务器的限流策略，导致后续重连窗口被压缩；若间隔过长（如30秒），则会错过网络短暂恢复的时机，让用户感知到明显的服务断层。例如，某即时通讯应用曾采用5秒固定间隔重连，在一次运营商网络波动中，数万用户同时断连，短时间内产生数十万次重连请求，直接导致服务器CPU使用率飙升至95%，反而延长了服务恢复时间。而线性递增重连（如2秒、4秒、6秒）虽试图优化间隔，但线性增长的速率无法匹配网络中断的概率分布—大多数临时中断会在10秒内恢复，线性间隔可能错过最佳重连窗口；长期中断时，线性增长的间隔仍会频繁发起请求，无法有效减少资源消耗。更关键的是，传统策略普遍缺乏“随机性”设计：当大量客户端因同一事件（如服务器重启）断连时，所有客户端会在相同时间点发起重连，形成“重连风暴”，服务器恢复后瞬间面临海量并发请求，极易陷入“过载-宕机-再重连”的恶性循环。这些问题的根源，在于传统策略未能建立“基于重连尝试次数动态调整策略”的逻辑，而指数退避算法正是通过对间隔增长模式与随机性的优化，解决了这些核心痛点。

指数退避算法的核心价值，远不止“间隔按指数增长”这一表层特征，而是“指数增长+随机抖动+最大间隔约束”三者协同构成的动态决策体系。首先是指数增长的