早上刚到公司，咖啡还没泡好，测试组的电话就打过来了：‘你写的那个订单查询接口又崩了，页面直接白屏！’你心里一紧，赶紧打开日志，发现一堆超时异常堆在那儿——Connection timed out。这已经是本周第三次因为网络超时导致服务挂掉了。
超时不是问题，没处理才是
很多人觉得网络超时是外部因素，程序没法控制。但其实，真正的坑往往出在对超时的应对上。比如一个常见的场景：你的服务调用支付网关，设置了默认超时时间，结果对方系统临时抖动，30秒都没响应。而你的线程池只有10个线程，全卡在这儿，新请求进不来，整个服务就僵住了。
这种情况，本质上不是网络不行，而是程序缺乏“自保能力”。
连接和读取，超时得分开设
很多开发者在配置HTTP客户端时，只设了一个timeout，以为万事大吉。实际上，连接超时（connect timeout）和读取超时（read timeout）应该分开控制。
HttpClient httpClient = HttpClient.newBuilder()
.connectTimeout(Duration.ofSeconds(5))
.readTimeout(Duration.ofSeconds(10))
.build();连接超时设短点，快速发现网络不通；读取超时稍长，留给后端处理时间。这样即使对方慢，也不会长时间占用你的资源。
别让单点故障拖垮整条链路
微服务环境下，A调B，B调C，C一卡，B等超时，A也跟着等。最后用户刷个页面，三个服务都堆满线程，集体瘫痪。这就是典型的雪崩效应。
解决办法之一是加熔断机制。比如用Resilience4j，在调用下游服务时设置超时和熔断规则：
CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom()
.timeoutDuration(Duration.ofSeconds(3))
.failureRateThreshold(50)
.waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
.build();一旦失败率超标，直接拒绝请求，让问题局限在局部，而不是扩散到整个系统。
日志里藏着真相
有次线上报警，服务突然大量报错。查监控网络延迟正常，但日志里全是 read timeout。深入一看，原来是数据库连接池配置了最大等待时间30秒，而应用层超时只有5秒。结果是应用已经放弃，连接还在排队，资源越积越多。
这种不匹配的超时配置，就像两个人说话对不上频道，一个说‘等你三秒’，另一个却说‘我最多能等半分钟’，最后谁都搞不清谁。
本地测试也要模拟超时
很多问题上线才暴露，是因为本地开发从不模拟网络抖动。你可以用工具像Toxiproxy，在测试环境人为注入延迟或丢包，看看程序会不会崩。
或者写个简单的拦截器，随机延迟某些请求：
public class TimeoutInterceptor implements Interceptor {
@Override
public Response intercept(Chain chain) throws IOException {
if (Math.random() < 0.1) { // 10%概率延迟
Thread.sleep(5000);
}
return chain.proceed(chain.request());
}
}提前发现问题，总比半夜被叫醒强。
超时时间不是越短越好
有人一听超时危险，立马把所有超时改成1秒。结果正常请求也频繁失败。超时时间要结合业务来定：查个用户信息2秒够了，跑个报表可能需要30秒。
关键是做好分级。核心接口严控超时，非关键任务可以放宽，但必须配上限，不能无限等下去。
监控得看得见“快要超时”
等到真的超时再报警，往往已经晚了。你应该监控P99响应时间趋势，比如平时200ms，突然涨到800ms，哪怕还没超时，也得警惕。
就像开车，看到前方车流变慢就得减速，不能等到追尾才踩刹车。