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创建日期：2026-09-20 ｜ 最近更新：2026-09-20 全部代码完整贴出（含注释，不做省略）；运行输出为本机真实执行结果（Mock 模式，无需 API Key）。源码与日志留档在 source/agent-engineering/。 前置：Agent 工程化总览｜姊妹篇：结构化输出五层防护链。

弹性容错五层链：从「一个慢下游拖垮全站」到「高可用网关」

这篇的起点是一个很容易被低估的事实：Node.js 是单线程事件循环。

一个下游超时 30 秒，所有请求都在等超时回调，事件循环被占满——进程连健康检查都答不了，然后被 k8s 杀掉，雪崩。Java 有线程池隔离，一个池满了不影响别的业务；Node 没有这层隔离。

所以熔断、限流这些东西在 Node 里不是「锦上添花的稳定性建设」，而是主防线。对 LLM 应用还多一层：熔断器 Open 状态一个请求都不发，Token 消耗为 0——省的是真金白银。

五层阶梯的目标是「一个高可用的 LLM 调用网关」：

L0 裸调用 → L1 重试 → L2 熔断 → L3 模型降级 → L4 完整弹性链

一、L0：裸调用（以及它为什么会雪崩）​

export async function bareLLMCall<T>(
  fn: () => Promise<T>,
): Promise<T> {
  // 直接调用，没有超时、没有重试、没有熔断、没有降级
  return fn();
}

// 模拟"100个并发请求打挂下游"的坏场景
export async function demoBadScenario(
  flakyFn: () => Promise<string>,
  concurrency = 20,
): Promise<{ success: number; failed: number; totalTimeMs: number }> {
  const start = Date.now();
  let success = 0;
  let failed = 0;

  const promises = Array.from({ length: concurrency }, async () => {
    try {
      await bareLLMCall(flakyFn);
      success++;
    } catch {
      failed++;
    }
  });

  await Promise.all(promises);

  return {
    success,
    failed,
    totalTimeMs: Date.now() - start,
  };
}

// Mock 一个不稳定的 LLM 调用（用于演示）
export function createFlakyLLMMock(options?: {
  failureRate?: number;
  latencyMs?: number;
}): () => Promise<string> {
  const failureRate = options?.failureRate ?? 0.3;
  const latencyMs = options?.latencyMs ?? 100;
  let callCount = 0;

  return async () => {
    callCount++;
    await new Promise((r) => setTimeout(r, latencyMs + Math.random() * 50));

    if (Math.random() < failureRate) {
      const errors = [
        new Error("429 Too Many Requests"),
        new Error("ETIMEDOUT"),
        new Error("503 Service Unavailable"),
        new Error("ECONNRESET"),
      ];
      throw errors[Math.floor(Math.random() * errors.length)];
    }

    return `Response #${callCount}: 这是一个模拟的 LLM 回复`;
  };
}

真实运行输出（20 并发，下游失败率 80%）：

L0 无保护: 成功=1, 失败=19, 耗时=87ms

20 个请求挂 19 个。 而且注意它很快（87ms）——快是因为它在快速失败，失败本身不花钱；但生产里真实的慢下游是卡住（等 30 秒超时），那才是把事件循环占满的原因。

createFlakyLLMMock 这个工具函数很实用：它把「不稳定」做成了可配置的参数（failureRate + latencyMs），后面每一层的效果都能用它量化验证。

二、L1：指数退避重试​

import pRetry, { AbortError } from "p-retry";

export interface RetryOptions {
  retries?: number;
  minTimeout?: number;
  maxTimeout?: number;
  factor?: number;
  onFailedAttempt?: (error: Error, attempt: number) => void;
  shouldRetry?: (error: Error) => boolean;
}

const DEFAULT_RETRY_OPTIONS: Required<
  Pick<RetryOptions, "retries" | "minTimeout" | "maxTimeout" | "factor">
> = {
  retries: 3,
  minTimeout: 500,   // 首次重试等待 500ms
  maxTimeout: 5000,  // 最大等待 5s
  factor: 2,         // 指数退避因子
};

export async function withSimpleRetry<T>(
  fn: () => Promise<T>,
  options?: RetryOptions,
): Promise<T> {
  const opts = { ...DEFAULT_RETRY_OPTIONS, ...options };

  return pRetry(
    async () => {
      try {
        return await fn();
      } catch (err) {
        const error = err as Error;

        // 如果提供了 shouldRetry，用它来判断是否重试
        // 否则默认所有错误都重试（这是 L1 的问题——不区分错误类型）
        if (options?.shouldRetry && !options.shouldRetry(error)) {
          throw new AbortError(error); // AbortError 会终止重试
        }

        throw error; // 其他错误触发重试
      }
    },
    {
      retries: opts.retries,
      minTimeout: opts.minTimeout,
      maxTimeout: opts.maxTimeout,
      factor: opts.factor,
      onFailedAttempt: (error: any) => {
        console.log(
          `[Retry] 第 ${error.attemptNumber} 次尝试失败 (还有 ${error.retriesLeft} 次重试): ${error.message}`,
        );
        options?.onFailedAttempt?.(error, error.attemptNumber);
      },
    },
  );
}

指数退避：factor = 2 意味着等待时间是 500ms → 1s → 2s → 4s（受 maxTimeout 封顶）。目的是给下游喘息时间，而不是立刻再打一遍。

L1 的病根写在注释里了：默认「所有错误都重试」，不区分类型。于是：

  • 下游真挂了（宕机 5 分钟），所有请求都在重试：100 QPS → 400 QPS（重试 3 次），越失败越重试，越重试越失败；
  • 更糟的是 4xx 这类重试一万次也不会好的错误，也在烧钱。

重试只能解决「偶发抖动」（网络抖动、瞬时限流），解决不了「系统性故障」。 那需要熔断器。

注意 AbortError 这个 API：抛出它就等于告诉 p-retry「别重试了」——这是把「错误分类」接进重试机制的钩子，L4 会重度依赖它。

三、L2：熔断器三态机​

import CircuitBreaker from "opossum";

export const DEFAULT_BREAKER_OPTIONS: CircuitBreaker.Options = {
  timeout: 10000,               // 10秒超时
  errorThresholdPercentage: 50, // 50% 失败率触发熔断
  resetTimeout: 5000,           // 5秒后进入 half-open 试探
  volumeThreshold: 3,           // 至少 3 个请求才开始统计（避免冷启动误判）
  rollingCountTimeout: 10000,   // 10秒滚动窗口
  rollingCountBuckets: 10,      // 10个桶（每秒一个）
};

export interface BreakerWithEvents {
  fire(...args: unknown[]): Promise<unknown>;
  status: {
    open: boolean;
    halfOpen: boolean;
    closed: boolean;
  };
  stats: {
    successes?: number;
    failures?: number;
    fallbacks?: number;
  };
  on(event: string, listener: (...args: any[]) => void): void;
  shutdown(): void;
}

export function createBreaker<TArgs extends unknown[], TResult>(
  action: (...args: TArgs) => Promise<TResult>,
  options?: Partial<CircuitBreaker.Options>,
): BreakerWithEvents {
  const breaker: any = new CircuitBreaker(action as (...args: unknown[]) => Promise<unknown>, {
    ...DEFAULT_BREAKER_OPTIONS,
    ...options,
  });

  // 手动维护状态标志（opossum v8 类型定义不完善）
  let isOpen = false;
  let isHalfOpen = false;

  breaker.on("open", () => {
    isOpen = true;
    isHalfOpen = false;
    console.log("[熔断器] 状态变化: CLOSED → OPEN (故障雪崩，快速失败，不消耗 Token)");
  });

  breaker.on("halfOpen", () => {
    isOpen = false;
    isHalfOpen = true;
    console.log("[熔断器] 状态变化: OPEN → HALF_OPEN (试探性恢复，放一个请求)");
  });

  breaker.on("close", () => {
    isOpen = false;
    isHalfOpen = false;
    console.log("[熔断器] 状态变化: HALF_OPEN → CLOSED (恢复正常)");
  });

  breaker.on("fallback", () => {
    console.log("[熔断器] 执行 fallback 函数");
  });

  breaker.on("success", () => {
    // 成功时不打日志，避免刷屏
  });

  breaker.on("failure", (err: Error) => {
    console.log(`[熔断器] 请求失败: ${err.message}`);
  });

  return {
    fire: (...args: unknown[]) => breaker.fire(...args),
    status: {
      get open() { return isOpen; },
      get halfOpen() { return isHalfOpen; },
      get closed() { return !isOpen && !isHalfOpen; },
    },
    stats: breaker.stats,
    on: (event: string, listener: (...args: any[]) => void) => breaker.on(event, listener),
    shutdown: () => breaker.shutdown(),
  };
}

// 获取熔断器状态的辅助函数
export function getBreakerState(breaker: BreakerWithEvents): "closed" | "open" | "halfOpen" {
  if (breaker.status.open) {
    return "open";
  }
  if (breaker.status.halfOpen) {
    return "halfOpen";
  }
  return "closed";
}

export type BreakerEvent = "open" | "halfOpen" | "close" | "fallback" | "success" | "failure";

三态机：

         失败率达标
   ┌──────────────────┐
   │                  ▼
 CLOSED ──────────► OPEN ◄──────┐
   ▲               │            │
   │               │ resetTimeout
   │               ▼            │
   │            HALF_OPEN ──────┘
   │            │      │
   │        试探成功  试探失败
   └────────────┘      │
                       ▼
                     OPEN
  • Closed：正常放行，统计失败率；
  • Open：快速失败，一个请求都不发——这是它相对重试的根本区别；
  • HalfOpen：resetTimeout 后放一个请求试探，成功回 Closed，失败回 Open。

三个参数的工程含义（比记阈值更重要）：

参数作用调错的后果
volumeThreshold: 3至少 3 个请求才统计太少 → 冷启动时两个失败就熔断（误伤）
errorThresholdPercentage: 50失败率阈值太高 → 熔断太晚；太低 → 频繁误熔断
resetTimeout: 5000多久后试探太短 → 下游还没好就反复试探；太长 → 恢复慢

封装这层包装的理由：opossum 的状态要从事件里读，且 v8 的类型定义不完善，所以这里手动维护 isOpen / isHalfOpen 标志再暴露成 status getter。把一个第三方库的「事件式状态」包装成「属性式状态」，是让上层代码变简单的高性价比做法。

四、模型路由器：两阶段路由 + 语义缓存​

这是 L3 的前置模块，也是整套设计里最省钱的一环。

export enum ModelTier {
  Premium = "gpt-4o",
  Standard = "gpt-4o-mini",
  Economy = "deepseek-chat",
  Cache = "semantic-cache",
}

export interface RouteDecision {
  model: ModelTier;
  reason: "cost_first" | "complexity" | "fallback" | "cache_hit" | "simple_query";
  estimatedCostPer1kTokens: number;
}

// 各模型每 1k Token 的估算成本（美元，输入+输出平均）
const MODEL_COSTS: Record<ModelTier, number> = {
  [ModelTier.Premium]: 0.03,
  [ModelTier.Standard]: 0.0015,
  [ModelTier.Economy]: 0.0007,
  [ModelTier.Cache]: 0,
};

// 复杂问题关键词 - 这些需要 Premium 模型
const COMPLEX_KEYWORDS = [
  "分析", "推理", "复杂", "架构", "设计", "为什么", "比较",
  "评估", "优化", "debug", "重构", "原理", "本质",
];

// 简单寒暄/FAQ 关键词 - 可以直接走缓存
const SIMPLE_KEYWORDS = [
  "你好", "您好", "hi", "hello", "谢谢", "再见", "拜拜",
  "帮助", "help", "怎么用", "你是谁",
];

function normalizeQuery(query: string): string {
  return query
    .toLowerCase()
    .replace(/[^\p{L}\p{N}\s]/gu, " ")
    .replace(/\s+/g, " ")
    .trim();
}

function cacheKey(query: string): string {
  return normalizeQuery(query).slice(0, 100);
}

export interface ModelRouter {
  route(query: string): RouteDecision;
  getCached(key: string): string | undefined;
  setCached(key: string, value: string): void;
  clearCache(): void;
  cacheSize(): number;
}

export function createModelRouter(): ModelRouter {
  // 语义缓存简单实现 - 生产环境应该用向量相似度匹配
  // 这里用归一化后的字符串前缀匹配作为教学演示
  const semanticCache = new Map<string, { value: string; timestamp: number }>();
  const CACHE_TTL = 30 * 60 * 1000; // 30 分钟

  // 预置一些 FAQ 缓存
  const presetCache: Record<string, string> = {
    "你好": "你好！我是 AI 助手，有什么可以帮你的？",
    "您好": "您好！我是 AI 助手，请问有什么可以帮您？",
    "你是谁": "我是基于大语言模型的 AI 助手，可以回答问题、分析代码、协助开发。",
    "谢谢": "不客气！如果还有其他问题随时问我。",
  };

  for (const [k, v] of Object.entries(presetCache)) {
    semanticCache.set(cacheKey(k), { value: v, timestamp: Date.now() });
  }

  function isExpired(entry: { timestamp: number }): boolean {
    return Date.now() - entry.timestamp > CACHE_TTL;
  }

  return {
    route(query) {
      const normalized = normalizeQuery(query);

      // 第一阶段：缓存命中检查
      const key = cacheKey(query);
      const cached = semanticCache.get(key);
      if (cached && !isExpired(cached)) {
        return {
          model: ModelTier.Cache,
          reason: "cache_hit",
          estimatedCostPer1kTokens: MODEL_COSTS[ModelTier.Cache],
        };
      }

      // 非常短的查询（< 20 字符）- 简单问题，用 Standard
      if (normalized.length < 20) {
        for (const kw of SIMPLE_KEYWORDS) {
          if (normalized.includes(kw)) {
            return {
              model: ModelTier.Standard,
              reason: "simple_query",
              estimatedCostPer1kTokens: MODEL_COSTS[ModelTier.Standard],
            };
          }
        }
      }

      // 复杂关键词 - 需要 Premium
      for (const kw of COMPLEX_KEYWORDS) {
        if (normalized.includes(kw)) {
          return {
            model: ModelTier.Premium,
            reason: "complexity",
            estimatedCostPer1kTokens: MODEL_COSTS[ModelTier.Premium],
          };
        }
      }

      // 默认：成本优先，用 Standard
      return {
        model: ModelTier.Standard,
        reason: "cost_first",
        estimatedCostPer1kTokens: MODEL_COSTS[ModelTier.Standard],
      };
    },

    getCached(key) {
      const entry = semanticCache.get(cacheKey(key));
      if (entry && !isExpired(entry)) {
        return entry.value;
      }
      return undefined;
    },

    setCached(key, value) {
      semanticCache.set(cacheKey(key), { value, timestamp: Date.now() });
    },

    clearCache() {
      semanticCache.clear();
    },

    cacheSize() {
      // 清理过期的
      for (const [k, v] of semanticCache) {
        if (isExpired(v)) {
          semanticCache.delete(k);
        }
      }
      return semanticCache.size;
    },
  };
}

// 模型排序（从贵到便宜，用于降级链）
export const MODEL_TIER_ORDER: ModelTier[] = [
  ModelTier.Premium,
  ModelTier.Standard,
  ModelTier.Economy,
  ModelTier.Cache,
];

export function getNextTier(current: ModelTier): ModelTier | undefined {
  const idx = MODEL_TIER_ORDER.indexOf(current);
  if (idx === -1 || idx === MODEL_TIER_ORDER.length - 1) {
    return undefined;
  }
  return MODEL_TIER_ORDER[idx + 1];
}

// 静态兜底回复
export const STATIC_FALLBACK_RESPONSE =
  "抱歉，系统暂时繁忙，请稍后重试。如果问题紧急，可以尝试简化您的问题描述。";

真实运行输出（按问题复杂度自动选模型）：

【模型路由】按问题复杂度自动选模型
Q: 你好... → semantic-cache (degraded=false)
Q: 帮我写一个 Hello World... → gpt-4o-mini (degraded=false)
Q: 请深度分析分布式系统的 CAP 定理及其架构取舍... → gpt-4o (degraded=false)
Q: 谢谢... → semantic-cache (degraded=false)

「两阶段路由」是这层的核心思想：

阶段手段成本覆盖
第一阶段规则（关键词 + 缓存）零成本，不调模型80% 的流量
第二阶段质量校验（见 L3）一次模型调用剩下的

注意成本表的量级差：Premium 0.03 / Standard 0.0015 ≈ 20 倍。所以「把简单问题路由到便宜模型」这一件事的收益，比大多数性能优化都大。

semanticCache 用归一化字符串做 key 是教学简化——生产环境该用向量相似度匹配（这也正好接上本站 多路检索 与 Milvus 那两篇）。

五、L3：模型级联降级（一条双向链）​

import {
  createModelRouter,
  getNextTier,
  ModelTier,
  STATIC_FALLBACK_RESPONSE,
  type ModelRouter,
} from "./model-router.js";

export interface ModelCallOptions {
  prompt: string;
  model: ModelTier;
  mockMode?: boolean;
  mockScenario?: "success" | "timeout" | "rate_limited" | "low_quality";
}

export interface CascadedResult {
  result: string;
  modelUsed: ModelTier;
  degradedFrom?: ModelTier;
  qualityCheckPassed: boolean;
  attempts: number;
}

export interface CascadedCallOptions {
  prompt: string;
  router?: ModelRouter;
  mockMode?: boolean;
  qualityCheck?: (output: string, model: ModelTier) => boolean;
  startingTier?: ModelTier;
}

// 各模型的 Mock 响应
const MOCK_RESPONSES: Record<ModelTier, { success: string; lowQuality: string }> = {
  [ModelTier.Premium]: {
    success: "[GPT-4o] 这是一个高质量的详细回答，包含完整的分析和代码示例。",
    lowQuality: "[GPT-4o] 抱歉，我无法回答这个问题。",
  },
  [ModelTier.Standard]: {
    success: "[GPT-4o-mini] 这是一个简洁的回答，涵盖了主要要点。",
    lowQuality: "[GPT-4o-mini] 嗯...这个...让我想想...",
  },
  [ModelTier.Economy]: {
    success: "[DeepSeek] 简要回答：答案是这样的。",
    lowQuality: "[DeepSeek] 不知道",
  },
  [ModelTier.Cache]: {
    success: "[缓存命中] 这是预先缓存的常见问题回答。",
    lowQuality: "",
  },
};

async function callModel(options: ModelCallOptions): Promise<string> {
  const { prompt, model, mockMode, mockScenario } = options;

  if (mockMode || process.env.USE_MOCK === "true" || !process.env.OPENAI_API_KEY) {
    await new Promise((r) => setTimeout(r, 30 + Math.random() * 70));

    if (mockScenario === "timeout") {
      throw new Error("ETIMEDOUT");
    }
    if (mockScenario === "rate_limited") {
      throw Object.assign(new Error("429 Too Many Requests"), { status: 429 });
    }

    const responses = MOCK_RESPONSES[model];
    if (mockScenario === "low_quality") {
      return responses.lowQuality;
    }
    return `${responses.success}\n(针对: ${prompt.slice(0, 30)}...)`;
  }

  // 真实 LLM 调用
  const { getLLM } = await import("@offerai/shared");
  const modelName = model === ModelTier.Economy ? "deepseek-chat" : model;
  const llm = getLLM(modelName);
  const response = await llm.invoke(prompt);
  return response.content.toString();
}

// 默认质量校验：检查输出长度和基本合理性
function defaultQualityCheck(output: string, _model: ModelTier): boolean {
  if (!output || output.length < 5) return false;
  if (output.includes("抱歉") && output.length < 20) return false;
  if (output.includes("不知道") || output.includes("无法回答")) return false;
  if (output.includes("让我想想") && output.length < 30) return false;
  return true;
}

export async function cascadedModelCall(
  options: CascadedCallOptions,
): Promise<CascadedResult> {
  const router = options.router ?? createModelRouter();
  const qualityCheck = options.qualityCheck ?? defaultQualityCheck;

  // 初始模型选择：路由器决策或指定
  let currentModel: ModelTier = options.startingTier ?? router.route(options.prompt).model;
  const startingModel = currentModel;
  let attempts = 0;
  let lastError: Error | null = null;

  // 最多尝试 4 个模型（Premium → Standard → Economy → Cache）
  const maxAttempts = MODEL_TIER_ORDER.length;

  while (attempts < maxAttempts) {
    attempts++;

    try {
      let result: string;

      // 缓存级别特殊处理
      if (currentModel === ModelTier.Cache) {
        const cached = router.getCached(options.prompt);
        if (cached) {
          return {
            result: cached,
            modelUsed: ModelTier.Cache,
            degradedFrom: attempts > 1 ? MODEL_TIER_ORDER[attempts - 2] : undefined,
            qualityCheckPassed: true,
            attempts,
          };
        }
        // 缓存未命中，跳出循环到静态兜底
        break;
      }

      // 调用模型
      result = await callModel({
        prompt: options.prompt,
        model: currentModel,
        mockMode: options.mockMode,
      });

      // 质量校验
      if (!qualityCheck(result, currentModel)) {
        console.log(
          `[降级链] ${currentModel} 输出质量不达标，尝试升级/降级`,
        );

        // 如果当前不是 Premium，尝试升级到更好的模型
        const currentIdx = MODEL_TIER_ORDER.indexOf(currentModel);
        if (currentIdx > 0) {
          const betterModel = MODEL_TIER_ORDER[currentIdx - 1];
          console.log(`[降级链] 升级到 ${betterModel}`);
          currentModel = betterModel;
          continue;
        }

        // 已经是 Premium 了，质量还是不行，降级
        const next = getNextTier(currentModel);
        if (next) {
          currentModel = next;
          continue;
        }
        break;
      }

      // 成功！把结果写入缓存（供后续请求使用）
      router.setCached(options.prompt, result);

      return {
        result,
        modelUsed: currentModel,
        degradedFrom: attempts > 1 ? startingModel : undefined,
        qualityCheckPassed: true,
        attempts,
      };
    } catch (err) {
      lastError = err as Error;
      console.log(
        `[降级链] ${currentModel} 调用失败: ${lastError.message}，尝试降级`,
      );

      // 失败，降级到下一个模型
      const next = getNextTier(currentModel);
      if (!next) {
        break;
      }
      currentModel = next;
    }
  }

  // 所有模型都失败了，返回静态兜底
  console.log("[降级链] 所有模型均失败，返回静态兜底回复");
  return {
    result: STATIC_FALLBACK_RESPONSE,
    modelUsed: ModelTier.Cache,
    degradedFrom: startingModel,
    qualityCheckPassed: false,
    attempts,
  };
}

// 需要导入 MODEL_TIER_ORDER（放在后面避免循环引用问题）
import { MODEL_TIER_ORDER } from "./model-router.js";

这里最该学的一点：降级链是双向的​

降级不是「失败了就用便宜模型」这么简单。 有两种触发条件，方向相反：

触发条件动作为什么
抛错（超时/限流/网络）降级到更便宜的模型贵模型限流了，便宜模型可能还活着
质量不达标（太短/拒答）升级到更强的模型便宜模型能力不够，得请更强的来
所有模型都不行静态兜底保证不抛错给用户

defaultQualityCheck 就是「质量」的可操作定义——把「答得好不好」翻译成可判定的规则：

if (!output || output.length < 5) return false;                        // 空/太短
if (output.includes("抱歉") && output.length < 20) return false;        // 敷衍的道歉
if (output.includes("不知道") || output.includes("无法回答")) return false; // 明确拒答
if (output.includes("让我想想") && output.length < 30) return false;    // 卡壳

为什么降级方向是「从贵到便宜」​

这条注释值得单独引用（面试高频）：

因为大部分请求应该由合适的模型处理，只有失败时才降级。如果反过来默认用便宜的，复杂问题都要先失败一次再升级，白烧一次调用的 Token。

也就是说：默认路径要选「成功率高」的，而不是「单价低」的——因为失败的调用也是要付钱的。

六、舱壁：给每个模型独立的水密隔舱​

import Bottleneck from "bottleneck";

export interface BulkheadConfig {
  name: string;
  maxConcurrent: number;
  minTime?: number;
  reservoir?: number;
  reservoirRefreshAmount?: number;
  reservoirRefreshInterval?: number;
}

export interface BulkheadStats {
  queued: number;
  running: number;
  done: number;
}

export interface Bulkhead {
  name: string;
  schedule<T>(fn: () => Promise<T>): Promise<T>;
  stats(): BulkheadStats;
}

// 预定义教学舱壁配置
export const PRESET_BULKHEADS: Record<string, BulkheadConfig> = {
  "premium-model": {
    name: "premium-model",
    maxConcurrent: 5,
    minTime: 200,
  },
  "standard-model": {
    name: "standard-model",
    maxConcurrent: 20,
    minTime: 50,
  },
  "economy-model": {
    name: "economy-model",
    maxConcurrent: 30,
    minTime: 30,
  },
  "free-tier": {
    name: "free-tier",
    maxConcurrent: 2,
    minTime: 1000,
    reservoir: 10,
    reservoirRefreshAmount: 10,
    reservoirRefreshInterval: 60 * 1000,
  },
};

export function createBulkhead(config: BulkheadConfig): Bulkhead {
  const limiter = new Bottleneck({
    maxConcurrent: config.maxConcurrent,
    minTime: config.minTime ?? 0,
    ...(config.reservoir
      ? {
          reservoir: config.reservoir,
          reservoirRefreshAmount: config.reservoirRefreshAmount ?? config.reservoir,
          reservoirRefreshInterval: config.reservoirRefreshInterval,
        }
      : {}),
  });

  limiter.on("failed", (error, jobInfo) => {
    console.warn(
      `[Bulkhead:${config.name}] 任务失败 (重试 ${jobInfo.retryCount}): ${(error as Error).message}`,
    );
  });

  limiter.on("depleted", (empty) => {
    console.warn(
      `[Bulkhead:${config.name}] ${empty ? "队列已空" : "达到并发上限"}`,
    );
  });

  return {
    name: config.name,

    async schedule<T>(fn: () => Promise<T>): Promise<T> {
      return limiter.schedule(fn);
    },

    stats(): BulkheadStats {
      const counts = limiter.counts();
      return {
        queued: counts.QUEUED ?? 0,
        running: (counts.RUNNING ?? 0) + (counts.EXECUTING ?? 0),
        done: counts.DONE ?? 0,
      };
    },
  };
}

export interface BulkheadManager {
  getOrCreate(config: BulkheadConfig): Bulkhead;
  get(name: string): Bulkhead | undefined;
  getPreset(name: keyof typeof PRESET_BULKHEADS): Bulkhead;
  totalStats(): Record<string, BulkheadStats>;
}

export function createBulkheadManager(): BulkheadManager {
  const bulkheads = new Map<string, Bulkhead>();

  return {
    getOrCreate(config) {
      const existing = bulkheads.get(config.name);
      if (existing) {
        return existing;
      }
      const bulkhead = createBulkhead(config);
      bulkheads.set(config.name, bulkhead);
      return bulkhead;
    },

    get(name) {
      return bulkheads.get(name);
    },

    getPreset(name) {
      return this.getOrCreate(PRESET_BULKHEADS[name]);
    },

    totalStats() {
      const result: Record<string, BulkheadStats> = {};
      for (const [name, bulkhead] of bulkheads) {
        result[name] = bulkhead.stats();
      }
      return result;
    },
  };
}

舱壁与熔断器的分工（别搞混）：

保护谁手段
熔断器保护下游不被打挂判断健康度，坏了就快速失败
舱壁保护自己不被某个舱拖垮独立并发队列，A 满了不影响 B

Node 里的舱壁实现比 Java 轻：Java 靠独立线程池做物理隔离；Node 没有线程池，用 bottleneck 的独立 Promise 队列做逻辑隔离，效果等价但实现轻得多。free-tier 那个配置还演示了令牌桶式限流（reservoir: 10 + 每 60 秒补充 10 个），这就是「免费用户每分钟 10 次」的典型实现。

舱壁的通用原理、以及我第一次测它时踩的两个测量陷阱（用「在途耗时」测不出排队、压测端与被测服务同进程），见另一篇：舱壁模式在 Node.js 里怎么落地。

七、L4：完整弹性链​

import {
  createBreaker,
  DEFAULT_BREAKER_OPTIONS,
  getBreakerState,
  type BreakerWithEvents,
} from "./l2-circuit-breaker.js";
import {
  createBulkheadManager,
  type BulkheadStats,
} from "./bulkhead.js";
import {
  cascadedModelCall,
  type CascadedResult,
} from "./l3-model-fallback.js";
import {
  createModelRouter,
  ModelTier,
  type ModelRouter,
} from "./model-router.js";
import { withSimpleRetry } from "./l1-retry.js";

export interface ResilientAgentOptions {
  bulkheadName?: string;
  breakerOptions?: Record<string, unknown>;
  maxRetries?: number;
  enableDegradation?: boolean;
  mockMode?: boolean;
  router?: ModelRouter;
}

export interface ResilientInvokeResult {
  result: string;
  modelUsed: ModelTier;
  latencyMs: number;
  degraded: boolean;
  fromBulkhead: string;
  circuitState: "closed" | "open" | "halfOpen";
  attempts: number;
  qualityCheckPassed: boolean;
}

export interface AgentResilienceStats {
  circuitState: "closed" | "open" | "halfOpen";
  circuitStats: {
    successes: number;
    failures: number;
    fallbacks: number;
  };
  bulkheadStats: Record<string, BulkheadStats>;
  modelCalls: Record<ModelTier, { success: number; failed: number }>;
  totalCalls: number;
  totalDegraded: number;
}

export interface ResilientAgent {
  invoke(prompt: string, options?: { tier?: ModelTier }): Promise<ResilientInvokeResult>;
  getStats(): AgentResilienceStats;
  resetStats(): void;
  shutdown(): void;
}

export function createResilientAgent(
  options?: ResilientAgentOptions,
): ResilientAgent {
  const bulkheadManager = createBulkheadManager();
  const router = options?.router ?? createModelRouter();
  const maxRetries = options?.maxRetries ?? 2;
  const enableDegradation = options?.enableDegradation ?? true;
  const mockMode = options?.mockMode ?? false;

  // 默认舱壁：standard-model
  const defaultBulkheadName = options?.bulkheadName ?? "standard-model";

  // 模型调用统计
  const modelCallStats: Record<ModelTier, { success: number; failed: number }> = {
    [ModelTier.Premium]: { success: 0, failed: 0 },
    [ModelTier.Standard]: { success: 0, failed: 0 },
    [ModelTier.Economy]: { success: 0, failed: 0 },
    [ModelTier.Cache]: { success: 0, failed: 0 },
  };
  let totalCalls = 0;
  let totalDegraded = 0;

  // 核心调用函数（会被熔断器和舱壁包装）
  async function coreInvoke(
    prompt: string,
    invokeOptions?: { tier?: ModelTier },
  ): Promise<CascadedResult> {
    if (enableDegradation) {
      return cascadedModelCall({
        prompt,
        router,
        mockMode,
        startingTier: invokeOptions?.tier,
      });
    }

    // 不启用降级，直接调用指定模型或路由选择的模型
    const tier = invokeOptions?.tier ?? router.route(prompt).model;
    return cascadedModelCall({
      prompt,
      router,
      mockMode,
      startingTier: tier,
    });
  }

  // 为每个模型舱壁创建独立的熔断器
  const breakers = new Map<string, BreakerWithEvents>();

  function getOrCreateBreaker(name: string): BreakerWithEvents {
    let breaker = breakers.get(name);
    if (!breaker) {
      breaker = createBreaker<[string, { tier?: ModelTier }?], CascadedResult>(
        (prompt, opts) => coreInvoke(prompt as string, opts as { tier?: ModelTier }),
        {
          ...DEFAULT_BREAKER_OPTIONS,
          ...(options?.breakerOptions as object),
          // 教学/测试用较短的超时
          timeout: mockMode ? 1000 : 10000,
          resetTimeout: mockMode ? 200 : 5000,
          volumeThreshold: mockMode ? 1 : 3,
        },
      );
      breakers.set(name, breaker);
    }
    return breaker;
  }

  return {
    async invoke(prompt, invokeOptions): Promise<ResilientInvokeResult> {
      const start = Date.now();
      totalCalls++;

      // 根据目标模型选择舱壁
      const targetTier = invokeOptions?.tier ?? router.route(prompt).model;
      let bulkheadName = defaultBulkheadName;
      if (targetTier === ModelTier.Premium) bulkheadName = "premium-model";
      else if (targetTier === ModelTier.Economy) bulkheadName = "economy-model";

      const bulkhead = bulkheadManager.getPreset(
        bulkheadName as "premium-model" | "standard-model" | "economy-model" | "free-tier",
      );
      const breaker = getOrCreateBreaker(bulkheadName);

      try {
        // 第一层：舱壁限流
        const cascadedResult = (await bulkhead.schedule(async () => {
          // 第二层：熔断器 + 第三层：重试
          return withSimpleRetry(
            async () => {
              return breaker.fire(prompt, invokeOptions) as Promise<CascadedResult>;
            },
            {
              retries: maxRetries,
              minTimeout: 200,
              maxTimeout: 2000,
            },
          );
        })) as CascadedResult;

        // 统计
        modelCallStats[cascadedResult.modelUsed].success++;
        if (cascadedResult.degradedFrom) {
          totalDegraded++;
        }

        return {
          result: cascadedResult.result,
          modelUsed: cascadedResult.modelUsed,
          latencyMs: Date.now() - start,
          degraded: !!cascadedResult.degradedFrom,
          fromBulkhead: bulkheadName,
          circuitState: getBreakerState(breaker),
          attempts: cascadedResult.attempts,
          qualityCheckPassed: cascadedResult.qualityCheckPassed,
        };
      } catch (err) {
        // 所有层都失败了，熔断器应该已经打开，返回静态兜底
        modelCallStats[ModelTier.Cache].failed++;
        totalDegraded++;

        console.log(`[ResilientAgent] 调用失败，返回静态兜底: ${(err as Error).message}`);

        return {
          result: "抱歉，系统繁忙，请稍后重试。",
          modelUsed: ModelTier.Cache,
          latencyMs: Date.now() - start,
          degraded: true,
          fromBulkhead: bulkheadName,
          circuitState: getBreakerState(breaker),
          attempts: maxRetries + 1,
          qualityCheckPassed: false,
        };
      }
    },

    getStats(): AgentResilienceStats {
      const defaultBreaker = getOrCreateBreaker(defaultBulkheadName);
      const breakerStats = defaultBreaker.stats;

      return {
        circuitState: getBreakerState(defaultBreaker),
        circuitStats: {
          successes: breakerStats.successes ?? 0,
          failures: breakerStats.failures ?? 0,
          fallbacks: breakerStats.fallbacks ?? 0,
        },
        bulkheadStats: bulkheadManager.totalStats(),
        modelCalls: modelCallStats,
        totalCalls,
        totalDegraded,
      };
    },

    resetStats(): void {
      totalCalls = 0;
      totalDegraded = 0;
      for (const tier of Object.values(ModelTier)) {
        modelCallStats[tier] = { success: 0, failed: 0 };
      }
    },

    shutdown(): void {
      for (const breaker of breakers.values()) {
        breaker.shutdown();
      }
    },
  };
}

// 为 resilience 模块创建 barrel export
export {
  bareLLMCall,
  demoBadScenario,
  createFlakyLLMMock,
} from "./l0-no-protection.js";

export { withSimpleRetry } from "./l1-retry.js";
export type { RetryOptions } from "./l1-retry.js";

export { createBreaker, DEFAULT_BREAKER_OPTIONS, getBreakerState } from "./l2-circuit-breaker.js";
export type { BreakerWithEvents, BreakerEvent } from "./l2-circuit-breaker.js";

export {
  createModelRouter,
  ModelTier,
  MODEL_TIER_ORDER,
  getNextTier,
  STATIC_FALLBACK_RESPONSE,
} from "./model-router.js";
export type { ModelRouter, RouteDecision } from "./model-router.js";

export { cascadedModelCall } from "./l3-model-fallback.js";
export type { CascadedResult, CascadedCallOptions } from "./l3-model-fallback.js";

export {
  createBulkhead,
  createBulkheadManager,
  PRESET_BULKHEADS,
} from "./bulkhead.js";
export type { Bulkhead, BulkheadConfig, BulkheadStats, BulkheadManager } from "./bulkhead.js";

包装顺序（从外到内）：

bulkhead.schedule(          ← 第 1 层：排队 / 限流（入口自治）
  withSimpleRetry(          ← 第 3 层：退避重试（处理偶发抖动）
    breaker.fire(           ← 第 2 层：熔断（快速失败，不烧 Token）
      cascadedModelCall(    ← 第 4 层：路由 + 双向降级 + 静态兜底

注意代码里 withSimpleRetry 包在 breaker.fire 外面：先熔断判断，再决定要不要重试——如果熔断器已经 Open，fire 会立刻抛错，此时重试毫无意义（但会被重试逻辑消耗掉几次尝试）。这是顺序上一个值得推敲的细节。

它还有一个「自己给自己兜底」的设计：invoke 的 catch 分支不抛错，而是返回一个静态兜底结果并把 qualityCheckPassed: false 标出来。对外永不抛异常——这是网关类组件的典型契约：调用方不需要处理异常，只需要看 qualityCheckPassed。

八、真实对比：L0 vs L4​

同一场景（20 并发、下游失败率 80%）本机真实输出：

【L0 vs L4】并发故障场景对比
L0 无保护:        成功=1,  失败=19, 耗时=87ms
L4 完整弹性链:    成功=20, 降级=0, 总耗时=1008ms
  熔断器状态: closed
  模型调用统计: { 'gpt-4o-mini': { success: 20, failed: 0 } }
L0L4
成功1 / 2020 / 20
失败190
耗时87ms1008ms
熔断器无closed（说明下游恢复健康了）

这 1008ms 花在哪：重试退避（minTimeout: 200）+ 熔断 resetTimeout 试探。用 0.9 秒换掉 95% 的失败，这笔账在任何业务里都是划算的。

九、一页速查​

L0 裸调用      → 1/20 成功
L1 重试        → 救偶发抖动，但制造重试风暴（重试不区分错误类型 = 烧钱）
L2 熔断        → Open 状态一个请求都不发，Token 消耗为 0；三态机：Closed/Open/HalfOpen
L3 降级        → 双向链：失败→降级（省钱），质量差→升级（保质量）
L4 完整链      → 舱壁(隔离) → 熔断(快速失败) → 重试(退避) → 降级(成本) → 兜底(体验)
                对外永不抛错，用 qualityCheckPassed 表达结果质量

关联​

自测​

  1. L1 的重试为什么会导致「重试风暴」？它解决不了哪一类故障？
  2. 熔断器三个状态分别做什么？为什么 Open 状态对 LLM 应用有「省钱」的特殊意义？
  3. volumeThreshold: 3 是干什么的？调成 1 会有什么风险？
  4. 降级链为什么是双向的？质量不达标时为什么是「升级」而不是「降级」？
  5. 为什么降级方向是「从贵到便宜」而不是反过来？
  6. 舱壁和熔断器分别保护谁？
  7. L4 的 catch 分支为什么不抛错？它用什么信号告诉调用方「这次结果可能不好」？

参考​

  • 完整源码与真实运行日志（随仓库留档）：source/agent-engineering/（resilience/ 目录下 L0–L4、熔断器、舱壁、模型路由器全部实现）
  • 运行环境：Node v24.14.1；依赖 p-retry、opossum、bottleneck、@langchain/core
  • 说明：输出为 Mock 模式真实运行结果；本机未运行单元测试（运行器未安装），文中不含测试结论