Exemplo de implementação do padrão circuit breaker em python

Overview

fast-circuit-breaker

Circuit breakers existem para permitir que uma parte do seu sistema falhe sem destruir todo seu ecossistema de serviços. Michael Nygard

Nesse exemplo vamos executar o serviço de oferta (fria) que se comunica com o serviço de oferta do parceiro (quente). Depois vamos provocar uma indisponibilidade no serviço de oferta do parceiro, retornando uma oferta fria (fallback) do serviço de oferta.

Fluxo de oferta!

Veremos que em certo momento o serviço de oferta deixará de se comunicar com o serviço de oferta do parceiro, abrindo o circuito (open), após um determinado tempo o serviço de oferta continuará tentando restabelecer a comunicação com serviço de oferta do parceiro, circuito meio-aberto (half-open).

Quando a comunicação entre os serviços for restabelecida, o circuito será fechado (close).

Observe abaixo o fluxo de mudança de estado do padrão circuit breaker.

Estados do circuit breaker!

Instalação

Crie um ambiente virtual.

python3 -m venv venv

Ative o ambiente virtual.

source venv/bin/activate

Instale as dependências do projeto.

pip install -r requirements.txt

Uso

Execute o serviço de oferta do parceiro, responsável por retornar uma oferta quente (hot).

python partner_offer_service.py

Execute o serviço de oferta responsável por buscar oferta quente no serviço de oferta do parceiro.

HTTPX_LOG_LEVEL=debug python offer_service.py

Vamos testar a busca de oferta, através de uma chamada HTTP do qualquer cliente (browser, curl, httpie), o exemplo abaixo usa o httpie.

http ":8001/offer"

A resposta deve ser uma oferta quente do serviço de oferta do parceiro.

"Hot offer 24:48"

Veja nos logs do serviço de oferta, a resposta OK do serviço de oferta do parceiro.

DEBUG [2021-06-19 11:03:03] httpx._client - HTTP Request: GET http://127.0.0.1:8000/offer/hot "HTTP/1.1 200 OK"

Circuit breaker

Vamos alterar o arquivo partner_offer_service.py na linha 13 para retornar o código de erro 500 na resposta do recurso GET /offer/hot, conforme exemplo abaixo.

return Response(content=body, status_code=500)

Atenção: os serviços tem a configuração de recarregar (reload) a aplicação toda vez que um arquivo é alterado.

Vamos chamar o serviço de busca de oferta novamente.

http ":8001/offer"

A resposta agora deve ser uma oferta fria, retornada através de uma função (fallback) do serviço de oferta.

"Cold offer fallback 47:32"

Veja nos logs do serviço de oferta um erro na comunicação com o serviço de oferta do parceiro.

DEBUG [2021-06-19 20:44:27] httpx._client - HTTP Request: GET http://127.0.0.1:8000/offer/hot "HTTP/1.1 500 Internal Server Error"

Vamos verificar o estado do circuito do serviço de oferta.

http ":8001/offer/circuit"

A resposta mostra que o circuito está com o estado fechado (current_state) e 1 falha fail_counter.

{
  "current_state": "closed",
  "fail_counter": 1
}

Antes de prosseguirmos vamos analisar a configuração do circuito no arquivo circuit_breaker.py, para mais informações consulte a documentação da biblioteca pybreaker.

  1. fail_max: Quantidade máxima de falhas.
  2. reset_timeout: Limite de tempo (segundos) para redefinição do estado do circuito.
  3. state_storage: Onde o estado será armazenado (Memória, Redis, etc).
  4. listeners: Ouvintes que serão notificados em cada evento do circuito
circuit_breaker = CircuitBreaker(
    fail_max=3,
    reset_timeout=15,
    state_storage=state_storage,
    listeners=[LogListener()]
)

Vamos chamar o recurso de buscar oferta mais 3 vezes.

http ":8001/offer"

Após 3 falhas (fail_max) na comunicação com o serviço de oferta do parceiro, o circuito é aberto (open).

Vamos verificar o estado do circuito mais uma vez.

http ":8001/offer/circuit"

Na resposta o circuito está aberto (current_state) com 3 falhas fail_counter.

{
  "current_state": "open",
  "fail_counter": 3
}

Observe que no estado aberto, não há registro de log de comunicação, pois o circuito protege o serviço de oferta do parceiro de receber chamadas por um determinado período de tempo.

No estado aberto (open), há cada 15 segundos (reset_timeout) o circuito entrará no estado meio-aberto (half-open) para tentar restabelecer a comunicação com o serviço de oferta do parceiro.

Podemos acompanhar (terminal) os eventos do circuito através dos logs da classe LogListener registrada como ouvinte na instancia do circuito.

Antes do circuito invocar a função.
Quando uma invocação de função levanta uma exceção.
Quando o estado do circuito mudou (open).
Quando o estado do circuito mudou (half-open).
Quando o estado do circuito mudou (open).

Caso alteremos o código da resposta do serviço de oferta do parceiro para 200, então o circuito será fechado (close), ou caso a resposta continue com código de erro 500 o circuito continuará aberto.

Owner
James G Silva
Desenvolvedor de software, ajudo pessoas nos primeiros passos da programação.
James G Silva
Final project code: Implementing BicycleGAN, for CIS680 FA21 at University of Pennsylvania

680 Final Project: BicycleGAN Haoran Tang Instructions 1. Training To train the network, please run train.py. Change hyper-parameters and folder paths

Haoran Tang 0 Apr 22, 2022
Power Core Simulator!

Power Core Simulator Power Core Simulator is a simulator based off the Roblox game "Pinewood Builders Computer Core". In this simulator, you can choos

BananaJeans 1 Nov 13, 2021
Codes for paper "KNAS: Green Neural Architecture Search"

KNAS Codes for paper "KNAS: Green Neural Architecture Search" KNAS is a green (energy-efficient) Neural Architecture Search (NAS) approach. It contain

90 Dec 22, 2022
Memory Efficient Attention (O(sqrt(n)) for Jax and PyTorch

Memory Efficient Attention This is unofficial implementation of Self-attention Does Not Need O(n^2) Memory for Jax and PyTorch. Implementation is almo

Amin Rezaei 126 Dec 27, 2022
KGDet: Keypoint-Guided Fashion Detection (AAAI 2021)

KGDet: Keypoint-Guided Fashion Detection (AAAI 2021) This is an official implementation of the AAAI-2021 paper "KGDet: Keypoint-Guided Fashion Detecti

Qian Shenhan 35 Dec 29, 2022
Reimplementation of Learning Mesh-based Simulation With Graph Networks

Pytorch Implementation of Learning Mesh-based Simulation With Graph Networks This is the unofficial implementation of the approach described in the pa

Jingwei Xu 33 Dec 14, 2022
Text to Image Generation with Semantic-Spatial Aware GAN

text2image This repository includes the implementation for Text to Image Generation with Semantic-Spatial Aware GAN This repo is not completely. Netwo

CVDDL 124 Dec 30, 2022
Learning Domain Invariant Representations in Goal-conditioned Block MDPs

Learning Domain Invariant Representations in Goal-conditioned Block MDPs Beining Han, Chongyi Zheng, Harris Chan, Keiran Paster, Michael R. Zhang, Jim

Chongyi Zheng 3 Apr 12, 2022
[CVPR 2022 Oral] Crafting Better Contrastive Views for Siamese Representation Learning

Crafting Better Contrastive Views for Siamese Representation Learning (CVPR 2022 Oral) 2022-03-29: The paper was selected as a CVPR 2022 Oral paper! 2

249 Dec 28, 2022
PolyphonicFormer: Unified Query Learning for Depth-aware Video Panoptic Segmentation

PolyphonicFormer: Unified Query Learning for Depth-aware Video Panoptic Segmentation Winner method of the ICCV-2021 SemKITTI-DVPS Challenge. [arxiv] [

Yuan Haobo 38 Jan 03, 2023
Code to reproduce the results in the paper "Tensor Component Analysis for Interpreting the Latent Space of GANs".

Tensor Component Analysis for Interpreting the Latent Space of GANs [ paper | project page ] Code to reproduce the results in the paper "Tensor Compon

James Oldfield 4 Jun 17, 2022
SAMO: Streaming Architecture Mapping Optimisation

SAMO: Streaming Architecture Mapping Optimiser The SAMO framework provides a method of optimising the mapping of a Convolutional Neural Network model

Alexander Montgomerie-Corcoran 20 Dec 10, 2022
Awesome Transformers in Medical Imaging

This repo supplements our Survey on Transformers in Medical Imaging Fahad Shamshad, Salman Khan, Syed Waqas Zamir, Muhammad Haris Khan, Munawar Hayat,

Fahad Shamshad 666 Jan 06, 2023
Development of IP code based on VIPs and AADM

Sparse Implicit Processes In this repository we include the two different versions of the SIP code developed for the article Sparse Implicit Processes

1 Aug 22, 2022
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation (accepted to CVPR2019) News If you are interested in internship or research pos

HRNet 167 Dec 27, 2022
Official Pytorch implementation of 'RoI Tanh-polar Transformer Network for Face Parsing in the Wild.'

Official Pytorch implementation of 'RoI Tanh-polar Transformer Network for Face Parsing in the Wild.'

Jie Shen 125 Jan 08, 2023
The undersampled DWI image using Slice-Interleaved Diffusion Encoding (SIDE) method can be reconstructed by the UNet network.

UNet-SIDE The undersampled DWI image using Slice-Interleaved Diffusion Encoding (SIDE) method can be reconstructed by the UNet network. For Super Reso

TIANTIAN XU 1 Jan 13, 2022
Lightweight Face Image Quality Assessment

LightQNet This is a demo code of training and testing [LightQNet] using Tensorflow. Uncertainty Losses: IDQ loss PCNet loss Uncertainty Networks: Mobi

Kaen 5 Nov 18, 2022
TensorFlow-based implementation of "ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images".

ICNet_tensorflow This repo provides a TensorFlow-based implementation of paper "ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images,"

HsuanKung Yang 406 Nov 27, 2022
UltraPose: Synthesizing Dense Pose with 1 Billion Points by Human-body Decoupling 3D Model

UltraPose: Synthesizing Dense Pose with 1 Billion Points by Human-body Decoupling 3D Model Official repository for the ICCV 2021 paper: UltraPose: Syn

MomoAILab 92 Dec 21, 2022