マイクロサービスにおける障害と Failurewall - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? マイクロサービスにおける障害と Failurewall こちらは Scala Advent Calendar 2015 25日目の記事です。 Scalist の皆さん、一年間お疲れさまでした。 当記事の目的はマイクロサービス(に限らないですが)における失敗の怖さについて説明することと、それを克服するためのライブラリ、Failurewall を紹介することです。 障害は怖い 障害の連鎖 現代的な Web アプリケーションは多くの依存を抱えています。MySQL のようなデータベースに依存することもあれば、Twitter API のような外部
Javaのレジリエンスを強化する「Resilience4j」、各種の対策を自動化
複数のコンポーネントがネットワークで相互に通信しながらシステムが稼働する分散システム環境では、ハードウエア障害、ソフトウエアの不具合、トラフィックの急増といった様々なトラブルが発生する。こうした現実の環境を前提としてサービスの可用性を高めるためのソフトウエア設計パターンが「レジリエンスプログラミング」である。 今回は、Java実行環境でレジリエンスプログラミングを実現するライブラリー「Resilience4j」を利用し、分散システムにおけるタイムアウトやリトライなどのデザインパターンを実際のコードで体験していこう。 JSONの取得コードにレジリエンスを導入する Javaは、マルチスレッドベースの逐次実行型のプログラミングモデルを採用している。分散システム環境においてHTTP（Hypertext Transfer Protocol）やgRPC（gRPC Remote Procedure Ca
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