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
Code for: Gradient-based Hierarchical Clustering using Continuous Representations of Trees in Hyperbolic Space. Nicholas Monath, Manzil Zaheer, Daniel Silva, Andrew McCallum, Amr Ahmed. KDD 2019.

gHHC Code for: Gradient-based Hierarchical Clustering using Continuous Representations of Trees in Hyperbolic Space. Nicholas Monath, Manzil Zaheer, D

Nicholas Monath 35 Nov 16, 2022
Deep Face Recognition in PyTorch

Face Recognition in PyTorch By Alexey Gruzdev and Vladislav Sovrasov Introduction A repository for different experimental Face Recognition models such

Alexey Gruzdev 141 Sep 11, 2022
Source code to accompany Defunctland's video "FASTPASS: A Complicated Legacy"

Shapeland Simulator Source code to accompany Defunctland's video "FASTPASS: A Complicated Legacy" Download the video at https://www.youtube.com/watch?

TouringPlans.com 70 Dec 14, 2022
Pre-trained Deep Learning models and demos (high quality and extremely fast)

OpenVINO™ Toolkit - Open Model Zoo repository This repository includes optimized deep learning models and a set of demos to expedite development of hi

OpenVINO Toolkit 3.4k Dec 31, 2022
✂️ EyeLipCropper is a Python tool to crop eyes and mouth ROIs of the given video.

EyeLipCropper EyeLipCropper is a Python tool to crop eyes and mouth ROIs of the given video. The whole process consists of three parts: frame extracti

Zi-Han Liu 9 Oct 25, 2022
Includes PyTorch -> Keras model porting code for ConvNeXt family of models with fine-tuning and inference notebooks.

ConvNeXt-TF This repository provides TensorFlow / Keras implementations of different ConvNeXt [1] variants. It also provides the TensorFlow / Keras mo

Sayak Paul 87 Dec 06, 2022
Ray tracing of a Schwarzschild black hole written entirely in TensorFlow.

TensorGeodesic Ray tracing of a Schwarzschild black hole written entirely in TensorFlow. Dependencies: Python 3 TensorFlow 2.x numpy matplotlib About

5 Jan 15, 2022
Benchmark for the generalization of 3D machine learning models across different remeshing/samplings of a surface.

Discretization Robust Correspondence Benchmark One challenge of machine learning on 3D surfaces is that there are many different representations/sampl

Nicholas Sharp 10 Sep 30, 2022
The code of "Dependency Learning for Legal Judgment Prediction with a Unified Text-to-Text Transformer".

Code data_preprocess.py: preprocess data for Dependent-T5. parameters.py: define parameters of Dependent-T5. train_tools.py: traning and evaluation co

1 Apr 21, 2022
Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder

Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE) TensorFlow implementation of the algorithm in the paper Age Progression/Regre

Zhifei Zhang 603 Dec 22, 2022
The repository for freeCodeCamp's YouTube course, Algorithmic Trading in Python

Algorithmic Trading in Python This repository Course Outline Section 1: Algorithmic Trading Fundamentals What is Algorithmic Trading? The Differences

Nick McCullum 1.8k Jan 02, 2023
Self-Supervised Learning with Kernel Dependence Maximization

Self-Supervised Learning with Kernel Dependence Maximization This is the code for SSL-HSIC, a self-supervised learning loss proposed in the paper Self

DeepMind 29 Dec 29, 2022
Everything you want about DP-Based Federated Learning, including Papers and Code. (Mechanism: Laplace or Gaussian, Dataset: femnist, shakespeare, mnist, cifar-10 and fashion-mnist. )

Differential Privacy (DP) Based Federated Learning (FL) Everything about DP-based FL you need is here. (所有你需要的DP-based FL的信息都在这里) Code Tip: the code o

wenzhu 83 Dec 24, 2022
Source code for paper "Deep Diffusion Models for Robust Channel Estimation", TBA.

diffusion-channels Source code for paper "Deep Diffusion Models for Robust Channel Estimation". Generic flow: Use 'matlab/main.mat' to generate traini

The University of Texas Computational Sensing and Imaging Lab 15 Dec 22, 2022
Libraries, tools and tasks created and used at DeepMind Robotics.

Libraries, tools and tasks created and used at DeepMind Robotics.

DeepMind 270 Nov 30, 2022
Python implementation of ADD: Frequency Attention and Multi-View based Knowledge Distillation to Detect Low-Quality Compressed Deepfake Images, AAAI2022.

ADD: Frequency Attention and Multi-View based Knowledge Distillation to Detect Low-Quality Compressed Deepfake Images Binh M. Le & Simon S. Woo, "ADD:

2 Oct 24, 2022
Discriminative Region Suppression for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

Discriminative Region Suppression for Weakly-Supervised Semantic Segmentation (AAAI 2021) Official pytorch implementation of our paper: Discriminative

Beom 74 Dec 27, 2022
An implementation of quantum convolutional neural network with MindQuantum. Huawei, classifying MNIST dataset

关于实现的一点说明 山东大学 2020级 苏博南 www.subonan.com 文件说明 tools.py 这里面主要有两个函数: resize(a, lenb) 这其实是我找同学写的一个小算法hhh。给出一个$28\times 28$的方阵a,返回一个$lenb\times lenb$的方阵。因

ぼっけなす 2 Aug 29, 2022
Neural Style and MSG-Net

PyTorch-Style-Transfer This repo provides PyTorch Implementation of MSG-Net (ours) and Neural Style (Gatys et al. CVPR 2016), which has been included

Hang Zhang 904 Dec 21, 2022