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
This is an official implementation for "PlaneRecNet".

PlaneRecNet This is an official implementation for PlaneRecNet: A multi-task convolutional neural network provides instance segmentation for piece-wis

yaxu 50 Nov 17, 2022
Official PyTorch implementation of the paper Image-Based CLIP-Guided Essence Transfer.

TargetCLIP- official pytorch implementation of the paper Image-Based CLIP-Guided Essence Transfer This repository finds a global direction in StyleGAN

Hila Chefer 221 Dec 13, 2022
Implementation of self-attention mechanisms for general purpose. Focused on computer vision modules. Ongoing repository.

Self-attention building blocks for computer vision applications in PyTorch Implementation of self attention mechanisms for computer vision in PyTorch

AI Summer 962 Dec 23, 2022
This repository contains several jupyter notebooks to help users learn to use neon, our deep learning framework

neon_course This repository contains several jupyter notebooks to help users learn to use neon, our deep learning framework. For more information, see

Nervana 92 Jan 03, 2023
RDA: Robust Domain Adaptation via Fourier Adversarial Attacking

RDA: Robust Domain Adaptation via Fourier Adversarial Attacking Updates 08/2021: check out our domain adaptation for video segmentation paper Domain A

17 Nov 30, 2022
This tool uses Deep Learning to help you draw and write with your hand and webcam.

This tool uses Deep Learning to help you draw and write with your hand and webcam. A Deep Learning model is used to try to predict whether you want to have 'pencil up' or 'pencil down'.

lmagne 169 Dec 10, 2022
Code of Periodic Activation Functions Induce Stationarity

Periodic Activation Functions Induce Stationarity This repository is the official implementation of the methods in the publication: L. Meronen, M. Tra

AaltoML 12 Jun 07, 2022
Autoregressive Models in PyTorch.

Autoregressive This repository contains all the necessary PyTorch code, tailored to my presentation, to train and generate data from WaveNet-like auto

Christoph Heindl 41 Oct 09, 2022
113 Nov 28, 2022
Implementation of NÜWA, state of the art attention network for text to video synthesis, in Pytorch

NÜWA - Pytorch (wip) Implementation of NÜWA, state of the art attention network for text to video synthesis, in Pytorch. This repository will be popul

Phil Wang 463 Dec 28, 2022
Generating Radiology Reports via Memory-driven Transformer

R2Gen This is the implementation of Generating Radiology Reports via Memory-driven Transformer at EMNLP-2020. Citations If you use or extend our work,

CUHK-SZ NLP Group 101 Dec 13, 2022
A practical ML pipeline for data labeling with experiment tracking using DVC.

Auto Label Pipeline A practical ML pipeline for data labeling with experiment tracking using DVC Goals: Demonstrate reproducible ML Use DVC to build a

Todd Cook 4 Mar 08, 2022
[ICLR 2021] HW-NAS-Bench: Hardware-Aware Neural Architecture Search Benchmark

HW-NAS-Bench: Hardware-Aware Neural Architecture Search Benchmark Accepted as a spotlight paper at ICLR 2021. Table of content File structure Prerequi

72 Jan 03, 2023
A modular framework for vision & language multimodal research from Facebook AI Research (FAIR)

MMF is a modular framework for vision and language multimodal research from Facebook AI Research. MMF contains reference implementations of state-of-t

Facebook Research 5.1k Jan 04, 2023
[CVPR2021] De-rendering the World's Revolutionary Artefacts

De-rendering the World's Revolutionary Artefacts Project Page | Video | Paper In CVPR 2021 Shangzhe Wu1,4, Ameesh Makadia4, Jiajun Wu2, Noah Snavely4,

49 Nov 06, 2022
HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis

HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis Jungil Kong, Jaehyeon Kim, Jaekyoung Bae In our paper, we p

Rishikesh (ऋषिकेश) 31 Dec 08, 2022
Additional code for Stable-baselines3 to load and upload models from the Hub.

Hugging Face x Stable-baselines3 A library to load and upload Stable-baselines3 models from the Hub. Installation With pip Examples [Todo: add colab t

Hugging Face 34 Dec 10, 2022
RIFE: Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation

RIFE - Real Time Video Interpolation arXiv | YouTube | Colab | Tutorial | Demo Table of Contents Introduction Collection Usage Evaluation Training and

hzwer 3k Jan 04, 2023
Implementation for Shape from Polarization for Complex Scenes in the Wild

sfp-wild Implementation for Shape from Polarization for Complex Scenes in the Wild project website | paper Code and dataset will be released soon. Int

Chenyang LEI 41 Dec 23, 2022
Label-Free Model Evaluation with Semi-Structured Dataset Representations

Label-Free Model Evaluation with Semi-Structured Dataset Representations Prerequisites This code uses the following libraries Python 3.7 NumPy PyTorch

8 Oct 06, 2022