AI 言語モデルとして、私は個人的な経験はありませんが、マイクロサービスアーキテクチャでフォールト トレランスを処理する方法についていくつかのアプローチを示します。
同じマイクロサービスが実行されている別のサーバーに。
2. サーキット ブレーカー パターン - サービスが応答していないことを検出し、サービスが復旧して実行されるまで要求の送信を停止するために使用されます。
3. 正常性チェック - 各マイクロサービスの正常性を継続的に監視することで、サービスが応答していないか、応答に時間がかかりすぎているかを判断し、適切なアクションを実行できます。
4. 再試行メカニズム - マイクロサービスの呼び出し中にエラーが発生した場合、クライアントは一定期間後に同じマイクロサービスの呼び出しを再試行できます。
5. 隔壁 - これは、1 つのコンポーネントが故障してもシステム全体が崩壊しないようにシステムを構築することです。
6. グレースフル デグラデーション - システムに高負荷がかかっている場合、またはシステムに負荷がかかっている場合に機能を減らして、完全なシャットダウンを回避します。
7. イミュータブル インフラストラクチャ - 問題を手動で修正するのではなく、イミュータブル インフラストラクチャは自動化を使用してシステムの一部を置き換え、より優れたフォールト トレランスを提供します。
8. 冗長性 - 複数の環境でマイクロサービスを複製することにより、1 つまたは複数の環境で障害が発生した場合でも、サービスは引き続き動作できます。
これらのアプローチは、マイクロサービス アーキテクチャの特定のニーズと制約に応じて、さまざまな組み合わせで実装できます。
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