


Melaksanakan pemutus litar dalam mikroservis Python adalah untuk meningkatkan toleransi kesalahan dan mencegah kesan longsor. 1. Adalah disyorkan untuk menggunakan perpustakaan litar, yang diintegrasikan melalui mod penghias, seperti menetapkan kegagalan_threshold = 5 dan pemulihan_timeout = 60; 2. Anda boleh menggabungkan mekanisme semula Perpustakaan Tenacity, cuba pulih terlebih dahulu dan kemudian fius, seperti selang 1 saat 3 selang semula; 3. 4. Log dan pemantauan status pemecahan litar mesti direkodkan, dan sistem penggera harus bertindak balas terhadap keabnormalan tepat pada masanya. Langkah -langkah di atas bersama -sama memastikan kestabilan perkhidmatan.
Melaksanakan pemutus litar dalam mikroservis Python adalah terutamanya untuk meningkatkan toleransi kesalahan sistem dan mencegah kesan longsor. Ringkasnya, apabila perkhidmatan yang bergantung kepada gagal, pemutus litar dapat menghalang permintaan selanjutnya daripada terus menghantar ke perkhidmatan, dan sebaliknya mengembalikan respons penurunan atau ralat langsung, dengan itu melindungi seluruh sistem.

Berikut adalah beberapa amalan dan cadangan praktikal:
1. Gunakan perpustakaan pihak ketiga untuk memudahkan pelaksanaan
Komuniti Python mempunyai beberapa perpustakaan matang yang dapat membantu anda dengan cepat memperkenalkan mekanisme pemutus litar, seperti circuitbreaker
dan tenacity
.

Adalah disyorkan untuk menggunakan Circuitbreaker , yang menyediakan corak penghias yang sangat mudah untuk diintegrasikan ke dalam fungsi atau kaedah anda.
Kod sampel adalah seperti berikut:

dari litar import circuitbreaker @circuit (kegagalan_threshold = 5, pemulihan_timeout = 60) def call_external_service (): # Berikut adalah tindak balas logik perkhidmatan luaran yang dipanggil = requests.get ('http: // luaran-svice/api') Kembali Respons.json ()
Dalam contoh di atas:
-
failure_threshold=5
bermaksud pemutus litar dicetuskan selepas 5 kegagalan berturut -turut. -
recovery_timeout=60
bermaksud pemulihan dicuba 60 saat selepas litar dihidupkan.
Kaedah penulisan ini ringkas dan mudah dikekalkan, dan sesuai untuk kebanyakan senario panggilan rehat.
2. Menggabungkan mekanisme semula untuk meningkatkan keteguhan
Pemutus litar itu sendiri hanya "fius" dan tidak bertanggungjawab untuk mencuba semula. Tetapi biasanya kita menggunakannya bersempena dengan mekanisme semula sehingga kita dapat berusaha untuk memulihkan kegagalan pertama dan bukannya litar segera.
Anda boleh menggunakan tenacity
untuk mencuba semula, dan kemudian menggunakannya dengan pemutus litar untuk membentuk strategi pengendalian ralat yang lebih lengkap.
Contohnya:
Dari Tenacity Import Retry, Stop_After_Attempt, Wait_Fixed dari litar import circuitbreaker @circuit (kegagalan_threshold = 3, pemulihan_timeout = 30) @Retry (stop = stop_after_attempt (3), tunggu = menunggu_fixed (1)) def fetch_data_from_api (): resp = requests.get ('http: // some -api/data') resp.raise_for_status () kembali resp.json ()
di sini:
- Cuba semula sehingga 3 kali pertama, selang waktu setiap kali adalah 1 saat
- Sekiranya semua 3 kali gagal, kiraan pemutus litar dikira
- Apabila kegagalan mencapai ambang, litar terputus dan antara muka sasaran dihentikan untuk tempoh masa
Gabungan sedemikian secara berkesan dapat mengurangkan gangguan perkhidmatan akibat turun naik rangkaian sementara.
3. Laraskan parameter mengikut senario perniagaan
Pemutus litar bukan konfigurasi statik, dan parameter harus diselaraskan mengikut keperluan perniagaan sebenar:
- Perkhidmatan Teras Konvensyen Tinggi : Faily_Threshold boleh diperbaiki dengan sewajarnya untuk mengelakkan fius yang salah.
- Frekuensi Rendah Tetapi Panggilan Utama : Sebagai contoh, panggilan balik pembayaran boleh ditetapkan ke pemutus litar jika bilangan kegagalan ditetapkan
- Pemilihan Masa Pemulihan : Pemulihan_Timeout menjadi munasabah, terlalu pendek boleh menyebabkan pengalihan negeri yang kerap, terlalu lama boleh menjejaskan pengalaman pengguna
Contohnya:
Jika perkhidmatan anda hanya dipanggil beberapa kali seminit, menetapkan kegagalan_threshold hingga 2 cukup sensitif; Tetapi jika ia adalah API frekuensi tinggi, menetapkannya kepada 10 lebih sesuai.
Di samping itu, ia juga mungkin untuk mempertimbangkan secara dinamik menyuntik parameter ini melalui pusat konfigurasi untuk memudahkan pelarasan operasi.
4. Pemantauan dan pembalakan tidak dapat hilang
Sebaik sahaja pemutus litar berkuatkuasa, ini bermakna perkhidmatan anda mempunyai keabnormalan, dan pemantauan dan pembalakan sangat penting pada masa ini.
Cadangan:
- Log direkodkan apabila fius berlaku, termasuk bilangan kegagalan semasa, status fius, dll.
- Laporkan status pemutus litar dengan prometheus atau statsd
- Sambungkan ke sistem penggera dan beritahu kakitangan operasi dan penyelenggaraan jika tempoh fius terlalu lama
Sebagai contoh, tambahkan fungsi panggil balik:
def on_circuit_open (): Logger.Warning ("Pemutus litar kini dibuka!") Metrics.Increment ("circuit_breaker.open") @circuit (kegagalan_threshold = 5, pemulihan_timeout = 60, on_open = on_circuit_open) def some_important_call (): …
Ini membantu anda menyedari dan bertindak balas terhadap masalah sebaik sahaja ia berlaku.
Pada dasarnya itu sahaja. Pemutus litar tidak maha kuasa, tetapi mereka dapat memberikan mekanisme perlindungan penting dalam seni bina mikroservis. Kuncinya adalah untuk mengkonfigurasi dan menggunakannya dengan munasabah mengikut keadaan perniagaan anda sendiri.
Atas ialah kandungan terperinci Melaksanakan pemutus litar di microservices python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
