एक distributed system में, सब कुछ अंततः विफल हो जाता है। Resilience पैटर्न एक एकल विफलता को पूर्ण आउटेज में फैलने से रोकते हैं।
एक distributed system में, सब कुछ अंततः विफल हो जाता है। Resilience पैटर्न एक एकल विफलता को पूर्ण आउटेज में फैलने से रोकते हैं।
const breaker = new CircuitBreaker(callPaymentService, {
timeout: 3000, // fail the call after 3s
errorThresholdPercentage: 50, // open if >50% of calls fail
resetTimeout: 10000 // after 10s, try one request (half-open)
});
breaker.fallback(() => ({ status: 'queued' })); // graceful degradation
CLOSED ──(failures exceed threshold)──▶ OPEN
▲ │ (after resetTimeout)
│ (trial succeeds) ▼
└────────────── HALF-OPEN ◀──────────────┘
(one trial request)
[ pool A: 10 threads ] → payment calls
[ pool B: 10 threads ] → search calls
If search hangs, it drains pool B only — payments keep working.
Backoff के बिना Retries पहले से ही संघर्ष कर रही सेवा पर लोड बढ़ाते हैं (एक retry storm)। हमेशा backoff, jitter, और retry cap जोड़ें।
ये पैटर्न एक अनिवार्य एकल-सेवा विफलता को साइट-व्यापी आउटेज के बजाय एक खराब सुविधा में बदल देते हैं।
ये एक साथ काम करते हैं: timeouts प्रतीक्षा को बाध्य करते हैं, circuit breakers मृत सेवाओं को हथौड़ा मारने से रोकते हैं, bulkheads विस्फोट त्रिज्या को रोकते हैं, और retries blips से पुनः प्राप्त करते हैं — एक को भी छोड़ें और विफलताएं अभी भी cascade होती हैं।
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