Što je graceful degradation kada neka zavisnost otkaže?

Question

Što je graceful degradation kada neka zavisnost otkaže?

Accepted Answer

**Graceful degradation** znači da kada neka zavisnost otkaže, sustav **nastavlja s osnovnim tokom rada** nudeći smanjeno ili djelomično iskustvo umjesto vraćanja greške. Cilj je **soft fail**, ne hard fail: degradirana stranica bolja je od 500 greške.

## Tehnike

- **Fail soft** — kada je zavisnost nedostupna, poslužite **keširane, djelomične ili zadane** podatke umjesto greške. Stariji ali prisutni rezultat obično je bolji od ničega.
- **Feature-flag za nekritične putanje** — isključite preporuke, analitiku ili fancy widgete kako neuspjeh tamo ne bi mogao srušiti glavnu stranicu.
- **Timeouts + fallbacks** — nikad ne čekajte zauvijek na sporu zavisnost; postavite timeout i prebacite se na fallback vrijednost ili putanju.
- **Izolirajte greške (bulkheads)** — particionirajte resurse (thread poolove, connection poolove) po zavisnosti kako jedna neuspješna usluga ne bi mogla potrošiti sve i povući ostalo sa sobom.
- **Zaštitite osnovni tok** — identificirajte mora-raditi putanju (pregledavanje, checkout) i osigurajte da nebitne značajke nikad ne mogu srušiti glavni tok.

## Primjer: search backend je nedostupan

```text
BAD  (fail hard):
  search() → backend timeout → throw → user sees HTTP 500 (whole page dead)

GOOD (fail soft):
  result = search()
         catch timeout → return cached_results OR empty + notice
  page renders:
    [ "Showing recent results — live search is temporarily unavailable." ]
    + cached listings, working nav, working checkout
  → user keeps browsing; core flow intact
```

Umjesto mrtve stranice, korisnik dobiva keširane rezultate i malu obavijest, dok navigacija i checkout nastavljaju s radom. Greška je sadržana na jednoj značajki.

## Zašto je važno

Zavisnosti *će* otkazati — API-ji trećih strana, search clusteri, usluge preporuka. Bez graceful degradationa, bilo koji jedan neuspjeh kaskadira u potpuni prekid. Dizajniranje da soft fail (keširani/djelomični/zadani podaci), flagiranje nekritičnih putanja, timeout s fallbacks-ima i izolacija grešaka s bulkheads-ima čuva proizvod upotrebljivim tijekom parcijalnih greški — što je razlika između manjeg problema i velikog incidenta.