Spring Boot に Spring Cloud を加えると、マイクロサービスの構成要素が手に入ります。すべての分散システムが解決しなければならない 3 つの問題は、集中設定、サービスディスカバリ、そして部分的障害に対する 回復力 (resilience) です。
┌── Config Server (git-backed properties)
│
Client ──▶ API Gateway ──▶ Service A ──▶ Service B
│ │ │
└──▶ Discovery (Eureka / K8s DNS) ◀── register + look up
/actuator/refresh で更新します)。分散システムでは、あらゆるネットワーク呼び出しは いずれ 失敗します。Resilience4j を使って、1 つの遅いサービスが障害へと連鎖するのを止めます:
@CircuitBreaker(name = "inventory", fallbackMethod = "cachedStock")
@Retry(name = "inventory") // retry transient blips
@TimeLimiter(name = "inventory") // cap the wait
public CompletableFuture<Stock> stock(String sku) {
return inventoryClient.get(sku); // remote call
}
// Called when the circuit is open or the call fails — degrade gracefully.
public CompletableFuture<Stock> cachedStock(String sku, Throwable ex) {
return CompletableFuture.completedFuture(Stock.unknown(sku));
}
サーキットブレーカー は繰り返しの失敗の後に開いてトリップするので、呼び出しは死んだ依存関係を待ってスレッドが積み上がる代わりに、素早く失敗します。
シニアの面接は分散システムの成熟度を探ります。ディスカバリと config を挙げるのは最低限です。差をつけるのは 障害 について語ること: サーキットブレーカー、タイムアウト、冪等性、そして可観測性 (Micrometer/Zipkin による分散トレーシング) です。強い候補者は反論もします — マイクロサービスは運用コストを増やし、スケールが要求するまではモノリスがしばしば正しい選択だと指摘するのです。
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