Introducción a la resiliencia de microservicios
La arquitectura de microservicios ha ganado gran popularidad en los últimos años, siendo adoptada por las organizaciones por su capacidad para permitir la agilidad, escalabilidad y facilidad de mantenimiento en el desarrollo de software. Sin embargo, como las aplicaciones de microservicios dependen en gran medida de los sistemas distribuidos, la resiliencia se vuelve crítica para su diseño y rendimiento.
La resistencia de los microservicios es la capacidad de una aplicación para resistir fallos, mantener la disponibilidad y proporcionar un rendimiento constante en entornos distribuidos. Los patrones de resiliencia en microservicios son un conjunto de mecanismos establecidos que permiten a las aplicaciones gestionar los fallos con elegancia, garantizando la estabilidad frente a sistemas distribuidos complejos. Al implementar patrones de resiliencia, los desarrolladores pueden minimizar el impacto de errores inesperados o carga excesiva en el sistema, reduciendo los tiempos de inactividad y mejorando las características generales de rendimiento de la aplicación.
Por qué implementar patrones de resiliencia en microservicios
En un entorno distribuido, los fallos son inevitables debido a la latencia de la red, la falta de respuesta de los servicios, el mal funcionamiento del hardware u otros eventos impredecibles. Es crucial aceptar estas incertidumbres y desarrollar estrategias para manejarlas con eficacia. Aquí es donde entran en juego los patrones de resiliencia, ya que ayudan a crear un sistema tolerante a fallos que responde eficazmente a los fallos, garantizando la disponibilidad y funcionalidad de la aplicación. El uso de patrones de resiliencia en microservicios proporciona varias ventajas cruciales:
- Reducción del tiempo de inactividad del servicio: Los patrones de resiliencia ayudan a una aplicación a recuperarse rápidamente de los fallos, minimizando las interrupciones del servicio y garantizando una alta disponibilidad para los usuarios finales.
- Mejor aislamiento de fallos: Al incorporar patrones de resiliencia, los desarrolladores pueden aislar eficazmente los fallos, evitando que los problemas se propaguen por todo el sistema y causen interrupciones en cascada.
- Mejora del rendimiento del sistema: Una aplicación de microservicios resiliente puede mantener mejor un rendimiento consistente al manejar varios problemas, como el aumento de la carga y la latencia de la red, de manera eficiente.
- Mayor satisfacción del usuario: Un rendimiento fiable y consistente mejora la experiencia del usuario, fomentando la confianza y lealtad del cliente.
Al incorporar patrones de resistencia, los desarrolladores pueden crear aplicaciones capaces de soportar fallos y aprender y adaptarse a ellos, garantizando un sistema evolutivo y resistente.
Patrones comunes de resistencia
Han surgido varios patrones de resistencia como mejores prácticas para gestionar los fallos en la arquitectura de microservicios. Cada patrón aborda retos específicos, garantiza que la aplicación siga operativa y funcione de forma coherente ante acontecimientos imprevistos. Los desarrolladores pueden mezclar y combinar estos patrones para adaptar una estrategia de resiliencia que mejor se adapte a los requisitos únicos de su aplicación. Algunos de los patrones de resistencia más comunes son:
- Patrón de disyuntores
- Patrón de mamparo
- Patrón de tiempo de espera y reintento
- Patrón de limitador de velocidad
- Patrón de Fallback
- Patrón de API de comprobación de estado
Entender estos patrones y su implementación práctica puede dar a los desarrolladores la ventaja que necesitan para crear aplicaciones de microservicios que demuestren una alta resistencia, disponibilidad y rendimiento.
Patrón Circuit Breaker
El patrón Circuit Breaker es un mecanismo de resistencia esencial utilizado en la arquitectura de microservicios para evitar fallos en cascada en los servicios de un sistema distribuido. Inspirado en el concepto de los disyuntores eléctricos, este patrón proporciona un enfoque a prueba de fallos, lo que permite una gestión elegante de errores inesperados sin que se caiga todo el sistema.
Una arquitectura de microservicios típica consta de varios servicios que se comunican entre sí. Cuando un servicio se enfrenta a problemas como la falta de disponibilidad o el aumento de la latencia, los servicios dependientes también pueden sufrir retrasos o dejar de responder. Aquí es donde entra en juego el patrón Circuit Breaker. Detecta cuándo un servicio se encuentra en un estado peligroso y redirige el tráfico fuera de él, manteniendo la estabilidad del sistema.
El patrón Circuit Breaker funciona en tres estados: cerrado, abierto y semiabierto.
Estado cerrado
Es el estado operativo normal, cuando no se producen errores. En este estado, todas las peticiones del cliente se pasan al servicio descendente.
Estado abierto
Si se produce un número predeterminado de errores o una indisponibilidad continua del servicio, el interruptor pasa a estado abierto. Durante este estado, el disyuntor deja de enviar solicitudes al servicio defectuoso, devolviendo una respuesta de fallo inmediata y evitando que el problema se propague en cascada por todo el sistema. Esto también da tiempo al servicio para recuperarse.
Estado semiabierto
Una vez transcurrido un tiempo determinado (conocido como tiempo de espera de restablecimiento), el Circuit Breaker pasa a un estado semiabierto. Permite un número limitado de peticiones al servicio en apuros para probar su recuperación. Si el servicio se ha recuperado y gestiona las peticiones sin errores, el disyuntor vuelve al estado cerrado. En caso contrario, vuelve al estado abierto, dejando más tiempo para la recuperación.
Para aplicar el patrón del interruptor automático, los desarrolladores pueden utilizar diversas bibliotecas y marcos como Hystrix, Resilience4j o Polly para distintos lenguajes de programación. Alternativamente, con herramientas sin código como AppMaster, se pueden construir microservicios resilientes sin preocuparse por las complejidades de la implementación del patrón.
Patrón Bulkhead
En una arquitectura de microservicios, aislar los recursos y componentes es crucial para evitar que un fallo en el servicio haga caer todo el sistema. El patrón Bulkhead, derivado del diseño de compartimentación de barcos, consigue este aislamiento segregando recursos para mantener la estabilidad y la disponibilidad.
Piense en un barco con varios compartimentos estancos: aunque uno de ellos se dañe y se inunde, los demás no se verán afectados y el barco se mantendrá a flote. Del mismo modo, el patrón Bulkhead divide los recursos en particiones separadas, como hilos, procesos y grupos de conexiones. Si una partición sufre un problema, las demás pueden seguir funcionando, evitando que el fallo se propague en cascada por todo el sistema.
Existen dos tipos principales de aislamiento de particiones:
- Aislamiento a nivel de recursos: Este tipo de aislamiento consigue asignar recursos como hilos y pools de conexiones entre diferentes servicios, asegurando que una contención en un servicio no afecte a los demás.
- Aislamiento a nivel de proceso: Esta estrategia se centra en segregar los servicios en procesos o contenedores separados. Si un servicio se cae, los demás siguen funcionando sin verse afectados.
La elección del tipo de aislamiento adecuado en el patrón Bulkhead depende de los requisitos, la infraestructura y las limitaciones de recursos de su aplicación. No-code herramientas como AppMaster pueden ayudarle a crear particiones eficientes dentro de sus microservicios, mejorando significativamente la tolerancia a fallos y la resiliencia.
Patrón de tiempo de espera y reintentos
En un sistema distribuido, varios factores externos, como la latencia de la red o la falta de disponibilidad, pueden hacer que las solicitudes tarden más de lo esperado. Los retrasos prolongados pueden dar lugar a cuellos de botella, haciendo que el sistema no responda. El patrón Timeout and Retry se emplea como mecanismo de resiliencia para hacer frente a este reto.
El patrón de tiempo de espera y reintento consiste en establecer un límite de tiempo específico (o tiempo de espera) para las operaciones. Si una operación no se completa dentro del umbral designado, se considera un fallo. Con una lógica de reintento, la operación puede reintentarse un cierto número de veces antes de rendirse por completo y devolver un error.
He aquí algunos consejos para utilizar eficazmente el patrón de tiempo de espera y reintento:
- Elija los tiempos de espera adecuados: Los tiempos de espera deben establecerse cuidadosamente en función de la latencia esperada del servicio y de los requisitos de capacidad de respuesta de la aplicación. Establecer tiempos de espera demasiado bajos puede provocar reintentos innecesarios, mientras que valores excesivamente altos podrían aumentar la carga del sistema y disminuir la capacidad de respuesta.
- Limita los intentos de reintento: Debe establecerse un número fijo de reintentos para evitar bucles indefinidos de operaciones. El número máximo de reintentos debe establecerse en función de la capacidad de gestión de errores y los requisitos de rendimiento de la aplicación.
- Utilizar reintentos exponenciales: Aumentar el retardo entre intentos de reintento (conocido como backoff exponencial) puede aliviar la presión sobre el servicio y ofrecer una mayor probabilidad de recuperación.
- Gestionar la idempotencia: Asegúrate de que los reintentos no tengan efectos secundarios no deseados en tus datos. Utilice operaciones idempotentes para garantizar que varias llamadas con los mismos parámetros de entrada produzcan los mismos resultados, incluso si falla una solicitud y se reintenta la operación.
Lasplataformas sin código, como AppMaster, pueden ayudarle a aplicar eficazmente el patrón de tiempo de espera y reintentos, ya que proporcionan interfaces fáciles de usar para establecer los tiempos de espera adecuados y gestionar los reintentos sin tener que escribir código complejo.
Patrón limitador de velocidad
El patrón Rate Limiter es un patrón de resiliencia común en los sistemas distribuidos, diseñado para proteger los servicios de una carga excesiva mediante el control de la tasa de solicitudes entrantes. Al limitar el número de peticiones procesadas en un periodo de tiempo determinado, este patrón garantiza que un servicio permanezca estable, receptivo y disponible para los usuarios en condiciones de carga variables. Existen varias estrategias de limitación de la tasa que se utilizan habitualmente en los microservicios:
- Ventana fija: En esta estrategia, se permite un número fijo de peticiones dentro de una ventana de tiempo específica. Una vez alcanzado el límite, las peticiones son rechazadas hasta la siguiente ventana de tiempo. Sin embargo, este enfoque puede bloquear solicitudes injustamente durante periodos de alto tráfico.
- Ventana deslizante: El método de la ventana deslizante, también conocido como algoritmo del cubo de fichas, funciona rellenando continuamente un cubo de fichas que representan el número permitido de solicitudes durante un periodo de tiempo. Cuando llega una solicitud, se consume una ficha. Si el cubo está vacío, se rechaza la solicitud. Este método permite una gestión más flexible de las condiciones variables de tráfico.
- Cubo con fugas: Similar al cubo de fichas, el algoritmo de cubo con fugas impone límites de velocidad vaciando el cubo a una velocidad fija. Las solicitudes entrantes se añaden al cubo y, si éste se desborda, se rechazan. Esta estrategia impone un ritmo de procesamiento constante en el servicio.
La implementación del patrón de limitación de velocidad suele implicar los siguientes pasos:
- Elegir una estrategia de limitación de velocidad adecuada en función de las necesidades del servicio.
- Configurar un middleware o componente limitador de tasa que aplique la estrategia elegida.
- Aplicar el middleware limitador de tasa al microservicio deseado endpoints.
- Supervise y ajuste la configuración del limitador de velocidad en función de la carga del sistema y los requisitos de rendimiento.
Patrón Fallback
El patrón Fallback ayuda a mantener la estabilidad y disponibilidad de una aplicación basada en microservicios cuando se producen fallos o cuando un servicio se sobrecarga temporalmente. Permite devolver una respuesta alternativa, conocida como fallback response, cuando un servicio no puede procesar una petición. De este modo, el patrón Fallback garantiza que los usuarios sigan recibiendo una respuesta significativa, incluso si el servicio principal no puede proporcionar el resultado deseado. Para aplicar eficazmente el patrón Fallback, tenga en cuenta los siguientes pasos:
- Identificar posibles escenarios de fallo o situaciones en las que un servicio podría sobrecargarse.
- Determine respuestas o acciones alternativas adecuadas para cada escenario, como la devolución de datos almacenados en caché, valores predeterminados o la presentación de un mensaje de error fácil de usar.
- Implementar componentes de middleware o envoltorio que detecten las condiciones de fallo y ejecuten las acciones de emergencia apropiadas.
- Revise periódicamente las respuestas y acciones alternativas para garantizar su pertinencia y eficacia.
El patrón Fallback puede combinarse con otros patrones de resiliencia, como los patrones Circuit Breaker y Retry, para mejorar aún más la disponibilidad de las aplicaciones basadas en microservicios.
Patrón API Health Check
Uno de los aspectos clave del mantenimiento de un sistema distribuido altamente disponible y resistente es la supervisión del estado de sus servicios. El patrón Health Check API introduce un mecanismo de supervisión que proporciona información en tiempo real sobre el estado de los servicios individuales dentro de una aplicación basada en microservicios. La implementación de una API de comprobación de estado permite la detección temprana de problemas, lo que permite tomar medidas preventivas antes de que se agraven y afecten al rendimiento general del sistema. Para aplicar el patrón de API de comprobación de estado, siga estos pasos:
- Identifique indicadores de salud críticos para cada servicio, como el tiempo de respuesta, la tasa de errores, el uso de recursos o cualquier métrica personalizada relevante para la funcionalidad del servicio.
- Desarrolle un contrato o especificación compartida de API de comprobación de estado que incluya los indicadores de estado necesarios, junto con los formatos de respuesta y tipos de datos esperados.
- Implemente Health Check endpoints en cada servicio de acuerdo con el contrato compartido, asegurándose de que proporcionan información sanitaria precisa y actualizada.
- Integrar la API de Health Check con sistemas de supervisión y alerta para permitir la detección automatizada de problemas, notificaciones y posibles estrategias de mitigación.
Un patrón de API de comprobación de estado eficaz admite la supervisión proactiva del estado del servicio y simplifica los mecanismos de descubrimiento de servicios, equilibrio de carga y autoescalado en una aplicación basada en microservicios.
Con la creciente popularidad de low-code y no-code plataformas como AppMaster, la implementación de patrones de resiliencia en microservicios se vuelve aún más eficiente. Al aprovechar la interfaz visual y las funciones de arrastrar y soltar de estas herramientas, los desarrolladores pueden centrarse en diseñar y actualizar sus microservicios sin preocuparse por los intrincados detalles de la codificación.
Implementación de patrones de resistencia con las herramientas de No-Code
Adoptar patrones de resiliencia en una arquitectura de microservicios puede ser complejo, especialmente si se tienen en cuenta las complejidades técnicas y el esfuerzo de desarrollo necesarios. Las herramientas de No-code resuelven eficazmente este desafío permitiendo a los desarrolladores no técnicos crear, actualizar y mantener microservicios escalables sin preocuparse por las complejidades de la codificación.
Estas herramientas proporcionan una interfaz visual y una capa de abstracción que simplifican el proceso de diseño, creación y despliegue de microservicios, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la lógica de la aplicación en lugar de en los detalles de implementación de bajo nivel. Con las soluciones de no-code, la implementación de patrones de resiliencia se convierte en un proceso más ágil y rentable, lo que permite a los equipos crear aplicaciones altamente resistentes que pueden soportar fallos y mantener una alta disponibilidad.
Algunas de las principales ventajas de utilizar las herramientas de no-code para implementar patrones de resiliencia en microservicios incluyen:
- Simplicidad: las plataformas No-code proporcionan una forma sencilla de crear e implementar patrones de resiliencia utilizando herramientas visuales y componentes pre-construidos, eliminando la necesidad de conocimientos profundos de codificación y complejidades de los sistemas distribuidos.
- Escalabilidad: las soluciones de No-code permiten a los desarrolladores crear aplicaciones altamente escalables que pueden satisfacer fácilmente una mayor demanda. Al abstraer la complejidad de las técnicas de escalado, estas plataformas facilitan el crecimiento del uso y de los usuarios.
- Rentabilidad: El uso de herramientas de no-code para implantar patrones de resistencia reduce el tiempo de desarrollo, los costes y el mantenimiento y las actualizaciones posteriores. Esta eficiencia se traduce en menores gastos y una entrega más rápida para las empresas.
- Reducción de la deuda técnica: las plataformas No-code garantizan la coherencia mediante la generación automática de código a partir de planos, lo que elimina la posibilidad de duplicación de código o dependencias obsoletas, minimizando así la deuda técnica y garantizando aplicaciones mantenibles.
AppMasterEnfoque de .io sobre la resistencia de los microservicios
AppMaster.io, una plataforma de desarrollo líder en no-code, adopta un enfoque integral para implementar patrones de resiliencia en microservicios. AppMaster permite a los usuarios crear y desplegar rápidamente aplicaciones altamente resilientes y escalables al proporcionar un entorno integrado para crear aplicaciones backend, web y móviles.
He aquí cómo AppMaster le ayuda a implementar patrones de resistencia en sus microservicios:
- Diseño visual: las herramientas de diseño visual de AppMaster le permiten crear modelos de datos, lógica empresarial, API REST y WSS endpoints con la sencillez de drag-and-drop. Este enfoque le permite diseñar microservicios e implementar patrones de resiliencia sin escribir código complejo.
- Basado en Blueprint: AppMaster genera aplicaciones a partir de blueprints, garantizando la coherencia y eliminando la deuda técnica. Cada vez que realiza cambios en el diseño de su aplicación, AppMaster regenera los componentes necesarios, garantizando que su aplicación permanezca actualizada y mantenible.
- Alto rendimiento: Las aplicaciones creadas con AppMaster se generan utilizando el lenguaje de programación Go para los servicios backend y Vue.js, Kotlin o SwiftUI para las aplicaciones frontend, lo que garantiza un alto rendimiento y escalabilidad en toda la pila.
- Despliegue en las instalaciones o en la nube: la plataforma AppMaster admite el despliegue a través de contenedores Docker, lo que le permite alojar sus aplicaciones en las instalaciones o en la nube para obtener la máxima flexibilidad y control sobre su infraestructura.
- Compatibilidad con API abiertas: AppMaster genera automáticamente documentación Swagger (OpenAPI) para el servidor endpoints, lo que facilita la integración de sus aplicaciones con otros sistemas o permite a terceros desarrolladores basarse en sus API.
- Escalabilidad de nivel empresarial: Con sus aplicaciones backend sin estado compiladas y la compatibilidad con cualquier base de datos compatible con Postgresql, AppMaster ofrece una escalabilidad impresionante para casos de uso empresariales y de alta carga, garantizando que sus aplicaciones puedan manejar grandes volúmenes de tráfico y uso sin comprometer el rendimiento o la fiabilidad.
AppMasterLas capacidades de resiliencia de no-code y la potente plataforma proporcionan la solución adecuada para que las empresas creen y mantengan una arquitectura de microservicios resiliente en diversos casos de uso. Al adoptar el enfoque de AppMaster, las organizaciones pueden crear aplicaciones con la tolerancia a fallos necesaria en el ecosistema digital competitivo y en rápida evolución de hoy en día.
Conclusión
Implementar patrones de resiliencia en la arquitectura de microservicios es esencial para crear aplicaciones que puedan soportar errores imprevistos y mantener una alta disponibilidad. Las plataformas de desarrollo No-code, como AppMaster, ofrecen un enfoque eficiente y rentable para lograr estos objetivos al abstraer la complejidad de la codificación y los sistemas distribuidos, lo que permite a las empresas crear aplicaciones escalables y resilientes.
Al aprovechar la potencia de la plataforma AppMaster's no-code, las organizaciones pueden centrarse en sus competencias básicas y los requisitos de negocio al tiempo que obtienen la ventaja de una arquitectura de microservicios fiable y altamente disponible que puede adaptarse a las demandas y condiciones del mercado en constante cambio.
