В современном мире разработки программного обеспечения развертывание и управление распределёнными системами становятся все более сложными задачами. Сложности заключаются не только в масштабах инфраструктуры и количестве сервисов, но и в грамотном обеспечении устойчивости к ошибкам, отказам и непредсказуемым ситуациям, которые рано или поздно возникают в любой системе. Принцип «неявного лучше явного» становится все более актуальным, особенно когда речь идет о разработке отказоустойчивых систем и грамотном управлении ошибками. Этот принцип подчёркивает важность автоматизации и возложения на систему ответственности за вещи, которые человек может просто забыть или неверно реализовать. Современный пример, иллюстрирующий суть проблемы, — крупный глобальный сбой в работе Google Cloud, вызванный ошибкой при обработке конфигурационных данных и отсутствием эффективной политики повторных попыток с экспоненциальной задержкой, что привело к так называемому эффекту «группового перегруза» инфраструктуры.
В основе данной проблемы лежит ситуация, при которой сервис, отвечающий за проверку политик доступа и квотирования, получил некорректные пустые значения в конфигурационных данных. Это спровоцировало сбой и цикл перезапусков сервисов во всех региональных инстансах, что, в свою очередь, вызвало лавинообразное увеличение нагрузки на базовые компоненты инфраструктуры, такие как Spanner — систему распределённых баз данных Google. Отсутствие механизма случайной задержки с экспоненциальным наращиванием между попытками перезапуска усложнило ситуацию и сделало её глобальной. Подобные инциденты наглядно демонстрируют, почему встроенные по умолчанию стратегии управления ошибками и отказоустойчивостью лучше 가 периferически прописанных явно механизмов. В крупных высоконагруженных системах человек просто не всегда способен учесть все мелкие детали и все возможные сценарии отказа, особенно когда инфраструктура включает огромное количество взаимосвязанных компонентов и зависимостей.
В современных системах совершенно необходимо, чтобы многие аспекты надежности и устойчивости к ошибкам обрабатывались как можно более прозрачно и автоматически. Интерфейс приложения или разработчик должны иметь возможность сосредоточиться на бизнес-логике, не тратя сил на повторение стандартных кейсов обработки ошибок, применения полуавтоматических стратегий повторных попыток и управления состоянием перезапуска сервисов. Идеальным примером такой реализации является политика повтора с экспоненциальной задержкой, которая применяется по умолчанию в таких инструментах как Kubernetes. Если в кластере появляется контейнер с ошибкой при запуске, система автоматически увеличивает интервалы между попытками перезапуска, что позволяет избежать эффекта одновременной перезагрузки группы контейнеров и защищает базовую инфраструктуру от чрезмерной нагрузки. Что же происходит, если такого механизма нет или он вынесен целиком на уровень прикладного кода? Тут начинает проявляться множество проблем.
В большом проекте, распределённом по множеству команд, не всегда можно с уверенностью утверждать, что каждый инженер учтёт и правильно реализует такую политику. Как результат, ошибочные или недостаточно продуманные повторные попытки могут привести к перегрузке зависимых систем, замедлениям или даже к масштабным отказам. В корпоративных и облачных платформах гибкость и прозрачность в управлении ошибками — это залог высокой надёжности и качества сервисов. Именно поэтому архитекторы облачных решений и инфраструктурных платформ стремятся вынести как можно больше рутинных и повторяющихся действий, связанных с гарантиями доставки или повторными попытками, в системные слои и средства оркестрации. Примером может служить сервисная сетка (service mesh) — специальный программный уровень, который отвечает за сетевое взаимодействие микросервисов.
В такой сетке обработка повторных попыток, тайм-ауты и балансировка нагрузки реализованы как часть самой платформы, и приложения могут не задумываться о тонкостях сетевого поведения. Это резко снижает вероятность ошибок, так как политика отказоустойчивости стандартизируется и поддерживается централизованно. С другой стороны, избыточное стремление сделать всё явным и вынести ответственность на плечи каждого отдельного компонента или программиста чревато сложностями. В ситуации с реализацией функции getUsers, когда входные параметры вызывающего кода должны были жестко определять размер страницы данных и избегать слишком больших запросов, некоторым разработчикам казалось, что явное требование ограничений лучше не оставить системе. Они задавались вопросом «почему не потребовать от вызывающей стороны всегда указывать размер страницы?».
С одной стороны, это повышает прозрачность, с другой — усложняет взаимодействие и повышает возникает вероятность ошибки или пропуска ограничений. Большие производители и платформы, типа Google, вынуждены смириться с тем, что абсолютно все параметры нельзя контролировать человеком. Поэтому они проектируют системы таким образом, чтобы большую часть ответственности за корректность работы брала на себя сама инфраструктура. Например, ограничение по умолчанию на размер страницы, автоматическое управление тайм-аутами и повторными попытками — эти механизмы применяются непроизвольно для разработчиков, и это помогает снижать число инцидентов. Интересный опыт была получен и в другом крупном технологическом гиганте — Shopify.
Там команда была вынуждена в экстренном порядке скорректировать политику повторных попыток для сетевого вызова, так как изначально не учитывались некоторые коды ошибок, воспринимаемые как неустойчивые. Обычно такие сценарии решаются гораздо проще, если инфраструктура или сервисная сетка, в которую входит сервис, умеет сама подстраиваться под разные ситуации и применять нужные стратегии повторов. В противном случае исправления требуют вмешательства разработчиков и вызывают значительные задержки в устранении проблем. Очевидно, что принцип «неявное лучше явного» особенно актуален в области инженерии распределённых систем и облачных сервисов. Он позволяет сделать платформы надежнее, сводя к минимуму трудоемкость управления ошибками и снижая вероятность человеческих ошибок.
Понимание того, что не всё должно быть видно или задаваться явно, освобождает ресурсы инженеров для решения более важных задач. В итоге, можно сделать вывод, что качественный дизайн современных систем должен включать в себя как можно более продуманные неявные механизмы обеспечения устойчивости, обработки ошибок, управления повторными попытками и ограничений. Явное же вмешательство и настройка должны быть нужны лишь в исключительных случаях и по возможности оставлены более высокоуровневым инструментам или автоматизированным процессам. Отказоустойчивость — это не просто наличие кода, который проверяет ошибки. Это комплексное понимание системы, принципов её работы и архитектура, которая бережёт ресурсы и предотвращает катастрофы до того, как они произойдут.
