Детальная информация

Целью работы является разработка прототипа Adaptive Resilience Manager (ARM) для экосистемы Spring Cloud и экспериментальная оценка его влияния на показатели качества обслуживания при адаптивной настройке параметров устойчивости \textit{timeout} и \textit{retry} на уровне API Gateway по сравнению со статической конфигурацией Resilience4j в контролируемых сценариях нагрузки и деградаций. Объект исследования - микросервисное приложение Spring Petclinic Microservices и его API Gateway (Spring Cloud Gateway). Предмет исследования - методы адаптивной настройки параметров паттернов устойчивости распределённых систем на основе обратной связи по метрикам качества обслуживания. В работе применялись методы сравнительного анализа, объектно-ориентированного проектирования и программирования, а также экспериментальное исследование с управляемыми деградациями (инъекция задержек и транзиентных ошибок) и нагрузочным тестированием в Apache JMeter. Корректность реализации подтверждена модульными тестами, BDD-сценариями, генеративными (фаззинг) проверками и анализом покрытия кода средствами JaCoCo. В результате разработано приложение ARM, реализующее контур управления по маршрутам с механизмами стабилизации и ограничениями диапазонов параметров. Эксперименты показали, что в условиях управляемых деградаций адаптивная настройка позволяет удерживать доли ответов HTTP~504 и HTTP~502/503 в целевых диапазонах при компромиссе в виде роста хвостовой задержки успешных ответов и дополнительной ресурсной стоимости повторных попыток; также выявлены границы применимости в стресс-сценариях высокой нагрузки и тяжёлой деградации. Результаты работы применимы для повышения управляемости микросервисных систем, использующих Resilience4j и централизованную обработку трафика через API Gateway, а также для формализации эксплуатационных рекомендаций по безопасным диапазонам параметров timeout и retry.

The purpose of this work is to develop and experimentally evaluate an ARM application that automatically tunes the resilience parameters timeout and retry in a Resilience4j configuration at the API Gateway level using observability metrics. The object of study is the Spring Petclinic Microservices application and its API gateway (Spring Cloud Gateway). The subject of study is adaptive tuning methods for resilience parameters in distributed systems based on feedback from service-quality metrics. The study employs comparative analysis, object-oriented design and programming methods, and experimental evaluation under controlled degradations (latency injection and transient fault injection), combined with load testing in Apache JMeter. Implementation correctness is validated through unit tests, BDD scenarios, generative (fuzzing) checks, and code coverage analysis using JaCoCo. As a result, the ARM application is implemented as a per-route feedback control loop with stabilization mechanisms and bounded parameter ranges. The experiments show that under controlled degradations ARM reduces the rates of HTTP 504 and HTTP 502/503 responses to target ranges, at the cost of increased tail latency for successful responses and additional resource overhead due to retries; the study also identifies practical limitations in stress scenarios with high load and severe degradation. The results are applicable to improving the controllability and resilience of microservice systems that use Resilience4j and centralized traffic handling via an API Gateway, and to formalizing operational recommendations for safe ranges of timeout and retry parameters.

• Экспериментальное исследование паттернов устойчивости микросервисных архитектур с использованием Spring Cloud
  • Введение
  • 1. Обзор и анализ научных публикаций, посвященных микросервисным архитектурам
  • 2. Проектирование архитектуры ARM
  • 3. Реализация ARM
  • 4. Тестирование и экспериментальные исследования
  • Заключение
  • Словарь терминов
  • Список использованных источников
  • Приложение 1 Исходный код приложения
  • Приложение 2 Сравнительные таблицы