Si perteneces al mundo tecnológico y te interesa conocer todo lo que se relaciona con la arquitectura de microservicios y la resiliencia de servidores, es indispensable que conozcas acerca del patrón Retry o Retry Pattern, un mecanismo basado en el reintento de operaciones fallidas con el objetivo de mejorar la estabilidad del sistema tecnológico.
De manera que, si quieres aprovechar al máximo esta opción, necesitas conocer sus característica y propiedades de mayor valor. Es por esta razón que, en este artículo, te contamos todo lo que debes conocer al respecto.
¿Qué es el patrón Retry?
El patrón Retry, también conocido como Retry Pattern, hace referencia a un mecanismo que se encarga de la gestión de fallas transitorias, haciendo uso del recurso de reintento frente a una operación que no ha podido llevarse a cabo de manera adecuada.
Además de esto, esta opción tiene en cuenta el tipo de error que se ha identificado, así como la cantidad de intentos que se pueden llevar a cabo para poder realizar una adecuada función.
Así pues, se puede utilizar el patrón Retry en situaciones como el reintento de llamadas a una API que ha devuelto código de error 500 o bien reintentar al cabo de un tiempo a una Interfaz de Programación de Aplicaciones que ha mostrado un código de fallo 429.
Características del Retry Pattern
El patrón Retry incluye una serie de características y propiedades que permiten su funcionamiento, dentro de las que destaca el tipo de acción que se realiza, teniendo en cuenta el tipo de fallo encontrado y el número de intentos permitidos.
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👉 Prueba gratis el Bootcamp en DevOps & Cloud Computing por una semanaAsí pues, la primera acción es la de reintentar, que se realiza en las situaciones donde se indica que es un error temporal o fallo atípico. En esos casos, se puede intentar de nuevo la operación fallida de forma inmediata, debido a que es probable que no suceda el mismo error de nuevo.
Otra de las opciones del patrón Retry es el de reintentarlo después de un tiempo de espera, es decir, esperar que pase cierto tiempo antes de volver a intentar una operación fallida. Este mecanismo se lleva a cabo si el fallo ha sucedido como consecuencia de errores de conexión a la red, picos de peticiones al servicio.
La tercera opción que puede realizar el patrón Retry es cancelar en caso de que se identifique un fallo temporal. En estos casos, además de cancelar la operación, se debe reportar el fallo o manejarlo de la mejor manera para evitar impactos permanentes o negativos en el sistema.
Recomendaciones
Al hacer uso del patrón Retry, se deben tener en cuenta algunos aspectos, como, por ejemplo, que demasiados reintentos pueden llegar a provocar una saturación del servicio al que se intenta acceder, lo que acabaría por ser contraproducente para el sistema.
De igual manera, se sugiere esperar un tiempo antes de llevar a cabo un nuevo reintento. Cabe destacar que, si este tiempo se incrementa en cada iteración, se llama Exponential Backoff.
Otro factor a tener en cuenta para utilizar el Retry Pattern es que existen algunas librerías en diferentes lenguajes que tienen la labor de realizar de forma sencilla y personalizada la política de reintentos.
En lo que respecta a esta política de reintentos, es importante tener en cuenta que debe ser configurada para que pueda coincidir con las necesidades y requisitos empresariales y el tipo de errores que puedan presentarse. De modo que, para algunas de las operaciones que no son críticas, es mejor que se falle de manera rápida, en vez de reintentar varias veces, pues esto podría perjudicar el rendimiento de la aplicación.
¿Cuál es el siguiente paso?
En este artículo has podido conocer qué es patrón Retry o Retry Pattern, así como en qué consisten sus características, utilidades y recomendaciones de uso más importantes. Ahora que has logrado llegar hasta aquí, seguro que es porque te interesa aprender más acerca de esta y otras opciones relevantes para tus proyectos y aplicaciones tecnológicas. Por esto, no dudes en continuar con tu aprendizaje y matricúlate en nuestro DevOps & Cloud Computing Full Stack Bootcamp. ¡Apúntate ahora para continuar aprendiendo!