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サーキットブレーカーとは？開発者とビジネスパーソンが必ず知るべき「システムを守る」設計パターン。AWS、Netflixの事例で徹底解説

テクノロジー
2025年11月8日
目次

1. ビジネスリーダーのためのサーキットブレーカー入門：なぜ「知らない」では済まされないのか？

現代のデジタルサービスは、目に見えないほど多くのコンポーネントが複雑に連携し合って動作しています。しかし、その複雑な依存関係は、たった一つの小さな障害がシステム全体を麻痺させるという深刻なリスクを内包しています。このリスクを経営レベルで理解し、対策を講じているかどうかが、現代のビジネス継続性を左右します。その核心的な対策こそが「サーキットブレーカー」設計パターンです。

1-1.「1つの障害」が「全停止」に変わる時：カスケード障害（連鎖的障害）の恐怖

「カスケード障害（Cascading Failure）」とは、あるコンポーネントの障害が、まるでドミノ倒しのように依存関係にある他のコンポーネントへと連鎖し、最終的にシステム全体が停止（アウテージ）に至る現象を指します 1。

この恐怖を現実のものとして示したのが、2025年10月に発生したAmazon Web Services (AWS) の大規模障害です 4。この障害の根本原因は、AWSの主要なデータセンターリージョン（US-EAST-1）におけるDynamoDB（データベースサービス）のDNS自動管理システムにあった、潜伏していたバグでした 5。この「単一の」技術的問題が引き金となり、EC2（仮想サーバー）、S3（ストレージ）、Lambda（サーバーレス）といった他の基幹サービスに連鎖しました 7。その結果、金融機関、政府ポータル、世界中の何千ものコンシューマー向けアプリケーションが数時間にわたり機能不全に陥りました 4。

この事例が示す教訓は明確です。障害が発生したサービス（被呼び出し側）に対し、呼び出し側が「障害が起きている」と認識できないまま、無駄なリクエストを機械的に送り続けると、呼び出し側もリソース（スレッドや接続）を使い果たし、連鎖的に停止します 9。これがカスケード障害のメカニズムです。

1-2. ユーザーが体験する「最悪の事態」：ハングアップとタイムアウト

ビジネス視点での最大の問題は、このカスケード障害がユーザーに「最悪の体験」を提供することです。障害が発生しているサービスAに対し、ユーザー（消費者）からのリクエストが到達すると、システムはサービスAを呼び出そうと試みます。もし、ここでタイムアウト設定が30秒だった場合、ユーザーは30秒間、応答のない真っ白な画面（ハングアップ）を見続けることになります 9。

ユーザーにとって、即座に「エラーです」と表示されることよりも、「応答がなく待たされる」ことは、最も不安と不信感を募らせる体験です 9。特に金融取引やECサイトの決済画面でこれが起きた場合、その遅延は技術的な問題を超え、ブランドの信頼性を回復不可能なレベルで損なう可能性があります 12。

1-3. サーキットブレーカーのビジネス価値：SLO保護と「優雅な縮退（Graceful Degradation）」

サーキットブレーカーは、この「無駄な呼び出し」と「最悪の待ち時間」を根本から断ち切るための仕組みです。障害を検知すると、それ以降のリクエストを即座に（ミリ秒単位で）遮断し、失敗させます（フェイルファスト）1。

これは「全停止」を意味するものではありません。むしろ、即座に失敗させることで、システムは「代替処理（フォールバック）」に切り替えるリソースと時間的余裕を得ることができます 13。この戦略を「優雅な縮退（Graceful Degradation）」と呼びます 14。

例えば、以下のような対応が可能になります。

  • 「決済機能は使えないが、商品の閲覧は可能にする」
  • 「最新のAI推薦情報は表示できないが、デフォルトの人気ランキングを表示する」15
  • 「最新の在庫は確認できないが、数分前のキャッシュ（保存データ）を表示する」

サービスレベル目標（SLO）は、システムの信頼性を定義する重要な内部的コミットメントです 16。サーキットブレーカーは、応答の遅い依存サービスから自システムを保護し 10、サードパーティの障害が自社のSLO（特にエラーバジェット）を食いつぶすのを防ぐ 17、ビジネス継続性のために不可欠な戦略なのです。

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2. サーキットブレーカーの核心：マーティン・ファウラー氏に学ぶ基本原理

この強力なパターンは、どのようにして機能するのでしょうか。その概念は、Michael Nygard氏がその名著『Release It!』で提唱し、著名なソフトウェアアーキテクトであるMartin Fowler氏が自身のブログで解説したことで、業界の標準的な設計思想として普及しました 18。

2-1. 電気の「ブレーカー」と同じ仕組み

名前の通り、このパターンは家庭にある電気の「配電盤のブレーカー」から着想を得ています。電気のブレーカーが過電流を検知して回路を「遮断（trip）」し、火災から家全体を守るように、ソフトウェアのサーキットブレーカーは「障害の過負荷」を検知してリクエストを「遮断」し、システム全体の炎上（カスケード障害）からアプリケーションを守ります 2。

Fowler氏の言葉を借りれば、基本的なアイデアは「保護された関数呼び出し（例：外部API呼び出し）をサーキットブレーカー・オブジェクトでラップする」ことです 18。このオブジェクトが、プロキシ（代理人）として障害を監視します。

2-2. サーキットブレーカーの3つの状態（ステートマシン）

サーキットブレーカーは、技術的には「有限状態機械（Finite State Machine）」として実装され、明確に定義された3つの状態（ステート）を持ちます 21。

状態1： $CLOSED$（クローズド：正常）

  • 動作： これがデフォルトの正常な状態です。電気のブレーカーが「入」になっている状態であり、リクエストは保護された処理（外部API）にそのまま渡されます 22。
  • 監視： ただし、リクエストを素通しするだけではありません。サーキットブレーカーは、呼び出しの結果（成功、失敗、タイムアウト）を「スライディングウィンドウ」と呼ばれる仕組みで常に記録し、障害率を監視しています 21。
  • 遷移： タイムアウトや5xxエラー（サーバーエラー）などの障害が、設定された閾値（例：直近100回のうち50%が失敗）を超えると、ブレーカーが「飛び（trip）」、状態が $OPEN$ へと遷移します 18。

状態2： $OPEN$（オープン：遮断）

  • 動作： ブレーカーが「切」になった状態です。この状態では、保護された処理の呼び出しは一切実行されません 20。リクエストは即座に（ネットワーク呼び出しを試みることなく）例外（CallNotPermittedExceptionなど 21）を返すか、前述の「フォールバック処理」にリダイレクトされます 10。これが「フェイルファスト（即時失敗）」であり、リソースの枯渇を防ぎます。
  • 回復： 遮断と同時に、「クールダウン期間」または「リセットタイマー」（waitDurationInOpenState、例：30秒）が開始されます 18。これは、障害が発生した下流のサービスに「回復する時間を与える」ための待機期間です。
  • 遷移： この待機時間が経過すると、ブレーカーは自動的に（または次の呼び出しをトリガーとして） $HALF-OPEN$ 状態に遷移します 23。

状態3： $HALF-OPEN$（ハーフオープン：半開）

  • 動作： このパターンにおける最も賢明な状態です。これは、下流のサービスが本当に回復したかどうかを「偵察」するための、非常に慎重な状態です 18。
  • 監視： ブレーカーは、設定されたごく少数の「試行」リクエスト（例：5回 24）のみを、試験的に通過させます 10。この試行回数を超える後続のリクエストは、 $OPEN$ 状態と同様に即座に拒否されます。
  • 遷移（自動復旧）：
  • 成功時： この少数の試行リクエストがすべて成功した場合、ブレーカーは「下流サービスは回復した」と判断し、状態を $CLOSED$ に戻し、通常のトラフィックを再開します 23。
  • 失敗時： 試行リクエストが1回でも失敗した場合、ブレーカーは「まだ回復していない」と判断し、即座に $OPEN$ 状態に戻り、再び待機期間（タイマー）を開始します 23。

この $HALF-OPEN$ 状態こそが、サーキットブレーカーの核心的なイノベーションです。もしこの状態がなく、待機時間後にいきなり $CLOSED$ に戻してしまうと、回復直後でまだ脆弱なサービスに対し、それまで待たされていた膨大なリクエストが一斉に殺到（Thundering Herd：サンダリング・ハード）し、再びサービスをダウンさせてしまいます 22。$HALF-OPEN$ は、この「回復の連鎖障害」を防ぎ、システムが人間の介入なしに自動的かつ安全に自己修復（Self-Healing）するための鍵となるメカニズムなのです。

3. 開発者向け詳細ガイド：サーキットブレーカーの設計と実装

サーキットブレーカーの概念は強力ですが、その真価は「いかに正しく設計し、チューニングするか」にかかっています。開発者が直面する具体的な設計上の注意点を解説します。

3-1.「いつ」遮断すべきか？：トリガーの設計

現代のサーキットブレーカー・ライブラリ（例：Resilience4j）は、単純な「N回連続失敗」 18 ではなく、より柔軟な「スライディングウィンドウ（Sliding Window）」方式を採用しています 21。

  • 方式1：カウントベース（Count-based）
    直近のN回（例：100回）の呼び出し結果を記録する方式です 21。例えば、slidingWindowSize: 100、failureRateThreshold: 50（障害率閾値50%）と設定した場合、直近100回の呼び出しのうち、失敗が50回に達した瞬間にブレーカーが $OPEN$ になります 24。
  • 方式2：タイムベース（Time-based）
    直近のN秒間（例：60秒間）の呼び出し結果を集計する方式です 21。例えば、slidingWindowSize: 60（秒）、failureRateThreshold: 50 と設定した場合、過去60秒間に発生した全リクエスト（例：1000回）のうち、失敗率が50%（500回）を超えた瞬間に $OPEN$ になります 27。

どちらの方式でも、minimumNumberOfCalls（または MinimumThroughput：最小試行回数）の設定が不可欠です 21。これは、統計的に無意味な決定を避けるためです。例えば、minimumNumberOfCalls: 10 の場合、ウィンドウ内でまだ9回しか呼び出しがない状況では、たとえその9回がすべて失敗しても、ブレーカーは（統計的有意性がないとして）開きません 21。

3-2. チューニングのベストプラクティス：誤作動させないための勘所

パラメータのチューニングは、システムの安定性を左右する最も重要な作業です。Microsoftなどの専門家は、以下のベストプラクティスを推奨しています 29。

  • FailureRatio（障害率）：比較的高く（例：50%以上）設定する
    閾値を低く（例：10%）設定しすぎると、一時的なネットワークの「しゃっくり」のような「一過性の障害（transient failures）」を検知してしまい、本来は健全なサービスへのアクセスを頻繁に遮断する「誤作動（False Positives）」を引き起こします 29。サーキットブレーカーは、一過性の問題ではなく、明らかな「停止」を検知するために使うべきです。
  • SamplingDuration / MinimumThroughput（サンプリング期間と最小試行回数）
    この2つはトレードオフの関係にあります。トラフィックが少ないサービスでは、統計的に信頼できるだけの試行回数（MinimumThroughput）を集めるために、サンプリング期間（SamplingDuration）を長くする必要があります。十分な「CBカバレッジ」（トラフィックの50%以上が監視対象となること）を確保しつつ、ノイズではない安定した障害率を観測できる値のペアを見つけることが重要です。
  • BreakDuration（遮断期間）：最初は短く設定する
    遮断期間は、サービスの予想される回復時間（例：再起動にかかる時間）に合わせて設定します 10。一般的には、最初は短く（例：5秒～30秒）設定し 24、 $HALF-OPEN$ 状態での失敗が続くようであれば、自動的に待機期間を延長する（指数関数的バックオフ）アプローチも有効です 10。

3-3. 遮断した「あと」どうするか？：フォールバック戦略

$OPEN$ 状態のときに、単に例外をスローしてアプリケーションをクラッシュさせるのは、サーキットブレーカーの利点を半分しか活かしていない最悪の設計です。真価は、遮断したときに実行される「フォールバック（Fallback：代替処理）」とセットで発揮されます 22。

フォールバック戦略には以下のようなものがあります。

  1. キャッシュを返す： 商品情報APIがダウンしても、数分前に取得したキャッシュデータを返す 22。
  2. デフォルト値を返す： ユーザーの個人設定APIがダウンしても、「ゲスト」としてのデフォルト設定（nullではない意味のある値）を返す 10。
  3. 静的な応答を返す： Spring Cloudの例では、失敗したメソッドの代わりに、あらかじめ用意された静的な文字列（例：”Cloud Native Java”）を返す 34。
  4. 代替（低機能）サービスを呼ぶ： 高度なAI推薦APIがダウンしたら、より単純で安定している「人気ランキング」APIを呼び出す 10。

3-4. 混同しやすいパターンとの比較

サーキットブレーカーは、他のレジリエンス（回復性）パターンと組み合わせて使われますが、しばしば混同されます。

サーキットブレーカー vs. リトライ（Retry）

  • 目的の違い：
  • リトライは、「一時的な障害（ネットワークの瞬断など）」を想定し、「次の呼び出しは成功するだろう」と期待して再試行する楽観的なパターンです 10。
  • サーキットブレーカーは、「持続的な障害（サービスがダウン）」を検知し、「次の呼び出しは無駄に失敗するだろう」と判断して実行を防ぐ悲観的なパターンです 10。
  • 正しい組み合わせ： この2つは組み合わせて使いますが、リトライロジックはサーキットブレーカーの「内側」（すなわち、サーキットブレーカーより先に実行される）に配置します。そして、リトライロジックは、サーキットブレーカーが $OPEN$ であることを示す例外を検知した場合、それ以上の無駄なリトライを*断念（abandon）*しなければなりません 31。

サーキットブレーカー vs. タイムアウト（Timeout）

  • 目的の違い： タイムアウトは単に「待ち時間の上限」を決めるだけです 9。サーキットブレーカーは障害の「パターン」を検知して「待つこと自体」を防ぎます。
  • 決定的な違い： タイムアウトはカスケード障害の引き金となり、サーキットブレーカーはその予防策となります。
    障害が発生したサービスは、応答が遅くなります（高レイテンシ）2。タイムアウト（例：30秒）だけを設定していると、呼び出し側のスレッドは、その30秒間、リソース（スレッドプール、コネクション）を掴んだままブロックされます 9。このようなリクエストが殺到すると、呼び出し側はリソースを使い果たし、それ自体がクラッシュします（カスケード障害）。
    一方、サーキットブレーカーは、この「高レイテンシ」自体を「Slow Call（遅い呼び出し）」として検知し 21、多くのリクエストがタイムアウトに達する前に回路を遮断します。これにより、呼び出し側のリソースが枯渇するのを防ぎます 10。
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4. 実装の進化とケーススタディ：ライブラリからサービスメッシュまで

サーキットブレーカーの実装方法は、時代とともに進化しています。かつてはアプリケーションコードの責務でしたが、現代ではインフラストラクチャの責務へと移行しつつあります。

4-1. 時代を築いたパイオニア：Netflix Hystrix

サーキットブレーカーパターンをJavaコミュニティで一躍有名にしたライブラリが、Netflixによって開発されたHystrixです 37。Hystrixの最大の功績は、サーキットブレーカー機能に加えて、「バルクヘッド・パターン（隔壁）」をスレッドプールによる分離という形で実装したことです 38。

これは、依存サービス（例：A）への呼び出しを、専用のスレッドプール（例：10スレッド）で実行する仕組みです。たとえAが遅延しても、枯渇するのはその10スレッドだけであり、アプリケーション本体のメインスレッドプール（例：Webサーバーの200スレッド）は一切影響を受けません 38。

【最重要注意点】： Hystrixは、その歴史的功績にもかかわらず、2018年以降**公式に「メンテナンスモード」**です 39。Netflix自身も、新規プロジェクトにはHystrixを使用せず、後述のResilience4jを推奨しています 40。Hystrixの概念を学ぶことは重要ですが、新規開発での採用は推奨されません。

4.2. 現代の主流ライブラリ：Resilience4j (Java) と Polly (.NET)

  • Resilience4j (Java): Hystrixの事実上の後継とされています 40。Hystrixと異なり、バルクヘッド（スレッドプール）を必須とせず、Java 8の関数型プログラミングをベースにした、より軽量なライブラリです 42。サーキットブレーカー 44、リトライ、レートリミッターなど、回復性に関するパターンをモジュール式に提供します 42。
  • Polly (.NET):.NETエコシステムにおけるレジリエンス・ライブラリのデファクトスタンダードです 43。特に IHttpClientFactory 31 とのネイティブな統合が強力で、リトライ、サーキットブレーカー、フォールバックといった「ポリシー」を、流暢な（fluent）APIで連鎖させて（wrapして）定義できます 46。

4-3. クラウドネイティブの「標準」：AWS Well-Architected Frameworkの指針

AWSは、そのベストプラクティス集である「Well-Architected Framework」の「信頼性の柱（Reliability Pillar）」において、サーキットブレーカーを不可欠な設計パターンとして明記しています 48。

AWSは、このパターンをタイムアウトを適切に処理し 36、「フェイルファスト（fail-fast）」アプローチをサポートし 48、「優雅な縮退（Graceful Degradation）」を実装するための手段として推奨しています 15。また、AWS Step Functions 48 やAWS App Mesh（サービスメッシュ）48 など、AWSのマネージドサービスでの実装が可能であることを示しています。

4-4.「コードからインフラへ」：IstioとLinkerdによるサービスメッシュ

Kubernetesに代表されるコンテナ時代において、サーキットブレーカーの実装場所は、アプリケーションコード（ライブラリ）から、**サービスメッシュ（インフラ層）**へと大きく移行しています 19。

  • Istioの実装：
    Istioでは、開発者はアプリケーションコードにサーキットブレーカーのロジックを一切記述しません。代わりに、IstioのDestinationRuleというYAML設定ファイルで、インフラストラクチャに対して以下のように定義します 51。
  • connectionPool: サービスへの最大接続数を制限します（例：maxConnections: 100）51。これはバルクヘッド・パターンとして機能します。
  • outlierDetection: これがIstioにおけるサーキットブレーカーの実体です。例えば「consecutive5xxErrors: 5」と設定すると、5回連続で5xxエラーを返したサービス（Pod）は、一時的にロードバランシングのプールから自動的に「排除（eject）」されます 52。
  • Linkerdの実装：
    Linkerdも同様に、consecutive failure accrual（連続失敗の蓄積）と呼ばれるインフラレベルのサーキットブレーキング機能を提供します 50。

このインフラ層でのアプローチは、サーキットブレーカーの責務を開発者からプラットフォーム（インフラ）へと移します。アプリケーションがJava、Go、Pythonのいずれで書かれていても、サービスメッシュが透過的に保護し 55、プラットフォーム全体でレジリエンスポリシーを一元管理できるため 19、開発者はビジネスロジックに集中できるという絶大な利点があります。

5. 実践的な比較：サーキットブレーカーの実装アプローチ

これまで見てきた3つの主要な実装アプローチ（Hystrix、モダンライブラリ、サービスメッシュ）の戦略的な違いを、アーキテクトが意思決定できる形で比較します。

比較軸1. レガシー・ライブラリ (Netflix Hystrix)2. モダン・ライブラリ (Resilience4j, Polly)3. サービスメッシュ (Istio, Linkerd)
主な実装HystrixCommand (Javaコード) 38アノテーション, HttpClientFactory [31, 44]DestinationRule (YAML設定) 51
実装場所アプリケーション・コード内アプリケーション・コード内インフラストラクチャ層（サイドカープロキシ）55
開発者負担高い (スレッドプールの管理・調整が必須) 38中 (アノテーション等の設定・学習が必要) 44低い (ビジネスロジックと完全に分離) 50
管理の容易性低い（サービスごとに個別設定）低い（サービス・言語ごとに個別設定）43高い（プラットフォームで一元管理）19
言語依存性あり (Java)あり (Java,.NETなど言語毎にライブラリが必要) 43なし (HTTP/TCPレベルで透過的に動作) 55
推奨非推奨 (公式にメンテナンスモード) 39推奨 (ライブラリレベルでの詳細な制御やフォールバックが必要な場合)推奨 (Kubernetes環境、マイクロサービス全体の標準的な保護)

6. 未来のサーキットブレーカーと戦略的提言

サーキットブレーカーは、システムを守るための強力な盾ですが、その運用と未来にはさらなる進化があります。

6-1. 静的な閾値の限界と、AIによる「動的サーキットブレーカー」

従来のサーキットブレーカーは、「障害率50%」「待機時間30秒」といった、人間が設定した静的な閾値に依存しています 10。しかし、これらの「魔法の数字」は、トラフィックのパターン（例：トラフィックが少ない夜間 vs. スパイクが発生するセール時）によって、最適解が異なります。静的な閾値は、ある状況では過敏に反応し（誤検知）、ある状況では鈍感すぎる（検知遅れ）可能性があります。

Microsoft Azureのドキュメントが示唆するように、この問題の解決策として、AIと機械学習（ML）を活用した「適応型（Adaptive）」または「動的（Dynamic）」なアプローチが登場しています 10。これは、リアルタイムのトラフィックパターン、異常検知、過去の障害率 10 をAI/MLモデルが学習し、サーキットブレーカーの閾値を自動的かつ動的に調整するものです。

6-2. ビジネスリーダーへの提言：いつ、どのように導入すべきか

サーキットブレーカーの導入は、全社的な取り組みである必要があります。その第一歩として、すべての外部呼び出しに一斉導入するのではなく、**「ビジネスクリティカル・パス」**から導入すべきです。

金融 12 やECサイトにおいて、障害が連鎖した場合に最もビジネスインパクト（＝売上）に直結するのは、**「決済」「認証」「在庫確認」「カート」**など、トランザクションの中核となる機能群です。まずはこれらのサービスの「呼び出し側」（クライアント側）にサーキットブレーカーを導入し、障害の影響を封じ込め、「優雅な縮退（Graceful Degradation）」を設計することが、最も投資対効果（ROI）の高い戦略となります。

6-3. 開発者への提言：監視（Monitoring）の重要性

サーキットブレーカーを実装して「終わり」ではありません。むしろ、そこからが「運用」の始まりです。サーキットブレーカーは、「障害の自動修復システム」であると同時に、**「最も強力な障害検知アラート」**として機能します。

フォールバック（例：キャッシュ表示）がうまく機能していると、ユーザーにはエラーが見えず、一見するとシステムは正常に稼働しているように見えます 11。しかし、水面下では、下流のサービス（例：決済API）が完全に停止しているかもしれません。フォールバックは、この深刻な事態を「隠蔽」してしまう危険性をはらんでいます 33。

この「隠蔽された障害」を検知する唯一の方法は、サーキットブレーカーの状態遷移自体を監視することです 9。したがって、サーキットブレーカーが $OPEN$ 状態に遷移した（= tripした）こと 18 は、即座にSRE（サイト信頼性エンジニア）チームに発報されるべきP1（最重要）アラートとして扱われなければなりません。サーキットブレーカーは、システムを「守る」と同時に、システムが「重大な病気である」ことを、誰よりも早く知らせてくれる「最も信頼できる監視員」なのです。

7. サーキットブレーカーに関するよくある質問（FAQ）

Q1: サーキットブレーカーとリトライ（Retry）の違いは何ですか？

A: 目的が異なります。リトライは「一時的な障害」を想定し、「次は成功するだろう」と楽観的に再試行するパターンです 10。サーキットブレーカーは「持続的な障害」を検知し、「次は失敗するだろう」と悲観的に判断して、呼び出し自体を防ぐパターンです 10。

Q2: タイムアウト設定だけではなぜ不十分なのですか？

A: タイムアウトは、応答が来るまでリソース（スレッドなど）を消費し続けます 10。障害で応答が遅いサービスに対し、全リクエストがタイムアウト上限まで待機すると、呼び出し側のリソースが枯渇し、連鎖的な障害（カスケード障害）を引き起こします 9。サーキットブレーカーは、この危険な「待機」自体を防ぎます。

Q3: Netflix Hystrixはもう使わない方が良いのですか？

A: はい。Hystrixは2018年に公式に「メンテナンスモード」に移行しており、開発元のNetflixも新規利用を推奨していません 39。JavaであればResilience4j 40、.NETであればPolly 43 が、現代的な推奨ライブラリです。

Q4: どのようなパラメータを監視・調整すべきですか？

A: 最も重要なのは、failureRateThreshold（障害率の閾値）、slidingWindowSize（監視する期間や回数）、minimumNumberOfCalls（統計的な最小試行回数）、waitDurationInOpenState（遮断する時間）の4つです 21。

Q5: サービスメッシュ（Istioなど）を使えば、サーキットブレーカーは不要ですか？

A: Istioなどのサービスメッシュは、outlierDetection（異常検知）機能 52 により、インフラレベルで非常に強力なサーキットブレーカーを提供します。これにより、アプリケーションコードでの実装は多くの場合不要になります 50。ただし、よりきめ細かなフォールバック（例：キャッシュを返す）を行いたい場合は、アプリケーション側での実装（例：Resilience4j）との併用が検討されます。

引用文献

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  8. Amazon says: AWS outage Resolved; here’s what caused the service disruption for hundreds of websites and apps on the internet, 11月 5, 2025にアクセス、 https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/amazon-says-aws-outage-resolved-heres-what-caused-the-service-disruption-for-hundreds-of-websites-and-apps-on-the-internet/articleshow/124930491.cms
  9. Circuit Breaker Pattern (Design Patterns for Microservices) | by Hasitha Subhashana | Geek Culture | Medium, 11月 5, 2025にアクセス、 https://medium.com/geekculture/design-patterns-for-microservices-circuit-breaker-pattern-276249ffab33
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  12. Resilience at Scale: Understanding and Implementing the Circuit Breaker Pattern in Microservices: By Prashant Bansal – Finextra Research, 11月 5, 2025にアクセス、 https://www.finextra.com/blogposting/28336/resilience-at-scale-understanding-and-implementing-the-circuit-breaker-pattern-in-microservices
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  21. CircuitBreaker – resilience4j, 11月 5, 2025にアクセス、 https://resilience4j.readme.io/docs/circuitbreaker
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  27. circuit breaker not generating failure rate exceeded event at expected interval · Issue #2178, 11月 5, 2025にアクセス、 https://github.com/resilience4j/resilience4j/issues/2178
  28. Difference between sliding window size and minimum number of calls – Stack Overflow, 11月 5, 2025にアクセス、 https://stackoverflow.com/questions/71098633/difference-between-sliding-window-size-and-minimum-number-of-calls
  29. Circuit Breaker Policy Fine-tuning Best Practice – .NET Blog, 11月 5, 2025にアクセス、 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/circuit-breaker-policy-finetuning-best-practice/
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  33. Best Practices for Circuit Breaker Pattern in Integration Applications – Jade Global, 11月 5, 2025にアクセス、 https://www.jadeglobal.com/blog/problems-and-solutions-circuit-breaker-patterns-integration-applications
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  36. REL05-BP05 Set client timeouts – AWS Well-Architected Framework, 11月 5, 2025にアクセス、 https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/framework/rel_mitigate_interaction_failure_client_timeouts.html
  37. Circuit Breaker Pattern With Netflix-Hystrix: Java – DZone, 11月 5, 2025にアクセス、 https://dzone.com/articles/circuit-breaker-pattern-with-netflix-hystix-java
  38. How it Works · Netflix/Hystrix Wiki – GitHub, 11月 5, 2025にアクセス、 https://github.com/netflix/hystrix/wiki/how-it-works
  39. Netflix/Hystrix: Hystrix is a latency and fault tolerance library … – GitHub, 11月 5, 2025にアクセス、 https://github.com/Netflix/Hystrix
  40. True, netflix has officially moved Hystrix into maintenance mode wwhich means, it’s no longer in active development and will not receive updates or enhancements. but, the core ideas behind it remains… – Zudonu Osomudeya – Medium, 11月 5, 2025にアクセス、 https://medium.com/@osomudeyazudonu/true-netflix-has-officially-moved-hystrix-into-maintenance-mode-wwhich-means-its-no-longer-in-8a70175c32ec
  41. Netflix Hystrix Support – Stack Overflow, 11月 5, 2025にアクセス、 https://stackoverflow.com/questions/56215413/netflix-hystrix-support
  42. Resilience4j Circuit Breaker, Retry & Bulkhead Tutorial – Mobisoft Infotech, 11月 5, 2025にアクセス、 https://mobisoftinfotech.com/resources/blog/microservices/resilience4j-circuit-breaker-retry-bulkhead-spring-boot
  43. Demystifying Circuit Breakers in Software Resiliency | by Frankie Robbins | Medium, 11月 5, 2025にアクセス、 https://medium.com/@frobbins/demystifying-circuit-breakers-in-software-resiliency-af5609807e87
  44. Spring Boot – Circuit Breaker Pattern with Resilience4J – GeeksforGeeks, 11月 5, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/advance-java/spring-boot-circuit-breaker-pattern-with-resilience4j/
  45. Implement HTTP call retries with exponential backoff with Polly – .NET – Microsoft Learn, 11月 5, 2025にアクセス、 https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/architecture/microservices/implement-resilient-applications/implement-http-call-retries-exponential-backoff-polly
  46. Implementing Circuit Breaker in .NET Core with Polly | by Mandalchandan – Medium, 11月 5, 2025にアクセス、 https://medium.com/@90mandalchandan/implementing-circuit-breaker-in-net-core-with-polly-32c62a9984e4
  47. Coding Short: Resilient .NET Apps with Polly – YouTube, 11月 5, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=SdlVVafAIjA
  48. Reliability Pillar – AWS Well-Architected Framework, 11月 5, 2025にアクセス、 https://docs.aws.amazon.com/pdfs/wellarchitected/latest/reliability-pillar/wellarchitected-reliability-pillar.pdf
  49. REL 5: How do you design interactions in a distributed system to mitigate or withstand failures? – AWS Well-Architected Framework, 11月 5, 2025にアクセス、 https://wa.aws.amazon.com/wellarchitected/2020-07-02T19-33-23/wat.question.REL_5.en.html
  50. Workshop recap: Dynamic Request Routing and Circuit Breaking | Linkerd, 11月 5, 2025にアクセス、 https://linkerd.io/2023/06/13/dynamic-request-routing-circuit-breaking/
  51. Istio / Traffic Management, 11月 5, 2025にアクセス、 https://istio.io/latest/docs/concepts/traffic-management/
  52. Istio / Circuit Breaking, 11月 5, 2025にアクセス、 https://istio.io/latest/docs/tasks/traffic-management/circuit-breaking/
  53. Demystifying Istio Circuit Breaking | by Vikas Kumar – OLX Engineering, 11月 5, 2025にアクセス、 https://tech.olx.com/demystifying-istio-circuit-breaking-27a69cac2ce4
  54. Circuit Breakers | Linkerd, 11月 5, 2025にアクセス、 https://linkerd.io/2-edge/tasks/circuit-breakers/
  55. Architecture | Linkerd, 11月 5, 2025にアクセス、 https://linkerd.io/2-edge/reference/architecture/
  56. Understanding the Circuit Breaker Pattern: A Comprehensive Guide | Graph AI, 11月 5, 2025にアクセス、 https://www.graphapp.ai/blog/understanding-the-circuit-breaker-pattern-a-comprehensive-guide
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