Veröffentlicht: 9. Mai 2026 | Kategorie: AI Agent Engineering | Lesedauer: 12 Minuten
Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ihr E-Commerce-KI-Kundenservice bearbeitet während der Black-Friday-Spitzenlast plötzlich 15.000 Anfragen pro Stunde. Der primäre Claude-Sonnet-4.5-Endpoint reagiert mit 3.200ms Latenz –，您的 Kundenerlebnis droht zu kollabieren. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie mit HolySheep AI und dem Model Context Protocol (MCP) eine robuste Fallback-Architektur implementieren, die automatisch auf günstigere und schnellere Modelle umschaltet – ohne eine einzige Anfrage zu verlieren.
Warum Multi-Modell-Routing für Agent-Systeme?
Moderne AI-Agenten basieren auf Tool-Aufrufen: Der Agent analysiert eine Anfrage, entscheidet welches Tool benötigt wird, ruft es auf und verarbeitet das Ergebnis. Bei Hochlast oder API-Ausfällen entstehen Kettenreaktionen:
- Latenz-Spirale: Timeout → Retries → noch höhere Last
- Kostenexplosion: Fehlgeschlagene Aufrufe werden mehrfach in Rechnung gestellt
- User Experience: Kundenantworten verzögern sich um Sekunden bis Minuten
HolySheep's Multi-Modell-Routing löst dieses Problem, indem es intelligent zwischen GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash und DeepSeek V3.2 vermittelt – mit durchschnittlich <50ms zusätzlicher Routing-Latenz und einem Preisvorteil von 85%+ gegenüber OpenAI direkt.
Das Model Context Protocol (MCP) im Detail
MCP ist ein offenes Protokoll, das AI-Modellen ermöglicht, mit externen Tools und Datenquellen zu interagieren. Für unsere Fallback-Strategie definieren wir einen MCP-Server mit mehreren Tool-Implementierungen:
MCP Tool Registry Architektur
"""
MCP Multi-Modell Tool Registry mit automatischer Fallback-Logik
Implementiert für HolySheep AI Multi-Modell-Routing
"""
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, List, Callable, Any
from datetime import datetime
import asyncio
import hashlib
class ModelTier(Enum):
"""Modell-Tier-Kategorisierung für Routing"""
PREMIUM = "premium" # GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5
BALANCED = "balanced" # Gemini 2.5 Flash
EFFICIENT = "efficient" # DeepSeek V3.2
@dataclass
class ModelEndpoint:
"""Konfiguration für einen Modell-Endpoint"""
name: str
tier: ModelTier
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
max_tokens: int = 4096
temperature: float = 0.7
timeout_ms: int = 5000
max_retries: int = 3
# Preis in USD per Million Tokens (2026)
price_per_mtok: float = 0.0
class MCPToolRegistry:
"""
MCP-kompatible Tool Registry mit Multi-Modell-Fallback
"""
# Modell-Preise 2026 (USD per Million Tokens Input/Output)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 24.00}, # $8/$24
"claude-sonnet-4.5": {"input": 15.00, "output": 75.00}, # $15/$75
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00}, # $2.50/$10
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68}, # $0.42/$1.68
}
# Latenz-Schwellenwerte für Fallback (in ms)
LATENCY_THRESHOLDS = {
ModelTier.PREMIUM: 2000,
ModelTier.BALANCED: 3000,
ModelTier.EFFICIENT: 5000,
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.endpoints: List[ModelEndpoint] = []
self.fallback_chain: List[str] = []
self.request_log: List[dict] = []
def register_model(
self,
model_id: str,
tier: ModelTier,
priority: int = 1
) -> None:
"""Registriert ein Modell mit它的Preisstruktur"""
pricing = self.MODEL_PRICING.get(model_id, {"input": 0, "output": 0})
endpoint = ModelEndpoint(
name=model_id,
tier=tier,
price_per_mtok=pricing["input"]
)
self.endpoints.append(endpoint)
# Sortiere nach Priorität (1 = höchste Priorität)
self.endpoints.sort(key=lambda x: priority)
self.fallback_chain = [e.name for e in self.endpoints]
print(f"✅ Modell registriert: {model_id} (Tier: {tier.value})")
def get_fallback_order(
self,
query_complexity: str = "medium"
) -> List[ModelEndpoint]:
"""Bestimmt die Fallback-Reihenfolge basierend auf Anfragekomplexität"""
complexity_map = {
"simple": [ModelTier.EFFICIENT, ModelTier.BALANCED, ModelTier.PREMIUM],
"medium": [ModelTier.BALANCED, ModelTier.EFFICIENT, ModelTier.PREMIUM],
"complex": [ModelTier.PREMIUM, ModelTier.BALANCED, ModelTier.EFFICIENT],
}
preferred_tiers = complexity_map.get(query_complexity, complexity_map["medium"])
ordered = []
for tier in preferred_tiers:
tier_endpoints = [e for e in self.endpoints if e.tier == tier]
ordered.extend(tier_endpoints)
return ordered
Initialisierung
registry = MCPToolRegistry(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
registry.register_model("gpt-4.1", ModelTier.PREMIUM, priority=1)
registry.register_model("claude-sonnet-4.5", ModelTier.PREMIUM, priority=2)
registry.register_model("gemini-2.5-flash", ModelTier.BALANCED, priority=3)
registry.register_model("deepseek-v3.2", ModelTier.EFFICIENT, priority=4)
print(f"🔄 Fallback-Kette: {registry.fallback_chain}")Implementierung des automatischen Retry-Mechanismus
Der Kern unserer Lösung ist ein intelligenter Retry-Mechanismus mit exponentieller Backoff-Strategie und dynamischer Modell-Auswahl:
"""
Automatischer Retry-Mechanismus mit dynamischer Modell-Auswahl
Integration mit HolySheep AI API
"""
import aiohttp
import asyncio
import time
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass, field
import json
@dataclass
class RetryConfig:
"""Konfiguration für Retry-Strategie"""
max_retries: int = 3
base_delay_ms: int = 100
max_delay_ms: int = 5000
exponential_base: float = 2.0
jitter: bool = True
@dataclass
class RequestMetrics:
"""Metriken für eine Anfrage"""
model: str
latency_ms: float
tokens_used: int
success: bool
error: Optional[str] = None
timestamp: float = field(default_factory=time.time)
class HolySheepAgentClient:
"""
HolySheep AI Client mit integriertem Multi-Modell-Routing
und automatischem Fallback/Retry
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(
self,
api_key: str,
fallback_models: List[str] = None
):
self.api_key = api_key
self.fallback_models = fallback_models or [
"gpt-4.1",
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2",
"claude-sonnet-4.5"
]
self.retry_config = RetryConfig()
self.metrics: List[RequestMetrics] = []
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
# Statistiken
self.stats = {
"total_requests": 0,
"successful_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"model_switches": 0,
"total_cost_usd": 0.0,
}
async def _make_request(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
timeout_ms: int = 30000
) -> Dict[str, Any]:
"""Führt einen einzelnen API-Aufruf durch"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.7,
}
start_time = time.time()
try:
async with self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout_ms/1000)
) as response:
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status == 200:
result = await response.json()
# Tokens berechnen
usage = result.get("usage", {})
total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
# Kosten berechnen
cost = self._calculate_cost(model, usage)
metric = RequestMetrics(
model=model,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=total_tokens,
success=True
)
self.metrics.append(metric)
self.stats["total_cost_usd"] += cost
return {
"success": True,
"model": model,
"latency_ms": latency_ms,
"response": result,
"cost_usd": cost
}
else:
error_text = await response.text()
raise Exception(f"API Error {response.status}: {error_text}")
except asyncio.TimeoutError:
raise Exception(f"Timeout nach {timeout_ms}ms für Modell {model}")
except Exception as e:
raise Exception(f"Anfrage fehlgeschlagen: {str(e)}")
def _calculate_cost(self, model: str, usage: Dict) -> float:
"""Berechnet die Kosten basierend auf Token-Nutzung"""
pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00/1e6, "output": 24.00/1e6},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 15.00/1e6, "output": 75.00/1e6},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50/1e6, "output": 10.00/1e6},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42/1e6, "output": 1.68/1e6},
}
model_pricing = pricing.get(model, {"input": 0, "output": 0})
input_cost = usage.get("prompt_tokens", 0) * model_pricing["input"]
output_cost = usage.get("completion_tokens", 0) * model_pricing["output"]
return input_cost + output_cost
def _calculate_backoff(self, attempt: int) -> float:
"""Berechnet Backoff-Delay mit exponentieller Verstärkung"""
delay_ms = self.retry_config.base_delay_ms * (
self.retry_config.exponential_base ** attempt
)
delay_ms = min(delay_ms, self.retry_config.max_delay_ms)
if self.retry_config.jitter:
import random
delay_ms *= (0.5 + random.random())
return delay_ms / 1000
async def chat_with_fallback(
self,
messages: List[Dict],
prefer_model: str = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt Chat-Anfrage mit automatischem Fallback durch
Args:
messages: Chat-Nachrichten im OpenAI-Format
prefer_model: Bevorzugtes Modell (oder None für automatische Wahl)
Returns:
Dictionary mit Response und Metadaten
"""
# Bestimme Modell-Reihenfolge
if prefer_model:
models_to_try = [prefer_model] + [
m for m in self.fallback_models if m != prefer_model
]
else:
models_to_try = self.fallback_models.copy()
self.stats["total_requests"] += 1
last_error = None
for model in models_to_try:
for attempt in range(self.retry_config.max_retries + 1):
try:
result = await self._make_request(model, messages)
self.stats["successful_requests"] += 1
if model != models_to_try[0]:
self.stats["model_switches"] += 1
return result
except Exception as e:
last_error = str(e)
print(f"⚠️ Versuch {attempt+1} mit {model} fehlgeschlagen: {last_error}")
if attempt < self.retry_config.max_retries:
backoff = self._calculate_backoff(attempt)
print(f" Warte {backoff:.2f}s vor Retry...")
await asyncio.sleep(backoff)
# Bei Timeout sofort auf günstigeres Modell wechseln
if "Timeout" in last_error:
break
self.stats["failed_requests"] += 1
return {
"success": False,
"error": last_error,
"all_models_failed": True
}
def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""Gibt aktuelle Statistiken zurück"""
success_rate = (
self.stats["successful_requests"] / max(1, self.stats["total_requests"])
* 100
)
avg_cost = (
self.stats["total_cost_usd"] / max(1, self.stats["successful_requests"])
)
return {
**self.stats,
"success_rate_percent": round(success_rate, 2),
"avg_cost_per_request_usd": round(avg_cost, 4),
"model_switch_rate_percent": round(
self.stats["model_switches"] / max(1, self.stats["total_requests"]) * 100,
2
)
}
Beispiel-Nutzung
async def main():
client = HolySheepAgentClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
fallback_models=[
"gpt-4.1", # Primär: beste Qualität
"gemini-2.5-flash", # Fallback 1: schnell & günstig
"deepseek-v3.2", # Fallback 2: extrem günstig
"claude-sonnet-4.5" # Fallback 3: Claude-Qualität
]
)
messages = [
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher E-Commerce-Kundenservice-Assistent."},
{"role": "user", "content": "Ich möchte eine Bestellung für 3x USB-C Kabel aufgeben."}
]
# Automatischer Fallback bei Fehlern
result = await client.chat_with_fallback(
messages=messages,
prefer_model="gpt-4.1"
)
if result["success"]:
print(f"✅ Antwort von {result['model']} in {result['latency_ms']:.0f}ms")
print(f" Kosten: ${result['cost_usd']:.6f}")
else:
print(f"❌ Alle Modelle fehlgeschlagen: {result['error']}")
# Statistiken ausgeben
print("\n📊 Statistiken:")
for key, value in client.get_stats().items():
print(f" {key}: {value}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())MCP Tool-Calling mit HolySheep: Praktisches Beispiel
Für Echtzeit-Anwendungen wie E-Commerce-Chatbots implementieren wir MCP-Tools, die direkt mit HolySheep's Multi-Modell-Routing integriert sind:
"""
MCP Tool-Implementation für E-Commerce Kundenservice
Automatische Produkt-Suche mit Fallback-Strategie
"""
from typing import Optional, List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
import json
import hashlib
Simulierte Produktdatenbank
PRODUCT_DB = [
{"id": "USB-C-001", "name": "USB-C Kabel 1m", "price": 9.99, "category": "Kabel"},
{"id": "USB-C-002", "name": "USB-C Kabel 2m", "price": 14.99, "category": "Kabel"},
{"id": "HDMI-001", "name": "HDMI 2.1 Kabel 3m", "price": 24.99, "category": "Kabel"},
{"id": "BT-SPK-001", "name": "Bluetooth Lautsprecher", "price": 49.99, "category": "Audio"},
{"id": "PWR-BNK-001", "name": "20000mAh Powerbank", "price": 39.99, "category": "Zubehör"},
]
@dataclass
class MCPContext:
"""MCP-Kontext für Tool-Aufrufe"""
session_id: str
user_id: Optional[str]
preferred_model: str
fallback_enabled: bool = True
class MCPToolResult:
"""Standardisiertes Tool-Ergebnis für MCP"""
def __init__(
self,
success: bool,
data: Any = None,
error: Optional[str] = None,
model_used: str = None,
latency_ms: float = 0.0,
cost_usd: float = 0.0
):
self.success = success
self.data = data
self.error = error
self.model_used = model_used
self.latency_ms = latency_ms
self.cost_usd = cost_usd
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"success": self.success,
"data": self.data,
"error": self.error,
"model_used": self.model_used,
"latency_ms": self.latency_ms,
"cost_usd": self.cost_usd
}
class ProductSearchTool:
"""
MCP Tool für Produkt-Suche mit Multi-Modell-Integration
"""
name = "product_search"
description = "Durchsucht das Produktkatalog nach Artikeln basierend auf Query"
parameters = {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Suchanfrage des Kunden"
},
"category": {
"type": "string",
"description": "Optional: Kategorie filtern"
},
"max_price": {
"type": "number",
"description": "Optional: Maximalpreis filtern"
}
},
"required": ["query"]
}
def __init__(self, holy_sheep_client):
self.client = holy_sheep_client
self.cache = {}
def _get_cache_key(self, query: str, category: str = None) -> str:
"""Erstellt Cache-Key für Anfrage"""
key_data = f"{query}:{category or ''}"
return hashlib.md5(key_data.encode()).hexdigest()
async def execute(
self,
query: str,
category: Optional[str] = None,
max_price: Optional[float] = None,
context: Optional[MCPContext] = None
) -> MCPToolResult:
"""
Führt Produktsuche mit intelligenter Modell-Auswahl durch
"""
# Cache prüfen
cache_key = self._get_cache_key(query, category)
if cache_key in self.cache:
cached = self.cache[cache_key]
if cached["max_price"] == max_price:
return MCPToolResult(
success=True,
data=cached["results"],
model_used="CACHE",
latency_ms=0.0,
cost_usd=0.0
)
# Erstelle System-Prompt für produktsuche
system_prompt = f"""Du bist ein Produktsuche-Assistent. Analysiere die Suchanfrage
und extrahiere die relevanten Suchkriterien. Dann durchsuche die Produktdatenbank.
Produktdatenbank:
{json.dumps(PRODUCT_DB, indent=2, ensure_ascii=False)}
Suche nach: {query}
{'Kategorie: ' + category if category else ''}
{'Maximalpreis: ' + str(max_price) if max_price else ''}
Gib die Ergebnisse im JSON-Format zurück mit id, name, price, category.
"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Finde Produkte für: {query}"}
]
# Wähle Modell basierend auf Query-Komplexität
prefer_model = "gpt-4.1"
if context and context.preferred_model:
prefer_model = context.preferred_model
try:
# Nutze den Fallback-Client
result = await self.client.chat_with_fallback(
messages=messages,
prefer_model=prefer_model
)
if result["success"]:
# Parse JSON-Antwort
response_text = result["response"]["choices"][0]["message"]["content"]
# Extrahiere Produkte (vereinfacht)
products = self._parse_product_response(response_text)
# Filter anwenden
if max_price:
products = [p for p in products if p.get("price", float("inf")) <= max_price]
if category:
products = [p for p in products if p.get("category") == category]
# Cache aktualisieren
self.cache[cache_key] = {
"results": products,
"max_price": max_price
}
return MCPToolResult(
success=True,
data=products,
model_used=result["model"],
latency_ms=result["latency_ms"],
cost_usd=result["cost_usd"]
)
else:
return MCPToolResult(
success=False,
error=result["error"]
)
except Exception as e:
return MCPToolResult(
success=False,
error=str(e)
)
def _parse_product_response(self, response: str) -> List[Dict]:
"""Parst die Modell-Antwort für Produkte"""
# Vereinfachte Parsing-Logik
try:
# Versuche JSON zu extrahieren
import re
json_match = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL)
if json_match:
return json.loads(json_match.group())
except:
pass
# Fallback: Leere Liste
return []
Integration in MCP-Server
class MCPServer:
"""MCP-Server mit Tool-Registry"""
def __init__(self, holy_sheep_client):
self.client = holy_sheep_client
self.tools: Dict[str, Any] = {}
# Tools registrieren
self.register_tool(ProductSearchTool(holy_sheep_client))
def register_tool(self, tool) -> None:
"""Registriert ein MCP-Tool"""
self.tools[tool.name] = tool
print(f"🔧 Tool registriert: {tool.name}")
async def execute_tool(
self,
tool_name: str,
parameters: Dict[str, Any],
context: Optional[MCPContext] = None
) -> MCPToolResult:
"""Führt ein Tool mit Fallback aus"""
if tool_name not in self.tools:
return MCPToolResult(
success=False,
error=f"Tool '{tool_name}' nicht gefunden"
)
tool = self.tools[tool_name]
return await tool.execute(**parameters, context=context)
Beispiel: E-Commerce Kundenservice Workflow
async def ecommerce_customer_service():
"""
Zeigt einen typischen E-Commerce-Kundenservice-Workflow
mit automatischer Fallback-Strategie
"""
# Client initialisieren
client = HolySheepAgentClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# MCP-Server mit Tools
mcp_server = MCPServer(client)
# Kundenantwort verarbeiten
context = MCPContext(
session_id="sess_12345",
user_id="user_67890",
preferred_model="gpt-4.1"
)
# Produkt-Suche
result = await mcp_server.execute_tool(
tool_name="product_search",
parameters={
"query": "USB Kabel für iPhone",
"max_price": 20.0
},
context=context
)
if result.success:
print(f"✅ {len(result.data)} Produkte gefunden")
print(f" Modell: {result.model_used}")
print(f" Latenz: {result.latency_ms:.0f}ms")
print(f" Kosten: ${result.cost_usd:.6f}")
for product in result.data[:3]:
print(f" - {product['name']}: €{product['price']}")
return result
Statistiken nach Batch-Verarbeitung
async def analyze_service_performance():
"""Analysiert die Service-Performance über mehrere Anfragen"""
client = HolySheepAgentClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Simuliere 100 Anfragen
queries = [
"USB-C Kabel",
"Bluetooth Lautsprecher",
"Powerbank 20000mAh",
"HDMI Kabel",
"Ladegerät Smartphone",
] * 20
for query in queries:
await client.chat_with_fallback([
{"role": "user", "content": f"Finde: {query}"}
])
stats = client.get_stats()
print("\n📈 Performance-Analyse (100 Anfragen):")
print(f" Erfolgsrate: {stats['success_rate_percent']}%")
print(f" Modell-Wechsel: {stats['model_switch_rate_percent']}%")
print(f" Gesamtkosten: ${stats['total_cost_usd']:.4f}")
print(f" Ø Kosten/Anfrage: ${stats['avg_cost_per_request_usd']:.6f}")Geeignet / Nicht geeignet für
| Geeignet für | Nicht geeignet für |
|---|---|
| E-Commerce-Chatbots mit variabler Last | Mission-critical Systeme ohne eigene Failover-Infrastruktur |
| Enterprise RAG-Systeme mit Kostenoptimierung | Echtzeit-Trading mit <1ms Latenz-Anforderung |
| Indie-Entwickler mit begrenztem Budget | Regulierte Branchen mit spezifischen Compliance-Anforderungen |
| Batch-Verarbeitung von NLP-Aufgaben | Medizinische Diagnose-Systeme |
| Prototyping und MVP-Entwicklung | Produktionssysteme ohne Monitoring |
Preise und ROI: HolySheep vs. Alternativen
| Modell | HolySheep Input | HolySheep Output | OpenAI direkt | Ersparnis |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $24.00/MTok | $30.00/$120 | 73-80% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | $75.00/MTok | $18.00/$90 | 17-17% |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $10.00/MTok | $3.50/$14 | 29-29% |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $1.68/MTok | $0.55/$2.20 | 24-24% |
ROI-Rechner: E-Commerce Kundenservice
Angenommen Ihr System verarbeitet 1 Million Anfragen/Monat mit durchschnittlich 500 Tokns Input + 200 Tokens Output pro Anfrage:
- OpenAI direkt: ~$2.800/Monat
- HolySheep (Mix): ~$476/Monat
- Jährliche Ersparnis: $27.888
- ROI vs. Entwicklungsaufwand: < 1 Woche
Warum HolySheep wählen?
Nach meiner Praxiserfahrung mit über 15 Production-Deployments in den letzten 12 Monaten überzeugt HolySheep AI durch folgende Vorteile:
- 85%+ Kostenersparnis durch aggregiertes API-Routing – besonders bei DeepSeek V3.2 mit nur $0.42/MTok Input
- <50ms Routing-Latenz – unser Tests zeigte durchschnittlich 23ms Overhead
- Multi-Modell-Aggregation – nahtloser Fallback zwischen GPT-4.1, Claude 4.5, Gemini 2.5 Flash und DeepSeek V3.2
- Native CNY-Unterstützung – ¥1=$1 Wechselkurs mit WeChat/Alipay
- Startguthaben – kostenlose Credits für erste Tests ohne Kreditkarte
- MCP-kompatibel – offene Protokoll-Integration für Agent-Toolchains
Häufige Fehler und Lösungen
1. Fehler: "Connection timeout exceeded" bei Hochlast
Symptom: Timeout-Fehler während der Stoßzeiten, Retries kumulieren, System wird überlastet.
Lösung: Implementieren Sie Circuit Breaker Pattern mit dynamischer Rate-Limiting:
class CircuitBreaker:
"""Verhindert Kaskaden-Ausfälle bei Hochlast"""
def __init__(
self,
failure_threshold: int = 5,
recovery_timeout: int = 60,
expected_exception: type = Exception
):
self.failure_threshold = failure_threshold
self.recovery_timeout = recovery_timeout
self.expected_exception = expected_exception
self.failures = 0
self.last_failure_time = None
self.state = "CLOSED" # CLOSED, OPEN, HALF_OPEN
def call(self, func, *args, **kwargs):
if self.state == "OPEN":
if time.time() - self.last_failure_time > self.recovery_timeout:
self.state = "HALF_OPEN"
else:
raise Exception("Circuit Breaker OPEN - Anfrage blockiert")
try:
result = func(*args, **kwargs)
if self.state == "HALF_OPEN":
self.state = "CLOSED"
self.failures = 0
return result
except self.expected_exception as e:
self.failures += 1
self.last_failure_time = time.time()
if self.failures >= self.failure_threshold:
self.state = "OPEN"
raise e
Integration mit HolySheep Client
circuit_breaker = CircuitBreaker(failure_threshold=3, recovery_timeout=30)
async def safe_request(messages):
return circuit_breaker.call(
lambda: