Μηχανισμοί Επανάληψης της Python: Δημιουργία Ανθεκτικών Συστημάτων για Παγκόσμιο Κοινό

Στα σημερινά κατανεμημένα και συχνά απρόβλεπτα υπολογιστικά περιβάλλοντα, η κατασκευή ανθεκτικών και ανεκτικών σε σφάλματα συστημάτων είναι ύψιστης σημασίας. Οι εφαρμογές, ειδικά αυτές που εξυπηρετούν ένα παγκόσμιο κοινό, πρέπει να είναι σε θέση να χειρίζονται με χάρη παροδικές αστοχίες όπως δυσλειτουργίες δικτύου, προσωρινή μη διαθεσιμότητα υπηρεσιών ή διαμάχες πόρων. Η Python, με το πλούσιο οικοσύστημά της, παρέχει διάφορα ισχυρά εργαλεία για την υλοποίηση μηχανισμών επανάληψης, επιτρέποντας στις εφαρμογές να ανακάμπτουν αυτόματα από αυτά τα παροδικά σφάλματα και να διατηρούν συνεχή λειτουργία.

Γιατί οι Μηχανισμοί Επανάληψης είναι Ζωτικής Σημασίας για τις Παγκόσμιες Εφαρμογές

Οι παγκόσμιες εφαρμογές αντιμετωπίζουν μοναδικές προκλήσεις που υπογραμμίζουν τη σημασία των μηχανισμών επανάληψης:

• Αστάθεια Δικτύου: Η συνδεσιμότητα στο διαδίκτυο ποικίλλει σημαντικά σε διαφορετικές περιοχές. Οι εφαρμογές που εξυπηρετούν χρήστες σε περιοχές με λιγότερο αξιόπιστη υποδομή είναι πιο πιθανό να αντιμετωπίσουν διακοπές δικτύου.
• Κατανεμημένες Αρχιτεκτονικές: Οι σύγχρονες εφαρμογές βασίζονται συχνά σε μικρουπηρεσίες και κατανεμημένα συστήματα, αυξάνοντας την πιθανότητα αποτυχίας επικοινωνίας μεταξύ των υπηρεσιών.
• Υπερφόρτωση Υπηρεσιών: Ξαφνικές αιχμές στην κίνηση των χρηστών, ειδικά κατά τις ώρες αιχμής σε διαφορετικές ζώνες ώρας, μπορούν να υπερφορτώσουν τις υπηρεσίες, οδηγώντας σε προσωρινή μη διαθεσιμότητα.
• Εξωτερικές Εξαρτήσεις: Οι εφαρμογές εξαρτώνται συχνά από API ή υπηρεσίες τρίτων, οι οποίες ενδέχεται να αντιμετωπίζουν περιστασιακά διακοπές λειτουργίας ή προβλήματα απόδοσης.
• Σφάλματα Σύνδεσης Βάσης Δεδομένων: Οι διαλείπουσες αποτυχίες σύνδεσης βάσης δεδομένων είναι συχνές, ειδικά υπό μεγάλο φορτίο.

Χωρίς κατάλληλους μηχανισμούς επανάληψης, αυτές οι παροδικές αστοχίες μπορούν να οδηγήσουν σε σφάλματα εφαρμογών, απώλεια δεδομένων και κακή εμπειρία χρήστη. Η υλοποίηση λογικής επανάληψης επιτρέπει στην εφαρμογή σας να προσπαθήσει αυτόματα να ανακάμψει από αυτά τα σφάλματα, βελτιώνοντας τη συνολική αξιοπιστία και διαθεσιμότητά της.

Κατανόηση των Στρατηγικών Επανάληψης

Πριν βουτήξουμε στην υλοποίηση της Python, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τις κοινές στρατηγικές επανάληψης:

• Απλή Επανάληψη: Η πιο βασική στρατηγική περιλαμβάνει την επανάληψη της λειτουργίας έναν σταθερό αριθμό φορών με σταθερή καθυστέρηση μεταξύ κάθε προσπάθειας.
• Εκθετική Αναμονή (Exponential Backoff): Αυτή η στρατηγική αυξάνει την καθυστέρηση μεταξύ των επαναλήψεων εκθετικά. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για να αποφευχθεί η υπερφόρτωση της αποτυχημένης υπηρεσίας με επαναλαμβανόμενα αιτήματα. Για παράδειγμα, η καθυστέρηση θα μπορούσε να είναι 1 δευτερόλεπτο, μετά 2 δευτερόλεπτα, μετά 4 δευτερόλεπτα, και ούτω καθεξής.
• Jitter: Η προσθήκη μιας μικρής ποσότητας τυχαίας διακύμανσης (jitter) στην καθυστέρηση βοηθά στην αποτροπή της ταυτόχρονης επανάληψης από πολλούς πελάτες και στην περαιτέρω υπερφόρτωση της υπηρεσίας.
• Διακόπτης Κυκλώματος (Circuit Breaker): Αυτό το μοτίβο αποτρέπει μια εφαρμογή από το να επιχειρεί επανειλημμένα μια λειτουργία που είναι πιθανό να αποτύχει. Μετά από έναν ορισμένο αριθμό αποτυχιών, ο διακόπτης κυκλώματος "ανοίγει", αποτρέποντας περαιτέρω προσπάθειες για καθορισμένο χρονικό διάστημα. Μετά τη λήξη του χρονικού ορίου, ο διακόπτης κυκλώματος εισέρχεται σε κατάσταση "ημι-ανοιχτού", επιτρέποντας έναν περιορισμένο αριθμό αιτημάτων να περάσουν για να ελέγξει αν η υπηρεσία έχει ανακάμψει. Εάν τα αιτήματα επιτύχουν, ο διακόπτης κυκλώματος "κλείνει", επανεκκινώντας την κανονική λειτουργία.
• Επανάληψη με Προθεσμία (Retry with Deadline): Ορίζεται ένα χρονικό όριο. Οι επαναλήψεις επιχειρούνται μέχρι να επιτευχθεί η προθεσμία, ακόμη και αν ο μέγιστος αριθμός επαναλήψεων δεν έχει εξαντληθεί.

Υλοποίηση Μηχανισμών Επανάληψης στην Python με το \`tenacity\`

Η βιβλιοθήκη \`tenacity\` είναι μια δημοφιλής και ισχυρή βιβλιοθήκη Python για την προσθήκη λογικής επανάληψης στον κώδικά σας. Παρέχει έναν ευέλικτο και παραμετροποιήσιμο τρόπο χειρισμού παροδικών σφαλμάτων.

Εγκατάσταση

Εγκαταστήστε το \`tenacity\` χρησιμοποιώντας pip:

            pip install tenacity
            

              
                Copy
              
            
          

Παράδειγμα Βασικής Επανάληψης

Ακολουθεί ένα απλό παράδειγμα χρήσης του \`tenacity\` για επανάληψη μιας συνάρτησης που ενδέχεται να αποτύχει:

            from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def unreliable_function():
 print("Attempting to connect to the database...")
 # Simulate a potential database connection error
 import random
 if random.random() < 0.5:
 raise IOError("Failed to connect to the database")
 else:
 print("Successfully connected to the database!")
 return "Database connection successful"

try:
 result = unreliable_function()
 print(result)
except IOError as e:
 print(f"Failed to connect after multiple retries: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

Σε αυτό το παράδειγμα:

• Το \`@retry(stop=stop_after_attempt(3))\` είναι ένας decorator που εφαρμόζει λογική επανάληψης στη συνάρτηση \`unreliable_function\`.
• Το \`stop_after_attempt(3)\` καθορίζει ότι η συνάρτηση πρέπει να επαναληφθεί το πολύ 3 φορές.
• Η \`unreliable_function\` προσομοιώνει μια σύνδεση βάσης δεδομένων που μπορεί να αποτύχει τυχαία.
• Το μπλοκ \`try...except\` χειρίζεται το \`IOError\` που μπορεί να προκύψει αν η συνάρτηση αποτύχει αφού εξαντληθούν όλες οι επαναλήψεις.

Χρήση Εκθετικής Αναμονής και Jitter

Για να υλοποιήσετε εκθετική αναμονή και jitter, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τις στρατηγικές \`wait\` που παρέχονται από το \`tenacity\`:

            from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, wait_random

@retry(stop=stop_after_attempt(5), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10) + wait_random(0, 1))
def unreliable_function_with_backoff():
 print("Attempting to connect to the API...")
 # Simulate a potential API error
 import random
 if random.random() < 0.7:
 raise Exception("API request failed")
 else:
 print("API request successful!")
 return "API request successful"

try:
 result = unreliable_function_with_backoff()
 print(result)
except Exception as e:
 print(f"API request failed after multiple retries: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

Σε αυτό το παράδειγμα:

• Το \`wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10)\` υλοποιεί εκθετική αναμονή. Η καθυστέρηση ξεκινά από 1 δευτερόλεπτο και αυξάνεται εκθετικά, μέχρι το μέγιστο των 10 δευτερολέπτων.
• Το \`wait_random(0, 1)\` προσθέτει ένα τυχαίο jitter μεταξύ 0 και 1 δευτερολέπτου στην καθυστέρηση.

Χειρισμός Συγκεκριμένων Εξαιρέσεων

Μπορείτε επίσης να ρυθμίσετε το \`tenacity\` ώστε να επαναλαμβάνει μόνο σε συγκεκριμένες εξαιρέσεις:

            from tenacity import retry, stop_after_attempt, retry_if_exception_type

@retry(stop=stop_after_attempt(3), retry=retry_if_exception_type(ConnectionError))
def unreliable_network_operation():
 print("Attempting network operation...")
 # Simulate a potential network connection error
 import random
 if random.random() < 0.3:
 raise ConnectionError("Network connection failed")
 else:
 print("Network operation successful!")
 return "Network operation successful"

try:
 result = unreliable_network_operation()
 print(result)
except ConnectionError as e:
 print(f"Network operation failed after multiple retries: {e}")
except Exception as e:
 print(f"An unexpected error occurred: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

Σε αυτό το παράδειγμα:

• Το \`retry_if_exception_type(ConnectionError)\` καθορίζει ότι η συνάρτηση πρέπει να επαναληφθεί μόνο αν προκύψει ένα \`ConnectionError\`. Άλλες εξαιρέσεις δεν θα επαναληφθούν.

Χρήση Διακόπτη Κυκλώματος

Ενώ το \`tenacity\` δεν παρέχει απευθείας υλοποίηση διακόπτη κυκλώματος, μπορείτε να το ενσωματώσετε με μια ξεχωριστή βιβλιοθήκη διακόπτη κυκλώματος ή να υλοποιήσετε τη δική σας προσαρμοσμένη λογική. Ακολουθεί ένα απλοποιημένο παράδειγμα του πώς θα μπορούσατε να υλοποιήσετε έναν βασικό διακόπτη κυκλώματος:

            import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, retry_if_exception_type

class CircuitBreaker:
 def __init__(self, failure_threshold, reset_timeout):
 self.failure_threshold = failure_threshold
 self.reset_timeout = reset_timeout
 self.failure_count = 0
 self.last_failure_time = None
 self.state = "CLOSED"

 def call(self, func, *args, **kwargs):
 if self.state == "OPEN":
 if time.time() - self.last_failure_time > self.reset_timeout:
 self.state = "HALF_OPEN"
 else:
 raise Exception("Circuit breaker is open")

 try:
 result = func(*args, **kwargs)
 self.reset()
 return result
 except Exception as e:
 self.record_failure()
 raise e

 def record_failure(self):
 self.failure_count += 1
 self.last_failure_time = time.time()
 if self.failure_count >= self.failure_threshold:
 self.open()

 def open(self):
 self.state = "OPEN"
 print("Circuit breaker opened")

 def reset(self):
 self.failure_count = 0
 self.state = "CLOSED"
 print("Circuit breaker closed")

def unreliable_service():
 import random
 if random.random() < 0.8:
 raise Exception("Service unavailable")
 else:
 return "Service is available"

# Example Usage
circuit_breaker = CircuitBreaker(failure_threshold=3, reset_timeout=10)

for _ in range(10):
 try:
 result = circuit_breaker.call(unreliable_service)
 print(f"Service result: {result}")
 except Exception as e:
 print(f"Error: {e}")
 time.sleep(1)

            

              
                Copy
              
            
          

Αυτό το παράδειγμα δείχνει έναν βασικό διακόπτη κυκλώματος που:

• Παρακολουθεί τον αριθμό των αποτυχιών.
• Ανοίγει τον διακόπτη κυκλώματος μετά από έναν ορισμένο αριθμό αποτυχιών.
• Επιτρέπει έναν περιορισμένο αριθμό αιτημάτων να περάσουν σε κατάσταση "ημι-ανοιχτού" μετά από ένα χρονικό όριο.
• Κλείνει τον διακόπτη κυκλώματος αν τα αιτήματα στην κατάσταση "ημι-ανοιχτού" είναι επιτυχή.

Σημαντική Σημείωση: Αυτό είναι ένα απλοποιημένο παράδειγμα. Οι υλοποιήσεις διακόπτη κυκλώματος έτοιμες για παραγωγή είναι πιο σύνθετες και μπορεί να περιλαμβάνουν λειτουργίες όπως ρυθμιζόμενα χρονικά όρια, παρακολούθηση μετρήσεων και ενσωμάτωση με συστήματα παρακολούθησης.

Παγκόσμιες Εκτιμήσεις για τους Μηχανισμούς Επανάληψης

Κατά την υλοποίηση μηχανισμών επανάληψης για παγκόσμιες εφαρμογές, λάβετε υπόψη τα ακόλουθα:

• Χρονικά Όρια (Timeouts): Διαμορφώστε τα κατάλληλα χρονικά όρια για επαναλήψεις και διακόπτες κυκλώματος, λαμβάνοντας υπόψη την καθυστέρηση δικτύου σε διαφορετικές περιοχές. Ένα χρονικό όριο που είναι επαρκές στη Βόρεια Αμερική μπορεί να είναι ανεπαρκές για συνδέσεις με τη Νοτιοανατολική Ασία.
• Ισοδυναμία (Idempotency): Βεβαιωθείτε ότι οι λειτουργίες που επαναλαμβάνονται είναι ισοδύναμες, πράγμα που σημαίνει ότι μπορούν να εκτελεστούν πολλές φορές χωρίς να προκαλέσουν ακούσιες παρενέργειες. Για παράδειγμα, η αύξηση ενός μετρητή πρέπει να αποφεύγεται σε ισοδύναμες λειτουργίες. Εάν μια λειτουργία *δεν* είναι ισοδύναμη, πρέπει να διασφαλίσετε ότι ο μηχανισμός επανάληψης εκτελεί τη λειτουργία *ακριβώς* μία φορά, ή υλοποιεί αντισταθμιστικές συναλλαγές για να διορθώσει πολλαπλές εκτελέσεις.
• Καταγραφή και Παρακολούθηση (Logging and Monitoring): Υλοποιήστε ολοκληρωμένη καταγραφή και παρακολούθηση για να παρακολουθείτε τις προσπάθειες επανάληψης, τις αποτυχίες και την κατάσταση του διακόπτη κυκλώματος. Αυτό θα σας βοηθήσει να εντοπίσετε και να διαγνώσετε προβλήματα.
• Εμπειρία Χρήστη (User Experience): Αποφύγετε την επανάληψη λειτουργιών επ' αόριστον, καθώς αυτό μπορεί να οδηγήσει σε κακή εμπειρία χρήστη. Παρέχετε ενημερωτικά μηνύματα σφάλματος στον χρήστη και επιτρέψτε του να επαναλάβει χειροκίνητα αν είναι απαραίτητο.
• Ζώνες Περιφερειακής Διαθεσιμότητας (Regional Availability Zones): Εάν χρησιμοποιείτε υπηρεσίες cloud, αναπτύξτε την εφαρμογή σας σε πολλές ζώνες διαθεσιμότητας για να βελτιώσετε την ανθεκτικότητα. Η λογική επανάληψης μπορεί να ρυθμιστεί ώστε να μεταπίπτει σε διαφορετική ζώνη διαθεσιμότητας αν μία καταστεί μη διαθέσιμη.
• Πολιτισμική Ευαισθησία (Cultural Sensitivity): Κατά την εμφάνιση μηνυμάτων σφάλματος στους χρήστες, να είστε ενήμεροι για τις πολιτισμικές διαφορές και να αποφεύγετε τη χρήση γλώσσας που μπορεί να είναι προσβλητική ή αναίσθητη.
• Περιορισμός Ρυθμού (Rate Limiting): Υλοποιήστε περιορισμό ρυθμού για να αποτρέψετε την υπερφόρτωση των εξαρτώμενων υπηρεσιών από την εφαρμογή σας με αιτήματα επανάληψης. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό όταν αλληλεπιδράτε με API τρίτων. Εξετάστε τη χρήση στρατηγικών προσαρμοστικού περιορισμού ρυθμού που προσαρμόζουν τον ρυθμό με βάση το τρέχον φορτίο της υπηρεσίας.
• Συνέπεια Δεδομένων (Data Consistency): Κατά την επανάληψη λειτουργιών βάσης δεδομένων, διασφαλίστε ότι διατηρείται η συνέπεια των δεδομένων. Χρησιμοποιήστε συναλλαγές και άλλους μηχανισμούς για την αποτροπή καταστροφής δεδομένων.

Παράδειγμα: Επανάληψη κλήσεων API σε μια παγκόσμια πύλη πληρωμών

Ας υποθέσουμε ότι δημιουργείτε μια πλατφόρμα ηλεκτρονικού εμπορίου που δέχεται πληρωμές από πελάτες σε όλο τον κόσμο. Βασίζεστε σε ένα API πύλης πληρωμών τρίτου μέρους για την επεξεργασία των συναλλαγών. Αυτό το API ενδέχεται να αντιμετωπίζει περιστασιακές διακοπές λειτουργίας ή προβλήματα απόδοσης.

Ακολουθεί ο τρόπος με τον οποίο θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε το \`tenacity\` για να επαναλάβετε κλήσεις API στην πύλη πληρωμών:

            import requests
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type

class PaymentGatewayError(Exception):
 pass

@retry(stop=stop_after_attempt(5),
 wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=30),
 retry=retry_if_exception_type((requests.exceptions.RequestException, PaymentGatewayError)))
def process_payment(payment_data):
 try:
 # Replace with your actual payment gateway API endpoint
 api_endpoint = "https://api.example-payment-gateway.com/process_payment"

 # Make the API request
 response = requests.post(api_endpoint, json=payment_data, timeout=10)
 response.raise_for_status() # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)

 # Parse the response
 data = response.json()

 # Check for errors in the response
 if data.get("status") != "success":
 raise PaymentGatewayError(data.get("message", "Payment processing failed"))

 return data

 except requests.exceptions.RequestException as e:
 print(f"Request Exception: {e}")
 raise # Re-raise the exception to trigger retry
 except PaymentGatewayError as e:
 print(f"Payment Gateway Error: {e}")
 raise # Re-raise the exception to trigger retry

# Example usage
payment_data = {
 "amount": 100.00,
 "currency": "USD",
 "card_number": "...",
 "expiry_date": "...",
 "cvv": "..."
}

try:
 result = process_payment(payment_data)
 print(f"Payment processed successfully: {result}")
except Exception as e:
 print(f"Payment processing failed after multiple retries: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

Σε αυτό το παράδειγμα:

• Ορίζουμε μια προσαρμοσμένη εξαίρεση \`PaymentGatewayError\` για να χειριστούμε σφάλματα ειδικά για το API της πύλης πληρωμών.
• Χρησιμοποιούμε το \`retry_if_exception_type\` για να επαναλάβουμε μόνο σε περιπτώσεις \`requests.exceptions.RequestException\` (για σφάλματα δικτύου) και \`PaymentGatewayError\`.
• Ορίζουμε ένα χρονικό όριο 10 δευτερολέπτων για το αίτημα API για να αποτρέψουμε την επ' αόριστον αναμονή.
• Χρησιμοποιούμε το \`response.raise_for_status()\` για να εκτελέσουμε ένα HTTPError για κακές απαντήσεις (4xx ή 5xx).
• Ελέγχουμε την κατάσταση της απάντησης και εκτελούμε ένα \`PaymentGatewayError\` εάν η επεξεργασία πληρωμής απέτυχε.
• Χρησιμοποιούμε εκθετική αναμονή με ελάχιστη καθυστέρηση 1 δευτερόλεπτο και μέγιστη καθυστέρηση 30 δευτερόλεπτα.

Αυτό το παράδειγμα δείχνει πώς να χρησιμοποιήσετε το \`tenacity\` για να δημιουργήσετε ένα στιβαρό και ανεκτικό σε σφάλματα σύστημα επεξεργασίας πληρωμών που μπορεί να χειρίζεται παροδικά σφάλματα API και να διασφαλίζει ότι οι πληρωμές επεξεργάζονται αξιόπιστα.

Εναλλακτικές λύσεις έναντι του \`tenacity\`

Ενώ το \`tenacity\` είναι μια δημοφιλής επιλογή, άλλες βιβλιοθήκες και προσεγγίσεις μπορούν να επιτύχουν παρόμοια αποτελέσματα:

• Βιβλιοθήκη \`retrying\`: Μια άλλη καλά καθιερωμένη βιβλιοθήκη Python για επαναλήψεις, προσφέροντας συγκρίσιμη λειτουργικότητα με το \`tenacity\`.
• \`aiohttp-retry\` (για ασύγχρονο κώδικα): Εάν εργάζεστε με ασύγχρονο κώδικα (\`asyncio\`), το \`aiohttp-retry\` παρέχει δυνατότητες επανάληψης ειδικά για τους πελάτες \`aiohttp\`.
• Προσαρμοσμένη Λογική Επανάληψης: Για απλούστερα σενάρια, μπορείτε να υλοποιήσετε τη δική σας λογική επανάληψης χρησιμοποιώντας μπλοκ \`try...except\` και \`time.sleep()\`. Ωστόσο, η χρήση μιας εξειδικευμένης βιβλιοθήκης όπως το \`tenacity\` συνιστάται γενικά για πιο σύνθετα σενάρια, καθώς παρέχει μεγαλύτερη ευελιξία και διαμορφωσιμότητα.
• Service Meshes (π.χ. Istio, Linkerd): Τα service meshes παρέχουν συχνά ενσωματωμένες δυνατότητες επανάληψης και διακόπτη κυκλώματος, οι οποίες μπορούν να διαμορφωθούν σε επίπεδο υποδομής χωρίς να τροποποιήσετε τον κώδικα της εφαρμογής σας.

Συμπέρασμα

Η υλοποίηση μηχανισμών επανάληψης είναι απαραίτητη για την κατασκευή ανθεκτικών και ανεκτικών σε σφάλματα συστημάτων, ειδικά για παγκόσμιες εφαρμογές που πρέπει να χειριστούν την πολυπλοκότητα των κατανεμημένων περιβαλλόντων. Η Python, με βιβλιοθήκες όπως το \`tenacity\`, παρέχει τα εργαλεία για εύκολη προσθήκη λογικής επανάληψης στον κώδικά σας, βελτιώνοντας την αξιοπιστία και τη διαθεσιμότητα των εφαρμογών σας. Κατανοώντας τις διάφορες στρατηγικές επανάληψης και λαμβάνοντας υπόψη παγκόσμιους παράγοντες όπως η καθυστέρηση δικτύου και η πολιτισμική ευαισθησία, μπορείτε να δημιουργήσετε εφαρμογές που παρέχουν μια απρόσκοπτη και αξιόπιστη εμπειρία χρήστη για πελάτες σε όλο τον κόσμο.

Να θυμάστε να εξετάζετε προσεκτικά τις συγκεκριμένες απαιτήσεις της εφαρμογής σας και να επιλέγετε τη στρατηγική επανάληψης και τη διαμόρφωση που ταιριάζει καλύτερα στις ανάγκες σας. Η σωστή καταγραφή, παρακολούθηση και δοκιμή είναι επίσης ζωτικής σημασίας για να διασφαλίσετε ότι οι μηχανισμοί επανάληψης λειτουργούν αποτελεσματικά και ότι η εφαρμογή σας συμπεριφέρεται όπως αναμένεται υπό διάφορες συνθήκες αστοχίας.