Метод trigger_cascading_failure()

Dynamic Config Microservice: Координатор каскадного сбоя и рекурсивной runtime-мутации параметров

1. Функциональное назначение

Метод trigger_cascading_failure является главным управляющим интерфейсом диспетчера мутаций в рантайме (Фаза 1). Он перехватывает управление от макро-оркестратора в тот самый момент, когда стохастический процессор фиксирует критическую деструктивную аномалию ERR-NEGATIVE-ANOMALY [3.2, 3.3]. Метод выполняет роль координатора каскадного сбоя: он последовательно запускает внутренние алгоритмы эскалации стресса и деградации приверженности, а затем атомарно перезаписывает измененное состояние в оперативной памяти [3.2, 3.3].

2. Логика замыкания рекурсивной петли (Feedback Loop)

Главное отличие этого метода от классических логгеров инцидентов — замыкание обратной связи на саму систему [3.2, 3.3]. Сигнал о сбое не уходит наружу пассивно, а рекурсивно перестраивает когнитивную структуру агента на следующий такт:

[ \[\begin{cases} \text{escalate\_stress\_factors}(\Delta h) \\ \text{execute\_affinity\_degradation}(\mathbf{D}_{\text{matrix}}) \end{cases}\]

]

Метод собирает результаты работы обоих расчетных контуров в единый пакет mutated_fields и принудительно пушит его в метод update_twin_runtime_state RAM-реестра [3.2, 3.3]. На тактах t+1, t+2 это каскадно меняет всю плотность распределения вероятностей, порождая нелинейное, хаотичное поведение робота-пользователя (панику и фрод) [3.2, 3.3].

3. Спецификация метода (ИТ-контракт)

Тип вызова: Синхронный, реактивный, внутренний (вызывается оркестратором при фиксации инцидента) [3.2].
Исполнитель: Dynamic Config Microservice.

3.1. Входные параметры (Аргументы вызова)

Параметр	Тип данных	Обязательный	Описание
`user_id`	UUIDv4	Да	Сквозной идентификатор пользователя, чей вектор состояния подвергся каскадной деструкции.

3.2. Выходные данные (Возвращаемое значение)

void — метод модифицирует и фиксирует состояние ресурсов непосредственно в RAM-реестре сессии.

4. Схема каскадной диспетчеризации (Mermaid)

sequenceDiagram
    autonumber
    participant Core as 🧠 Core Orchestrator
    participant Config as 🎛️ Dynamic Config (RAM)
    participant Registry as 👥 Twin Registry (RAM)
    
    Core->>Config: trigger_cascading_failure(user_id)
    activate Config
    
    Config->>Config: escalate_stress_factors(user_id) -> Расчет h_anxiety и p_impulse
    Config->>Config: execute_affinity_degradation(user_id) -> Мутация матрицы A_matrix
    
    Note over Config: Сборка пакета измененных полей (mutated_fields)
    Config->>Registry: update_twin_runtime_state(user_id, mutated_fields)
    Registry-->>Config: Изменения зафиксированы в RAM на такт t + 1
    
    Config-->>Core: Контур рекурсии успешно замкнут
    deactivate Config

5. Программная реализация метода на Python

from uuid import UUID

class CascadingFailureTrigger:
    def __init__(self, registry_service, stress_escalator, degradation_executor):
        # Внедряем зависимости через паттерн Dependency Injection
        self.registry = registry_service
        self.escalate_stress = stress_escalator
        self.execute_degradation = degradation_executor

    def trigger_cascading_failure(self, user_id: UUID) -> None:
        """
        Перехватывает управление при фиксации аномалии. 
        Запускает каскадный пересчет параметров и обновляет RAM-реестр.
        """
        # 1. Извлекаем текущий вектор когнитивного состояния из оперативной памяти
        twin_metrics = self.registry.fetch_twin_metrics(user_id)
        
        # 2. Контур 1: Расчет эскалации стресс-факторов и компульсивности
        updated_stress = self.escalate_stress(twin_metrics)
        
        # 3. Контур 2: Расчет деградации матрицы приверженности к SKU
        updated_affinity = self.execute_degradation(twin_metrics)
        
        # 4. Агрегируем измененные рантайм-коэффициенты в единый словарь мутаций
        mutated_fields = {
            "h_anxiety": updated_stress["h_anxiety"],
            "p_impulse": updated_stress["p_impulse"],
            "a_matrix": updated_affinity
        }
        
        # 5. Атомарно пушим изменения в RAM-реестр для следующего такта
        self.registry.update_twin_runtime_state(user_id, mutated_fields)
        print(f"[Feedback Loop] Робот user_id={user_id} успешно мутировал. Петля замкнута.")