外部リンクチェックを改善

.github/workflows/outer_link_check.yml

@@ -26,6 +26,17 @@ jobs:
     - name: check
       run: |
         { python3 .github/workflows/script/link_check.py --check-outer-link  3>&2 2>&1 1>&3 | tee check_result.txt; } 3>&2 2>&1 1>&3
+    - name: recheck if the first check reported failures
+      # 1回目が失敗を報告した場合のみ、時間をあけてもう一度チェックし直す。
+      # ランナー側のネットワーク不調など、1回の実行がまるごと一時障害に当たった
+      # ケースを誤検出しないためのワークフローレベルの再チェック。
+      # 2回目の結果でcheck_result.txtを上書きし、両方で失敗したものだけを通知する。
+      run: |
+        if [ -s check_result.txt ]; then
+          echo "First check reported failures. Waiting 5 minutes and rechecking to rule out transient/runner-side issues."
+          sleep 300
+          { python3 .github/workflows/script/link_check.py --check-outer-link  3>&2 2>&1 1>&3 | tee check_result.txt; } 3>&2 2>&1 1>&3
+        fi
     - name: create github issue when needed
       run: python3 .github/workflows/script/create_github_issue_when_not_empty.py check_result.txt ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} ${{ github.repository }} ${{ github.sha }}
     - name: detect link check check_result

.github/workflows/script/link_check.py

@@ -8,32 +8,49 @@
 import sys
 import time
 import random
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
 urllib3.disable_warnings()
 
-def retry_sleep():
-    sec = random.uniform(20, 30)
-    time.sleep(sec)
+# 外部リンクチェックの並列数。ネットワークI/OバウンドなのでスレッドでOK。
+# open-std.org (全URLの過半) が同時16接続を問題なく捌けることを実測して決定。
+OUTER_LINK_WORKERS = 16
 
-def check_url(url: str, retry: int = 5) -> tuple[bool, str]:
+MAX_OUTER_LINK_RETRY = 3
+
+def retry_sleep(retry: int) -> None:
+    # 指数バックオフ + ジッタ。残りretry回数から試行回数を求めて待機時間を増やし、
+    # ジッタで再試行タイミングを分散させる (レート制限中のサーバへの集中を避ける)。
+    attempt = MAX_OUTER_LINK_RETRY - retry + 1  # 1, 2, 3, ...
+    backoff = min(15 * (2 ** (attempt - 1)), 60)  # 15, 30, 60 秒 (上限60秒)
+    time.sleep(backoff + random.uniform(0, 15))   # 0〜15秒のジッタ
+
+def check_url(url: str, retry: int = MAX_OUTER_LINK_RETRY) -> tuple[bool, str]:
     try:
         headers = {'User-agent': 'Mozilla/5.0'}
-        res = requests.head(url, headers=headers, verify=False, timeout=60.0)
-        if res.url:
-            if res.url == url:
-                return res.status_code != 404, "404"
-            return check_url(res.url)
-        else:
-            return res.status_code != 404, "404"
+        # パフォーマンスのため本文は取得せずHEADで確認する。
+        # ただしallow_redirects=Trueでリダイレクトはrequestsに追わせ、最終的な
+        # ステータスで判定する (手動でres.urlを辿る再帰をやめ、リトライ回数が
+        # 途中でリセットされる問題を避ける)。
+        res = requests.head(url, headers=headers, verify=False, timeout=60.0,
+                            allow_redirects=True)
+        return res.status_code != 404, str(res.status_code)
+    except requests.exceptions.TooManyRedirects:
+        # リダイレクトループ (http↔httpsを行き来する等)。ブラウザではHSTS等で
+        # 到達できることが多く、リトライしても解消しないため、存在するものとして
+        # 扱う (ループ誤検出とムダな再試行を避ける)。
+        # ※ TooManyRedirectsはRequestExceptionのサブクラスなので、下の汎用ハンドラ
+        #    より前で捕捉する必要がある。
+        return True, "redirect loop"
     except requests.exceptions.ConnectionError as e:
         if retry <= 0:
             return False, "requests.exceptions.ConnectionError : {} ".format(e)
-        retry_sleep()
+        retry_sleep(retry)
         return check_url(url, retry - 1)
     except requests.exceptions.RequestException as e:
         if retry <= 0:
             return False, "requests.exceptions.RequestException : {}".format(e)
-        retry_sleep()
+        retry_sleep(retry)
         return check_url(url, retry - 1)
     except Exception as e:
         return False, "unknown exception : {}".format(e)
@@ -169,11 +186,28 @@ def check(check_inner_link: bool, check_outer_link: bool, url: str) -> bool:
         if len(url) > 0:
             outer_link_dict[url] = ""
 
-        for link, from_list in outer_link_dict.items():
+        def check_one(item):
+            link, from_list = item
             exists, reason = check_url(link)
-            if not exists:
-                print("URL {} not found. {} from:{}".format(link, reason, from_list), file=sys.stderr)
-                found_error = True
+            return link, from_list, exists, reason
+
+        # 1パス目: 失敗したURLだけ集める (ネットワークI/Oバウンドなのでスレッドで並列化)
+        failed = []
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=OUTER_LINK_WORKERS) as executor:
+            for link, from_list, exists, reason in executor.map(check_one, outer_link_dict.items()):
+                if not exists:
+                    failed.append((link, from_list))
+
+        # 2パス目: 一時的な障害 (ランナーのネットワーク輻輳やサイトの瞬断) を
+        # 誤検出しないよう、間をあけて失敗したURLのみ再チェックし、
+        # 両方のパスで失敗したものだけを報告する
+        if failed:
+            time.sleep(120)
+            with ThreadPoolExecutor(max_workers=OUTER_LINK_WORKERS) as executor:
+                for link, from_list, exists, reason in executor.map(check_one, failed):
+                    if not exists:
+                        print("URL {} not found. {} from:{}".format(link, reason, from_list), file=sys.stderr)
+                        found_error = True
 
     return not found_error
 

lang/cpp17/extending_static_assert.md

@@ -52,7 +52,7 @@ example_static_assert.cpp:5:3: error: static_assert failed
 ## この機能が必要になった背景・経緯
 `assert` は条件式のみを引数に取るのに対し、`static_assert` には診断メッセージを提供しなければならなかった。
 
-[Boost.StaticAssert](http://www.boost.org/doc/libs/release/doc/html/boost_staticassert.html) は以下のような `BOOST_STATIC_ASSERT` マクロを提供しており、
+[Boost.StaticAssert](https://www.boost.org/doc/libs/latest/libs/config/doc/html/index.html) は以下のような `BOOST_STATIC_ASSERT` マクロを提供しており、
 `static_assert` の診断メッセージを省略できた:
 ```cpp
 #define BOOST_STATIC_ASSERT(B) static_assert(B, #B)

reference/random/bernoulli_distribution.md

@@ -118,4 +118,4 @@ int main()
 
 ## 参照
 - [ベルヌーイ分布 - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/ベルヌーイ分布)
-- [ベルヌーイ分布(Bernoulli distribution) - NtRand](http://www.ntrand.com/jp/bernoulli-distribution/)
+- [ベルヌーイ分布(Bernoulli distribution) - NtRand](https://www.ntrand.com/ja/docs/gallery-of-distributions/bernoulli-distribution)

reference/random/cauchy_distribution.md

@@ -125,4 +125,4 @@ int main()
 
 ### 参考
 - [コーシー分布 - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%BC%E5%88%86%E5%B8%83)
-- [コーシー分布 - NtRand](http://www.ntrand.com/jp/cauchy-distribution/)
+- [コーシー分布 - NtRand](https://www.ntrand.com/ja/docs/gallery-of-distributions/cauchy-distribution)

reference/random/exponential_distribution.md

@@ -188,6 +188,6 @@ Phone call after 2.60918 minute wait
 
 ### 参考
 - [指数分布 - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/指数分布)
-- [指数分布 - NtRand](http://www.ntrand.com/jp/exponential-distribution/)
+- [指数分布 - NtRand](https://www.ntrand.com/ja/docs/gallery-of-distributions/exponential-distribution)
 - [指数分布 - 統計学自習ノート](https://web.archive.org/web/20241204102039/http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Bunpu/exponential.html)
 - [指数分布とポアソン分布のいけない関係](http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-11296227)

reference/random/extreme_value_distribution.md

@@ -128,4 +128,3 @@ int main()
 ### 参考
 - [極値分布](https://ja.wikipedia.org/wiki/極値分布)
 - [一般化極値分布 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本](https://jp.mathworks.com/help/stats/generalized-extreme-value-distribution.html)
-- [極値分布とその応用に関する研究](http://www.seto.nanzan-u.ac.jp/msie/gr-thesis/ms/2005/osaki/02mm042.pdf)

reference/random/lognormal_distribution.md

@@ -125,5 +125,5 @@ int main()
 
 ### 参考
 - [対数正規分布 - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AF%BE%E6%95%B0%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83)
-- [対数正規分布 - NtRand](http://www.ntrand.com/jp/log-normal-distribution/)
+- [対数正規分布 - NtRand](https://www.ntrand.com/ja/docs/gallery-of-distributions/log-normal-distribution)
 - [対数正規分布の仕組み - 小人さんの妄想](http://d.hatena.ne.jp/rikunora/20100418/p1)

reference/random/poisson_distribution.md

@@ -167,7 +167,7 @@ Month 12: 1 earthquake(s)
 ### 参考
 - [ポワソン分布 - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/ポアソン分布)
 - [ポアソン分布 - 統計・データ解析](https://okumuralab.org/~okumura/stat/poisson.html)
-- [ポアソン分布 - NtRand](http://www.ntrand.com/jp/poisson-distribution/)
+- [ポアソン分布 - NtRand](https://www.ntrand.com/ja/docs/gallery-of-distributions/poisson-distribution)
 - [［データ分析］ポアソン分布 ～ 100年に1人の天才は何人現れる？：やさしい確率分布 - ＠IT](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2407/11/news002.html)
 
 

reference/random/weibull_distribution.md

@@ -129,5 +129,5 @@ int main()
 
 ### 参考
 - [ワイブル分布 - Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/ワイブル分布)
-- [ワイブル分布 = NtRand](http://www.ntrand.com/jp/weibull-distribution/)
+- [ワイブル分布 = NtRand](https://www.ntrand.com/ja/docs/gallery-of-distributions/weibull-distribution)
 - [疲労や破壊現象とワイブル分布](http://web.archive.org/web/20220706102605/http://www.mogami.com/notes/weibull.html)