Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
WinTicketにおける リアルタイム性と高負荷を考慮したアーキテクチャ/WinTicket...
Search
Hiroaki Egashira
October 18, 2019
Technology
4
3.1k
WinTicketにおける リアルタイム性と高負荷を考慮したアーキテクチャ/WinTicket Architecture
Hiroaki Egashira
October 18, 2019
Tweet
Share
More Decks by Hiroaki Egashira
See All by Hiroaki Egashira
レコメンドへの大規模アクセスを支えるGo製サーバーの裏側
_hiro511
7
3.5k
WinTicketにおけるライブ配信システムの実現
_hiro511
2
740
MicroServices and MonoRepo
_hiro511
2
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
日経電子版におけるリアルタイムレコメンドシステム開発の事例紹介/nikkei-realtime-recommender-system
yng87
1
510
10分でわかるfreeeのQA
freee
1
3.4k
AWS re:Inventを徹底的に楽しむためのTips / Tips for thoroughly enjoying AWS re:Invent
yuj1osm
1
570
Amazon FSx for NetApp ONTAPを利用するにあたっての要件整理と設計のポイント
non97
1
160
ネット広告に未来はあるか?「3rd Party Cookie廃止とPrivacy Sandboxの効果検証の裏側」 / third-party-cookie-privacy
cyberagentdevelopers
PRO
1
130
話題のGraphRAG、その可能性と課題を理解する
hide212131
4
1.5k
初心者に Vue.js を 教えるには
tsukuha
5
390
新卒1年目が向き合う生成AI事業の開発を加速させる技術選定 / ai-web-launcher
cyberagentdevelopers
PRO
7
1.5k
とあるユーザー企業におけるリスクベースで考えるセキュリティ業務のお話し
4su_para
3
330
プロダクトチームへのSystem Risk Records導入・運用事例の紹介/Introduction and Case Studies on Implementing and Operating System Risk Records for Product Teams
taddy_919
1
170
Oracle Cloud Infrastructureデータベース・クラウド:各バージョンのサポート期間
oracle4engineer
PRO
27
12k
Gradle: The Build System That Loves To Hate You
aurimas
2
150
Featured
See All Featured
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
788
250k
A better future with KSS
kneath
238
17k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
191
16k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
404
65k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
65
11k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
654
59k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.1k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
180
21k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
325
24k
Writing Fast Ruby
sferik
626
61k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
61
7.5k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
Transcript
WinTicketにおける リアルタイム性と⾼負荷を考慮した アーキテクチャ 株式会社サイバーエージェント 江頭 宏亮
江頭 宏亮 えがしら ひろあき • 2018年4⽉ 株式会社サイバーエージェント⼊社 CATS(CyberAgent Advanced Technology
Studio) • WinTicket - 公営競技事業 バックエンド テックリード hiro _hiro
本⽇の内容 • WinTicketとは • 全体アーキテクチャ • 情報のリアルタイム性の実現 • 投票券の購⼊‧精算時の負荷対策
WinTicketとは
WinTicket • オンライン競輪投票サービス • ウェブとiOS‧Androidアプリを提供 • いつでも投票券を購⼊可能 • 全国43会場のライブ映像を配信 •
AbemaTVの競輪チャンネルと連動
全体アーキテクチャ
技術選定
None
Kubernetes マイクロサービスアーキテクチャ • 36種類のマイクロサービスが稼働 • ゲートウェイ パターン • アンバサダー パターン
• オートスケール
• 可⽤性の向上に貢献 Outlier Detection, Circuit Breaking Load Balancing, Retry, etc
• ロギングなどを任せることで ロジックの開発に集中 Envoy サービスメッシュを構成
Cloud Spanner ⽔平スケール可能なリレーショナル データベース
• 選定理由 ⾦銭の取引があるのでトランザクション必須 購⼊できないと(ダウンタイムは)事業的損失が⼤きい レースの締切直前と結果確定直後に書き込み負荷が⼤きい • 性能(1インスタンスあたり) リード:最⼤10,000 QPS, ライト:最⼤2,000
QPS Cloud Spanner ⾼可⽤性 SLA . %
リアルタイム性
最新の情報を すぐに届ける必要がある
競輪決済システムのプロキシではない
投票システムのプロキシではない 購⼊‧払い戻しの全ての責任を負う • 競輪システムから取得できる情報は出⾛表とオッズと結果ぐらい • 取得できた情報をもとに販売可能な投票券と払い戻す投票券を判断 • 競輪システムには投票券の販売状況を定期的に報告 誤販売を防ぐために情報のリアルタイム性は重要
リアルタイム性 最新の情報をすぐにユーザーへ届ける必要がある • 変わりやすい‧すぐに届けたい情報 オッズ、出⾛表、レース結果 • 情報量が多い レース詳細情報を取得するAPIのレスポンスは約 KB
Fastly Instant Purgeが決め⼿ • ms以内にキャッシュをパージできる • レスポンスヘッダーにサロゲートキーを設定することで そのキー単位でパージできる • VarnishベースなのでVCLで設定できる
• 導⼊した結果 ⼿元の環境では 20KB超えAPIも20msほどのレイテンシに抑えられている データベースへの負荷も抑えられた
singleflight 関数の重複呼び出しを抑制するメカニズム • キャッシュミス時のオリジンアクセスの負荷を抑えられる • キーに対して同時に1つの実⾏しか⾏わない • 重複した関数呼び出しは最初の実⾏を待ち、その結果を返す • 時間的局所性がある場合に効果的
⾼負荷
負荷がかかるタイミング • レース締め切り直前 締め切りギリギリに購⼊が集中する • レースの結果確定直後 結果確定後にすぐにユーザーへ払い戻しを⾏わないといけない 最短で約20分おきにレースが発⾛する できるだけ早く払い戻し処理を完了させた⽅が良い
事業的な要件 • 購⼊リクエスト 1,000 rps を処理 • 3分以内に 30万ユーザーに払い戻し
⾼負荷 購⼊は Spannerのスケールアウトで対応 Spannerとsingleflightで問題なく捌けた
Queue-Based Load Leveling 払い戻しは キューイングしてワーカーで処理
Cloud PubSub GCPのフルマネージド メッセージング ミドルウェア • Topic/Subscription • At least
once 配信 • Ack/Nackでリデリバリー可能
Queue-Based Load Leveling メリット • ワーカーの数を調整することでDB負荷を抑えることができる • スケールアウト‧インが容易 • エラーが発⽣してもNackを返すことでリデリバリーされ⽋損しない
Queue-Based Load Leveling もしキューイングせずに処理すると… • DBなどへの負荷がスパイクして障害につがなるおそれがある • KubernetesはPodの再配置を⾃動的に⾏うので⻑時間の処理中にスケ ジューリングされると処理が中断され⽋損につながるおそれがある •
Podで処理するとそのリソースが性能限界になりスケールしにくい
Queue-Based Load Leveling 負荷試験の結果 • 1秒間に1,000ユーザー分 払い戻しできた → 3分間で18万ユーザーという結果に
Queue-Based Load Leveling 様々な処理で利⽤している • お知らせ送信(メール‧プッシュなど) • ユーザーステージの更新 • ポイント精算
など…
ありがとうございました