アクターモデルによる効率的な分散システム設計

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1. アクターモデルによる 効率的な分散システム設計
2. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 2 レバテック開発部 山川 太一 TAICHI YAMAKAWA 2024年1月にレバレジーズに入社し、現在はレバテックプラットフォームの開発を担当している。Scala と Akka を 使った分散システムの開発やコンサルティングの経験がある。関数型プログラミングやアーキテクチャ設計に強い関心 がある。
3. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 3 お話しすること 1. 分散システムとアクターモデル 2. イベントソーシング 3. CQRS: Command Query Responsibility Segregation 4. クラスタシャーディング 5. アーキテクチャパターンの紹介
4. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 4 Gemini に聞いてみると... 分散システムとは
5. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 5 • 分散システムを使用している ◦ AWS, GCP, Azure, TiDB, etc... • 分散システムを開発している ◦ 複数のコンピュートリソース ◦ リレーショナルデータベース ◦ インメモリデータベース ◦ メッセージキュー ◦ etc... なぜ分散システムが重要なのか Fargate, RDS, ElastiCache などを使う分散システム TiDB のアーキテクチャ https://docs.pingcap.com/tidb/stable/tidb-architecture より引用
6. Actor Model Messages Drive the Future of Distributed Computing
7. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 7 並行処理や分散システムを効率的に構築する概念モデルの1つ 以下が有名である: • Erlang/OTP: プログラミング言語とライブラリ • Akka: Java や Scala のライブラリ アクターモデル The actor model adopts the philosophy that everything is an actor. This is similar to the everything is an object philosophy used by some object-oriented programming languages. Actor model - Wikipedia より引用
8. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 8 メッセージを受信して、そのメッセージを処理する。 アクター
9. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 9 アクター同士のメッセージ交換によりシステムを実現する。 アクターモデルによる分散システム
10. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 10 アクターモデルの特徴 エラーハンドリングが容易である スケーラビリティが高い 並行処理が容易である
11. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 11 • Actor 同士がお互いの情報を直接操作しない • Mutex や Semaphore を使用しなくてよい • 基本的にデッドロックは発生しない 並行処理が容易である Actor Model の特徴
12. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 12 • 位置透過性がある ◦ アクターの物理的な場所を意識することなく、 同じ方法で他のアクターと通信できる • 同じ記述方法で 簡単にスケールアウトすることができる スケーラビリティが高い Actor Model の特徴
13. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 13 • アクターは階層構造で管理する • Supervision ◦ Child Actors の監視が可能である ◦ 発生したエラーに応じて Child Actors に次の指示ができる ▪ 停止 ▪ 再起動 ▪ 再開 エラーハンドリングが容易である Actor Model の特徴
14. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 14 Akka によるアクターの実装例
15. Event Sourcing Record the Event, Restore the State
16. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 16 • 操作による出来事を記録する • 活用例 ◦ 状態の再構築 ◦ 監査 ◦ デバッグ ◦ ビューへの投影 イベントソーシング
17. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 17 • Akka Persistence により実現する • アクターは状態を保持している • イベントを通じて自身の状態を更新する アクターによるイベントソーシング Akka Persistence
18. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 18 • アクターは状態を保持している • READ 処理ではイベントストアにアクセスしない • 通信やデータI/Oをしないため処理が高速である READ は高速に処理できる Akka Persistence
19. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 19 • イベント履歴から現在の状態を復元する • 通常起動もクラッシュによる再起動も同様のプロセスを行う イベントリプレイ Akka Persistence
20. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 20 • 基本的にイベントは追加されるのみ ◦ 次第に大量のイベント履歴を扱うことに... • イベントリプレイにかかる時間増加が問題となりうる イベント履歴の肥大化 Akka Persistence
21. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 21 • 特定時点の状態をスナップショットして保存する • スナップショットから状態を復元する • イベントリプレイを減らして高速化できる スナップショットによるリカバリの高速化 Akka Persistence リカバリ スナップショット 取得
22. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 22 Akka Persistence による実装例
23. CQRS: Command Query Responsibility Segregation Two Responsibilities, One Powerful Approach
24. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 24 • コマンドとクエリを分離することで効率的なシステムを構築する • より複雑なクエリは別データストアやシステムで扱える Command Query Responsibility Segregation
25. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 25 • Akka Projection により実現する • イベント履歴をビューとして非同期的に投影する Read Data Store の構築 Akka Projection
26. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 26 Akka Projection による実装例
27. Cluster Sharding Efficiently Distribute, Scale, and Failover
28. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 28 アクターをクラスタ内に分散配置する。 同じ ID を持つアクターが、クラスタに1つだけ存在する。 リバランスやフェイルオーバーの機能を持つ。 Akka Cluster Sharding
29. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 29 ノードの増減に応じて、自動的にアクターを別ノードに移動させる。 リバランス Akka Cluster Sharding
30. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 30 ノードがクラッシュしたら、自動的にアクターを別ノードに移動させる。 フェイルオーバー Akka Cluster Sharding
31. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 31 Akka Cluster Sharding による実装例
32. Architecture Patterns Building Resilient, Scalable Systems for the Future
33. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 33 一般的なアーキテクチャパターンを活用する機会も多い。 これらを組み合わせることで、より良い分散システムが設計できる。 アーキテクチャパターンの紹介 • リトライと冪等性 • 補償トランザクション • サーキットブレーカー • バルクヘッド • スロットリング • Saga • etc... おすすめのウェブサイト • Cloud design patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn • Cloud design patterns, architectures, and implementations - AWS Prescriptive Guidance • A pattern language for microservices
34. |　© 2024 Levtech Co., Ltd. 34 まとめ 1. 分散システムとアクターモデル 2. イベントソーシング 3. CQRS: Command Query Responsibility Segregation 4. クラスタシャーディング 5. アーキテクチャパターンの紹介
35. Thank you :-)