今日は、分散トランザクション管理の世界に飛び込み、2PCの古い道を離れます。準備はいいですか？これから、分散システムをスムーズに動かすための高度な技術を探求します。

なぜ2フェーズコミットをやめるのか？

代替案に入る前に、2PCが最良の選択肢ではない理由を簡単に振り返りましょう：

  • 同期ブロッキングによるパフォーマンスの低下
  • コーディネーターの単一障害点
  • ネットワーク分断に対する脆弱性
  • システムの成長に伴うスケーラビリティの問題

2PCを実装したことがあるなら、それがどれほど面倒か知っているでしょう。では、あなたの精神（とシステムのパフォーマンス）を救うかもしれない代替案を探ってみましょう。

1. サガパターン：分解してみる

2PCの代替案の最初はサガパターンです。これは、マイクロサービスの長時間実行トランザクションへの答えと考えてください。

仕組み

大きな原子的トランザクションの代わりに、一連のローカルトランザクションに分解し、それぞれに補償アクションを持たせます。どのステップが失敗しても、これらの補償アクションを使って前のステップをロールバックします。


def book_trip():
    try:
        book_flight()
        book_hotel()
        book_car()
        confirm_booking()
    except Exception:
        compensate()

def compensate():
    cancel_car()
    cancel_hotel()
    cancel_flight()

利点と欠点

利点:

  • システムの可用性向上
  • パフォーマンス向上（ブロッキングなし）
  • スケールしやすい

欠点:

  • 実装と理解が複雑
  • 最終的な一貫性（即時ではない）
  • 補償アクションの慎重な設計が必要
"大きな力には大きな責任が伴う" - アンクル・ベン（そしてサガを実装するすべての開発者）

2. イベントソーシング：データのタイムトラベル

次に、イベントソーシングです。これはデータのタイムマシンのようなもので、任意の時点でシステムの状態を再構築できます。

基本的な考え方

現在の状態を保存する代わりに、その状態に至るまでのイベントのシーケンスを保存します。アカウントの残高を知りたいですか？そのアカウントに関連するすべてのイベントを再生するだけです。


class Account {
  constructor(id) {
    this.id = id;
    this.balance = 0;
    this.events = [];
  }

  applyEvent(event) {
    switch(event.type) {
      case 'DEPOSIT':
        this.balance += event.amount;
        break;
      case 'WITHDRAW':
        this.balance -= event.amount;
        break;
    }
    this.events.push(event);
  }

  getBalance() {
    return this.balance;
  }
}

const account = new Account(1);
account.applyEvent({ type: 'DEPOSIT', amount: 100 });
account.applyEvent({ type: 'WITHDRAW', amount: 50 });
console.log(account.getBalance()); // 50

なぜクールなのか

  • 完全な監査証跡を提供
  • デバッグとシステム再構築が容易
  • 同じイベントストリームから異なる読み取りモデルを構築可能

しかし、注意してください。大きな力には多くのイベントを保存し処理する必要があります。ストレージがそれに耐えられるか確認しましょう！

3. CQRS：良い意味での分割

CQRS、またはコマンドクエリ責任分離は、アーキテクチャパターンのモレットのようなものです。ビジネスは前面に、パーティーは背面に。アプリケーションの読み取りモデルと書き込みモデルを分離します。

要点

2つのモデルがあります：

  • コマンドモデル：書き込み操作を処理
  • クエリモデル：読み取り操作に最適化

この分離により、各モデルを独立して最適化できます。書き込みモデルは一貫性を確保し、読み取りモデルは高速なクエリのために非正規化できます。


public class OrderCommandHandler
{
    public void Handle(CreateOrderCommand command)
    {
        // Validate, create order, update inventory
    }
}

public class OrderQueryHandler
{
    public OrderDto GetOrder(int orderId)
    {
        // Fetch from read-optimized storage
    }
}

使用するタイミング

CQRSが輝くのは：

  • 読み取りと書き込みのパフォーマンス要件が異なる場合
  • システムに複雑なビジネスロジックがある場合
  • 読み取りと書き込み操作を独立してスケールする必要がある場合

ただし、注意してください。スーパーヒーローのように、CQRSは強力ですが管理が複雑です。

4. 楽観的ロック：信頼するが確認する

最後に、楽観的ロックについて話しましょう。これは、RSVPなしでパーティーに行くようなものです。到着したときにまだ空きがあることを願います。

仕組み

リソースをロックする代わりに、コミットする前に変更されていないか確認します：

  1. データとそのバージョンを読み取る
  2. 操作を実行する
  3. 更新時にバージョンが同じか確認する
  4. 同じなら更新。違うなら再試行または競合を処理する

UPDATE users
SET name = 'John Doe', version = version + 1
WHERE id = 123 AND version = 1

利点と欠点

利点:

  • 分散ロックが不要
  • 低競合シナリオでのパフォーマンス向上
  • 最終的な一貫性モデルとよく連携

欠点:

  • 競合が頻繁な場合、無駄な作業が発生する可能性
  • 再試行ロジックの慎重な処理が必要
  • 高競合シナリオには適さない可能性

すべてをまとめる

これらの代替案を探った今、どれを使うべきかと考えているかもしれません。ソフトウェアエンジニアリングの多くのことと同様に、答えは「それ次第」です。

  • 長時間実行プロセスを扱う場合、サガが最適かもしれません。
  • データの完全な履歴が必要ですか？イベントソーシングが役立ちます。
  • 異なる読み取り/書き込み要件に苦労していますか？CQRSを試してみてください。
  • 主に読み取りが多いシステムで時折の競合に対処していますか？楽観的ロックが適しているかもしれません。

これらのパターンは相互排他的ではありません。特定のニーズに基づいて組み合わせることができます。たとえば、イベントソーシングをCQRSと組み合わせたり、サガを楽観的ロックと実装したりできます。

最終的な考え

分散トランザクションは悪夢である必要はありません。従来の2フェーズコミットを超えて、これらの代替パターンを受け入れることで、より堅牢でスケーラブルで理解しやすいシステムを構築できます。

しかし、ここでのポイントは、万能薬はないということです。これらのパターンのそれぞれには、それぞれのトレードオフがあります。システムの要件を理解し、ニーズに最適なアプローチ（またはアプローチの組み合わせ）を選択することが重要です。

さあ、勇敢な開発者よ、分散トランザクションが常にあなたの味方でありますように！

"分散システムでは、人生と同様に、問題を避けることではなく、優雅に解決することが重要です。" - 私、今言ったばかり

分散トランザクションの管理についての戦いの話がありますか？または、これらのパターンを組み合わせる新しい方法を見つけましたか？下にコメントを残してください。ぜひお聞かせください！