続々・リトライと冪等性のデザインパターン - あらゆる操作を冪等にする方法 - Blog by Sadayuki Furuhashi
いつも心に冪等性。古橋です。 リトライと冪等性のデザインパターンの完結編です。 だいぶ間が空いてしまいましたが！ 最後に冪等性を実装する汎用的な実装手法についてまとめていきます。 パターン６：操作ログとリクエストIDでUPDATEを冪等にする 同じIDで識別される値がUPDATEされる場合、つまりmutableである値の管理は、一般に冪等に行うのが難しい。 例えば、ユーザーごとに「最後に購入したアイテム」を更新する操作を考えてみると： 1. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム1に変更する（UPDATE） 2. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム2に変更する（UPDATE） この操作に何の対策もなくリトライを実装した場合、後続のUPDATE処理の結果を古い内容で上書きしてしまう可能性がある： 1. ユーザーAが最後に購入したアイテムをアイテム1に変更する（UPDATE）→
続・リトライと冪等性のデザインパターン - リトライはいつ成功するか - Blog by Sadayuki Furuhashi
三度の飯よりエラー処理。古橋です。 大変好評をいただいた序章リトライと冪等性のデザインパターンの続編です。 前回はほぼ前置きでしたが、今回は冪等でない操作を冪等にする具体的なテクニックもまとめていきます。 パターン２：エラーを区別してDELETEを冪等にする リソースに常に一意なIDが振られていれば、Deleteを冪等にするのは難しくない。そもそも同じリソースを2度削除することはできない。 一つ注意するべきなのは、削除されたリソースのIDが再利用されるケースでは、Deleteの冪等性は保証されない。例えば、kill -KILL <pid> コマンドはDelete系のAPIと考えられるが、pidは再利用されるので、何度も繰り返すと意図しないプロセスを殺してしまう可能性がある。 一般にIDの生成は非常に難しい問題だが、Deleteに関してのみ言えば再利用されなければいいので、単調増加する整数（
リトライと冪等性のデザインパターン - Blog by Sadayuki Furuhashi
リトライを肴に一晩酒が飲める古橋です。 大規模なデータに触れることが日常茶飯事になっている今日この頃。この分野のおもしろいところは、いつまで経っても終わらないプログラムを簡単に作れてしまうことかもしれません。エラー処理、リトライそして冪等性*1の３つを抑えていないプログラムは、小規模なデータなら問題ないが、データ量が多くなると使い物にならなくなる可能性が大です。 大規模データをバッチ処理するケース以外でも、リトライは一般にプログラムの信頼性に関わる重要な問題です。 そんなわけで、リトライに関わるいくつかのデザインパターンを、連載でまとめておこうと思います*2。 では、第1回は背景から： なぜリトライが必要なのか プログラムは色々な理由で失敗する。例えば、 A) 通信先のプログラムが高負荷すぎて応答できなかった B) メモリを消費しすぎてメモリ確保に失敗した。またはOOM KIllerに殺さ
分散ファイルシステム/ブロックデバイスをまとめる - Blog by Sadayuki Furuhashi
昨日KLab勉強会#2の資料を公開しましたが、その中で動的な分散ファイルシステムを設計していると書きました。分散ファイルシステムというのは既にいろいろ存在しているわけですが、情報が分散していてサッパリ分からないので、このあたりでまとめてみたいと思います。 間違っていたり古かったりするに違いないので、正確な情報は本家の情報を参照してください。 ファイルシステムレイヤー NFS GFS(Global File System) OCFS GlusterFS Lustre 下位レイヤー Filesystem Block Device Block Device Filesystem Block Device 読み込み ○ ○ ○ ○ ○ 書き込み ○ ○ ○ ○ ○ アクセスの冗長化 × ○ ○ ○（負荷分散と排他） × データの冗長化 下位レイヤーに依存 下位レイヤーに依存 下位レイヤーに依存 ○
kumofsはなぜ落ちないか - Blog by Sadayuki Furuhashi
前回は、kumofsはなぜスケールするかということについて紹介しました。その中で最後に、耐障害性もスケーラビリティにとって重要だーと述べました。 そこで今回は、kumofsはなぜ落ちないのか、なぜ耐障害性が高いと言えるのかーということについて紹介したいと思います。 分散システムはテストが難しいことに定評がありますが（たぶん^^;）、その中でも耐障害性の検証は最上級に困難な部類です。 耐障害性は実際のところ、アルゴリズムの設計以前に実装上のバグが大きく影響するので、設計上は耐障害性が高いと言っていても、実際に使ってみると良く止まるという話はありがちな話です。（個人で開発している場合など、開発リソースが小さい場合はなおさら） そのため耐障害性の高いシステムを実現するためには、実装しやすくバグが入り込みにくい設計も重要かなーと思います（もちろん、アルゴリズムも重要ですが）。 分散システムには複雑
kumofs関連資料まとめ - Blog by Sadayuki Furuhashi
随時更新予定。 ツールなど 2010-01-08 kumofsの死活監視はこんな感じでNagiosでやってます - (ひ)メモ 検討と検証 2010-04-01 kumofsに10MBのvalueを入れるとどうなるか実験してみた - sdyuki-devel 2010-02-24 KVS(NoSQL)のまとめと「これから」の設計手法 - どっかのBlogの前置きのような 2010-02-01 kumofs その４・速度比較してみた - とあるWEBプログラマの軌跡（仮） 設計とアーキテクチャ 2010-04-26 hbstudy#10「ずばり動く！kumofs と ずばり動かないケース」 2010-04-25 丸レク2010「分散Key-valueストアkumofsの思想と設計」 2010-02-09 kumofsはなぜ落ちないか 2010-01-26 kumofsはなぜスケールするか 2
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
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