バッチ処理における冪等性の検討 ─ クラウドネイティブもしくは、はてなダイアリーの自動移行を題材に - Hatena Developer Blog
アプリケーションエンジニアのid:tkzwtksです。今回はバッチ処理の冪等性（べきとうせい、idempotence）について、どう考えるか／考えてきたかをご紹介します。 このエントリを書くきっかけとなったのは、はてなエンジニア有志で定期的に開催しているCloudNative推進会です。ここでは、社内のシステムをクラウドネイティブにしていくため「クラウドネイティブなシステムとはどういうものか？」を考えており、この会での「クラウドネイティブなバッチ処理」の議論も踏まえつつ説明していきます。 バッチ処理における冪等性とは メッセージ送信の信頼性を考慮する クラウドネイティブで可用性を高めるために どのような場合に冪等性を考慮すべきか 冪等な実装における3つのケーススタディ ケース1: n分前までに更新されたレコードを集計する ケース2: DB上の対象レコードを更新する ケース3: 対象ユーザー
サーバーレスが気になる開発者に捧ぐ「べき等性」ことはじめ 第一回〜べき等性 (冪等性/idempotency) ってなんだ!? - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
そもそも、べき等性とは、どういうことを言うのでしょうか ? これは「ある操作を 1 回行っても複数回行っても結果が同じである」ことをいう概念です。 例えば、注文処理を考えます。画面インターフェースで、注文確定 / 送信ボタンを押すという操作で二度三度押してしまうユーザーがいます。これで同じ内容の注文が複数回登録されてしまったら問題です。こういったケースでは、画面側で連続して押せないような実装を追加したり (①)、サーバー側で同じ注文の処理であることを認識して適切に一つの処理と判断するようなこと (②) が必要です。 この例では、画面側の制御を入れたほうが簡単なように見えます。しかし、現実には画面とサーバーとの間のネットワークの問題や画面以外からの HTTP コールなどを考えると、このような重複リクエストが起こってしまうという可能性はゼロではありません。 このようなものへの対処として、サーバ
Tech Talk vol.2 Backend Engineer 〜マイクロサービスの冪等性〜 を開催しました | メルカリエンジニアリング
はじめに こんにちは。メルペイBackend Engineerの@knsh14です。 12月18日にメルペイ主催でTech Talkを開催しました。 今回はテーマとして「マイクロサービスの冪等性」を掲げ、プロダクト開発をしているエンジニアたちに冪等性についてそれぞれの思いを語ってもらいました。 この記事では、当日の発表をそれぞれ簡単に紹介します！ 発表内容 500万ユーザーを支える残高の冪等性 まずはじめに私@knsh14が「500万ユーザーを支える残高の冪等性」と題して発表しました。 メルペイの残高を管理するマイクロサービスでどのように冪等性をもたせているかなどを解説しました。 コード決済における冪等性と整合性 次にCode Paymentチームの@susho0220が「コード決済における冪等性と整合性」というタイトルで、コード決済において冪等性があることによって決済が失敗したところから
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
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）→
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