なぜMicroservicesか?
現職においてMonolithアーキテクチャからMicroservicesアーキテクチャへの移行とその基盤の構築に関わって2年近くが経った．未だ道半ばであるがこれまでの経験や日々のインプットをもとにいろいろ書いておこうという気持ちになった．本記事ではそもそもMicroservicesアーキテクチャとは何かを整理し，なぜやるべきか?・なぜ避けるべきかを整理する． Microservices? Microservicesアーキテクチャとは「Single purpose，High cohesion，そしてLoosly Couploedなサービスを組み合わせてシステムを構築する」アーキテクチャ手法である．それぞれの原則をまとめると以下のようになる． Single purpose: 一つのことに集中しておりそれをうまくやること Loose coupling: サービスは依存するサービスについて最小限の
Kubernetes YAMLの壁
Kubernetes に入門しようする人を躊躇させる原因のひとつは間違いなくYAMLによる設定ファイルだろう．Kubernetesにアプリケーションをデプロイするとき，例えそれがシンプルなサーバーアプリケーションであっても，多くのYAMLファイルを手で記述する必要がある．初心者を慄かせるその大量のYAMLはよくwall of YAML（YAMLの壁）などと揶揄される． 初心者でなくてもKubernetesのYAMLは煩わしい．YAML自体は単なるKubernetes APIへのリクエストボディであり慣れてしまえば実はそんなに難しくない．しかし記述する内容のほとんどがBoilerplateであり何度も書いていると飽き飽きする（実際にはほとんどがコピペだが）．あるアプリケーションの開発環境と本番環境のYAMLファイルをいかに効率的に管理するかについて決定的な方法もない． そもそもKuberne
Writing An Interpreter In Goを読んだ
Thorsten Ballによる“Writing An Interpreter In Go”を読んだ． 技術界隈のブログを見ているとたまにSteve Yeggeの「If you don’t know how compilers work, then you don’t know how computers work」という言葉に出会う．その度に学生のときにコンパイラの授業を受けなかったこと後悔し，社会人になって挑戦しようとして挫折したことを思い出して悲しい気持ちになる．@rui314さんのCコンパイラをスクラッチから開発してみたを読んではかっこいいなと思いつつ僕には無理だなあと心が折れていた． どの言語を書いていてもコンパイラ（もしくはInterpreter）は切っても離せないものであり内部の動きがどうなっているかを知っておきたいという欲求はプログラマーなら誰しもあると思う（少なくとも僕に
Golangにおけるinterfaceをつかったテスト技法 | SOTA
最近何度か聞かれたので自分がGolangでCLIツールやAPIサーバーを書くときに実践してるinterfaceを使ったテスト技法について簡単に書いておく．まずはinterfaceを使ったテストの基本について説明し次に自分が実践している簡単なテクニックをいくつか紹介する． なおGolangのテストの基本については @suzuken さんによる「みんなのGo言語」 の6章が最高なので今すぐ買ってくれ！ 前提 自分はテストフレームワークや外部ツールは全く使わない．標準のtestingパッケージのみを使う．https://golang.org/doc/faq#Packages_Testing にも書かれているようにテストのためのフレームワークを使うことは新たなMini language（DSL）を導入することと変わらない．最初にそれを書く人は楽になるかもしれないが新しくプロジェクトに参入してきたひ
Golangの新しいGCアルゴリズム Transaction Oriented Collector（TOC）
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
GolangのGCを追う
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
Hashicorp Ottoを読む
Hashicorpから2015年秋の新作が2つ登場した． Otto - HashiCorp Nomad - HashiCorp Ottoがなかなか面白そうなのでコードを追いつつ，Ottoとは何か? なぜ必要になったのか? どのように動作するのか? を簡単にまとめてみる． バージョンは 0.1.0 を対象にしている（イニシャルインプレッションである） Ottoとは何か? 公式はVagrantの後継と表現されている．が，それはローカル開発環境の構築も担っているという意味で後継であり，自分なりの言葉で表現してみると「OttoはHashicorpの各ツールを抽象化し開発環境の構築からインフラの整備，デプロイまでを一手に担うツール」である．ちなみにOttoという名前の由来はAutomationと語感が似ているからかつ元々そういう名前のbotがいたからとのこと． なぜOttoか? なぜVagrantで
Go1.5はクロスコンパイルがより簡単 | SOTA
Go1.5はクロスコンパイルがより簡単 Cross compilation just got a whole lot better in Go 1.5 | Dave Cheney Go 1.5: Cross compilation — Medium Go言語の良さの一つにあらゆるOS/Archに対するクロスコンパイルがとても簡単に行えることが挙げられる．今まで（Go1.4以前）も十分に便利だったがGo 1.5ではさらに良くなる． 今までの問題を敢えて挙げるとターゲットとするプラットフォーム向けのビルドtool-chain準備する必要があるのが煩雑であった（cf. Go のクロスコンパイル環境構築 - Qiita） $ cd $(go env GOROOT)/src $ GOOS=${TARGET_OS} GOARCH=${TARGET_ARCH} ./make.bash --no-clea
Go言語のDependency/Vendoringの問題と今後．gbあるいはGo1.5
Go言語のDependency/Vendoringは長く批判の的になってきた（cf. “0x74696d | go get considered harmful”, HN）．Go1.5からは実験的にVendoringの機能が入り，サードパーティからはDave Chaney氏を中心としてgbというプロジェクベースのビルドツールが登場している．なぜこれらのリリースやツールが登場したのか?それらはどのように問題を解決しようとしているのか?をつらつらと書いてみる． Dependencyの問題 最初にGo言語におけるDependecy（依存解決）の問題についてまとめる．Go言語のDependencyで問題なのはビルドの再現性が保証できないこと．この原因はimport文にある． Go言語で外部パッケージを利用したいときはimport文を使ってソースコード内にそれを記述する．このimport文は2通りの
Herokuの'docker:release'の動き
Herokuの'docker:release'の動き Introducing ‘heroku docker:release’: Build & Deploy Heroku Apps with Docker HerokuがDockerを使ったツールを提供し始めた．一通り触ってコードもちょっと読んでみたので現時点でできること，内部の動きについてまとめる． TL;DR Herokuのデプロイ環境とおなじものをDockerでつくれる Buildpackを使わないでDockerfileからSlugを作れる 自分の好きなDockerイメージをHeroku上で動かせるようになるわけではない． 何ができるのか まず何ができるようになったのかについて簡単に書く．プラグインをインストールするとDockerコマンドが使えるようになる． $ heroku plugins:install heroku-docker
Dockerの諸問題とRocket登場の経緯
2014年の後半あたりからDocker，Docker Inc.への批判を多く見かけるようになった（もちろんもともと懸念や嫌悪を表明するひとはいた）．それを象徴する出来事としてCoreOSチームによる新しいコンテナのRuntimeであるRocketのリリースと，オープンなアプリケーションコンテナの仕様の策定を目指したApp Containerプロジェクトの開始があった． CoreOS is building a container runtime, Rocket 批判は，セキュリティであったり，ドキュメントされていない謎の仕様やバグだったり，コミュニティの運営だったり，と多方面にわたる．これらは具体的にどういうことなのか？なぜRocketが必要なのか？は具体的に整理されていないと思う．これらは，今後コンテナ技術を使っていく上で，オーケストレーションとかと同じくらい重要な部分だと思うので，ここ
Docker 1.5の変更点
Docker 1.5の変更点 Docker 1.5.0-rc1 Docker 1.5: IPv6 support, read-only containers, stats, “named Dockerfiles” and more | Docker Blog Docker 1.5が出た．IPv6のサポートやstatsコマンドによるコンテナのメトリクス表示などが追加された．ユーザ的に一番嬉しいのはDockerfileの名前を自由に決められるようになったことだろうと思う． 今までDockerfileはDockefileという名前しか受け付けなかった，というかまともに動かなかった．やりようはあって，標準入力からぶっ込むことはできた．例えばbaseとう名前のDockerfileを作って以下のようにbuildを実行することができた． $ docker build -t tcnksm/test - <
Dockerを便利に使うためのaliasをつくった
Dockerを便利に使うためのaliasをつくった tcnksm/docker-alias いろいろなひとのTipや，自分がやったやつの寄せ集めで作った．以下で使えるようになる． $ curl -fsSL https://raw.github.com/tcnksm/docker-alias/master/zshrc >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc コンテナの起動 インタラクティブモードでコンテナを起動する． alias dki="docker run -i -t -P" $ dki base /bin/bash デーモンモードでコンテナを起動する． alias dkd="docker run -d -P" $ dkd base /bin/echo hello コンテナの情報 最後に起動したコンテナのIDを取得する． alias dl="docker ps -l
Dockerコンテナ接続パターン (2014年冬)
本記事はDocker Advent Calendar 2014の1日目の記事です． Dockerによるコンテナ化はリソース隔離として素晴らしい技術である．しかし，通常は1つのコンテナに全ての機能を詰め込むようなことはしない．マイクロサービス的にコンテナごとに役割を分け，それらを接続し，協調させ，全体として1つのサービスを作り上げるのが通常の使い方になっている． コンテナ同士の接続と言っても，シングルホスト内ではどうするのか，マルチホストになったときにどうするのかなど様々なパターンが考えられる．Dockerが注目された2014年だけでも，とても多くの手法や考え方が登場している． 僕の観測範囲で全てを追いきれているかは分からないが，現状見られるDockerコンテナの接続パターンを実例と共にまとめておく． なお今回利用するコードは全て以下のレポジトリをcloneして自分で試せるようになっている．
Fleetの使い方，Unitファイルの書き方
Fleetの使い方，Unitファイルの書き方 CoreOSに入門した | SOTA CoreOSではすべてのアプリケーションをDockerで動かす．このとき，コンテナによるサービスをCoreOSクラスタのどのマシンで起動するかをいちいち人手で決めるわけにはいけない．クラスタ内のリソースの状態や動いているサービスに基づき，適切なマシンでコンテナを動かすスケジューリングの仕組みが必要になる． このスケジューリングとコンテナの管理にCoreOSはfleetを用いる． fleetを使うとCoreOSクラスタが1つのinit systemで動いているかのようにそれを扱うことができるようになる．開発者はどのマシンでどのDockerコンテナが動いているかを気にする必要がなくなる． 例えば，5つのコンテナを動かす必要があれば，fleetはクラスタのどこかでその5つのコンテナが動いてることを保証する．もしコ
CoreOSに入門した
CoreOS is Linux for Massive Server Deployments · CoreOS CoreOS + Docker Meetup Tokyo #1に参加してCoreOSにめっちゃ感動したので，CoreOSに入門していろいろ触ってみた． まず，CoreOSの概要とそれを支える技術について説明する．次に実際にDigitalOcenan上にVagrantを使って実際にCoreOSクラスタを立てて，CoreOSで遊ぶ方法について書く． CoreOSとは何か CoreOSは，GoogleやFacebook，Twitterといった企業が実現している柔軟かつスケーラブル，耐障害性の高いインフラの構築を目的としたLinuxディストリビューションである．軽量かつ使い捨てを前提にしており，クラウドなアーキテクチャのベストプラクティスを取り入れている．CoreOSの特徴は大きく4つ挙
DockerHub公式の言語Stack
DockerHub公式の言語Stack DockerHub Official Repos: Announcing Language Stacks | Docker Blog DockerHubには公式のレポジトリがある．そこにはUbuntuやCentos，MySQLやPostgres，MongoといったDockerイメージがコミュニティーベースで，つまりより汎用的に使える形で開発され集められており，ベースイメージとして簡単に使えるようになっている． 今までは，OSのディストリビューションや，Webサーバ，DBなどがメインだったが，公式として各種プログラミング言語のベースイメージも公開された．現状（2014年9月時点）では，c/c++(gcc)，clojure，golang，hylang，java，node，perl，PHP，python，rails，rubyがある． 特徴 この公式の言語s
"Microservices"を読んだ
James Lewis氏とMartin Fowler氏による“Microservices”を読んだ．以前ざっと目を通したが，最近よく耳にするようになったのでちゃんと読んだ．以下はそのメモ． 概要 “Microservices” とはソフトウェアシステムの開発スタイルである 近年このスタイルでの開発を見てきて良い結果が出ている 初出は2012年の3月の“Micro services - Java, the Unix Way” Microserviceは一連の小さなサービスで1つのアプリケーションを開発する手法 それぞれのサービスは自身のプロセスで動いており，軽量な機構（e.g., HTTP API）を通じて情報をやりとりする これらのサービスは独立して自動デプロイされる 一枚岩として構築されるMonolithicスタイルのアプリケーションと比較すると分かりやすい 一般的なエンタープライズのア
わかりやすいREADME.mdを書く
GitHubなどに自分のツールやライブラリを公開するとき，README.mdは重要な役割を担っている．レポジトリを訪れたユーザが自分のツールを使ってくれるか否かの第一歩はREADME.mdにかかっている，と言っても過言ではない．実際自分が使う側になったときも，まずREADME.mdを読んで判断していると思う． 成功しているプロジェクトを参考にしつつ，自分が実践していることをまとめておく．ここに書いていることはあくまで（自分の中で）最低限的なものである．プロジェクトが成長していくにつれてREADMEはあるべき姿に成長していくべきだと思う． READMEの役割 README.mdには大きく2つの役割がある． プロジェクト，ツールの使い方，インストール方法 プロジェクト，ツールの宣伝 元々READMEは前者の役割しかなかったが，GitHubの仕組み上，後者の役割も徐々に重要になっている． さらに
libswarmの現状と将来 | SOTA
libswarmの現状と将来 DockerCon14で新たに発表されたDockerによる新しいOSSであるlibswarmをざっと触ってみたので，現状何ができて，将来的にどういったことができそうになるかを簡単にまとめておく． TL;DR libswarmを使うと複数ホストやサービス（自社サーバー，DigitalOcean，Amazon EC2，Orchardなど）に存在するDockerコンテナを，１つのホストに存在しているかのように扱うことができるようになる．Dockerがホストを抽象化したのに対して，libswarmは複数ホストを抽象化する． libswarmを使ったswarmdコマンドを使って，UNIXのパイプのように複数ホストやサービスを連鎖的につなげる． デモ libswarmで何ができるのかは，DockerCon14でのデモ動画“Orchard + libswarm demo f
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