appengine ja night #4 Transaction Puzzlers

Transaction Puzzlers

appengine ja night #4
あらかわ (@ashigeru)

今日の内容
トランザクション処理の考え方
トランザクション処理のパターン

2010/01/22 appengine ja night #4 - @ashigeru 4

トランザクション処理の考え方
リソースを一時的に独占できる技術
同時に変更して不整合が起こる、などを回避

今回は悲観的/楽観的をあまり気にしない
App Engineは楽観的並⾏性制御
いずれも一時的にリソースを独占できる
設計/実装時には考慮する必要がある


App Engineのトランザクション
トランザクションはEntity Group (EG)単位
同一EG内のエンティティに対する操作はACID
複数EGにまたがる操作は対応していない


Entity Groupの構成
同じルートキーを持つエンティティ群
データストア上で近くに配置される
例
Foo(A) EG: Foo(A)
Foo(A)/Hoge(B)
Foo(B) EG: Foo(B)
Bar(A)/Foo(A)
EG: Bar(A)
Bar(A)/Foo(B)/Hoge(D)


Entity Groupの特徴
ポイント
トランザクションの範囲はエンティティ作成
時に決まり、変更できない
EGを⼤きくするとトランザクションで独占す
るエンティティが多くなる
EGの設計が非常に重要に
間違えると並列性が極端に低下する
うまくやればスケールアウトする


ここまでのまとめ (1)
App EngineのトランザクションはEG単位
EG内ではACIDトランザクション
EGをまたぐトランザクションは未サポート
EGの設計によっては並列性が落ちる
EGを⼤きくすると独占範囲が広がる
EGを分断すると整合性を保つのが困難


トランザクション処理のパターン
App Engineのトランザクションはやや特殊
パターンで対応したほうがよさそう
本日紹介するもの
Read-modify-write
トランザクションの合成
ユニーク制約
冪(べき)等な処理
Exactly Once
BASE Transaction


注意点
プログラムの説明に擬似コードを多⽤
言語はJavascriptライク
APIはJavaのLow-Level APIライク
⾒慣れない言語要素
キーリテラル – KEY:…
KEY:Foo(A), KEY:Foo(A)/Bar(B), など
データストア
get(tx, key), put(tx, entity), beginTransaction()
タスクキュー
enqueue([tx,] statement)


パターン: read-modify-write
エンティティのプロパティを変更する
例:
カウンタの増加
ショッピングカートに商品を追加

現在の値をもとに次の値が決まる
読む、変更、書き戻す、の3ステップが必要
途中で割り込まれると不整合が起こる


read-modify-write (1)
考え方
読んでから書き戻すまでエンティティを独占

100 + 1

100 101



var tx = beginTransaction()
try {
var counter = get(tx, KEY:Counter(C))
counter.value++
put(tx, counter)
tx.commit()
}
finally {
if (tx.isActive()) tx.rollback()
}


var tx = beginTransaction()
try {
counter.value++
put(tx, counter)
tx.commit() 読んでから書き戻す
} までをACIDに⾏う
finally {
if (tx.isActive()) tx.rollback()
}

DSL: atomic (tx) { … }
以後は下記のように省略
トランザクションの開始と終了を簡略化

atomic(tx) {
counter.value++
put(tx, counter)
}


パターン: トランザクションの合成
同じEGに対する複数のトランザクション
処理を合成
例:
2つのカウンタを同時に変更 (恣意的)
非正規化した2つの情報を同時に更新
注意点
分断したトランザクションでは、途中で失敗
した際に修復が⼤変


トランザクションの合成 (1)
考え方
同じEGのトランザクションが2つあったら、
一度に処理してしまう

15 16

30 31



atomic(tx) {
var a = get(tx, KEY:Eg(C)/Counter(A))
a.value++
put(tx, a)
var b = get(tx, KEY:Eg(C)/Counter(B))
b.value++
put(tx, b)
}



atomic(tx) {
a.value++
put(tx, a)
b.value++
put(tx, b)
} 同じEGのエンティティ
に対する操作



atomic(tx) {
a.value++
put(tx, a)
b.value++
put(tx, b)
} 複数のトランザクション
を合成, 全体がACIDに


パターン: ユニーク制約
重複するエンティティの登録を防止する
例:
同じIDを持つユーザの登録を防ぐ
ダブルブッキングを防ぐ
注意点
データストアは制約機能を組み込んでいない
クエリはトランザクションに参加できない


ユニーク制約 (1)
考え方
エンティティの入れ物ごと独占
入れ物が空なら追加するエンティティは一意

@hoge @hoge @hoge



var key = KEY:User(hoge@example.com)
atomic(tx) {
var user = get(tx, key)
if (user != null) {
throw new NotUniqueException()
}
user = new User(key, ...)
put(tx, user)
}



atomic(tx) {
ユニーク制約をキーで
if (user != null) {
表す(メールアドレス)
}
put(tx, user)
}



atomic(tx) {
if (user != null) {
}
put(tx, user) そのエンティティが
} すでにあれば制約違反



atomic(tx) {
if (user != null) { 存在しなければ
ユニークなので追加
}
put(tx, user)
}



atomic(tx) {
if (user != null) {
}
put(tx, user)
} getからputまでを独占


read-modify-write
最初に読んでから書き戻すまで独占
トランザクションの合成
同一EGに対する操作をまとめる
ユニーク制約
入れ物を独占してからエンティティを作成
すでにあったらユニークじゃないので失敗


パターン: 冪(べき)等な処理
1回分しか効果を出さない処理
2回以上成功しても、1回分しか反映しない
例:
フォームの多重送信を防止
お一人様一点限り。
注意点
英語でidempotentだけど覚えにくい


冪等な処理 (1)
考え方
「処理がユニークに成功する」ということ
まだ成功していなかったら成功させる
一度成功していたら何もしない

成功成功成功
結果


冪等な処理 (2)
var key = KEY:Counter(C)/Flag(unique)
atomic(tx) {
var flag = get(tx, key)
if (flag != null) {
return
}
put(tx, new Flag(key))
counter.value++
put(tx, counter)
}

冪等な処理 (3)
atomic(tx) {
「ユニークなキー」を表す
if (flag != null) {
→ db.allocate_ids()
return
} → DatastoreService.allocateIds()
counter.value++
put(tx, counter)
}

冪等な処理 (4)
atomic(tx) {
if (flag != null) {
return
}
ユニーク制約をユニークなキーで。
counter.value++
put(tx, counter)
1回目は確実に成功、
} キーを使いまわせば2回目は失敗

冪等な処理 (5)
atomic(tx) {
if (flag != null) {
それ以降の処理は
return
一度だけしか⾏われない
}
counter.value++
put(tx, counter)
}

冪等な処理 (6)
atomic(tx) {
if (flag != null) {
return
}
counter.value++
put(tx, counter) 全体を合成してACIDに
}

冪等な処理 (まとめ)
冪等な処理
「1回分しか効果を出さない」パターン
やりかた
「成功」済みかどうかについてユニーク制約
トランザクションを合成
そのキーでユニーク制約を確認
OKなら続きの処理を⾏う
注意点
ごみ(Flag)が残るが、これを消すのは一⼿間


パターン: Exactly Once
確実にぴったり1回成功する処理
冪等な処理では0回の場合もある (最⼤1回)
例:
カウンタの値を正確に更新する(恣意的)
注意点
「確実に失敗する」処理には適⽤できない


Exactly Once (1)
考え方
1度しか反映されない操作を執拗に繰り返す
いつかは成功するはず
間違えて2回以上成功しても効果は1回分


Exactly Once (2)
while (true) {
try {
atomic(tx) {
if (flag != null) {
return
}
counter.value++
put(tx, counter)
}
} catch (ignore) {}
}


Exactly Once (3)
while (true) {
try {
atomic(tx) {
var flag = get(tx, key) 冪等な処理の
if (flag != null) {
return
パターン
}
counter.value++
put(tx, counter)
}
} catch (ignore) {}
}


Exactly Once (4)
while (true) {
try {
atomic(tx) {
冪等な処理を
var flag = get(tx, key) 無限に繰り返す
if (flag != null) {
return
}
counter.value++
put(tx, counter)
} 30秒ルールがあるので
} catch (ignore) {} 確実とはいえない
}


Exactly Once (5)
enqueue(atomic(tx) {
if (flag != null) {
return
}
counter.value++
put(tx, counter)
})
代わりにTask Queueで
成功するまで繰り返し


Exactly Once (まとめ)
Exactly Once
「確実にぴったり1回成功する」パターン
ただし、いつ成功するかは不明
やりかた
冪等な処理を無限に繰り返す
一度成功したらあとは無駄なので打ち切る
App EngineのTask Queueを使える
成功するまで無限に繰り返す、という性質
30秒ルールがあるからwhile(true)は無理


パターン: BASE Transaction
複数のEGにまたがるゆるいトランザク
ション
ACIDほど強い制約がない
例:
口座間の送⾦処理
注意点
途中の状態が外側に⾒える
ACIDよりアプリケーションが複雑


BASE Transaction (1)
送⾦処理で本当にやりたいことは２つ
Aの口座からX円引く
Bの口座にX円足す
「トランザクションの合成」は困難
Aの口座とBの口座を同じEGに配置？
Aから送⾦されうるすべての口座を同じEGに？
トランザクションを分断すると危険
失敗例:「Aの口座からX円引いたけどBに届かない」
補償トランザクションすら失敗する可能性


単純に考えてみる
まずAの口座から5000円引く
そのあと「一度だけ」Bの口座に5000円足す
atomic (tx1) {
var a = get(tx1, KEY:Account(A)) Exactly Once
a.amount -= 5000
put(tx1, a)
} atomic (tx2) {
var b = get(tx2, KEY:Account(B))
b.amount += 5000
put(tx2, b)
}

var key = KEY:Account(B)/Flag(unique)
atomic (tx1) {
var a = get(tx1, KEY:Account(A))
a.amount -= 5000
put(tx1, a)
enqueue(tx1, atomic(tx2) {
var flag = get(tx2, key)
if (flag != null) {
return
}
put(tx2, new Flag(key))
b.amount += 5000
put(tx2, b)
})
}

atomic (tx1) {
a.amount -= 5000
put(tx1, a)
var flag = get(tx2, key) Read-modify-write
if (flag != null) { (A -= 5000)
return
}
b.amount += 5000
put(tx2, b)
})
}

atomic (tx1) {
a.amount -= 5000
put(tx1, a)
var flag = get(tx2, key) Read-modify-write
if (flag != null) { (B += 5000)
return
}
b.amount += 5000
put(tx2, b)
})
}

atomic (tx1) {
a.amount -= 5000
put(tx1, a)
var flag = get(tx2, key) Exactly Once
if (flag != null) { (B += 5000)
return
}
b.amount += 5000
put(tx2, b)
})
}

atomic (tx1) {
a.amount -= 5000
put(tx1, a)
var flag = get(tx2, key) 全体を合成
if (flag != null) { (A -= 5000, B += 5000)
return
}
b.amount += 5000
put(tx2, b)
})
}

BASE Transaction (まとめ)
BASE Transaction
EGをまたいだゆるいトランザクション
いつか確実に完了する、という性質
やりかた
トランザクションを合成
一つ目のEGに対して操作を⾏う
Exactly Onceで二つ目のEGに対して操作を⾏う
注意点
操作が⾏われるまでタイムラグがある
Eventual Consistency: いずれ整合性が取れる
二つ目のEGに対する操作は制約をかけられない
送⾦先に受け取り拒否されるとすごく困る


パターン: 冪等な処理
操作自体を最⼤一回だけ(ユニーク)にする
= ユニーク制約 + トランザクションの合成
パターン: Exactly Once
最⼤一回だけ成功する処理を無限に繰り返す
= 冪等な処理 + Task Queue
パターン: BASE Transaction
自分を変更後、相⼿の変更を確実に一度だけ適⽤
= read-modify-write + 合成 + Exactly Once


おわりに
App Engineのトランザクションは「パズ
ル」になりがち
複雑な制約を考慮しつつ、時間内に解く
ルールも定⽯もあるので、積み重ねが⼤切
「仮説→検証」のサイクルが必要な段階
みんなで情報共有
パターンやアンチパターンを持ち寄ろう


参考文献
Programming Google App Engine
Oreilly & Associates Inc, 2009/11
リレーショナルデータベース入門
サイエンス社, 2003/03
トランザクション処理
日経BP社, 2001/10
BASE: An Acid Alternative
http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128


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