データの整合性をマスターする：結果整合性パターンを探る

分散システムの領域において、すべてのノード間で絶対的なリアルタイムのデータ整合性を達成することは、計り知れない課題となり得ます。システムが複雑化し、特に広大な地理的距離や多様なタイムゾーンにわたるユーザーにサービスを提供するグローバルアプリケーションにおいて規模が拡大するにつれて、強い整合性の追求は、多くの場合、可用性とパフォーマンスを犠牲にすることになります。ここで、結果整合性の概念が強力かつ実用的なパラダイムとして浮上します。このブログ記事では、結果整合性とは何か、なぜ現代の分散アーキテクチャにとってそれが重要なのかを深く掘り下げ、それを効果的に管理するための様々なパターンと戦略を探ります。

データ整合性モデルの理解

結果整合性を真に理解する前に、データ整合性モデルのより広範な全体像を理解することが不可欠です。これらのモデルは、データに加えられた変更が分散システムの異なる部分でいつ、どのように可視化されるかを規定します。

強い整合性

線形化可能性とも呼ばれる強い整合性は、すべての読み取りが最新の書き込みを返すことを保証します。強く整合性のあるシステムでは、すべての操作が単一のグローバルな時点で行われたかのように見えます。これは予測可能で直感的なユーザーエクスペリエンスを提供しますが、通常、ノード間のかなりの調整オーバーヘッドを必要とし、次の問題につながる可能性があります。

• レイテンシの増加: 操作は複数のノードからの確認を待つ必要があり、応答が遅くなります。
• 可用性の低下: システムの大部分が利用不能になった場合、一部のノードがまだ稼働していても、書き込みや読み取りがブロックされる可能性があります。
• スケーラビリティの制限: 必要な調整は、システムが拡張するにつれてボトルネックになる可能性があります。

多くのグローバルアプリケーション、特に高いトランザクション量を持つものや、世界中のユーザーに低レイテンシのアクセスを必要とするものにとって、強い整合性のトレードオフは法外なものとなる可能性があります。

結果整合性

結果整合性は、より弱い整合性モデルであり、特定のデータ項目に新しい更新が行われない場合、最終的にその項目へのすべてのアクセスが最後に更新された値を返すことを保証します。簡単に言えば、更新は時間の経過とともにシステム全体に伝播します。異なるノードが異なるバージョンのデータを保持する期間があるかもしれませんが、この相違は一時的なものです。最終的には、すべてのレプリカが同じ状態に収束します。

結果整合性の主な利点は次のとおりです。

• 高可用性: ノードは、他のノードとすぐに通信できない場合でも、読み取りと書き込みを受け入れ続けることができます。
• パフォーマンスの向上: 操作は、すべての他のノードからの承認を必ずしも待つ必要がないため、より迅速に完了できます。
• スケーラビリティの向上: 調整オーバーヘッドの削減により、システムをより容易に拡張できます。

即時の一貫性がないことは懸念されるかもしれませんが、これは、大規模なソーシャルメディアプラットフォーム、eコマースの巨人、グローバルコンテンツ配信ネットワークなど、多くの高可用性およびスケーラブルなシステムが依拠しているモデルです。

CAP定理と結果整合性

結果整合性とシステム設計の関係は、CAP定理に本質的に結びついています。この分散システムの基本的な定理は、分散データストアが以下の3つの保証のうち、同時に2つしか提供できないと述べています。

• 整合性 (C): すべての読み取りは最新の書き込み、またはエラーを受け取ります。（これは強い整合性を指します）。
• 可用性 (A): すべてのリクエストは、最新の書き込みを含むという保証なしに、（エラーではない）応答を受け取ります。
• 分断耐性 (P): ノード間のネットワークによって任意の数のメッセージが破棄（または遅延）されても、システムは動作し続けます。

実際には、ネットワーク分断（P）は、特にグローバルな分散システムにおいて避けられない現実です。したがって、設計者は、分断が発生したときに整合性（C）と可用性（A）のどちらを優先するかを選択しなければなりません。

• CPシステム: これらのシステムは、整合性と分断耐性を優先します。ネットワーク分断の間、残りのノード間のデータ整合性を確保するために、可用性を犠牲にして利用不能になることがあります。
• APシステム: これらのシステムは、可用性と分断耐性を優先します。ネットワーク分断の間も利用可能であり続けますが、これは多くの場合、即時整合性を犠牲にすることを意味し、結果整合性につながります。

ほとんどの現代のグローバル分散システムは、高可用性とスケーラビリティを目指しており、必然的にAPシステムに傾倒し、その結果として結果整合性を受け入れています。

結果整合性が適切なのはいつか？

結果整合性は、すべての分散システムにとって万能薬ではありません。その適切性は、アプリケーションの要件と、陳腐化したデータに対する許容可能な耐性に大きく依存します。特に次の状況に適しています。

• 読み取り負荷の高いワークロード: 読み取りが書き込みよりもはるかに頻繁なアプリケーションは、陳腐化した読み取りが陳腐化した書き込みよりも影響が少ないため、大きな恩恵を受けます。例としては、製品カタログの表示、ソーシャルメディアのフィード、ニュース記事などがあります。
• 非クリティカルなデータ: 伝播のわずかな遅延や一時的な不整合が、ビジネスやユーザーに重大な影響を与えないデータ。ユーザー設定、セッションデータ、分析メトリクスなどを考えてみてください。
• グローバルな分散: 世界中のユーザーにサービスを提供するアプリケーションは、多くの場合、可用性と低レイテンシを優先する必要があり、結果整合性が必要なトレードオフとなります。
• 高い稼働時間を必要とするシステム: ピークショッピングシーズン中にアクセス可能であり続ける必要があるeコマースプラットフォーム、または重要なインフラストラクチャサービス。

逆に、強い整合性を必要とするシステムには、金融取引（例：銀行残高、株式取引）、過剰販売を防止する必要がある在庫管理、または操作の厳密な順序付けが最重要であるシステムが含まれます。

主要な結果整合性パターン

結果整合性を効果的に実装し管理するには、特定のパターンとテクニックを採用する必要があります。核となる課題は、異なるノードが乖離したときに発生する競合を処理し、最終的な収束を確実にすることです。

1. レプリケーションとゴシッププロトコル

レプリケーションは分散システムの基本です。最終的に整合性のあるシステムでは、データは複数のノードにレプリケートされます。更新はソースノードから他のレプリカに伝播されます。ゴシッププロトコル（エピデミックプロトコルとも呼ばれる）は、これを実現するための一般的で堅牢な方法です。ゴシッププロトコルでは、次のようになります。

• 各ノードは、他のノードのサブセットと定期的かつランダムに通信します。
• 通信中、ノードは自身の現在の状態と持っている更新に関する情報を交換します。
• このプロセスは、すべてのノードが最新の情報を持つまで続きます。

例: Apache Cassandraは、ノード検出とデータ伝播にピアツーピアのゴシップメカニズムを使用しています。クラスタ内のノードは、自身の状態とデータに関する情報を継続的に交換し、更新が最終的にシステム全体に広がるようにします。

2. ベクトルクロック

ベクトルクロックは、分散システムにおける因果関係と並行更新を検出するためのメカニズムです。各プロセスは、システム内の各プロセスに対応するカウンタのベクトルを維持します。イベントが発生するか、プロセスがローカル状態を更新すると、ベクトル内の自身のカウンタをインクリメントします。メッセージを送信するときは、現在のベクトルクロックを含めます。メッセージを受信するときは、自身のカウンタと受信したカウンタの最大値を各プロセスについて取得することにより、ベクトルクロックを更新します。

ベクトルクロックは次の識別に役立ちます。

• 因果関係のあるイベント: ベクトルクロックAがベクトルクロックB以下である場合（要素ごとの比較）、イベントAはイベントBの前に発生しました。
• 並行イベント: ベクトルクロックAがB以下でも、BがA以下でもない場合、それらのイベントは並行しています。

この情報は、競合解決にとって非常に重要です。

例: Amazon DynamoDB（内部的に）のような多くのNoSQLデータベースは、データ項目のバージョンを追跡し、マージが必要な並行書き込みを検出するために、ベクトルクロックの一種を使用しています。

3. 最終書き込み者優先 (LWW)

最終書き込み者優先 (LWW) は、単純な競合解決戦略です。同じデータ項目に対して複数の競合する書き込みが発生した場合、最新のタイムスタンプを持つ書き込みが決定的なバージョンとして選択されます。これには、「最新」のタイムスタンプを決定する信頼できる方法が必要です。

• タイムスタンプの生成: タイムスタンプは、クライアント、書き込みを受け取るサーバー、または集中型時間サービスによって生成できます。
• 課題: ノード間のクロックドリフトは大きな問題となり得ます。クロックが同期されていない場合、「後の」書き込みが「早い」と見なされる可能性があります。解決策としては、同期クロック（例：NTP）または物理時間と論理インクリメントを組み合わせたハイブリッド論理クロックを使用することが挙げられます。

例: Redisは、レプリケーション用に構成されている場合、フェイルオーバーシナリオ中の競合解決にLWWをよく使用します。マスターが失敗すると、レプリカが新しいマスターになることができ、両方で並行して書き込みが発生した場合、最新のタイムスタンプを持つ方が優先されます。

4. 因果整合性

厳密には「結果整合性」ではありませんが、因果整合性は基本的な結果整合性よりも強力な保証であり、結果整合性システムでよく採用されます。これは、あるイベントが別のイベントに因果的に先行する場合、2番目のイベントを見るすべてのノードが最初のイベントも見る必要があることを保証します。因果関係のない操作は、異なるノードによって異なる順序で見られることがあります。

これは、操作の因果履歴を追跡するために、ベクトルクロックまたは類似のメカニズムを使用して実装されることがよくあります。

例: Amazon S3の新規オブジェクトに対する書き込み後の読み取り整合性や、上書きPUTおよびDELETEに対する結果整合性は、一部の操作には強い整合性を提供し、他の操作にはより弱い整合性を提供するシステムの例であり、多くの場合、因果関係に依存しています。

5. セット調整 (CRDTs)

競合フリーレプリケートデータ型 (CRDTs) は、レプリカへの並行更新が複雑な競合解決ロジックや中央機関を必要とせずに自動的にマージできるように設計されたデータ構造です。それらは本質的に結果整合性と高可用性のために設計されています。

CRDTには主に2つの形式があります。

• 状態ベースCRDT (CvRDTs): レプリカは自身の状態全体を交換します。マージ操作は結合法則、交換法則、べき等性を持ちます。
• 操作ベースCRDT (OpRDTs): レプリカは操作を交換します。（因果ブロードキャストのような）メカニズムが、操作が因果順序で全てのレプリカに配信されることを保証します。

例: 分散NoSQLデータベースであるRiak KVは、カウンター、セット、マップ、リストのCRDTをサポートしており、開発者が異なるノードでデータが同時に更新され、自動的にマージされるアプリケーションを構築することを可能にします。

6. マージ可能なデータ構造

CRDTと同様に、一部のシステムは、並行した変更後もマージできるように設計された特殊なデータ構造を使用します。これには、バージョンやデータの差分をインテリジェントに結合できるように保存することがよく伴います。

• 操作的変換 (OT): 共同編集システム（Googleドキュメントなど）で一般的に使用されるOTは、複数のユーザーからの並行編集が、到着順序がばらばらであっても、一貫した順序で適用されることを保証します。
• バージョンベクトル: ベクトルクロックのより単純な形式であるバージョンベクトルは、レプリカが認識しているデータのバージョンを追跡し、競合を検出して解決するために使用されます。

例: CRDT自体ではありませんが、Googleドキュメントが並行編集を処理し、それらをユーザー間で同期する方法は、マージ可能なデータ構造が実際に機能している典型的な例であり、誰もが最終的に更新された一貫性のあるドキュメントを見ることを保証します。

7. クォーラム読み取りと書き込み

クォーラムメカニズムは強い整合性としばしば関連付けられますが、読み取りおよび書き込みクォーラムサイズを調整することで、結果整合性にも適応させることができます。Cassandraのようなシステムでは、書き込み操作は、ノードの多数（W）によって承認された場合に成功と見なされ、読み取り操作は、ノードの多数（R）から応答が得られた場合にデータを返します。もしW + R > N（Nはレプリカの総数）であれば、強い整合性が得られます。しかし、W + R <= Nとなる値を選択すると、より高い可用性を実現し、結果整合性に調整することができます。

結果整合性の場合、通常次のようになります。

• 書き込み: 単一のノード（W=1）または少数のノードによって承認されることができます。
• 読み取り: 任意の利用可能なノードによって提供されることがあり、不一致がある場合、読み取り操作はバックグラウンドでの調整をトリガーすることができます。

例: Apache Cassandraは、読み取りと書き込みの整合性レベルを調整できます。高可用性と結果整合性を実現するには、W=1（1ノードによって承認された書き込み）とR=1（1ノードからの読み取り）を設定することが考えられます。データベースはその後、不整合を解決するためにバックグラウンドで読み取り修復を実行します。

8. バックグラウンド調整/読み取り修復

結果整合性システムでは、不整合は避けられません。バックグラウンド調整または読み取り修復は、これらの不整合を検出して修正するプロセスです。

• 読み取り修復: 読み取りリクエストが行われたとき、複数のレプリカが異なるバージョンのデータを返す場合、システムは最新バージョンをクライアントに返し、非同期的に古いレプリカを正しいデータで更新することがあります。
• バックグラウンドスカベンジング: 定期的なバックグラウンドプロセスが、不整合がないかレプリカをスキャンし、修復メカニズムを開始することができます。

例: Amazon DynamoDBは、舞台裏で不整合を検出して修復するための洗練された内部メカニズムを採用しており、明示的なクライアントの介入なしにデータが最終的に収束することを保証します。

結果整合性の課題と考慮事項

強力である一方で、結果整合性には、アーキテクトや開発者が慎重に考慮しなければならない独自の課題があります。

1. 古い読み取り

結果整合性の最も直接的な結果は、古いデータを読み取る可能性です。これは次の問題につながる可能性があります。

• 一貫性のないユーザーエクスペリエンス: ユーザーはわずかに古い情報を見ることがあり、混乱や不満につながる可能性があります。
• 誤った決定: 重要な決定のためにこのデータに依存するアプリケーションは、最適でない選択をする可能性があります。

対策: 読み取り修復、検証付きのクライアント側キャッシュ、または重要なパスに対してより堅牢な整合性モデル（因果整合性など）のような戦略を使用します。データがわずかに遅延する可能性がある場合は、ユーザーに明確に伝えます。

2. 競合する書き込み

複数のユーザーまたはサービスが、更新が同期される前に異なるノード上で同じデータ項目を同時に更新すると、競合が発生します。これらの競合を解決するには、LWW、CRDT、またはアプリケーション固有のマージロジックのような堅牢な戦略が必要です。

例: オフライン優先のアプリケーションで2人のユーザーが同じドキュメントを編集していると想像してください。両者が異なるセクションに段落を追加し、同時にオンラインになった場合、システムはどちらかを失うことなくこれらの追加をマージする方法を必要とします。

3. デバッグと可観測性

結果整合性システムにおける問題のデバッグは、著しく複雑になる可能性があります。更新の経路をトレースし、特定のノードがなぜ古いデータを持っているのかを理解し、競合解決の失敗を診断するには、洗練されたツールと深い理解が必要です。

実践的な洞察: データレプリケーションの遅延、競合率、およびレプリケーションメカニズムの健全性に対する可視性を提供する包括的なロギング、分散トレーシング、および監視ツールに投資してください。

4. 実装の複雑さ

結果整合性の概念は魅力的ですが、それを正しく堅牢に実装することは複雑になりがちです。適切なパターンを選択し、エッジケースを処理し、システムが最終的に収束することを保証するには、慎重な設計とテストが必要です。

実践的な洞察: LWWのようなより単純な結果整合性パターンから始め、ニーズの進化と経験の蓄積に応じてCRDTのようなより洗練されたパターンを徐々に導入してください。この複雑さの一部を抽象化するマネージドサービスを活用しましょう。

5. ビジネスロジックへの影響

ビジネスロジックは結果整合性を念頭に置いて設計する必要があります。正確で最新の状態に依存する操作は、失敗したり予期せぬ動作をしたりする可能性があります。たとえば、顧客が商品をカートに追加するとすぐに在庫を減らすeコマースシステムは、在庫更新がすべてのサービスとレプリカ間で強く一貫していない場合、過剰販売を引き起こす可能性があります。

対策: 一時的な不整合に耐性のあるビジネスロジックを設計してください。重要な操作については、基盤となるデータストアが結果整合性であっても、Sagaパターンなどのパターンを使用してマイクロサービス間の分散トランザクションを管理することを検討してください。

グローバルに結果整合性を管理するためのベストプラクティス

グローバルアプリケーションにとって、結果整合性を受け入れることはしばしば必要不可欠です。以下にいくつかのベストプラクティスを示します。

1. データとワークロードを理解する

アプリケーションのデータアクセスパターンを徹底的に分析してください。結果整合性を許容できるデータと、より強い保証を必要とするデータを特定します。すべてのデータがグローバルに強く一貫している必要はありません。

2. 適切なツールとテクノロジーを選択する

結果整合性のために設計されており、レプリケーション、競合検出、および解決のための堅牢なメカニズムを提供するデータベースと分散システムを選択してください。例としては、次のようなものがあります。

• NoSQLデータベース: Cassandra, Riak, Couchbase, DynamoDB, MongoDB（適切な構成で）。
• 分散キャッシュ: Redis Cluster, Memcached。
• メッセージングキュー: Kafka, RabbitMQ（非同期更新用）。

3. 堅牢な競合解決を実装する

競合が発生しないと仮定しないでください。アプリケーションのニーズに最も適した競合解決戦略（LWW、CRDTs、カスタムロジック）を選択し、慎重に実装してください。高い並行性のもとで徹底的にテストしてください。

4. レプリケーション遅延と整合性を監視する

ノード間のレプリケーション遅延を追跡するための包括的な監視を実装してください。更新が伝播するのに通常どれくらい時間がかかるかを理解し、過度な遅延に対するアラートを設定してください。

例: 分散データストア全体で、「読み取り修復レイテンシ」、「レプリケーションレイテンシ」、「バージョン発散」などのメトリクスを監視します。

5. 優雅な劣化を設計する

アプリケーションは、一部のデータが一時的に不整合であっても、機能が低下した状態で動作できる必要があります。古い読み取りによる重大な障害を避けてください。

6. ネットワークレイテンシを最適化する

グローバルシステムでは、ネットワークレイテンシが主要な要因です。レイテンシの影響を最小限に抑えるようにレプリケーションとデータアクセス戦略を設計してください。次のようなテクニックを検討してください。

• リージョンデプロイ: ユーザーにより近い場所にデータレプリカをデプロイします。
• 非同期操作: 非同期通信とバックグラウンド処理を優先します。

7. チームを教育する

開発チームと運用チームが、結果整合性、その影響、およびそれを管理するために使用されるパターンについて深く理解していることを確認してください。これは、信頼性の高いシステムを構築および維持するために不可欠です。

結論

結果整合性は妥協ではありません。特にグローバルな文脈において、高可用性、スケーラブル、高性能な分散システムを構築可能にする根本的な設計上の選択です。トレードオフを理解し、ゴシッププロトコル、ベクトルクロック、LWW、CRDTなどの適切なパターンを受け入れ、不整合を diligently に監視することで、開発者は結果整合性の力を利用して、世界中のユーザーに効果的にサービスを提供する回復力のあるアプリケーションを作成できます。

結果整合性をマスターする道のりは継続的なものであり、継続的な学習と適応を必要とします。システムが進化し、ユーザーの期待が変化するにつれて、相互接続されたデジタル世界でのデータ整合性と可用性を確保するために採用される戦略とパターンも変化していくでしょう。