メッセージキューの設計：メッセージ順序保証の確保

メッセージキューは現代の分散システムの基本的な構成要素であり、サービス間の非同期通信を可能にし、スケーラビリティを向上させ、回復力を高めます。しかし、メッセージが送信された順序で処理されることを保証することは、多くのアプリケーションにとって重要な要件です。このブログ記事では、分散メッセージキューにおけるメッセージの順序を維持する上での課題を探り、様々な設計戦略とトレードオフに関する包括的なガイドを提供します。

メッセージの順序が重要な理由

メッセージの順序は、イベントのシーケンスがデータ整合性とアプリケーションロジックを維持するために重要なシナリオで極めて重要です。以下の例を考えてみてください：

金融取引：銀行システムでは、当座貸越や不正確な残高を防ぐために、借方と貸方の操作を正しい順序で処理する必要があります。貸方メッセージの後に借方メッセージが到着すると、不正確な口座状態につながる可能性があります。
注文処理：eコマースプラットフォームでは、スムーズな顧客体験と正確な在庫管理を保証するために、注文の受付、支払い処理、出荷確認のメッセージを正しい順序で処理する必要があります。
イベントソーシング：イベントソーシングシステムでは、イベントの順序がアプリケーションの状態を表します。イベントを順序通りに処理しないと、データの破損や不整合につながる可能性があります。
ソーシャルメディアフィード：結果整合性はしばしば許容されますが、投稿が時系列順に表示されないと、ユーザーにとって不満な体験となることがあります。ほぼリアルタイムの順序付けがしばしば望まれます。
在庫管理：特に分散環境で在庫レベルを更新する場合、在庫の追加と削減が正しい順序で処理されることを保証することが正確性のために不可欠です。返品による在庫追加の前に販売が処理されるようなシナリオは、不正確な在庫レベルと潜在的な過剰販売につながる可能性があります。

メッセージの順序を維持できないと、データの破損、不正確なアプリケーション状態、そして劣化したユーザー体験につながる可能性があります。したがって、メッセージキューの設計中にメッセージの順序保証を慎重に考慮することが不可欠です。

メッセージ順序を維持する上での課題

分散メッセージキューでメッセージの順序を維持することは、いくつかの要因により困難です：

分散アーキテクチャ：メッセージキューは、しばしば複数のブローカーやノードを持つ分散環境で動作します。すべてのノードでメッセージが同じ順序で処理されることを保証するのは困難です。
並行性：複数のコンシューマーが同時にメッセージを処理する可能性があり、順序が狂った処理につながる可能性があります。
障害：ノードの障害、ネットワークの分断、またはコンシューマーのクラッシュは、メッセージ処理を妨げ、順序の問題につながる可能性があります。
メッセージの再試行：失敗したメッセージを再試行すると、再試行されたメッセージが後続のメッセージより先に処理された場合に順序の問題を引き起こす可能性があります。
ロードバランシング：ロードバランシング戦略を使用して複数のコンシューマーにメッセージを分散させると、意図せずメッセージが順序通りに処理されないことにつながる可能性があります。

メッセージ順序を保証するための戦略

分散メッセージキューでメッセージの順序を保証するために、いくつかの戦略を採用することができます。各戦略には、パフォーマンス、スケーラビリティ、複雑さの観点から独自のトレードオフがあります。

1. 単一キュー、単一コンシューマー

最も単純なアプローチは、単一のキューと単一のコンシューマーを使用することです。これにより、メッセージが受信された順序で処理されることが保証されます。しかし、このアプローチはスケーラビリティとスループットを制限します。なぜなら、一度に1つのコンシューマーしかメッセージを処理できないからです。このアプローチは、小規模な金融機関で電信送金を一度に1つずつ処理するなど、低ボリュームで順序が重要なシナリオで実行可能です。

利点：

実装が簡単
厳密な順序を保証

欠点：

スケーラビリティとスループットが限定的
単一障害点

2. 順序キーによるパーティショニング

よりスケーラブルなアプローチは、順序キーに基づいてキューをパーティショニングすることです。同じ順序キーを持つメッセージは同じパーティションに配信されることが保証され、コンシューマーは各パーティション内でメッセージを順序通りに処理します。一般的な順序キーには、ユーザーID、注文ID、または口座番号などがあります。これにより、異なる順序キーを持つメッセージを並行して処理しながら、各キー内での順序を維持することができます。

例：

特定の注文に関連するメッセージを順序通りに処理する必要があるeコマースプラットフォームを考えてみましょう。注文IDを順序キーとして使用できます。注文ID 123に関連するすべてのメッセージ（例：注文受付、支払い確認、出荷更新）は同じパーティションにルーティングされ、順序通りに処理されます。異なる注文ID（例：注文ID 456）に関連するメッセージは、別のパーティションで同時に処理できます。

Apache KafkaやApache Pulsarのような人気のメッセージキューシステムは、順序キーによるパーティショニングを組み込みでサポートしています。

利点：

単一キューに比べてスケーラビリティとスループットが向上
各パーティション内での順序を保証

欠点：

順序キーの慎重な選択が必要
順序キーの不均一な分布はホットパーティションにつながる可能性
パーティションとコンシューマーの管理が複雑

3. シーケンス番号

別のアプローチは、メッセージにシーケンス番号を割り当て、コンシューマーがメッセージをシーケンス番号順に処理することを保証することです。これは、順序が狂って到着したメッセージをバッファリングし、先行するメッセージが処理されたときに解放することで実現できます。これには、欠落したメッセージを検出し、再送信を要求するメカニズムが必要です。

例：

分散ロギングシステムは、複数のサーバーからログメッセージを受信します。各サーバーは、そのログメッセージにシーケンス番号を割り当てます。ログアグリゲーターはメッセージをバッファリングし、シーケンス番号順に処理することで、ネットワークの遅延により順序が狂って到着した場合でも、ログイベントが正しく順序付けられることを保証します。

利点：

順序が狂ったメッセージの処理に柔軟性を提供
任意のメッセージキューシステムで使用可能

欠点：

コンシューマー側でのバッファリングと並べ替えロジックが必要
欠落メッセージと再試行の処理が複雑化
バッファリングによる遅延増加の可能性

4. 冪等なコンシューマー

冪等性とは、ある操作を複数回適用しても、最初の適用以降は結果が変わらないという性質です。コンシューマーが冪等に設計されていれば、不整合を引き起こすことなく安全にメッセージを複数回処理できます。これにより、at-least-once（少なくとも1回）配信セマンティクスが可能になります。これは、メッセージが少なくとも1回は配信されるが、複数回配信される可能性があることを意味します。これは厳密な順序を保証するものではありませんが、シーケンス番号などの他の技術と組み合わせることで、メッセージが最初に順序通りに到着しなくても、最終的な整合性を保証することができます。

例：

支払い処理システムでは、コンシューマーが支払い確認メッセージを受信します。コンシューマーは、データベースをクエリして支払いが既に処理されているかどうかを確認します。支払いが既に処理されている場合、コンシューマーはメッセージを無視します。そうでない場合は、支払いを処理し、データベースを更新します。これにより、同じ支払い確認メッセージが複数回受信されても、支払いは一度しか処理されないことが保証されます。

利点：

at-least-once配信を許容することでメッセージキューの設計を簡素化
メッセージの重複による影響を軽減

欠点：

冪等性を保証するためにコンシューマーの慎重な設計が必要
コンシューマーロジックの複雑さが増加
メッセージの順序は保証されない

5. トランザクショナルアウトボックスパターン

トランザクショナルアウトボックスパターンは、データベーストランザクションの一部としてメッセージが確実にメッセージキューに発行されることを保証する設計パターンです。これにより、データベーストランザクションが成功した場合にのみメッセージが発行され、アプリケーションがメッセージを発行する前にクラッシュしてもメッセージが失われないことが保証されます。主に信頼性の高いメッセージ配信に焦点を当てていますが、パーティショニングと組み合わせて、特定のエンティティに関連するメッセージの順序付けされた配信を保証するために使用できます。

仕組み：

アプリケーションがデータベースを更新してメッセージを発行する必要がある場合、データ更新と同じデータベーストランザクション内で「アウトボックス」テーブルにメッセージを挿入します。
別のプロセス（例：データベーストランザクションログの追跡者やスケジュールされたジョブ）がアウトボックステーブルを監視します。
このプロセスはアウトボックステーブルからメッセージを読み取り、メッセージキューに発行します。
メッセージが正常に発行されると、プロセスはアウトボックステーブルからメッセージを送信済みとしてマーク（または削除）します。

例：

新しい顧客の注文が行われると、アプリケーションは注文詳細を`orders`テーブルに挿入し、対応するメッセージを`outbox`テーブルに、すべて同じデータベーストランザクション内で挿入します。`outbox`テーブルのメッセージには、新しい注文に関する情報が含まれています。別のプロセスがこのメッセージを読み取り、`new_orders`キューに発行します。これにより、注文がデータベースで正常に作成された場合にのみメッセージが発行され、アプリケーションが発行前にクラッシュしてもメッセージが失われないことが保証されます。さらに、メッセージキューに発行する際に顧客IDをパーティションキーとして使用することで、その顧客に関連するすべてのメッセージが順序通りに処理されることが保証されます。

利点：

データベース更新とメッセージ発行の間の信頼性の高いメッセージ配信と原子性を保証します。
パーティショニングと組み合わせて、関連メッセージの順序付けされた配信を保証できます。

欠点：

アプリケーションに複雑さが加わり、アウトボックステーブルを監視するための別のプロセスが必要になります。
データの不整合を避けるために、データベーストランザクションの分離レベルを慎重に考慮する必要があります。

適切な戦略の選択

メッセージの順序を保証するための最良の戦略は、アプリケーションの特定の要件によって異なります。以下の要因を考慮してください：

スケーラビリティ要件：どれくらいのスループットが必要ですか？アプリケーションは単一のコンシューマーで耐えられますか、それともパーティショニングが必要ですか？
順序要件：すべてのメッセージに厳密な順序が必要ですか、それとも関連するメッセージに対してのみ順序が重要ですか？
複雑さ：アプリケーションはどれくらいの複雑さに耐えられますか？単一キューのような単純なソリューションは実装が容易ですが、うまくスケールしない可能性があります。
耐障害性：システムは障害に対してどれだけ回復力が必要ですか？
レイテンシ要件：メッセージはどれくらい迅速に処理される必要がありますか？バッファリングと並べ替えはレイテンシを増加させる可能性があります。
メッセージキューシステムの機能：選択したメッセージキューシステムはどのような順序付け機能を提供していますか？

適切な戦略を選択するための決定ガイドは次のとおりです：

厳密な順序、低スループット：単一キュー、単一コンシューマー
コンテキスト内（例：ユーザー、注文）での順序付けられたメッセージ、高スループット：順序キーによるパーティショニング
時折発生する順不同メッセージの処理、柔軟性：バッファリング付きシーケンス番号
at-least-once配信、メッセージ重複が許容可能：冪等なコンシューマー
データベース更新とメッセージ発行の間の原子性の確保：トランザクショナルアウトボックスパターン（順序付けされた配信のためにパーティショニングと組み合わせ可能）

メッセージキューシステムの考慮事項

異なるメッセージキューシステムは、メッセージの順序付けに関して異なるレベルのサポートを提供します。メッセージキューシステムを選択する際には、以下を考慮してください：

順序保証：システムは厳密な順序を提供しますか、それともパーティション内での順序のみを保証しますか？
パーティショニングサポート：システムは順序キーによるパーティショニングをサポートしていますか？
Exactly-Onceセマンティクス：システムはexactly-onceセマンティクスを提供しますか、それともat-least-onceまたはat-most-onceセマンティクスのみを提供しますか？
耐障害性：システムはノードの障害やネットワークの分断にどれだけうまく対処しますか？

いくつかの人気のあるメッセージキューシステムの順序付け機能の概要は次のとおりです：

Apache Kafka：パーティション内で厳密な順序を提供します。同じキーを持つメッセージは同じパーティションに配信され、順序通りに処理されることが保証されます。
Apache Pulsar：パーティション内で厳密な順序を提供します。また、exactly-onceセマンティクスを達成するためのメッセージ重複排除もサポートしています。
RabbitMQ：厳密な順序付けのために単一キュー、単一コンシューマーをサポートします。また、エクスチェンジタイプとルーティングキーを使用したパーティショニングもサポートしていますが、追加のクライアント側ロジックなしではパーティション間の順序は保証されません。
Amazon SQS：ベストエフォートの順序付けを提供します。メッセージは通常、送信された順序で配信されますが、順序が狂った配信も可能です。SQS FIFOキュー（先入れ先出し）は、exactly-once処理と順序保証を提供します。
Azure Service Bus：メッセージセッションをサポートしており、関連するメッセージをグループ化し、単一のコンシューマーによって順序通りに処理されることを保証する方法を提供します。

実践的な考慮事項

適切な戦略とメッセージキューシステムを選択することに加えて、以下の実践的な考慮事項を検討してください：

監視とアラート：順序が狂ったメッセージやその他の順序の問題を検出するために、監視とアラートを実装します。
テスト：メッセージキューシステムが順序要件を満たしていることを確認するために、徹底的にテストします。障害や同時処理をシミュレートするテストを含めます。
分散トレーシング：メッセージがシステムを流れる際に追跡し、潜在的な順序の問題を特定するために分散トレーシングを実装します。Jaeger、Zipkin、AWS X-Rayなどのツールは、分散メッセージキューアーキテクチャの問題を診断するのに非常に役立ちます。メッセージに一意の識別子をタグ付けし、異なるサービス間での移動を追跡することで、メッセージが遅延したり順序が狂って処理されたりするポイントを簡単に特定できます。
メッセージサイズ：メッセージサイズが大きいと、パフォーマンスに影響を与え、ネットワークの遅延やメッセージキューの制限により順序の問題が発生する可能性が高まります。データを圧縮したり、大きなメッセージを小さなチャンクに分割したりして、メッセージサイズを最適化することを検討してください。
タイムアウトと再試行：一時的な障害やネットワークの問題に対処するために、適切なタイムアウトと再試行ポリシーを設定します。ただし、特にメッセージが複数回処理される可能性があるシナリオでは、再試行がメッセージの順序に与える影響に注意してください。

結論

分散メッセージキューでメッセージの順序を保証することは、様々な要因を慎重に考慮する必要がある複雑な課題です。このブログ記事で概説した様々な戦略、トレードオフ、および実践的な考慮事項を理解することで、アプリケーションの順序要件を満たし、データ整合性と良好なユーザー体験を保証するメッセージキューシステムを設計できます。アプリケーションの特定のニーズに基づいて適切な戦略を選択し、システムが順序要件を満たしていることを確認するために徹底的にテストすることを忘れないでください。システムが進化するにつれて、変化する要件に適応し、最適なパフォーマンスと信頼性を確保するために、メッセージキューの設計を継続的に監視し、改良してください。