Sagaパターン：分散トランザクション調整ガイド

現代のソフトウェアアーキテクチャ、特にマイクロサービスの台頭に伴い、複数のサービスにまたがるデータの一貫性を管理することが大きな課題となっています。単一のデータベース内でうまく機能する従来のACID（原子性、一貫性、分離性、永続性）トランザクションは、分散環境ではしばしば不十分です。Sagaパターンは、データの一貫性と回復力を確保しながら、複数のサービスにまたがるトランザクションを調整するための強力なソリューションとして登場しました。

Sagaパターンとは何か？

Sagaパターンは、マイクロサービスアーキテクチャにおける分散トランザクションの管理を支援するデザインパターンです。単一の大きなACIDトランザクションに依存する代わりに、Sagaはビジネストランザクションをより小さな一連のローカルトランザクションに分割します。各ローカルトランザクションは単一サービス内のデータを更新し、次のトランザクションをトリガーします。もしローカルトランザクションのいずれかが失敗した場合、Sagaは一連の補償トランザクションを実行して先行するトランザクションの効果を取り消し、システム全体のデータ一貫性を保証します。

一連のドミノ倒しのように考えてみてください。各ドミノは特定のマイクロサービス内のローカルトランザクションを表します。一つのドミノが倒れると（トランザクションが完了すると）、次のドミノを倒します。もしドミノが倒れなければ（トランザクションが失敗すれば）、すでに倒れたドミノを慎重に元に戻す必要があります（補償トランザクション）。

なぜSagaパターンを使用するのか？

Sagaパターンがマイクロサービスアーキテクチャに不可欠である理由は以下の通りです。

• 分散トランザクション: 複雑でパフォーマンスのボトルネックになりがちな分散二相コミット（2PC）プロトコルに頼ることなく、複数のサービスにまたがるトランザクションを管理できます。
• 結果整合性: サービス間の結果整合性を可能にします。データは全てのサービスで即座に一貫性が保たれるわけではありませんが、最終的には一貫した状態に達します。
• フォールトトレランス: 補償トランザクションを実装することで、Sagaパターンはフォールトトレランス（耐障害性）を向上させます。サービスが失敗した場合でも、システムは以前のトランザクションによる変更を取り消すことで、適切に回復できます。
• 疎結合: サービス間の疎結合を促進します。各サービスは自身のローカルトランザクションに責任を持つため、サービス間の依存関係が減少します。
• スケーラビリティ: 各サービスを独立してスケールさせることができるため、スケーラビリティをサポートします。

Sagaパターンの種類

Sagaパターンを実装するには、主に2つの方法があります。

1. コレオグラフィベースのSaga

コレオグラフィベースのSagaでは、各サービスが他のサービスによって発行されたイベントをリッスンし、そのイベントに基づいてアクションを起こすかどうかを決定します。Sagaを管理する中央のオーケストレーターは存在しません。代わりに、各サービスがイベントに反応し、新しいイベントを発行することでSagaに参加します。

仕組み:

1. 開始サービスは、ローカルトランザクションを実行し、イベントを発行することでSagaを開始します。
2. 他のサービスはこのイベントを購読し、受信するとローカルトランザクションを実行して新しいイベントを発行します。
3. いずれかのトランザクションが失敗した場合、対応するサービスは補償イベントを発行します。
4. 他のサービスは補償イベントをリッスンし、以前のアクションを取り消すために補償トランザクションを実行します。

例:

注文サービス、決済サービス、在庫サービスの3つのサービスが関与するEコマースの注文処理プロセスを考えてみましょう。

1. 注文サービス: 新規注文を受け取り、「OrderCreated」イベントを発行します。
2. 決済サービス: 「OrderCreated」を購読し、支払いを処理して、「PaymentProcessed」イベントを発行します。
3. 在庫サービス: 「PaymentProcessed」を購読し、在庫を確保して、「InventoryReserved」イベントを発行します。
4. もし在庫サービスが在庫確保に失敗した場合、「InventoryReservationFailed」イベントを発行します。
5. 決済サービス: 「InventoryReservationFailed」を購読し、支払いを返金して、「PaymentRefunded」イベントを発行します。
6. 注文サービス: 「PaymentRefunded」を購読し、注文をキャンセルします。

利点:

• シンプルさ: 参加者が少ない単純なSagaの場合、実装が容易です。
• 疎結合: サービスは疎結合であり、独立して進化できます。

欠点:

• 複雑さ: 参加者が多い複雑なSagaの場合、管理が困難になります。
• 追跡: Sagaの進捗を追跡し、問題をデバッグすることが困難です。
• 循環依存: サービス間に循環依存が生じる可能性があります。

2. オーケストレーションベースのSaga

オーケストレーションベースのSagaでは、中央のオーケストレーターサービスがSagaの実行を管理します。オーケストレーターサービスは、各サービスに対して、いつローカルトランザクションを実行し、必要に応じていつ補償トランザクションを実行するかを指示します。

仕組み:

1. オーケストレーターサービスは、Sagaを開始するリクエストを受け取ります。
2. 各サービスにローカルトランザクションを実行するようコマンドを送信します。
3. オーケストレーターは各トランザクションの結果を監視します。
4. 全てのトランザクションが成功した場合、Sagaは完了します。
5. いずれかのトランザクションが失敗した場合、オーケストレーターは適切なサービスに補償コマンドを送信し、先行するトランザクションの効果を取り消します。

例:

同じEコマースの注文処理プロセスを使用すると、オーケストレーターサービス（Sagaオーケストレーター）が各ステップを調整します。

1. Sagaオーケストレーター: 新規注文リクエストを受け取ります。
2. Sagaオーケストレーター: 注文サービスに「ProcessOrder」コマンドを送信します。
3. 注文サービス: 注文を処理し、成功または失敗をSagaオーケストレーターに通知します。
4. Sagaオーケストレーター: 決済サービスに「ProcessPayment」コマンドを送信します。
5. 決済サービス: 支払いを処理し、成功または失敗をSagaオーケストレーターに通知します。
6. Sagaオーケストレーター: 在庫サービスに「ReserveInventory」コマンドを送信します。
7. 在庫サービス: 在庫を確保し、成功または失敗をSagaオーケストレーターに通知します。
8. もし在庫サービスが失敗した場合、Sagaオーケストレーターに通知します。
9. Sagaオーケストレーター: 決済サービスに「RefundPayment」コマンドを送信します。
10. 決済サービス: 支払いを返金し、Sagaオーケストレーターに通知します。
11. Sagaオーケストレーター: 注文サービスに「CancelOrder」コマンドを送信します。
12. 注文サービス: 注文をキャンセルし、Sagaオーケストレーターに通知します。

利点:

• 集中管理: 参加者が多い複雑なSagaを管理しやすくなります。
• 追跡の向上: Sagaの進捗を追跡し、問題をデバッグしやすくなります。
• 依存関係の削減: サービス間の循環依存を減らします。

欠点:

• 複雑性の増加: 中央のオーケストレーターサービスが必要となり、アーキテクチャに複雑さが加わります。
• 単一障害点: オーケストレーターサービスが単一障害点（Single Point of Failure）になる可能性があります。

コレオグラフィとオーケストレーションの選択

コレオグラフィとオーケストレーションのどちらを選択するかは、Sagaの複雑さと参加するサービスの数によって決まります。以下に一般的なガイドラインを示します。

• コレオグラフィ: 参加者が少なく、サービスが比較的独立している単純なSagaに適しています。基本的なアカウント作成や単純なEコマース取引のようなシナリオに適しています。
• オーケストレーション: 参加者が多い複雑なSagaや、Sagaの実行に対して集中管理と可視性が必要な場合に適しています。複雑な金融取引、サプライチェーン管理、または複雑な依存関係とロールバック要件を持つプロセスに理想的です。

Sagaパターンの実装

Sagaパターンを実装するには、慎重な計画といくつかの要素を考慮する必要があります。

1. Sagaのステップを定義する

Sagaを構成する個々のローカルトランザクションを特定します。各トランザクションについて、以下を定義します。

• サービス: トランザクションを実行する責任を持つサービス。
• アクション: トランザクションによって実行されるアクション。
• データ: トランザクションを実行するために必要なデータ。
• 補償アクション: トランザクションの効果を取り消すために実行されるアクション。

2. 実装アプローチを選択する

コレオグラフィを使用するか、オーケストレーションを使用するかを決定します。Sagaの複雑さと、集中管理と分散責任のトレードオフを考慮してください。

3. 補償トランザクションを実装する

各ローカルトランザクションに対して補償トランザクションを実装します。補償トランザクションは、元のトランザクションの効果を取り消し、システムを一貫した状態に復元する必要があります。

補償トランザクションに関する重要な考慮事項:

• べき等性（Idempotency）: 補償トランザクションはべき等であるべきです。つまり、複数回実行しても意図しない副作用を引き起こさないようにする必要があります。これは、補償トランザクションが最初に失敗した場合に再試行される可能性があるため、非常に重要です。
• 原子性（Atomicity）: 理想的には、補償トランザクションはアトミックであるべきです。しかし、分散環境で真の原子性を達成することは困難な場合があります。可能な限り原子性に近い状態を目指してください。
• 永続性（Durability）: 補償トランザクションが永続的であることを確認してください。つまり、サービスがクラッシュしてもその効果が持続するようにします。

4. 障害とリトライを処理する

障害を適切に処理するために、堅牢なエラーハンドリングとリトライメカニズムを実装します。次のようなテクニックの使用を検討してください。

• 指数バックオフ: システムに過負荷をかけないように、遅延を増やしながら失敗したトランザクションを再試行します。
• サーキットブレーカー: 連鎖的な障害を避けるために、サービスが失敗しているサービスを繰り返し呼び出すのを防ぎます。
• デッドレターキュー: 失敗したメッセージをデッドレターキューに送信し、後で分析・再処理できるようにします。

5. べき等性を確保する

すべてのローカルトランザクションと補償トランザクションがべき等であることを確認してください。これは、リトライを処理し、データの一貫性を確保するために非常に重要です。

6. Sagaを監視・追跡する

Sagaの進捗を追跡し、潜在的な問題を特定するために、監視と追跡を実装します。分散トレーシングツールを使用して、複数のサービスにまたがるイベントを関連付けます。

Sagaパターンの実装技術

Sagaパターンの実装を支援するいくつかの技術があります。

• メッセージキュー（RabbitMQ, Kafka）: サービス間の非同期通信を容易にし、イベント駆動型のSagaを可能にします。
• イベントソーシング: アプリケーションの状態を一連のイベントとして永続化し、完全な監査証跡を提供し、回復目的でイベントの再生を可能にします。
• Sagaオーケストレーションフレームワーク: Apache Camel, Netflix Conductor, Temporalのようなフレームワークは、Sagaを構築・管理するためのツールと抽象化を提供します。
• データベーストランザクションマネージャー（ローカルトランザクション用）: リレーショナルデータベース（例: PostgreSQL, MySQL）やNoSQLデータベースは、単一サービス内でACIDプロパティを保証するためのトランザクションマネージャーを提供します。

Sagaパターンを使用する際の課題

Sagaパターンは大きな利点を提供しますが、いくつかの課題も提示します。

• 複雑さ: Sagaパターンの実装は、特に複雑なビジネスプロセスの場合、複雑になる可能性があります。
• 結果整合性: 結果整合性に対処するには、潜在的な競合状態やデータ不整合を慎重に考慮する必要があります。
• テスト: Sagaのテストは、その分散的な性質と障害をシミュレートする必要があるため、困難な場合があります。
• デバッグ: Sagaのデバッグは、特に中央のオーケストレーターが存在しないコレオグラフィベースの実装では困難になることがあります。
• べき等性: トランザクションと補償トランザクションのべき等性を確保することは重要ですが、実装が難しい場合があります。

Sagaパターン実装のベストプラクティス

課題を軽減し、Sagaパターンの実装を成功させるために、以下のベストプラクティスを検討してください。

• 小さく始める: 単純なSagaから始め、経験を積むにつれて徐々に複雑さを増していきます。
• 明確な境界を定義する: 各サービスの境界を明確に定義し、各サービスが自身のデータに責任を持つようにします。
• ドメインイベントを使用する: ドメインイベントを使用してサービス間で通信し、Sagaのステップをトリガーします。
• 補償トランザクションを慎重に実装する: 補償トランザクションがべき等、アトミック、かつ永続的であることを確認します。
• Sagaを監視・追跡する: Sagaの進捗を追跡し、潜在的な問題を特定するために、包括的な監視と追跡を実装します。
• 障害を前提に設計する: システムが障害を適切に処理し、データを失うことなく障害から回復できるように設計します。
• すべてを文書化する: Sagaの設計、実装、テスト手順を徹底的に文書化します。

Sagaパターンの実世界での活用例

Sagaパターンは、複雑なビジネスプロセスにおける分散トランザクションを管理するために、さまざまな業界で使用されています。以下にいくつかの例を挙げます。

• Eコマース: 注文処理、支払い処理、在庫管理、配送。例えば、顧客が注文をすると、Sagaが在庫の確保、支払いの処理、配送の作成というプロセスを管理します。もし何らかのステップが失敗した場合（例：在庫不足）、Sagaは確保した在庫を解放し、支払いを返金することで補償します。世界的なEコマース大手であるAlibabaは、その広大なマーケットプレイスにおいてSagaパターンを広範に活用し、多数のマイクロサービスにまたがるトランザクションの一貫性を確保しています。
• 金融サービス: 資金移動、ローン申請、クレジットカード取引。国境を越えた送金を考えてみましょう。Sagaは、ある口座からの引き落とし、通貨換算、別の口座への入金を調整します。もし通貨換算が失敗した場合、補償トランザクションが引き落としを取り消し、不整合を防ぎます。国際送金を専門とするフィンテック企業であるTransferWise（現在はWise）は、世界中の異なる銀行システム間での取引の信頼性と一貫性を保証するためにSagaパターンに依存しています。
• ヘルスケア: 患者登録、予約スケジュール、医療記録の更新。患者が予約を登録する際、Sagaは新しい患者記録の作成、予約のスケジューリング、関連する医療提供者への通知といったプロセスを管理します。もし予約のスケジューリングが失敗した場合、補償トランザクションが予約を削除し、患者に通知します。
• サプライチェーン管理: 受注処理、倉庫管理、配送スケジューリング。注文を受けると、Sagaは在庫の確保、商品の梱包、配送のスケジューリング、顧客への通知を管理します。これらのステップのいずれかが失敗した場合、補償アクションを使用して注文をキャンセルし、商品を在庫に戻し、顧客にキャンセルを通知することができます。

結論

Sagaパターンは、マイクロサービスアーキテクチャにおける分散トランザクションを管理するための貴重なツールです。ビジネストランザクションをローカルトランザクションのシーケンスに分割し、補償トランザクションを実装することで、分散環境におけるデータの一貫性と回復力を確保できます。Sagaパターンにはいくつかの課題がありますが、ベストプラクティスに従い、適切な技術を使用することで、その実装を成功させ、堅牢でスケーラブル、かつフォールトトレラントなアプリケーションを構築することができます。

マイクロサービスがますます普及するにつれて、Sagaパターンは分散トランザクションを管理し、複雑なシステム全体でデータの一貫性を確保する上で、引き続き重要な役割を果たしていくでしょう。Sagaパターンを受け入れることは、今日のビジネス環境の要求に応えることができる、現代的で回復力のあるスケーラブルなアプリケーションを構築するための重要なステップです。