Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ChatWorkのリアクティブシステム導入事例から学ぶActor設計プラクティス
Search
かとじゅん
March 15, 2017
Programming
9
2.8k
ChatWorkのリアクティブシステム導入事例から学ぶActor設計プラクティス
Actorの設計プラクティスに関して簡単にまとめた資料です
かとじゅん
March 15, 2017
Tweet
Share
More Decks by かとじゅん
See All by かとじゅん
CQRS/ESになぜアクターモデルが必要なのか
j5ik2o
0
1.6k
メッセージ駆動が可能にする結合の最適化
j5ik2o
10
5k
曖昧なプロンプトでも正しいコードが書ける理由
j5ik2o
0
460
AIコーディングエージェントの現実と設計品質の重要性
j5ik2o
0
140
なぜイベント駆動が必要なのか - CQRS/ESで解く複雑系システムの課題 -
j5ik2o
17
7.9k
アクターシステムに頼らずEvent Sourcingする方法について
j5ik2o
8
1.6k
メッセージとイベントを中核に置いたシステム設計の有用性について
j5ik2o
12
4.2k
私のキャリアの旅路: 技術をきっかけに変化を楽しむ
j5ik2o
3
1.1k
いかに開発効率と品質を高めるか: ドメイン駆動設計と組織パターンの視点から考える
j5ik2o
5
3.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
余白を設計しフロントエンド開発を 加速させる
tsukuha
7
2.1k
360° Signals in Angular: Signal Forms with SignalStore & Resources @ngLondon 01/2026
manfredsteyer
PRO
0
140
生成AIを使ったコードレビューで定性的に品質カバー
chiilog
1
280
CSC307 Lecture 01
javiergs
PRO
0
690
humanlayerのブログから学ぶ、良いCLAUDE.mdの書き方
tsukamoto1783
0
200
Package Management Learnings from Homebrew
mikemcquaid
0
230
副作用をどこに置くか問題:オブジェクト指向で整理する設計判断ツリー
koxya
1
620
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
620
ノイジーネイバー問題を解決する 公平なキューイング
occhi
0
110
AI Agent の開発と運用を支える Durable Execution #AgentsInProd
izumin5210
7
2.3k
Best-Practices-for-Cortex-Analyst-and-AI-Agent
ryotaroikeda
1
110
インターン生でもAuth0で認証基盤刷新が出来るのか
taku271
0
190
Featured
See All Featured
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
230
A Soul's Torment
seathinner
5
2.3k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
230
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
330
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
0
2k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.5k
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
96
Scaling GitHub
holman
464
140k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
130
Transcript
ChatWorkのリアクティブシステム導入事 例から学ぶActor設計プラクティス Junichi Kato (@j5ik2o)
自己紹介 • Scala歴 6年 • サーバサイド開発・設計担当 • 最近やってること ◦ TISさんやセプテーニさんでDDD基礎講座(有償)
◦ OAuth2/OpenID Connectのプロバイダ実装
アジェンダ • Falconで採用したアクターの設計がテーマ ◦ Falconのドメインモデル ◦ FYI: CQRS+ESアーキテクチャ ◦ Falcon
の アーキテクチャ概要 ◦ Falcon の レイヤ化アーキテクチャ ▪ API(Write or Read) ▪ SparrowForwarder ◦ FYI: Actorの特徴 ◦ FYI: Actorヒエラルキーの考え方 ◦ SparrowForwarderのActorヒエラルキー ◦ FYI: レジリエントを作り込む方法 ◦ BackOffSupervisorとその拡張
Falconのドメインモデル • 集中と選択でメッセージとそれにまつわるドメインイベントのみ • すでに成熟しており、議論が紛糾することがなかったので、Actor を使ったモデル駆動設計の議論が主戦場だった。 Message MessageCreated MessageUpdated
FYI: CQRS+ESアーキテクチャ
Falconのアーキテクチャ概要
Falconのレイヤ化アーキテクチャ
API(Write/Read)のアプリケーションアーキテクチャ DAS = Data Access Stream DIPを適用したレイヤ化アーキテクチャ= ヘキサゴナルアーキテクチャ
SparrowForwarderのアプリケーションアーキテクチャ
FYI:Actorの特徴
Actorの特徴(1/2) • メッセージを受信して初めて、利用可能なスレッドを使って反応する。メッセージに反応しないコンポーネントは 貴重なCPU資源を消費しない。 • メッセージに反応するかどうかはコンポーネントが選択でき、送信側と受信側のコンポーネントは、インターフェ イスと時間から分離される。 • アクターは一度に決まった単位のメッセージを処理する。 CPUを頻繁に消費するポーリングとブロッキングを採
用せず、高スループットにフォーカスするために CPUを解放する。必要に応じた反応が低レイテンシーを導く。
Actorの特徴(2/2) • DispatcherはMailboxにImmutableなメッセージを追加する (Shard Nothing)。ActorはMailboxを経由してメッ セージを順番に取得する 。開発者はDispatcherが利用するスレッドを意識しない。決まった単位のメッセージ を処理している際中は、別のメッセージを処理しないので、非同期境界を意識していれば、同一アクター内で はシングルスレッドのように見える。 •
Actor数分のスレッド数が必要になるわけではない。 ライトウェイト。2.7百万Actorは1GB程度。スレッドモデル では1GB=4096スレッド程度と考えると大きな差がある。 • DispatcherやMailboxは必要に応じて適切な種類と設定を選ぶことでチューニングが可能。
FYI:Actorヒエラルキーの考え方
ActorSystemのヒエラルキー • 最初にActorSystemが作られる。ActorSystemを使ってSupervisorを作る。 Supervisorが 子アクターを作ることでヒエラルキーを構築する。 • 実際には、アプリケーション用のアクターはuser guardian配下に所属する。
アクターヒエラルキーの目的 • スーパバイザのライフタイムは、子アクターが存 在する間と同じ。親によって作られた子アクター は、スーパバイザの監督下に置かれる。スーパ バイザの責任はすべての子アクターが終了した 時に終わる。 • クラッシュする可能性が高いアクターは、可能な 限りヒエラルキーの下層に配置すべき。下層で
起きた障害は、上位までのヒエラルキーが管理 ・エスカレーションが可能。最上位が障害を起こ した場合は、最上位のアクターの再起動もしく はアクターシステムのシャットダウンが必要にな る。
アクターヒエラルキーの実装パターン1 • 利点は、各アクターが相互に直接通信するこ と。スーパバイザは監督業務とインスタンス作 成のみ。 • 欠点は、再起動しか使えないことと、メッセージ がデッドレターに送られて失われてしまうこと。 親のスーパーバイザはメッセージフローから分 離してしまう。
アクターヒエラルキーの実装パターン2 • スーパバイザは単なる生成や監督ではなく、間 接参照として、すべてのメッセージを単に透過 的にフォワードする。スーパバイザは子を終了 したり、他のアクターとは無関係に新しいもの を生み出したりできる。 • 先の例と比べてメッセージフローのギャップが ない。
SparrowForwarder内部設計 ココの話
SparrowForwarderのActorヒエラルキー • このモデルは、SQSなどでも利用できる。 • Exponential BackOff機能を備えた Supervisorを経由してメッセージを透過的 に扱う。 • 下位層のActorはいつでもクラッシュしても
よい。上位はクラッシュしてはならない。 • KafkaComsumerActorがエラーを起こした 場合はSupervisorが指数関数的な BackOffを掛けてリトライを自動的に行う。 • APIExecutorも同様に振る舞うが、 Kafka へのポーリング間隔が延びると Consumer に異常があったと見なされセッションタイム アウトが起こり、リバランスが起こってしま う。この場合はAPIExecutor側でBackOff せずに全体のフローを最初からやり直す 方がよい。現在はAPIExecutorSupervisor は利用していない。
FYI:レジリエントを作り込む方法
Supervisorを実装する
子アクターを実装する
Supervisor経由で実行する
Supervisor経由での実行結果
akkaのBackOff Supervisor • データ送信処理が失敗して再送信するときに、失敗回数が増えるに連れて再送信す るまでの待ち時間を指数関数的に増やす仕組みを exponential backoff という。 • SupervisorにExponential
Backoffを付加するakka標準API ◦ 子アクターが停止もしくは再起動した時にBackoffする ◦ Supervisorにメッセージを送ると子アクターに転送される ◦ ただし、子アクターが開始・停止のイベントがとれない
BackOffSupervisorの拡張(1/3) • akkaからフォークした拡張(本家でも改善中なのでご参考程度に) → https://git.io/vyotj • 子アクターの開始と停止をフックできる • 以下はハンドラーを指定する方法
BackOff Supervisorの拡張(2/3) • ハンドラーの代わりにアクターを指定する方法
BackOff Supervisorの拡張(3/3) • Backoff機能付きSupervisor を自前で作る方法 • Supervisor自身がBackoff Retryが可能
まとめ • ActorRefは疎結合になるので、依存の方向性に気をつけながら、レイ ヤー化アーキテクチャを作る(Propsファクトリとメッセージの依存を間 違えなければまず問題が起きることはない)。静的型配線したいなら、 akka-streamを検討する価値はある。 • Actorの自己回復力(BackOffSupervisor)をいかした設計は、運用負 荷が下がる。これがActorのすべてと言ってもいいすぎではない。 •
でもActorの設計は難しい。Actorヒエラルキーなしはあまり意味がな い。歯を食いしばってActorのコンセプトを学びましょう…。
ご静聴ありがとうございました。