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
2.8k
9
Share
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
More Decks by かとじゅん
See All by かとじゅん
終盤で崩壊させないAI駆動開発
j5ik2o
3
2.6k
CQRS/ESになぜアクターモデルが必要なのか
j5ik2o
0
2k
メッセージ駆動が可能にする結合の最適化
j5ik2o
10
6.7k
曖昧なプロンプトでも正しいコードが書ける理由
j5ik2o
0
510
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
150
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
8.2k
アクターシステムに頼らずEvent Sourcingする方法について
j5ik2o
8
1.7k
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
4.4k
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
Other Decks in Programming
See All in Programming
Copilot CLI の継戦能力を高める コンテキスト管理
nozomutu
1
940
プロパティの順序で型推論が壊れる!? TypeScript6.0の修正からContext-Sensitivityの仕組みを追う
bicstone
2
1k
ビジネスモデルから紐解く、AI+型駆動開発
hirokiomote
2
2k
The Arts and Crafts of Work in the AI Era — Toward Mastery in Software Development
kuranuki
0
330
20260514 - build with ai 2026 - build LINE Bot with Gemini CLI
line_developers_tw
PRO
0
470
Augmenting AI with the Power of Jakarta EE
ivargrimstad
0
150
Modding RubyKaigi for Myself
yui_knk
0
430
Agent Skills を社内で育てる仕組み作り
jackchuka
1
2.4k
Java × distroless で 軽量なコンテナイメージを / Java on Distroless
contour_gara
0
150
AIエージェントと協働するCLI開発 — BunとOpenClawで学んだこと
yoshikouki
1
210
Moments When Things Go Wrong
aurimas
3
110
OSもどきOS
arkw
0
110
Featured
See All Featured
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.2k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
130
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
170
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.3k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.8k
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
180
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.2k
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
250
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
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。