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
5分で分かった気になるDebezium
Search
Tomohiro Hashidate
October 08, 2024
Programming
1
19
5分で分かった気になるDebezium
TokyuRuby会議15 発表資料
Tomohiro Hashidate
October 08, 2024
Tweet
Share
More Decks by Tomohiro Hashidate
See All by Tomohiro Hashidate
本番のトラフィック量でHudiを検証して見えてきた課題
joker1007
2
140
Rustで作るtree-sitterパーサーのRubyバインディング
joker1007
5
750
tree-sitter-rbsで作って学ぶRBSとパーサージェネレーター
joker1007
3
180
Kafka Streamsで作る10万rpsを支えるイベント駆動マイクロサービス
joker1007
7
3.1k
neovimで作る最新Ruby開発環境2023
joker1007
2
3.7k
ReproのImport/Exportを支えるサーバーレスアーキテクチャ
joker1007
1
1.2k
Ruby on Rails on Lambda
joker1007
13
12k
Sidekiq to Kafka ストリームベースのmicro services
joker1007
4
8.7k
令和時代のRails運用
joker1007
35
15k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Going Staff - Keynote edition
pragtob
0
280
cgroup v2 support in Kubeadm
kentatada
0
190
Micro Frontends for Java Microservices - dev2next 2024
mraible
PRO
0
230
perl for shell, awk and sed programmers
mackee
2
890
ActiveRecordの力でDBのメタデータを迅速に解析する
lnit
3
860
The Efficiency Paradox and How to Save Yourself and the World
hollycummins
0
210
2024-10-01 dev2next - Observability for Modern JVM Applications
jonatan_ivanov
1
140
Jakarta EE as Seen Trough the Lens of the ASF
ivargrimstad
0
610
pytest プラグインを開発して DRY に自動テストを書こう
inuatsu
2
260
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
2
710
CSC509 Lecture 06
javiergs
PRO
0
120
MLOps in Mercari Group’s Trust and Safety ML Team
cjhj
1
130
Featured
See All Featured
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
504
140k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.1k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
327
21k
A better future with KSS
kneath
237
17k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
32
2.3k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
404
65k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
19
2.9k
It's Worth the Effort
3n
183
27k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
275
23k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
43
5.9k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
325
23k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
25
1.8k
Transcript
5分で分かった気になるDebezium joker1007
自己紹介 joker1007 Repro inc. チーフアーキテクト 日本酒とクラフトビールが好き Asakusa.rb メンバー
今、CDCが熱い!
CDCって何? Change Data Captureの略称。 データの変更という事象を記録し、それを別の場所に転送する機能を指す。 CDCはRDBをデータソースとすると決まっている訳ではないが、今回はRDBへの変更 におけるCDCを中心に話をする。
Debeziumとは CDCを実現するためのミドルウェア。 メインターゲットはRDBだが、Cassandra, MongoDB, Spannerにも対応している。 CDCの実現方法はデータベースごとに異なる。 MySQLはレプリケーションと同様の仕組みでbinlogを読むことで行う。 PostgreSQLはlogical decodingという機能に基いている。 単体でも動作できるが、Kafka
Connectプラグインとして動作させるのが一般的。
DebeziumのCDCイベント例 ペイロードサンプルが大きいのでスライドからは割愛。 https://debezium.io/documentation/reference/2.1/connectors/mysql.html#mysql- create-events
何故CDCが必要なのか
ユースケース1 複数のデータストアでデータを同期する
複数のデータストアにデータを書くケースは良くある。 RDBとKafkaとCassandraとElasticSearchに一緒に書きたいとか、Redisの各ノードに 伝播させたいとか。 複雑なアプリケーションには必須と言っていい。
つまりこういう状態
何が問題か アプリケーション側で複数のデータストアを扱うとエラーハンドリングが非常に 複雑になる。 RDBに書いた後に通信エラーでCassandraへの書き込みが失敗したら、どこ からリトライするか。 RDBのコミットをどのタイミングで確定させるか。 順序性の問題の考慮もかなり難しい。 複数のノードに渡ってRDBに書いたのと同じ順序でCassandraに書いたと保 証できるか
Debeziumでこうなる
嬉しい点 CDCを介することで、アプリケーション処理と各種データストアへの書き込み処 理を分離できる。アプリケーションはRDBに書くだけ。 パーティショニングキーの選択が正しければ順序もRDBのトランザクションの通 りに確実に処理できる。 Kafkaのレコードを受け取って書き込む簡単なアプリを書くだけ。エラーが起きた ら1プロセス内の単純なリトライで済む。Kafka Connectで完結できるなら自分で 何かを書く必要すら無い場合もある。 複雑な制御をアプリケーションで頑張るのではなく構造とミドルウェアでカバーす
る。
その他の応用 BigQueryなどのDWHの場合はRDBと同時に即時書き込みをするのが合わないケース もある。 そういった場合に書き込みペースを容易にコントロールすることもできる。 Kafkaに貯めておいて、必要な時にまとめてloadすれば良い。
ユースケース2 マイクロサービスのトリガイベント
CDCのイベントでサービスを起動する CDCのイベントはイベント駆動マイクロサービスのトリガとして利用できる。 例えば受注ステータスの変更をRDBで更新するだけで、そのイベントを発送サービス が受け取るといったことができる。 DebeziumならKafkaに入るので、そのイベントは保存期間中は複数サービスで何度も 再取得できる。
何が嬉しいのか イベント駆動のマイクロサービスの利点は、疎結合に作り易いこと、そして複数の サービスをトリガしやすいこと。 Debeziumを介することで、アプリケーション側はRDBに書くという普通のWebアプリ ケーションと同じことをやるだけで、複数のサービスを協調して動かす基盤が出来 る。
設計上の注意 こういうアーキテクチャを採用する際は、Fire and Forgetの原則とCQRSを意識できる 様になると良い。 データの流れを大きなサイクルとして捉え、一方向にデータが流れる様に工夫するこ と。 書き込みの責任を負うのは原則一箇所のみ。 私見だが、読み書きの責任範囲が明確に分かっていれば、データストアを共有しても それなりにマイクロサービスの制御は効くと思っている。
CDCとイベントベースアーキテクチャの利点 データの変更履歴を維持しやすいため、監査性が高いシステムが構築できる (保持 し続けるのには一定のコストがかかるものの) RDBのトランザクションログがイベントソースになるため、Kafkaと組み合わせる ことでパフォーマンスと順序の整合性を両立できる。 分散トランザクションの問題を回避しつつ、スケーラブルな分散システムを構築 する基盤になる ストリーム処理へのデータ投入を意識しなくて良くなり、リードタイムの短い集 計基盤を作るための導入として最適
Railsとの相性の良さ RailsはRDBの扱いに非常に優れている。 RDBを触るだけなら正しく作れば非常にシンプルなコードになる。 アプリケーションが複雑化する要因として、ロジックとは直接関係がないデータ同期 や非同期処理のトリガ・エラーハンドリングなどの要素が少なくない。 Debeziumと組み合わせることでRailsは得意なRDBの処理に集中でき、コードがシンプ ルになる。 アプリケーションエンジニアはActiveRecordを触っているだけで、分散ストリーム基 盤へのデータ投入が可能になる。
CDCとそれを実現するDebeziumの良さを 完全に理解しましたね
CDCやKafkaを使ったデータ指向なアプリケーション を開発したくなりましたが? Reproという会社がエンジニアを募集しているらしい ですよ!