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
TIPSTARを支えるCloud Spanner
Search
MIXI ENGINEERS
PRO
October 18, 2025
Technology
0
14
TIPSTARを支えるCloud Spanner
会津大学の学生団体「Zli」が主催するLT大会に参加し、MIXIのエンジニア職採用・技術文化に関する企業PRを実施した時の資料です。
MIXI ENGINEERS
PRO
October 18, 2025
Tweet
Share
More Decks by MIXI ENGINEERS
See All by MIXI ENGINEERS
モンストを支えるインフラ技術
mixi_engineers
PRO
1
10
ルールベースからMLへ みてね写真プリント自動提案の活用事例
mixi_engineers
PRO
1
84
SoccerNet GSRの紹介と技術応用:選手視点映像を提供するサッカー作戦盤ツール
mixi_engineers
PRO
1
240
2つのフロントエンドと状態管理
mixi_engineers
PRO
4
260
月間4億メディアの画像解析を救え!みてね発・オンデバイスMLで挑む圧倒的コストカット作戦
mixi_engineers
PRO
2
290
Google Agentspaceを実際に導入した効果と今後の展望
mixi_engineers
PRO
4
1.7k
プロジェクトマネジメント実践論|現役エンジニアが語る!~チームでモノづくりをする時のコツとは?~
mixi_engineers
PRO
5
520
セキュリティ研修【MIXI 25新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
4
2.4k
QA・ソフトウェアテスト研修【MIXI 25新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
3
3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
SQLAlchemy の select(User).where(User.id =="123") を理解してみる/sqlalchemy deep dive
3l4l5
3
350
様々なファイルシステム
sat
PRO
0
240
Okta Identity Governanceで実現する最小権限の原則 / Implementing the Principle of Least Privilege with Okta Identity Governance
tatsumin39
0
170
コンパウンド組織のCRE #cre_meetup
layerx
PRO
1
270
ソフトウェアエンジニアの生成AI活用と、これから
lycorptech_jp
PRO
0
900
20251027_マルチエージェントとは
almondo_event
1
430
FinOps について (ちょっと) 本気出して考えてみた
skmkzyk
0
210
Linux カーネルが支えるコンテナの仕組み / LF Japan Community Days 2025 Osaka
tenforward
1
130
Azureコストと向き合った、4年半のリアル / Four and a half years of dealing with Azure costs
aeonpeople
1
300
プロダクト開発と社内データ活用での、BI×AIの現在地 / Data_Findy
sansan_randd
0
130
オブザーバビリティと育てた ID管理・認証認可基盤の歩み / The Journey of an ID Management, Authentication, and Authorization Platform Nurtured with Observability
kaminashi
1
700
Open Table Format (OTF) が必要になった背景とその機能 (2025.10.28)
simosako
2
200
Featured
See All Featured
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6k
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.9k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.2k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
49
51k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
27
2.1k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
11k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
116
20k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
697
190k
Transcript
©MIXI TIPSTARを支える Cloud Spanner 2025/10/18 株式会社MIXI 若松丈人
©MIXI 2 自己紹介 2023年度に新卒として入社。 入社から2025年8月まで TIPSTAR のバックエンド開発・運用に携わる。 2025年8月から mixi2 のバックエンド開発
若松丈人 登録してね ->
©MIXI 会津若松
©MIXI 僕と親和性が高そうな土地ですね
©MIXI 5 今回お話しすること TIPSTAR を支える Cloud Spanner
©MIXI 6 TIPSTAR とは 全国の公営競技(競輪/オートレース)にネット投票できるサービス
©MIXI 7 Cloud Spanner とは NewSQL
©MIXI 8 New SQL とは RDB のトランザクション特性(ACID特性)を持ちながら NoSQL のように水平スケール可能なDB
©MIXI 9 なぜCloud Spannerが必要だったのか リリース前(開発初期)は Cloud SQL で開発されていたが、大量の r/w が予想されCloud
Spanner へ 1. 定常的なユーザーアクセスに伴う r/w(read メイン) 2. レースの度に数万〜数十万件のデータの r/w(write メイン) 朝のレース(8時30分ごろ)から深夜のレース(0時前後)まで 10〜20 分間隔で発生
©MIXI 10 なぜCloud Spannerが必要だったのか リリース前(開発初期)は Cloud SQL で開発されていたが、大量の r/w が予想されCloud
Spanner へ 1. 定常的なユーザーアクセスに伴う r/w(read メイン) 2. レースの度に数万〜数十万件のデータの r/w(write メイン) 朝のレース(8時30分ごろ)から深夜のレース(0時前後)まで 10〜20 分間隔で発生 2024年末に開催された競輪グランプリ(1年で1番大きいレース) - 発生したデータ書き込み:100万件以上 - 車券データ - ミッションデータ - ボーナスデータ - etc…
©MIXI Cloud Spanner すごい
©MIXI 12 なぜRDB だと水平スケールが難しい? RDB ・読み込み負荷:リードレプリカを増やして分散可能 ・書き込み負荷:マスター1台に集中
©MIXI 13 なぜRDB だと水平スケールが難しい? RDB ・読み込み負荷:リードレプリカを増やして分散可能 ・書き込み負荷:マスター1台に集中 書き込み用のノードを追加すると整合性を担保するための課題が発生 ・どの更新が最新なのか ・どのノードを正とするのか
©MIXI 14 なぜRDB だと水平スケールが難しい? RDB ・読み込み負荷:リードレプリカを増やして分散可能 ・書き込み負荷:マスター1台に集中 書き込み用のノードを追加すると整合性を担保するための課題が発生 ・どの更新が最新なのか ・どのノードを正とするのか
分散トランザクションなどで解決することも可能だが、運用が複雑に -> データの整合性の担保と水平スケールはトレードオフ
©MIXI 15 Spannerの仕組み Split ・テーブル全体をキー範囲で自動的に分割したもの ・各 Split 単位でディスク上に配置され、レプリカを持つ ・Split 単位で読み書き可能
CREATE TABLE Singers( SingerId INT64 NOT NULL PRIMARY KEY, FirstName STRING(1024), LastName STRING(1024), SingerInfo BYTES(MAX), ); 図引用元: Google Cloud 公式ドキュメント『Schema and Data Model』
©MIXI 16 Spannerの仕組み UPDATE Singers SET FirstName = “xxx” WHERE
SingerId = 1 Split A Zone A (Key 1–3) Application Spanner Server Split B Zone A (Key 4–5) Split A Zone B Split A Zone C Split B Zone B Split C Zone C
©MIXI 17 Spannerの仕組み UPDATE Singers SET FirstName = “xxx” WHERE
SingerId = 1 Split A Zone A (Key 1–3) Application Spanner Server Split A Zone B Split A Zone C 1. Leader が対象キー範囲にロックを取得 2. Leader が更新を follower にブロードキャスト 3. follower はロックを取得できたかをリーダーに返す 4. 全体で過半数のロックが取得できた場合、 Leader がコミット可能と判断
©MIXI 18 Spannerの仕組み TrueTime API 「現在時刻の不確実性( ±ε)」を含む時間範囲を返す Spanner は全てノード間で時間のズレが ±7ms
の範囲内に抑えられている。 → リーダーの Split が動作しているノードで取得した時刻 ±7ms の範囲内に、クラスタ内すべてのノードの実際 の時刻が収まっていることが保証されている ノードAの現在時刻 時間軸 ノードA ノードB ノードC ±7ms 以内 ノードBの現在時刻 ノードCの現在時刻
©MIXI 19 Spannerの仕組み TrueTime API で取得した時間範囲のうち最も未来の時間が経過してからコミットすることで どのノードから見ても「すでに確定済み」として見える → ノード間の整合性問題を解決 ノードAの現在時刻
時間軸 ノードA ノードB ノードC ±7ms 以内 ノードBの現在時刻 ノードCの現在時刻 コミット
©MIXI Cloud Spanner 面白そう https://techbookfest.org/product/2URkJbKFnJ9axX3vmmqNvK?productVariantID=8rXyaFRiBNwt9StPJFTk7c
©MIXI 興味を惹かれた方は直接見に来てください Welcome Dive into MIXI