つながるウェルビーイング - 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管理の進化とパターン

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管理の進化とパターン

Tags: マイクロサービス, 分散トランザクション, Sagaパターン, TCC, アーキテクチャ

はじめに

近年、Webサービスの開発において、マイクロサービスアーキテクチャの採用が一般化しています。システムの可用性、スケーラビリティ、開発の独立性を高める一方で、各サービスが独立したデータベースを持つ構成は、データの一貫性保持という新たな課題をもたらします。特に、複数のサービスを跨いで一連の処理を実行する「分散トランザクション」の管理は、アーキテクチャ設計における重要な論点の一つです。

本記事では、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管理の課題を深く掘り下げ、その進化の過程で生まれた主要なパターン、そして最新の解決策について解説します。

分散トランザクションの基本的な課題

従来のモノリシックなアプリケーションでは、単一のデータベースに対するトランザクションにより、ACID特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）が保証されていました。代表的な実装としてTwo-Phase Commit（2PC）プロトコルがありますが、これは分散システムにおいては以下のような課題を抱えています。

パフォーマンスボトルネック: 複数のサービスとデータベースが参加するため、コミット処理に時間がかかり、システムの応答性能が低下する可能性があります。
可用性の低下: コーディネーターノードが単一障害点となり、その停止が全体システムに影響を及ぼす可能性があります。また、参加者のうち一つでも障害が発生すると、全体のトランザクションがロールバックされるため、可用性が低下します。
結合度の増大: 各サービスが2PCプロトコルの参加者として密結合する結果、サービス間の独立性が損なわれる可能性があります。

これらの課題から、マイクロサービスアーキテクチャでは、厳密なACID特性を持つグローバルトランザクションの実現は困難であると認識されています。そこで、「結果整合性（Eventual Consistency）」という考え方に基づいた、より疎結合な分散トランザクション管理パターンが採用されるようになりました。

主要な分散トランザクション管理パターン

結果整合性を前提とした分散トランザクション管理には、主に以下のパターンが存在します。

Sagaパターン

Sagaパターンは、一連のローカルトランザクションと、それぞれに対応する補償トランザクションを組み合わせることで、結果整合性を実現する手法です。もし途中のローカルトランザクションが失敗した場合、それ以前に成功したローカルトランザクションを打ち消すための補償トランザクションが実行されます。

Sagaには主に2つの実装形式があります。

オーケストレーション型Saga: 中央のオーケストレーターサービスがトランザクションの各ステップを指示し、参加サービスを調整します。オーケストレーターはワークフローを管理し、失敗時には補償トランザクションの実行を指示します。ビジネスロジックが複雑な場合に管理しやすく、ワークフローの可視性が高いという利点があります。

```java // 概念的なオーケストレーターサービス class OrderOrchestrator { private InventoryService inventoryService; private PaymentService paymentService;

public void createOrder(Order order) {
    try {
        // ステップ1: 在庫予約
        inventoryService.reserveStock(order.getProductId(), order.getQuantity());

        // ステップ2: 決済処理
        paymentService.processPayment(order.getCustomerId(), order.getTotalAmount());

        // 全ステップ成功
        order.setStatus(OrderStatus.COMPLETED);
        orderRepository.save(order);

    } catch (InventoryException e) {
        // ステップ1失敗時は、補償処理は不要
        order.setStatus(OrderStatus.FAILED);
        orderRepository.save(order);
        // ロギングとアラート
    } catch (PaymentException e) {
        // ステップ2失敗時、ステップ1の在庫予約を補償
        inventoryService.cancelStockReservation(order.getProductId(), order.getQuantity());
        order.setStatus(OrderStatus.FAILED);
        orderRepository.save(order);
        // ロギングとアラート
    }
}

} ```

コレオグラフィー型Saga: 各サービスがイベントを発行し、他の関連サービスがそのイベントをリッスンして次の処理を実行します。オーケストレーターは存在せず、各サービスが自律的にトランザクションフローを進行させます。サービス間の結合度が低く、シンプルなワークフローに適していますが、複雑なワークフローでは全体の流れを把握しにくいという欠点があります。

Sagaパターンは、非同期処理と結果整合性を許容できるビジネス要件において有効です。冪等性の考慮や、失敗時の補償ロジックの設計が重要となります。

TCC（Try-Confirm-Cancel）パターン

TCCパターンは、より厳密なデータ一貫性を必要とするシナリオで用いられることがあります。各サービスが以下の3つのフェーズを実装します。

Try: リソースを予約し、実際の処理は行わないが、将来のコミットに備えてロックするなどして準備します。
Confirm: Tryフェーズで予約したリソースを用いて、実際のビジネスロジックをコミットします。
Cancel: Tryフェーズで予約したリソースを解放し、ビジネスロジックをロールバックします。

グローバルトランザクションコーディネーターがTryフェーズを各サービスに通知し、全てが成功した場合にConfirmフェーズ、一つでも失敗した場合はCancelフェーズを通知します。Sagaよりも同期的な側面が強く、短期的な一貫性を保ちやすいですが、実装がより複雑になる傾向があります。

メッセージングベースの非同期処理とCDC

Sagaパターンのコレオグラフィー型と関連が深いのが、メッセージキューやイベントバスを活用した非同期処理です。サービスがイベントを発行し、別のサービスがそれを受信して処理を進めることで、疎結合な連携を実現します。

Outboxパターン: サービスがデータベースの更新とイベントの発行をアトミックに実行するためのパターンです。データベーストランザクション内で「アウトボックス」テーブルにイベントを記録し、別のプロセスがこのテーブルを監視してメッセージブローカーにイベントを発行します。これにより、サービスの状態更新とイベント発行の間の一貫性を保証します。
CDC (Change Data Capture) の活用: データベースの変更ログ（トランザクションログ）をリアルタイムでキャプチャし、イベントとして発行する技術です。Debeziumのようなツールが代表的で、既存のサービスに大きな変更を加えることなく、イベントドリブンアーキテクチャに移行する手段として注目されています。

これらの手法は、イベント駆動型アーキテクチャの基盤となり、At-Least-Once DeliveryやExactly-Once Processingといったメッセージングの信頼性保証と組み合わせることで、堅牢な分散システムを構築できます。

まとめ

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管理は、システムの複雑性を増大させる一方で、その適切な理解とパターン選定が、堅牢でスケーラブルなシステムの実現に不可欠です。本記事では、SagaやTCCといった主要なパターン、OutboxパターンやCDCといったイベント駆動型のアプローチ、そしてApache SeataやTemporalのような最新のツールを紹介しました。

どのパターンを選択するかは、ビジネス要件における一貫性の厳密さ、パフォーマンス要件、開発チームの習熟度、そしてシステム全体の複雑性によって慎重に判断する必要があります。分散トランザクションに関する深い知見は、大規模システムの設計において強力な武器となるでしょう。この点について、皆さんの経験や知見を共有いただけると幸いです。