クリエイティブ・チャレンジ・ハブ - マイクロサービスにおける分散トランザクション管理の複雑性：二相コミットからサガパターンへの移行で直面した同期処理の落とし穴と非同期一貫性の獲得

マイクロサービスにおける分散トランザクション管理の複雑性：二相コミットからサガパターンへの移行で直面した同期処理の落とし穴と非同期一貫性の獲得

Tags: マイクロサービス, 分散トランザクション, サガパターン, データ一貫性, アーキテクチャ

導入：マイクロサービスとデータ一貫性の課題

今日のエンタープライズシステムにおいて、マイクロサービスアーキテクチャの採用は、システムの俊敏性、スケーラビリティ、回復力の向上に大きく貢献しています。しかしながら、モノリシックなシステムから複数の独立したサービスへと分解される過程で、これまで単一のデータベースとトランザクションマネージャーによって保証されていたデータの一貫性が、新たな課題として浮上します。特に、複数のサービスにまたがるビジネスプロセス（例えば、ECサイトでの注文処理、在庫引き当て、決済処理など）におけるデータの一貫性確保は、設計者と開発者にとって常に頭を悩ませる問題であり続けています。

本稿では、こうした分散環境におけるデータ一貫性の課題に対し、伝統的な二相コミット（2PC）プロトコルの限界を認識し、よりマイクロサービスに適したサガパターンへと移行した際の試行錯誤のプロセス、直面した技術的課題、そしてそこから得られた貴重な知見を詳細に解説いたします。

問題提起と背景：分散トランザクションの必要性と2PCの限界

私たちのチームは、基幹システムのマイクロサービス化を進める中で、複数のドメインサービス間でデータの整合性を保つビジネスプロセスに直面しました。当初、モノリシックなシステムでの経験から、データベースベンダーが提供する分散トランザクション機能、あるいはJTA（Java Transaction API）などの標準的な二相コミットプロトコルの適用を検討しました。これは、複数のリソース（データベースなど）にまたがる操作をアトミックに実行し、「すべて成功するか、すべて失敗するか」を保証する強力な仕組みです。

しかし、マイクロサービスアーキテクチャの文脈において、二相コミットプロトコルにはいくつかの深刻な課題がありました。

可用性の低下: コーディネーターの障害はシステム全体を停止させ、参加者サービス間の長期的なロックはデッドロックやリソース枯渇を招きやすく、システム全体の可用性を著しく低下させるリスクがありました。
疎結合の阻害: サービスがコーディネーターの管理下に置かれ、厳密な同期処理を強制されるため、マイクロサービスの主要な設計原則である「疎結合」が損なわれました。
技術的制約と複雑性: 異種データベースやメッセージキューなど、様々な技術スタックを使用するマイクロサービス環境において、すべてのリソースが二相コミットをサポートしているわけではなく、実装の複雑性が増大しました。

これらの課題は、システムのスケールアウトやレジリエンスを追求するマイクロサービスにとって本質的な矛盾をはらんでおり、私たちは二相コミットプロトコル以外の代替手段を模索する必要に迫られました。

試行錯誤のプロセスと技術的詳細：サガパターンへの移行と直面した課題

私たちは、二相コミットの代替として、最終的に「サガパターン」の導入を決定しました。サガパターンは、一連のローカルトランザクションと、それぞれのローカルトランザクションを元に戻す補償トランザクションを組み合わせることで、分散環境におけるデータの一貫性を非同期的に保証する手法です。これにより、サービス間の同期的な結合を避け、可用性とスケーラビリティを維持しつつ、ビジネスプロセスの完了を保証することが可能になると考えました。

サガパターンの実装には、主に「オーケストレーション型」と「コレオグラフィ型」の二つのアプローチがあります。

オーケストレーション型: サガコーディネーターと呼ばれる一元的なサービスが、サガの各ステップを指示し、イベントを送信します。
コレオグラフィ型: 各サービスがイベントをリッスンし、自身のタスクを完了した後に次のイベントを発行することで、分散的にサガを進行させます。

私たちは、初期段階ではオーケストレーション型アプローチを採用しました。理由としては、ビジネスプロセスのフローが比較的複雑であり、サガの全体像を把握しやすく、デバッグが容易になると判断したためです。

1. 初期実装での課題：補償トランザクションの設計ミス

最初のサガ実装において、私たちは補償トランザクションの設計が不十分であったために、いくつかの深刻な問題に直面しました。あるマイクロサービスが特定のステップで失敗した場合、それ以前に成功したサービスで行われた変更を元に戻すための補償トランザクションが、意図した通りに機能しないケースが発生したのです。

例えば、注文サービスで注文が作成され、在庫サービスで在庫が引き当てられた後、決済サービスでエラーが発生し、サガがロールバックされるシナリオを想定しました。この際、在庫サービスの補償トランザクションが在庫を正しく戻さず、結果としてシステム全体で不整合なデータ状態（デッドロックや在庫の誤計上）が発生しました。

得られた教訓: 補償トランザクションは、対象となるローカルトランザクションによって発生するすべての副作用を考慮し、冪等性（何度実行しても同じ結果になる性質）を確保するように設計しなければなりません。また、補償トランザクション自体が失敗した場合のリカバリ戦略も不可欠です。私たちは、補償トランザクションもまた冪等性を持ち、かつ再試行可能な設計とするために、データベースに補償アクションのログを永続化し、専用の監視・再試行メカニズムを導入しました。

sequenceDiagram
    participant C as Order Saga Coordinator
    participant O as Order Service
    participant I as Inventory Service
    participant P as Payment Service

    C->>O: Create Order (Step 1)
    O-->>C: Order Created Event
    C->>I: Reserve Inventory (Step 2)
    I-->>C: Inventory Reserved Event
    C->>P: Process Payment (Step 3)
    P--x C: Payment Failed Event
    C->>I: Compensate Inventory (Comp. for Step 2)
    I-->>C: Inventory Compensated Event
    C->>O: Compensate Order (Comp. for Step 1)
    O-->>C: Order Compensated Event

上記のシーケンスは理想的な流れですが、実際の失敗では、I-->>C: Inventory Compensated Event の通知が失敗したり、C->>O: Compensate Order の呼び出し自体がタイムアウトしたりする事態が発生しました。

2. 状態管理の複雑性と非同期性の罠

オーケストレーション型サガを導入したことで、サガコーディネーターはサガの状態を管理し、どのステップが完了し、どのステップで失敗したかを追跡する必要がありました。初期の設計では、サガコーディネーターが状態をメモリ上に保持したり、イベントソーシングの手法を取り入れずにシンプルなデータベーステーブルで管理したりしたため、以下のような問題に直面しました。

コーディネーターの障害耐性: コーディネーター自体がダウンした場合、進行中のサガの状態が失われ、不完全なプロセスが残存するリスクがありました。
イベントの順序性と欠落: メッセージキューの利用において、イベントの順序性が保証されなかったり、イベントが欠落したりする可能性が露呈し、サガの状態が予期せず分岐する事態が発生しました。
非同期処理のデバッグの困難さ: 複数のサービスが非同期に連携するため、特定のビジネスプロセスがどのサービスで、どのような順序で処理されているかを追跡することが極めて困難になりました。

得られた教訓: サガコーディネーターは、その状態を永続化し、障害から回復できるように設計する必要があります。私たちは、イベントソーシングの概念を部分的に導入し、サガの状態遷移を専用のイベントストアに記録することで、コーディネーターの回復力を向上させました。また、イベントの冪等性処理を各サービスで徹底することで、重複イベントや順序性の乱れによる悪影響を最小限に抑えるようにしました。デバッグの困難さに対しては、トレースIDをイベントペイロードに含め、分散トレーシングツール（OpenTelemetryなど）を導入することで、処理の流れを可視化しました。

// 例: サガコーディネーターにおける状態永続化の概念
public class OrderSagaCoordinator {
    private SagaStateRepository sagaStateRepository; // 状態を永続化するリポジトリ

    public void startSaga(OrderRequest request) {
        SagaState state = new SagaState(request.getOrderId(), SagaStatus.STARTED);
        sagaStateRepository.save(state); // 状態を永続化
        // ... イベント発行 ...
    }

    public void handleInventoryReserved(InventoryReservedEvent event) {
        SagaState state = sagaStateRepository.findById(event.getOrderId());
        if (state.getStatus() == SagaStatus.INVENTORY_RESERVED_PENDING) {
            state.setStatus(SagaStatus.INVENTORY_RESERVED_COMPLETED);
            sagaStateRepository.save(state); // 状態更新
            // ... 次のステップのイベント発行 ...
        } else {
            // 冪等性処理: すでに処理済みのイベントであれば無視
        }
    }

    public void handlePaymentFailed(PaymentFailedEvent event) {
        SagaState state = sagaStateRepository.findById(event.getOrderId());
        if (state.getStatus() != SagaStatus.FAILED && state.getStatus() != SagaStatus.COMPENSATED) {
            state.setStatus(SagaStatus.PAYMENT_FAILED);
            sagaStateRepository.save(state); // 状態更新
            initiateCompensation(state); // 補償処理開始
        }
    }

    private void initiateCompensation(SagaState state) {
        // ... 補償イベント発行ロジック ...
    }
}

上記の例は簡略化されていますが、サガコーディネーターが自身の状態を永続化し、イベントの冪等性を考慮して状態を更新する設計の重要性を示しています。

3. 補償トランザクションの遅延実行と結果整合性

サガパターンは結果整合性（Eventually Consistency）を前提としています。これは、一時的にデータが不整合な状態になることを許容し、最終的には整合性が取れるという考え方です。しかし、ビジネス要求によっては、補償トランザクションの実行が遅延することで、ユーザーエクスペリエンスやビジネスロジックに悪影響を及ぼすケースがありました。例えば、在庫引き当てに失敗したにもかかわらず、ユーザーには一時的に「予約済み」と表示されてしまう、といった状況です。

得られた教訓: 結果整合性の許容範囲をビジネスサイドと密に連携して定義することが不可欠です。また、補償トランザクションの遅延を最小限に抑えるための技術的対策も講じました。具体的には、補償が必要なイベント発生時には、優先度の高いメッセージキューを利用したり、リカバリプロセスを自動化・迅速化する仕組みを導入したりしました。さらに、ユーザーインターフェース側では、処理中の状態を明示的に表示し、最終的な結果が確定するまで待機させる、あるいは状況に応じて別の情報を提供するなど、結果整合性を前提としたUX設計を取り入れました。

成果と学び、将来への展望

これらの試行錯誤を経て、私たち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において、以下のような成果と学びを得ることができました。

システムの可用性向上と疎結合の実現: 二相コミットによる同期的なロックの問題から解放され、各サービスが独立してデプロイ、スケール、運用できる真の疎結合アーキテクチャを実現しました。これにより、システム全体の可用性と回復力が大幅に向上しました。
非同期処理の深い理解と戦略の確立: 非同期処理に伴うデバッグの困難さやデータ一貫性の課題に対し、イベントの冪等性、状態永続化、分散トレーシング、結果整合性を前提としたUX設計など、実践的な解決策と戦略を確立しました。
イノベーション文化の醸成: 複雑な課題に対し、チーム全体で議論し、新しいアプローチを試行錯誤する過程を通じて、技術的な深い洞察と問題解決能力が向上しました。失敗から学び、それを共有する文化がより一層根付きました。

今後の展望としては、サガパターンの適用範囲を広げるとともに、より高度なイベントソーシングやCQRS（Command Query Responsibility Segregation）パターンとの統合を検討しています。これにより、システムの監査性向上や、過去のビジネスプロセスを再構築できる能力を獲得することを目指します。また、サーバーレス環境におけるサガパターンの最適化や、オーケストレーションとコレオグラフィのハイブリッドアプローチの探求も、私たちのイノベーションの対象となるでしょう。

結論

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、単一の銀の弾丸が存在しない複雑な領域です。伝統的な二相コミットプロトコルがもたらす同期結合の課題を乗り越えるため、私たちはサガパターンへと舵を切りました。この移行プロセスでは、補償トランザクションの設計ミス、状態管理の複雑性、非同期処理特有のデバッグの困難さなど、様々な落とし穴に直面しました。しかし、これらの失敗から学び、冪等性の徹底、状態の永続化、分散トレーシングの導入、そしてビジネス要求と整合性モデルの擦り合わせといった具体的な対策を講じることで、システムの可用性と信頼性を高めながら、非同期一貫性を確立することができました。

この経験は、技術的な課題解決にとどまらず、チームとしての成長と、イノベーションを追求する姿勢の重要性を改めて私たちに教えてくれました。皆様のプロジェクトにおいても、分散トランザクションの課題に直面した際には、本稿で共有した試行錯誤のプロセスと学びが、新たな解決策を導き出す一助となれば幸いです。