5分で分かった気になるDebezium

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1. 5分で分かった気になるDebezium joker1007

2. 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

3. 今、CDCが熱い！

4. 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。

5. 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。

6. 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

7. 何故CDCが必要なのか

8. 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

9. 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。

10. つまりこういう状態

11. 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

12. Debeziumでこうなる

13. 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。

14. 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。

15. ユースケース2 マイクロサービスのトリガイベント

16. 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。

17. 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。

18. 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。

19. 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

20. 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。

21. CDCとそれを実現するDebeziumの良さを 完全に理解しましたね

22. 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！