障害前提の分散システム設計：レジリエンス戦略とアーキテクチャパターンの実践
障害前提設計の重要性：なぜ分散システムは常に「壊れる」のか
大規模な分散システムを構築・運用する上で、最も根本的な前提の一つは、「システムは常に障害を抱える可能性がある」という現実です。単一のモノリスアプリケーションとは異なり、分散システムはネットワーク、複数のサービスインスタンス、データベース、キャッシュなど、多くの独立したコンポーネントの集合体です。これらのコンポーネント間の相互作用は複雑であり、ネットワーク遅延、部分的な障害、リソース枯渇といった様々な問題が常に発生し得ます。
このような環境では、「障害は例外的な出来事」として扱うのではなく、「障害は常に起こりうる日常」として捉え、システム設計の段階から障害への耐性（レジリエンス）を組み込むことが不可欠です。レジリエンス設計とは、システムが障害発生時にも完全に停止するのではなく、機能の縮退やパフォーマンスの低下はあっても、サービス提供を継続できるようにする設計思想と、それを実現するための技術的アプローチの総体です。
リードエンジニアやテックリードとして、この「障害前提設計（Design for Failure）」のマインドセットを持つことは、安定した、信頼性の高い大規模システムを鍛え上げるための要となります。本稿では、分散システムにおけるレジリエンス設計の基本原則と、それを実現するための実践的なアーキテクチャパターンに焦点を当てて掘り下げていきます。
分散システムにおける典型的な障害シナリオ
レジリエンス設計を具体的に考える前に、分散システムで発生しうる代表的な障害シナリオをいくつか振り返ってみましょう。
- ネットワーク遅延・分断: サービス間の通信が遅延したり、完全に途絶えたりする。これは一時的なルーティングの問題から、データセンター間のリンク障害まで様々です。
- ノード障害: サーバーインスタンス自体がクラッシュしたり、応答不能になったりする。ハードウェア障害、OSの問題、仮想化基盤の問題などが原因となります。
- プロセス障害: アプリケーションプロセスが予期せず終了する。メモリリーク、バグ、リソース枯渇などが原因です。
- 依存サービス障害: システムが依存している別のサービス（データベース、外部API、認証サービスなど）が応答しない、または誤った応答を返す。
- リソース枯渇: CPU、メモリ、ディスクI/O、ネットワーク帯域幅、データベース接続プールなどが限界に達し、正常な処理ができなくなる。
- 過負荷: 特定のサービスに予想を超える大量のリクエストが集中し、処理能力を超えてしまう。
- データの不整合: 分散環境における並行処理や非同期処理によって、データに一時的または永続的な不整合が発生する。
これらの障害は単独で発生することもあれば、複合的に発生することもあります。レジリエンス設計は、これらの多様な障害に対して、システム全体としていかに耐えうるかを考え抜くプロセスです。
レジリエンス設計を支える基本原則
レジリエンスの高い分散システムを構築するためには、いくつかの重要な原則があります。
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タイムアウトとリトライ: 外部サービス呼び出しは常に失敗するか、時間がかかりすぎる可能性があります。適切なタイムアウトを設定し、応答がない場合に処理を中断することは、リソースの無駄遣いを防ぎ、システム全体の応答性を維持するために不可欠です。 ただし、安易なリトライは障害を悪化させる可能性があります。依存サービスが過負荷で応答しない場合、リトライがさらなる負荷をかけ、サービスを完全に麻痺させてしまう「Thundering Herd Problem」を引き起こすことがあります。リトライ戦略は指数バックオフ（Exponential Backoff）を取り入れ、リトライ間隔を徐々に長くするなど、慎重に設計する必要があります。また、冪等でない操作に対するリトライは避けるべきです。
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バルクヘッド（Bulkhead）: システムの特定部分の障害が、システム全体の障害に波及するのを防ぐためのパターンです。船の隔壁（Bulkhead）のように、リソース（スレッドプール、コネクションプールなど）を隔離することで、一つのコンポーネントの処理遅延や失敗が、他のコンポーネントに影響を与えないようにします。例えば、特定の外部サービスへの呼び出しに専用のスレッドプールを割り当てることで、そのサービスが応答しなくなっても、他の処理に必要なスレッドが枯渇するのを防ぐことができます。
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サーキットブレーカー（Circuit Breaker）: 連続して失敗する依存サービスへの呼び出しを早期に検出し、その呼び出しを一時的に遮断するパターンです。これにより、障害が発生しているサービスへの無駄な呼び出しを避け、自身のシステムのリソースを保護します。また、障害サービスにさらなる負荷をかけることを防ぎ、回復を助けます。サーキットブレーカーは通常、「Closed（正常）」「Open（遮断）」「Half-Open（半開）」の3つの状態を持ちます。
- Closed: 通常通り呼び出しを行います。失敗率やエラー数がしきい値を超えると、Open状態に遷移します。
- Open: 呼び出しを即座に失敗させ、一定時間経過後にHalf-Open状態に遷移します。
- Half-Open: 少数（通常1つ）の呼び出しを許可し、成功すればClosed状態に戻り、失敗すれば再びOpen状態に戻ります。
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非同期処理とキュー（Queue）: 依存サービスが一時的に利用できない場合でも、リクエストを失わずに処理を継続するために、非同期処理とメッセージキュー（Kafka, RabbitMQなど）を活用します。リクエストをキューに格納しておけば、依存サービスが回復した後に処理を再開できます。このアプローチはシステム間の疎結合も促進します。メッセージキューを使用する際には、メッセージの永続化、少なくとも一度/正確に一度の処理保証、そしてメッセージ処理の冪等性が重要な考慮点となります。
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冪等性（Idempotency）: 同じリクエストを複数回実行しても、一度実行した場合と同じ結果になる特性を指します。分散システムでは、ネットワーク遅延やタイムアウトによるリトライなどで、同じリクエストが重複して送信される可能性があります。冪等性のある操作を設計することで、このような重複リクエストが発生しても、意図しない副作用（例: 同じ注文が二重に作成される）を防ぐことができます。
実践的なパターンとその実装（概念図解と擬似コード）
サーキットブレーカーパターンの詳細
サーキットブレーカーは、前述の通り3つの状態を持ちます。具体的な実装には、呼び出しの成功/失敗をカウントし、しきい値を設定する必要があります。
状態遷移:
stateDiagram
Closed --> Open : Failure Rate > Threshold OR Error Count > Threshold
Open --> Half-Open : Timeout Elapses
Half-Open --> Closed : A few calls succeed
Half-Open --> Open : A call fails
擬似コード:
class CircuitBreaker:
state = State.CLOSED
failure_count = 0
success_count = 0
last_failure_time = 0
timeout_duration = 60 // seconds
failure_threshold = 5 // consecutive failures OR percentage
method execute(operation):
if state == State.OPEN:
if current_time - last_failure_time > timeout_duration:
state = State.HALF_OPEN
success_count = 0
// Proceed to try the operation
else:
throw OpenCircuitException("Circuit is open")
if state == State.HALF_OPEN:
try:
result = operation()
success_count++
if success_count >= 2: // e.g., 2 consecutive successes
state = State.CLOSED
failure_count = 0
return result
except Exception as e:
state = State.OPEN
last_failure_time = current_time
throw e // Re-throw the original exception
if state == State.CLOSED:
try:
result = operation()
failure_count = 0 // Reset on success
return result
except Exception as e:
failure_count++
if failure_count >= failure_threshold:
state = State.OPEN
last_failure_time = current_time
throw e // Re-throw the original exception
実際のライブラリ（例: Resilience4j, Hystrix (メンテナンスモード), Polly (for .NET)）では、失敗率や遅延率に基づくより洗練された判断基準や、外部からの状態監視・操作機能が提供されています。重要なのは、しきい値やタイムアウト期間をシステムの特性に合わせて適切にチューニングすることです。安易な設定は、すぐにサーキットブレーカーが開いてしまったり、逆に全く機能しなかったりする原因となります。
バルクヘッドパターンの実装
バルクヘッドは、主にスレッドプールやセマフォ、コネクションプールなどのリソースを隔離することで実現されます。
概念図解（テキストベース）:
+-----------------+ +-------------------+ +-------------------+
| Service A | --> | External Service X| | External Service Y|
| (Shared Pool) | +-------------------+ +-------------------+
+-----------------+
↑ これだとService Xの応答遅延がService AのShared Poolを使い果たし、Service Yへの呼び出しもブロックされる可能性があります。
+-----------------+ +-------------------+
| Service A | | External Service X|
| +-------------+ | --> | (Dedicated Pool X)|
| | Pool X (3) | | +-------------------+
| +-------------+ |
| +-------------+ | +-------------------+
| | Pool Y (5) | | --> | External Service Y|
| +-------------+ | | (Dedicated Pool Y)|
+-----------------+ +-------------------+
↑ Service A内で、Service Xへの呼び出し用に専用のスレッドプール（上限3スレッド）、Service Yへの呼び出し用に専用のスレッドプール（上限5スレッド）を割り当てることで、Service Xが応答不能になってもPool Xが枯渇するだけで、Pool Yは影響を受けずService Yへの呼び出しは継続できます。
Javaであれば ExecutorService や Semaphore を、ライブラリであれば Resilience4j の Bulkhead モジュールなどを使用することで実現できます。リソースの上限値をどう設定するかは、システムのリソース量、依存サービスの期待される応答速度、そして重要度など、多くの要素を考慮して決定する必要があります。
レジリエンス設計におけるトレードオフと考慮点
レジリエンスを高めるためのパターンや原則は強力ですが、常にトレードオフが存在します。
- 複雑性の増加: レジリエンスのためのメカニズム（サーキットブレーカーの状態管理、リトライロジック、非同期処理のハンドリングなど）は、システムの複雑性を増加させます。過剰なレジリエンス機構の導入は、かえってシステムを理解しづらく、保守しにくいものにする可能性があります。
- パフォーマンスへの影響: サーキットブレーカーやリトライのロジック自体にもオーバーヘッドが発生する可能性があります。また、非同期処理は応答までのレイテンシを増加させる場合があります。
- 監視と運用: レジリエンス機構が期待通りに機能しているかを把握するためには、詳細な監視（メトリクス、ログ、トレース）が不可欠です。サーキットブレーカーの状態遷移、リトライの発生回数、キューのサイズなどを常にモニタリングする必要があります。
- テストの難しさ: 様々な障害シナリオを想定したテストは困難です。カオスエンジニアリングのような手法は、本番に近い環境で意図的に障害を注入し、レジリエンス機構が正しく機能するかを検証するのに役立ちます。
継続的な「鍛錬」としてのレジリエンス
レジリエンス設計は、システムを一度設計して終わりではありません。ビジネス要求の変化、システムの成長、新しい技術の導入、そして発生した障害からの学びを通じて、継続的に改善し、「鍛錬」していく必要があります。
- 障害対応からの学び: 実際に発生した障害は、レジリエンス設計の抜け穴や不備を明らかにする貴重な機会です。ポストモーテム（事後検証）を通じて、技術的な原因だけでなく、設計上の課題や運用体制の問題点を抽出し、次の改善に繋げることが重要です。
- メトリクスに基づく改善: システムの可観測性を高め、得られたメトリクス（エラー率、レイテンシ、リソース使用率、サーキットブレーカーの状態など）を分析することで、レジリエンス機構のパラメータを調整したり、新たなボトルネックを発見したりできます。
- 文化としての醸成: レジリエンスは特定の技術要素の導入だけでなく、チーム全体の設計思想や文化に根ざすべきものです。「障害は起こるもの」という共通認識を持ち、設計レビューやコードレビューでレジリエンスに関する議論を積極的に行うことが、レジリエンスの高いシステムを継続的に構築する上で不可欠です。
まとめ
大規模分散システムにおけるレジリエンス設計は、単に「壊れないシステム」を目指すのではなく、「壊れることを前提にいかにサービス提供を続けるか」という現実的な課題に対する取り組みです。タイムアウト、リトライ、バルクヘッド、サーキットブレーカー、非同期処理といった基本的な原則とパターンを深く理解し、それらを適切に組み合わせることで、障害発生時にも耐えうる、より強固なシステムを鍛え上げることができます。
これは一度の取り組みで完遂するものではなく、システムの進化や運用経験からの学びを通じて継続的に洗練させていくべき「鍛錬」のプロセスです。本稿が、読者の皆さんがそれぞれの現場でレジリエンスの高いシステム設計を追求するための一助となれば幸いです。