無印吉澤

ソフトウェア開発、運用管理(俗にいう DevOps)、クラウドコンピューティングなどについて、吉澤が調べたり試したことを書いていくブログです。

Treasure Data Tech Talk 201607 レポート(古橋さんと成瀬さんの講演メモのみ)

f:id:muziyoshiz:20160724153127p:plain:w320

先週末に、Treasure Data Tech Talk に参加してきました。このイベントは毎回濃い話を聞けるので、行けるときはなるべく参加するようにしています。

今回は、古橋さんによる Digdag での YAML 利用の話と、成瀬さんによる PerfectQueue の話が特に面白かったです。以下、講演内容のメモと、公開済みのスライドです。

講演内容

DigdagはなぜYAMLなのか? (Sadayuki Furuhashi, @frsyuki)

  • Digdag とは何か?

    • Workflow automation system
    • Digdag で一番やりたいのはバッチデータ解析の自動化
  • Digdag の競合

    • OSS, Proprietary それぞれに競合がある
    • Workflow automation system は、ワークフローの定義方法によって3つに分類できる
      • プログラミング言語型:Luigi など
      • GUI型:Rundeck など
      • 定義ファイル+スクリプト型:Azkaban など
    • ワークフローの作りやすさと、カスタマイズの柔軟性のトレードオフ
  • Digdag

    • Digdag は定義ファイル+スクリプト型
    • 定義ファイル+スクリプト+俺たちのYAML
    • YAMLは便利だが、include できない、変数の埋め込みができない、(言語内DSLのように)プログラムが書けない、という欠点がある
    • Digdag では、YAML の仕様に従ったうえで、これらの欠点を克服した
  • include できる

    • YAML の仕様では、値(scalar)の前に "!" から始まる文字(タグと呼ばれる)を付与できる
    • 通常、YAMLパーサは、正規表現によるマッチでタグを決定して、自動的にタグを付与している
    • Digdag では "!include : filename" という表記を、ファイルインクルードの文法として使っている
    • !include の後ろに、" " を書く必要がある。このスペースが大事。このスペースのおかげで、通常の YAML パーサでも、キーが " "、値が filename のハッシュとして読み込める
    • ただし、この !include を複数書くと、キーが " " のハッシュが重複してしまう。Digdag の YAML パーサでは、複数の !include を書けるように、内部的にキーを UUID に書き換えている
  • 変数の埋め込みができる、プログラムが書ける

    • Java 8 は、Nashorn(ナスホーン)という JavaScript Engine を同梱している。これを使って ${} 内を評価している
    • だから Digdag は Java8 必須
  • Q) 何故YAMLをベースにした?

    • A) 比較的書きやすい、読みやすい。YAMLとして既存のプログラムから扱える。
  • Q) YAMLはグラフ構造を表現するのに適さないのでは?

    • A) YAMLはDAG、グラフを扱うわけではない。ツリーを扱っている。
  • Q) YAMLにコードを書けるとのことだが、悪さはできないのか?

    • A) 悪さできないように対策している。JavaScript はサンドボックス内でしか動作しない。そのためにJavaScriptを採用した。

PerfectQueueはいかにパーフェクトか、あるいはRubyとMySQLでジョブキューを作る試みについて (Yui Naruse, @nalsh)

  • Who is naruse

    • nkfメンテナ
    • Rubyコミッタ
    • Treasure DataではバックエンドのRubyを担当
  • そもそもジョブキューとは

    • FIFO
    • フロントエンドとバックエンドを疎結合化
  • PerfectQueue の特徴

    • MySQL で実装
    • At-least-once を優先(at-least-once と at-most-once はトレードオフの関係)
  • キューのデータ構造

CREATE TABLE `queue` (
    /* unique key (-> at most once) */
    id VARCHAR(255) NOT NULL,
    /* for FIFO's timeline */
    timeout INT NOT NULL,
    /* opaque data */
    data LONGBLOB NOT NULL,
    /* alive or finished */
    created_at INT,
    PRIMARY KEY (id)
)
  • タスクのライフサイクル

    • タスクの投入時に、timeout, created_at を現在時刻にする
    • タスクの取得時は、timeout が小さいものから優先的に取得し、timeout を 300 秒後に更新
    • タスクの実行中は、ハートビートとして、timeout を定期的に 300 秒後に更新
    • タスクの完了後は、created_at を NULL にして、一定時間保存するために timeout を 720 秒後に更新(タスクの重複を検出するため)
    • 前述の retention time を過ぎたら物理削除
  • タスクの取得、削除時の排他制御が大変

    • 排他処理のために、最初期は FOR UPDATE を使っていた
      • しかし、頻繁にデッドロックする
      • デッドロックを避けるには MySQL の気持ちになってクエリを書く必要がある
    • LOCK TABLES を使うと、テーブル全体をロックしてしまうので、SELECT にも影響
    • GET_LOCK が一番安全、でもクエリの書き方によってはデッドロックが発生した
      • ロックの delete クエリと acquire のクエリがバッティングしないように、タイミングの調整が必要(間隔を乱数で変える)
      • 調整しないと性能問題が起きた
      • さらに、ネットワーク遅延が発生すると影響大
        • GET_LOCK から RELEASE LOCK まで 3 RTT かかるので、影響大
    • queue テーブルに owner カラムを追加したうえで、FOR UPDATE を使うクエリに変更し、テーブルロックを不要にした
      • MySQL の気持ちになって書いたので安全
  • 結論

    • PerfectQueue はより完璧になった
  • Q) 何故 MySQL をキューに選んだのか?

    • A) 当時、Amazon RDS で PostgreSQL が使えなかった。RDBMS を選んだ理由は、Amazonで提供されている、フェイルオーバーがある、など。新しいジョブキューを開発したのは、ジョブキューにフェアスケジューリングの機能(Treasure Dataのサービスで必要)を付けたかったから。(古橋)

感想

Digdag での YAML の拡張(いや、標準の仕様に従っているので拡張と言うのは不適切か?)については、話としては面白かったんですが、そもそも YAML でプログラミングするのは辛そう、というのが第一の感想でした。Ansible もそんな感じのつらみがありますしね。AnsibleSpec みたいな、Digdag で書いたワークフローをテストするツールとかが、いずれ出てきたりするんでしょうか。

また、マークアップ言語として YAML にこだわる必要があるんだろうか、とも思ったのですが、じゃあ代替手段として何があるのか、と考えてみると、なかなか難しそうです。XML よりもマシな選択肢となると、いまは YAML なのかな……。HashiCorp の HCL のように、独自方式を作る方向もあったと思いますが、Digdag に独自方式を作るほどの要件はなかったんですかね。