1. バッチを Akka Stream で再実装したら100倍速くなった話

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根来 和輝
TIS 株式会社 生産技術R&D室
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今日話すこと
Akka Streams を使ってバッチの処理速度を100倍にした事例

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パフォーマンスに問題を抱えた本番運用されているバッチ処理

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バッチ処理
毎日夜間に、その日の取引情報をCSVファイルに書き出す

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アーキテクチャ
Active
Record

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DBから一括で時刻順の取引情報を取得し、一行ずつ処理し、
一行ずつファイルへ書き出す

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問題は何か
処理が終わるのが遅い。応急処置でなんとか凌いでいる。

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遅い原因はなにか？

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調査環境として仮想マシンを構築。
本番環境と同じリソースを割り当て。
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11. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved.
調査のシナリオでは100万件のデータを用意

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結果、処理速度は毎秒4件

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100万件処理するのに3日

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ボトルネックはどこか？
スワップ領域が大量に消費
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- - Memory - - Swap
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処理のボトルネック

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メモリを潤沢に用意すれば問題ないのか？

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調査のシナリオでは100万件のデータを処理

19. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved.
結果、処理速度は毎秒100件

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100万件処理するのに3時間

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ボトルネックは解消されたのか？
メモリ不足は解消
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- - Memory - - Swap
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使われているCPUコアは1つのみ
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第2のボトルネック

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少しずつデータを取得。処理を並列で行う。
ただし、取得したデータの並びは維持。
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DBから時刻順のデータを少しずつ取得。並列で処理。
取得した順序で書き出し。

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ここに Akka Streams が使える

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Akka Streams は Reactive Streams の Akka を使った実装
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アーキテクチャ
Streams

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Reactive Streams の Publisher を通じてデータを
ストリーミングするAPIを提供
Streams

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同期的な入出力と並列処理
Streams

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既存のバッチと同じ結果が得られるように実装。
キャッシュも既存のものと同様に実装。

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実装の構成要素
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実装
※ 説明用に簡略化したコード

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入力、処理、出力、実行

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この部分の処理は並列に実行される

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39. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved.

40. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved.
調査環境として仮想マシンを構築。
本番環境と同じリソースを割り当て。
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調査のシナリオでは100万件のデータを処理

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結果、処理速度は毎秒1,180件

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100万件処理するのに14分

44. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved.
ボトルネックは解消されたのか？
メモリ不足は発生していない
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- - Memory - - Swap
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CPUの全コアが使われている
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メモリがボトルネックになっていた場合と比較

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CPUがボトルネックになっていた場合と比較

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49. バッチを Akka Streams で再実装したら295倍速くなった話

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ハードウェアを変更せずに大幅な性能改善できた。
experimental なので本番環境への適用は注意。

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ストリームなのにメモリ不足。Slick の streaming API を使っ
てデータを取得しているのに一括で取得されてしまう。

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MySQL固有の問題
解決方法: enableStreamingResults() を設定

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非同期キャッシュ - spray-caching
非同期ノンブロッキングでスレッドセーフなキャッシュ

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2016年2月2日 7:00PM-10:30PM、場所は西新宿

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2016年2月2日 7:00PM-10:30PM、場所は西新宿

59. THANK YOU