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会計freeeのデプロイを10倍早くした話
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Shuhei Kitagawa
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2020/1/21に行われたfreee TechNightの発表資料です。
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会計freeeのデプロイを10倍早くした話
1.
freee 株式会社 会計freeeのデプロイを10倍早くした話 2020.01.21
2.
プロフィール HR系企業を経て2016年11月freee入社。申告freeeのリリースに携わった後、 認証基盤チームへ異動。ログインやセッション管理の改修、二段階認証の開 発等を担当しました。2019年4月よりSRE所属。 @shuheiktgw Shuhei Kitagwa
3.
お話すること 3 04 振り返り ・ まとめ 03 モノリスへのアプローチ 02 検討した選択肢 01 会計freeeのデプロイ
4.
4 会計freeeのデプロイ 01 Section
5.
数字で見る会計freee 5 40+ 200k+ 1-3 +3k -1.5k Developers
Commits Diffs /day Deploy /day
6.
6 会計freeeの構成 Nginx Phusion Passenger Ruby on Rails ELB EC2s
7.
会計freeeのデプロイ 7 Capistrano New Code New Assets New Code New Assets EC2s
8.
会計freeeのデプロイ 8 Old App Old App Old
App
9.
会計freeeのデプロイ 9 Old App Old App Old
App デタッチ
10.
会計freeeのデプロイ 10 Old App Old App Old
App Stop
11.
会計freeeのデプロイ 11 Old App Old App Start
12.
会計freeeのデプロイ 12 New App Old App Old
App
13.
会計freeeのデプロイ 13 New App Old App Old
App
14.
会計freeeのデプロイ 14 New App Old App Old
App
15.
会計freeeのデプロイ 15 New App Old App New
App
16.
会計freeeのデプロイ 16 New App Old App New
App
17.
会計freeeのデプロイ 17 New App Old App New
App
18.
会計freeeのデプロイ 18 New App New App New
App
19.
会計freeeのデプロイ 19 New App New App New
App
20.
会計freeeのデプロイ 20 New App New App New
App ● LBから抜く必要があるため、並列にデプロイできない ● 確定申告期など、サーバー台数が多いと50分近くかかることも
21.
21 検討した選択肢 02 Section
22.
検討した選択肢 22 ● Elastic Kubernetes
Service (EKS) への移行 ● Auto Scaling Groupを用いたBlue/Green ● アプリケーション・サーバーによるホットデプロイ
23.
Elastic Kubernetes Service
(EKS) への移行 23
24.
Elastic Kubernetes Service
(EKS) への移行 24 ● Pros ○ Kubernetes (Docker) ○ 新規マイクロサービスを中心に本番運用実績 ● Cons ○ モノリシックなサービスをKubernetesへ移行した経験がなかった ■ もう少し小さいサービスを先に移行させたい ○ 当時はKubernetesのモニタリング、セキュリティ周りの統一した規格が未整備
25.
Auto Scaling Groupを用いたBlue/Green 25 Old
App
26.
Auto Scaling Groupを用いたBlue/Green 26 Old
App New App
27.
Auto Scaling Groupを用いたBlue/Green 27 Old
App New App
28.
Auto Scaling Groupを用いたBlue/Green 28 Old
App New App
29.
Auto Scaling Groupを用いたBlue/Green 29 New
App
30.
Auto Scaling Groupを用いたBlue/Green 30 ●
Pros ○ イミュータブル・インフラストラクチャの実現 ○ 既存の構成に変更を加える必要がない ● Cons ○ AWSがサーバーをプロビジョンする時間がボトルネックになる ○ 常に希望通りのサーバー台数が確保される保証がない
31.
アプリケーション・サーバーによるホットデプロイ 31 App Server Old App
32.
アプリケーション・サーバーによるホットデプロイ 32 App Server Old App New App
33.
アプリケーション・サーバーによるホットデプロイ 33 App Server Old App New App
34.
アプリケーション・サーバーによるホットデプロイ 34 App Server New App
35.
アプリケーション・サーバーによるホットデプロイ 35 ● Pros ○ 圧倒的に早い ○
Capistranoの資産を再利用できる ● Cons ○ アプリケーション・サーバーの変更による影響範囲が大きい ○ 遠ざかるイミュータブル・インフラストラクチャ
36.
ホットデプロイを選択 36 ● Unicornによるホットデプロイ ○ デプロイ時間、ロールバック時間 ○
Phusion Passengerと同じマルチプロセス & プリフォーク
37.
37 モノリスへのアプローチ 03 Section
38.
課題 38 ● 「会計freeeのアプリケーション・サーバーを安全に入れ替えたい」 ○ 影響範囲が大きく、事前の完全な検証が困難 ○
対象ドメイン全体を完全に把握することが困難
39.
アプローチ 39 ● プランBを確保する ● 変更対象
(ライブラリ等) を深く理解する ● 段階的にリリースする
40.
アプローチ 40 ● プランBを確保する ● 変更対象
(ライブラリ等) を深く理解する ● 段階的にリリースする
41.
プランBを確保する 41 ● 不確実性の低い選択肢をプランBとして確保 ● 影響範囲の小さいBlue/GreenがプランB 不確実性高 不確実性低 効果高 効果低 EKS Unicorn Blue/Green
42.
アプローチ 42 ● プランBを確保する ● 変更対象
(ライブラリ等) を深く理解する ● 段階的にリリースする
43.
変更対象を深く理解する 43 ● Unicornのソースコードから3点を把握 ○ 起動からリクエストを捌き始めるまでの流れ ○
ホットデプロイ (USR2) シグナルを受け取った場合の処理 ○ 各パラメーターの使われ方と影響範囲 ● プリフォーク型のアーキテクチャであるため、forkの処理も合わせて抑える ○ ホットデプロイでは環境変数が更新されない ○ PreloadによるFile Descriptorの共有
44.
PreloadによるFile Descriptorの共有 44 Master Process File Descriptor Connection Redis
45.
PreloadによるFile Descriptorの共有 45 Master Process File Descriptor Worker Process Worker Process
46.
PreloadによるFile Descriptorの共有 46 Master Process File Descriptor Worker Process Worker Process
47.
PreloadによるFile Descriptorの共有 47 Master Process File Descriptor Worker Process Worker Process
48.
PreloadによるFile Descriptorの共有 48 Master Process File Descriptor Worker Process Worker Process File Descriptor File Descriptor
49.
PreloadによるFile Descriptorの共有 49 ● Linuxのforkの処理が正しく理解できていれば事象の原因、対策が打てる ○
親子間でOpen File Tableがコピーされる ○ 同じFile Descriptorへの参照を保持している
50.
アプローチ 50 ● プランBを確保する ● 変更対象
(ライブラリ等) を深く理解する ● 段階的にリリースする
51.
段階的にリリースする 51 ● パフォーマンス劣化やバグを多層でテスト 1. テスト環境での負荷試験 2.
他サービスでのリリース 3. 本番環境でのカナリアリリース
52.
テスト環境での負荷試験 52 ● Unicorn vs
Phusion Passenger、通常時 vs ホットデプロイ時 ● 「負荷試験コトハジメ」(https://bit.ly/35Xtncb) ○ インクリメンタルに負荷試験を行う ■ フェーズ1: 単一クライアント、単一API ■ フェーズ2: 複数クライアント、単一API ■ フェーズ3: 複数クライアント、シナリオベース ● 完璧にやろうとしすぎない、次ステージ以降でカバー ホットデプロイ時
53.
他サービスでの先行リリース 53 ● 規模の小さいサービスで先行リリース ○ 運用を通じた各種パラメーター、モニタリング等の調整 ○
複数回リリースの経験
54.
本番環境でのカナリアリリース 54 ● 本番リクエストを2%程度 ● Nginxログからレスポンスタイムを集計 Uncorn 98% 2%
55.
55 振り返り ・ まとめ 04 Section
56.
Unicornへ移行した結果 56 移行 分
57.
移行して正直どうだったか? 57 ● 25分 ->
2、3分へ短縮できる効果は大きい 🎉 ○ デプロイ数の増加、ロールバックの安心感 ● 一部本番へ流出した問題があった ○ Redis connection、Releasesの消失 ○ 時間 x 規模が必要な事象は発見しづらい ■ リプレイテストの仕組みなど ● Capistranoの辛さを感じる日々 ○ サーバーの状態変化に起因した問題を引くことが多い
58.
まとめ 58 ● モノリスへのアプローチ ○ プランBを確保する ○
変更対象 (ライブラリ等) を深く理解する ○ 段階的にリリースする ● 今後 ○ モノリスがEKSへ移行中 ○ モノリスの分割が進行中 ○ 自動カナリアリリースを準備中
59.
スモールビジネスを、 世界の主役に。
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