【ITニュース解説】I Replaced Redis Locks with Database Atomicity and You Should Too

システム開発では、複数のプログラムやサーバーが同時に同じデータにアクセスする状況が頻繁に発生する。このような場合、データの整合性を保ち、正しく処理を行うための仕組みが必要となる。このニュース記事「I Replaced Redis Locks with Database Atomicity and You Should Too」は、まさにこの「データの整合性を保つ」という課題に対する一つの解決策を提示している。

具体的には、これまで分散システムにおける並行処理の制御によく使われていた「Redisのロック」という方法を、データベースが本来持っている「アトミック性」という性質を活用して置き換えることを提案している。システムエンジニアを目指す上で、この並行処理とデータの整合性に関する理解は非常に重要だ。

まず、なぜこのような「ロック」や「アトミック性」が必要になるのかを説明する。例えば、オンラインショッピングサイトで人気商品が残り一つになったとする。この商品を複数のユーザーが同時に購入しようとした場合、システムが何も対策をしていないと、残り一つしかないのに複数人に販売してしまうといった問題が発生する可能性がある。これは、複数の処理が同時に「在庫を減らす」という操作を行った際に、その計算が正しく行われなかったために起こる。このような状況を防ぎ、データの一貫性や正確性を保つために、特定のデータへのアクセスを一時的に制限する「排他制御」という考え方が必要となる。

Redisロックは、この排他制御を実現するためによく使われる方法の一つである。Redisは高速なインメモリデータストアであり、その特性を活かして、特定のデータに対するアクセス権を一時的に「ロック」として管理する。あるプログラムがデータにアクセスする前にRedisに「ロックをください」と要求し、ロックが取得できたら処理を行い、処理が終わったら「ロックを返します」と解放する。これにより、一度に一つのプログラムだけがデータを変更でき、データの整合性を保つことができる。高速で比較的簡単に実装できるため、多くの分散システムで採用されてきた。

しかし、Redisロックにはいくつかの課題も存在する。 一つは、ロックの管理が複雑になりがちという点だ。ロックを取得してから解放するまでの間に、アプリケーションがクラッシュしたり、ネットワークに問題が発生したりした場合、ロックが適切に解放されずに、他のすべてのプログラムが永遠にロックを待ち続けてしまう「スティッキーロック」という状態に陥るリスクがある。また、複数のプログラムがお互いのロックを待ち合って永久に停止する「デッドロック」も発生しうる。これらの状況を避けるためには、ロックにタイムアウトを設定したり、ロックを保持しているプログラムが異常終了した場合の復旧ロジックを複雑に実装する必要がある。 二つ目は、Redisサーバー自体の信頼性に依存するという点だ。もしRedisサーバーが停止したり、ネットワーク障害によってアクセスできなくなったりすると、ロック機能が失われ、システム全体の安定性に影響を及ぼす可能性がある。 三つ目は、ロックに関するロジックがアプリケーションコードに散らばることで、コードが読みにくくなり、開発や保守のコストが増大するという問題だ。

そこで、ニュース記事が提案するのが、データベースが持つ「アトミック性」を活用した解決策である。アトミック性とは、データベースにおけるトランザクションの重要な性質の一つで、「すべて実行されるか、まったく実行されないか」という原則を指す。つまり、データベースに対する一連の操作が成功すれば、そのすべての変更が永続的に記録される（コミットされる）。しかし、途中で何らかのエラーが発生して失敗した場合は、すべての変更が元に戻され（ロールバックされる）、まるで何も実行されなかったかのような状態に戻る。これにより、データベースは常に整合性の取れた状態を維持できる。

データベースは、このアトミック性を保証するために、開発者が自前で複雑なロックロジックを記述しなくても、データの整合性を保つための強力な機能を提供している。主なものとしては、以下のような利用方法がある。

1. 楽観的ロック（Optimistic Locking）: これは、複数のプログラムが同じデータを更新しようとする際に、「ほとんどの場合、競合は発生しないだろう」と楽観的に考える方法である。この方法では、データのレコードに「バージョン番号」や「最終更新タイムスタンプ」のような情報を追加する。データを更新する際には、単にデータを更新するだけでなく、「現在のバージョン番号がXであるレコードを更新し、バージョン番号をX+1にする」という条件付きのクエリを発行する。もし、別のプログラムが先にそのデータを更新してバージョン番号が変わっていた場合、このクエリは何も更新せず失敗する。これにより、アプリケーションは競合が発生したことを検知し、再試行するなどの適切な対応を取ることができる。Redisのような外部のロック機構を明示的に使うことなく、データベースの更新処理自体がアトミックに競合を検出する。

2. 悲観的ロック（Pessimistic Locking）: これは、最初から「競合が頻繁に発生する可能性がある」と悲観的に考え、データにアクセスする際に明示的にロックをかける方法である。リレーショナルデータベースでは、「SELECT FOR UPDATE」のような構文を使って、特定の行を読み取る際に、その行を他のトランザクションが更新できないようにロックできる。これにより、複数のプログラムが同時に同じデータを変更しようとするのを確実に防ぐ。このロックは、トランザクションが終了するまで自動的に保持され、トランザクションがコミットまたはロールバックされると自動的に解放されるため、開発者は複雑なロックの取得・解放ロジックを自分で実装する必要がない。データベースが、ロックの管理を堅牢に行う。

データベースのアトミック性やこれらのロック機能を活用するメリットは大きい。まず、データベースは元々データの整合性を保証するように設計されており、クラッシュリカバリなども考慮されているため、自前で実装するRedisロックよりもはるかに堅牢で信頼性が高い排他制御を実現できる。次に、アプリケーションコードから複雑なロック管理ロジックを排除できるため、コードがシンプルになり、開発や保守のコストが削減される。これにより、バグの発生リスクも低減される。また、データベースのロック機構は高度に最適化されているため、適切な使い方をすればパフォーマンスも期待できる。

このニュース記事が示唆するのは、分散システムにおける並行処理の課題に対し、外部のロック機構を闇雲に導入するのではなく、データが格納されているデータベースの本来の機能を最大限に活用することが、よりシンプルで信頼性の高い解決策となり得るということである。システムエンジニアとして、どのような技術がどんな場面で最も適切かを判断する能力は非常に重要であり、この記事はその技術選定の一つの良い示唆となる。自社のシステム要件や特性を深く理解し、最適なアプローチを選択することが求められる。