Go でスケーラブルな SQS コンシューマを構築する

導入

分散システムを構築する場合、Amazon SQS などのメッセージキューは非同期ワークロードの処理において重要な役割を果たします。この投稿では、Keycloak のユーザー登録イベントを処理する堅牢な SQS コンシューマーを Go に実装した私の経験を共有します。このソリューションは、ファンアウト/ファンイン同時実行パターンを使用して、システム リソースを圧迫することなくメッセージを効率的に処理します。

挑戦

私は興味深い問題に直面しました。それは、Keycloak にユーザーを登録するために毎日約 50,000 の SQS イベントを処理することです。単純なアプローチでは、メッセージごとに新しい goroutine が生成される可能性がありますが、これはすぐにリソースの枯渇につながる可能性があります。同時実行に対して、より制御されたアプローチが必要でした。

なぜファンアウト/ファンインなのか?

ファンアウト/ファンイン パターンは、次の理由からこのユースケースに最適です。

• ワーカーゴルーチンの固定プールを維持します
• 従業員間で作業を均等に分配します
• リソースの枯渇を防止します
• 同時操作をより適切に制御できます

実装の詳細

1. 消費者の構造

まず、基本的な消費者の構造を見てみましょう:

type Consumer struct {
    Client    *sqs.Client
    QueueName string
}

2. メッセージ処理パイプライン

実装は 3 つの主要コンポーネントで構成されます:

1. メッセージ受信者: 新しいメッセージについて SQS を継続的にポーリングします
2. ワーカープール: メッセージを処理するゴルーチンの固定数
3. メッセージ チャネル: 受信者をワーカーに接続します

コンシューマを開始する方法は次のとおりです:

func StartPool[requestBody any](
    serviceFunc func(c context.Context, dto *requestBody) error,
    consumer *Consumer) {

    ctx := context.Background()
    params := &sqs.ReceiveMessageInput{
        MaxNumberOfMessages: 10,
        QueueUrl:           aws.String(consumer.QueueName),
        WaitTimeSeconds:    20,
        VisibilityTimeout:  30,
        MessageAttributeNames: []string{
            string(types.QueueAttributeNameAll),
        },
    }

    msgCh := make(chan types.Message)
    var wg sync.WaitGroup

    // Start worker pool first
    startPool(ctx, msgCh, &wg, consumer, serviceFunc)

    // Then start receiving messages
    // ... rest of the implementation
}

3. 主要な設定パラメータ

重要な SQS 構成パラメータを調べてみましょう:

• MaxNumberOfMessages (10): 各ポーリングのバッチ サイズ
• WaitTimeSeconds (20): 長いポーリング期間
• VisibilityTimeout (30): メッセージ処理の猶予期間

4. ワーカープールの実装

ワーカー プールは、ファンアウト パターンが作用する場所です。

func startPool[requestBody any](
    ctx context.Context,
    msgCh chan types.Message,
    wg *sync.WaitGroup,
    consumer *Consumer,
    serviceFunc func(c context.Context, dto *requestBody) error) {

    processingMessages := &sync.Map{}

    // Start 10 workers
    for i := 0; i < 10; i++ {
        go worker(ctx, msgCh, wg, consumer, processingMessages, serviceFunc)
    }
}

5. 重複メッセージの処理

重複メッセージの処理を防ぐために sync.Map を使用します。

type Consumer struct {
    Client    *sqs.Client
    QueueName string
}

ベストプラクティスと学習

1. エラー処理: 常にエラーを適切に処理し、適切にログに記録します
2. メッセージのクリーンアップ: 処理が成功した場合にのみメッセージを削除します
3. 正常なシャットダウン: コンテキストを使用して適切なシャットダウン メカニズムを実装します
4. モニタリング: 可観測性のために重要なポイントにログを追加します

パフォーマンスに関する考慮事項

• ワーカー数: ワークロードと利用可能なリソースに基づいて選択します
• バッチサイズ: スループットと処理時間のバランス
• 可視性タイムアウト: 平均処理時間に応じて設定します

今後の改善点

1. 動的ワーカー スケーリング: キューの深さに基づいてワーカー数を調整します
2. サーキット ブレーカー: ダウンストリーム サービス用のサーキット ブレーカーを追加します
3. メトリクス コレクション: モニタリング用の Prometheus メトリクスを追加します
4. デッドレターキュー: 失敗したメッセージに対する DLQ 処理を実装します
5. 再試行: 一時的な障害に対して指数バックオフを追加します

結論

ファンアウト/ファンイン パターンは、Go で大量の SQS メッセージを処理するための洗練されたソリューションを提供します。固定ワーカー プールを維持することで、効率的なメッセージ処理を確保しながら、無制限の goroutine 作成の落とし穴を回避します。

このようなパターンを実装するときは、常に特定のユースケースを考慮することを忘れないでください。ここに表示される構成値 (ワーカー数、タイムアウト値など) は、要件とリソースの制約に基づいて調整する必要があります。

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ソースコード: [利用可能な場合はリポジトリへのリンク]

タグ: #golang #aws #sqs #concurrency #distributed-systems

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