Spring Boot on Kubernetes : Yahoo!ズバトク事例 #jjug_ccc

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2018/05/26
Spring Boot on Kubernetes
Yahoo!ズバトク事例
ヤフー株式会社
玉利拓郎

自己紹介
2
玉利拓郎
ヤフー株式会社 2009入社
Yahoo!ウォレット
Yahoo!ショッピング
Yahoo!ズバトク
Yahoo!マネー
言語
Java 1.4 -> PHP 5.3 -> Java 8
Kotlinに浮気したい Rustも気になる
@yotama
Tamari Takuro
↑タマリン
Photo by Jeroen Kransen - Gouden leeuwaapje(2008) / CC BY-SA 2.0

今日話すこと
3
• Yahoo!ズバトクでSpring Bootを
どうやってKubernetesに載せたか
• Kubernetesに合わせた開発フロー

今日話さないこと
4
• Kubernetesサイドの話
• Kubernetes自体の運用など

アジェンダ
5
• なぜKubernetesに移行したか
• Kubernetesに載せるために必要なこと
• その他導入したアーキテクチャ

Yahoo!ズバトクとは
6
“毎日ワクワク！おトクが当たる＆もらえる”
くじやキャンペーンを掲載するためのプラットフォーム

なぜ
Kubernetesに
移行したか
7

高まる需要
8
• 販促サービスとしての需要が高まる
• キャンペーン数は日に日に増加

アクセス数の特性
9
• 特定の時間にアクセス数が急激に増える
• キャンペーンの開始
• 人気キャンペーンの開催
• PUSH通知
• etc…

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2000 req/s
大型キャンペーンでは厳戒態勢で望む必要

増える要望
11
• 様々なキャンペーンに対応するため、
機能追加要望が増大
→ 開発が追いつかない

移行前のシステム構成
12
MySQL
Web × netcAPI
別サービス
ほぼ全ての機能が
ココに載ってる

移行前のシステム構成
13
MySQL
Web × n
1テーブルに数億レコード
DBも一極集中
etcAPI
別サービス

現行システムではそろそろ限界
14
• リリース時間大
• DB負荷大
• スケールコスト大
• 結合試験のコスト大
• 改修コスト大

運用コストを下げ、開発速度を高めたい
15
• リリース時間の削減
• システムのスケーラビリティの確保
• テスト工数の削減
• 改修コストの削減

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Kubernetes

Kubernetes(k8s)とは
17
• コンテナのオーケストレーションプラット
フォーム
• コンテナ化されたアプリケーションの展開、
スケーリング、運用自動化を行う

Kubernetesでできること
18
• フェイルオーバー
• スケーリング
• スケジューリング
• ロードバランス
• サービスディスカバリ

Kubernetesでできること
19
• 異常があると自動的にコンテナ再起動
• 自由にコンテナ(Pod)数を変更
• リクエストの負荷分散
• サービスへのルーティング

k8sでいくつかの課題を解決できそう
20
• リリース時間 → コンテナ管理で短縮
• スケールコスト → k8sの機能で一発
• 改修コスト
• マイクロサービス化で修正箇所を集約
• (k8sならばサービスを追加するコストが低い)

システム移行することに
21
• IaaS → CaaS(Kubernetes)
• PHP → Java
• モノリシック → マイクロサービス
• Jenkins → Concourse CI

アプリケーションアーキテクチャの変更
22
• モノリシック → マイクロサービス
• スケーラビリティの向上
• DB負荷の分散
• 改修リスクの削減

マイクロサービスアーキテクチャ
23
くじ
くじWEB
景品
履歴
MQ
メール
DBはサービス毎に分割後処理は非同期

DDDで機能分割
24
• ドメイン駆動設計の
思想を基に、
サービスを分割

ネットワーク構成
25
最終的には
40サービスほどに

k8sに載せるために
必要なこと
26

k8sへ載せるのに必要なもの
27
• k8sの基礎知識
• コンテナ
• Dockerイメージの作成
• アプリケーション
• クラウドネイティブ化
• Liveness probe / Readiness probe
• Graceful Shutdown
• k8s
• manifestファイル

k8sを活かすのに必要なもの
28
• 開発フロー
• CI/CD
• 自動テスト

k8sの基礎知識
29

Kubernetesの特徴
30
• コンテナ中心のインフラ
• 宣言的設定

宣言的設定
31
• 「望ましい状態」を記述した設定ファイル
(manifest)で定義
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: campaign
name: campaign
spec:
selector:
matchLabels:
app: campaign
template:
metadata:
labels:
app: campaign
spec:
containers:
- image: docker-registry.xxxx.yahoo.co.jp:xxxx/zubatoku/zubatoku-campaign:latest
name: campaign
imagePullPolicy: Always
YAMLで設定を書く

Kubernetesのリソース構成イメージ
32※飽くまでイメージです
Ingress
Service
Deployment
Pod Pod Pod
Service
Deployment
Pod Pod Pod
cluster
namespace
transaction
それぞれのリソースをYAMLで定義する
1サービスのセット

Pod
33
• デプロイの最小単位
• Dockerコンテナを内包
• 複数コンテナも可
Docker
コンテナ
Pod

Deployment
34
• ローリングアップデートや
ロールバックを管理する
• ReplicaSetを通して、Pod
を生成・管理する
Deployment
Pod Pod Pod
ReplicaSet

Deploymentの定義
35
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:

Service
36
• 仮想IPとポート
• ラベルセレクタによる
Podのグルーピング
Pod Pod Pod
Service
VIP: 10.0.0.12
app=lot-web

Ingress
37
• L7負荷分散
• バーチャルホスト
• パスによる振り分け
Ingress
Lot Service Entry Service
toku.yahoo.co.jp
/lot /entry

Ingressの定義
38
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: test-ingress
spec:
rules:
- host: myservice.yahoo.co.jp
http:
paths:
- path: /lot
backend:
serviceName: lot
servicePort: 80
- path: /entry
backend:
serviceName: entry
servicePort: 80

Ingress
39
• Ingressは前方一致でしか
振り分けられない
• ズバトクではnginxで振り分
けを実施
Ingress
lot Service entry Service
toku.yahoo.co.jp
/campaing01/lot /campaign01/entry
nginx

その他の構成要素
40
• ConfigMap
• アプリケーション用の設定値を保持
• Secret
• 秘密情報を保持
• Job / CronJob
• バッチ処理等のジョブ

アプリケーション編
41

アプリケーション周りで必要なこと
42
• コンテナ
• ログ出力

Dockerとは
43
• コンテナの実行・管理ツール
• イメージで管理するので、
環境の一貫性がある
• 素早いアプリケーションの展開

Dockerfile
44
• DockerfileでImageを定義
FROM openjdk:8
ARG JAR_FILE
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom", "-jar", "/app.jar"]
ベースのイメージ
プロセス起動用のコマンド

Dockerイメージの作成と実行
45
# Dockerイメージをビルド
$ docker build . -t hoge/myapp
# Dockerコンテナを実行
$ docker run -d --rm -it hoge/myapp:latest

Dockerfile例
46
FROM docker-registry.xxxx.yahoo.co.jp:xxxx/xxxx/openjdk:8
RUN groupadd -r zubatoku && useradd -r -g zubatoku zubatoku
COPY ./app.jar ./app.jar
COPY ./run.sh ./run.sh
EXPOSE 8080
USER zubatoku
ENV TZ=Asia/Tokyo ¥
JAVA_GC_OPTS="" ¥
JAVA_HEAP_OPTS="" ¥
JAVA_METASPACE_OPTS="" ¥
JAVA_EXTRA_OPTS="" ¥
JAVA_OPTS=""
ENTRYPOINT ["./run.sh", "app.jar"]
ズバトクでは
オプション指定簡略化のため
外部スクリプト化

シェルスクリプト化する場合はexecをつける
47
exec java ${JAVA_OPTS} -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -jar $1
PIDが1になるように、javaコマンドの前にexecをつける

アプリケーションへの対応
48

クラウドネイティブなアプリ
49
基本はTwelve-factor app
クラウドで動くアプリケー
ションが従うべき12のプラク
ティス
1. コードベース
2. 依存関係
3. 設定
4. バックエンドサービス
5. ビルド、リリース、実行
6. プロセス
7. ポートバインディング
8. 並行性
9. 廃棄容易性
10. 開発/本番一致
11. ログ
12. 管理プロセス

抜粋すると
50
• 設定
• → 設定値は環境変数に格納
• ポートバインディング
• → 組み込みサーバを使う
• 廃棄容易性
• 起動の高速化、グレースフルシャットダウン
• ログ
• 標準出力に出力し、集約する

設定の環境変数からの読み込み
51
• Spring Bootはプロパティを環境変数から
バインドできる
property
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
環境変数
SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://localhost:3306/test
以下は等価

k8sで環境変数に注入
52
env:
- name: SPRING_DATASOURCE_INITIALIZE
value: "false"
- name: APPLICATION_LOGGING_LEVEL
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: campaign-config
key: application.logging.level
optional: true
- name: LOGGING_LEVEL_ROOT
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: campaign-config
key: logging.level.root
optional: true
- name: SPRING_DATASOURCE_URL
valueFrom:
secretKeyRef:
name: campaign-env
key: datasource-url
k8s/deployment.yaml
env:
- name: 環境変数名
valueFrom: 値の取得元
(ConfigMap or Secret)

ヘルスチェックエンドポイント
53
• k8sがpodの死活チェックをするためのエ
ンドポイントが2種類ある
• Liveness probe
• Readiness probe

Liveness probe / Readiness probe
54
Liveness probe
• アプリケーションが生きてるかどうかをチェック
• NGならばpodを再作成
Readiness probe
• 利用可能になっているかのチェック
• OKになったらサービスイン

ズバトクでの実装方法
55
Liveness probe
• Actuatorを使い、status 200を返すだけのエ
ンドポイント作成
Readiness probe
• Actuatorのhealthエンドポイントを流用
• DBのチェックなどもやってくれる

コード例
56
@Endpoint(id = "liveness")
public class LivenessEndpoint {
@ReadOperation
public Health execute() {
return Health.up().build();
}
}
@Endpoint(id = "readiness")
public class ReadinessEndpoint {
private final HealthEndpoint healthEndpoint;
public ReadinessEndpoint(HealthEndpoint healthEndpoint) {
this.healthEndpoint = healthEndpoint;
}
@ReadOperation
public Health execute() {
return this.healthEndpoint.health();
}
}

Liveness probe / Readiness probe
57
livenessProbe:
httpGet:
path: /liveness
port: 9990
initialDelaySeconds: 60
timeoutSeconds: 1
periodSeconds: 5
readinessProbe:
httpGet:
path: /readiness
port: 9990
initialDelaySeconds: 20
timeoutSeconds: 5
periodSeconds: 5
deployment.yamlに設定を記述
management:
security:
enabled: false
port: 9990
endpoints:
health:
path: readiness
application.yml
外部からアクセス出来ないように
actuatorのportを9990に

LivenessとReadinessをわけたわけ
58
• Liveness probeは軽くすべき
• また、DB等の外部システムダウンした際
はPod再起動しても効果が薄い

Graceful Shutdown
59
• Podが終了する際に適切な終了処理を行う
• 処理中のリクエストの対応
• リソースの破棄
→実装しなかったら、処理中にエラーが発生

Graceful Shutdownの実装
60
• ActuatorのShutdown Endpointを拡張し、
処理中のリクエストがなくなるまでWait
※ActuatorのShutdownEndpointはGracefulではないので注意
lifecycle:
preStop:
httpGet:
path: /shutdown
port: 9990
deployment.yaml

Graceful Shutdownの実装
61
• 通常はアプリケーションサーバの機能を
使って実装
• Jettyではkeepalive等の扱いがうまくいか
なかったので、独自でservletのFilterを使
い処理中セッションをカウントするようにし
た

アプリケーションログについて
62
• ログは標準出力に出す
• Podが終了したらファイルは消滅
• マイクロサービスの場合は相関IDは必須

相関ID
63
• Spring Cloud Sleuthを使用
• 依存を追加するだけでリクエストで一意な
IDをログに出力
• サービス数が多いのでこれがなければ運
用がつらくなる
time:2018-03-22T13:52:22.855+09:00 level:INFO trace_id:8f01dc2dc4a7f7b6 span_id:8f01dc2dc4a7f7b6
time:2018-03-22T13:52:23.123+09:00 level:INFO trace_id:8f01dc2dc4a7f7b6 span_id:8f01dc2dc4a7f7b6

開発フロー編
64

k8sの仕組みを活かすためのフロー
65
• Git上でオペレーションが完結するフロー
→ GitOps
• Pull Requestでオペレーション
• 環境毎のPull Requestは自動生成
• CI/CDは必須

開発フロー
66
Deploy
GitHub Docker
registry
1. clone 3. プルリクエスト
2. 開発/テスト
Concourse CI
7. マージ
4. テスト/ビルド
5. パブリッシュ
6. プルリクエスト
develop e2e production
・・・

Concourseで複雑なパイプラインを実現
67
パイプラインの定義はYAMLで定義しGit管理

テストの自動化
68
• このフローで安心してリリースするために
は、テスト自動化は必須

テストの自動化
69
• 3種類のテストを実装
• ユニットテスト
• クラス単体
• 機能テスト
• サービス単体
• E2Eテスト
• 全サービス結合
E2E
テスト
機能テスト
ユニットテスト
テストピラミッド

E2Eテスト
70
• 全サービスを通してのテスト
• JUnit
• Selenium
@Test
public void 抽選_01_くじを引く() throws Exception {
ログインケース
.ログインする(xxxx);
抽選ケース
.Action_抽選画面を開く(CAMPAIGN_PATH)
.Verify_抽選_抽選画面を表示(xxxx)
.Verify_抽選_キャンペーン期間表示();
}

リリース時間の変化
71
• これまで
• パッケージングからサービスアウトなどを含
むリリース完了まで数時間
• システム移行後
• 実働10分程度でデプロイ完了

その他アーキテクチャ
72

データベースのスケーリング
73
• k8sによってアプリケーションのスケーリン
グはできたが、DBのスケールもしたい
→ シャーディングの導入

DBシャーディングについて
74
• DBの水平分割
• EclipseLinkの機能を
使ってDBシャーディング
• アノテーションでシャー
ディングポリシーを指定
可能
振り分け
Policy
ID等でノードを決定

JPAのEntity実装
75
@Entity
@Data
@Table(name = ”sample")
@IdClass(SamplePk.class)
@Partitioning(
name = ”sampleIdPartitioning",
partitioningClass = SampleIdPartitioningPolicy.class)
@Partitioned(”sampleIdPartitioning")
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class SampleJpaEntity {
@Id
Long sampleId;
@Id
Integer hogeId;
PartitioningPolicyを設定するだけ

ID生成の問題
76
アプリやDBが分散することでDBサイドでの
ID発行(AUTO_INCREMENT)が扱いづらくなった
• →アプリサイドでの発行が必要
• →標準規格のUUIDは36byteもあり性能面の
不安
• f48b53b8-fe1e-4670-a19a-650fda31bced

UUIDは件数が増えると性能が低下
77
MySQLでのINSERT時間

64bitの独自ID体系を採用
78
timestamp(41bit) : 現在のunixtime(milliseconds)から、ある時点のunixtimeを引いた値
machine id(12bit) : 生成器ごとに割り当てられたID
sequence(10bit) : 生成器ごとに採番するsequence番号
BIGINTに収まりほぼインクリメンタルなので、MySQLで
効率的に扱える
timestamp machine id sequence
41bit 12bit 10bit
63bit
Twitterのsnowflakeを参考に実装

一意になるようにMachine IDを管理
79
各サービス
MachineID
サービス
定期的にheartbeat
machineId=1234

まとめ
80

k8sに載せるのに必要なこと
81
• コンテナ
• ログ出力
• 開発フローの対応

k8sに移行してみて
82
• リリース時間など、運用コストは大幅に削
減できた
• 数時間 → 10分
• 負荷についてもスケールできるように
• 2000 req/s ↑
• ログが集約され、調査コストも削減できた

大変だったところ
83
• 利用技術のスイッチ
• パッケージングやCI/CD、利用言語も変更したため
• 社内PFとの連携
• IPベースのACLからの変更
• 考え方のスイッチ
• 従来のアーキテクチャからCloud Nativeなものへ
• まだ、k8sのポテンシャルを十分引き出せていない

これから
84
• コンテナデザインパターンの活用
• 共通機能を別コンテナに切り出し
• サイドカーパターンなど
• リリース方法の検討
• カナリアリリース

情報技術で
人々のマネーライフの課題を解決する
85

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