Python中級

中級 Pythonで学ぶマイクロサービス｜アンチパターン編

 

導入

マイクロサービスアーキテクチャは、アプリケーションを小さな独立したサービスに分割することで、開発やデプロイを効率化します。しかし、設計や実装においては多くの落とし穴が存在します。特に中級エンジニアが陥りやすいアンチパターンを理解することは、実務において非常に重要です。本記事では、具体的なシチュエーションを通じて、マイクロサービスにおけるアンチパターンを探ります。

教科書レベルの解説（マイクロサービス）

重要な概念の整理

マイクロサービスは、各サービスが独立して機能することを目的としています。これにより、開発チームは異なる技術スタックを使用したり、異なるリリースサイクルを持つことが可能です。ただし、サービス間の通信やデータ管理においては、適切な設計が求められます。特に、サービス間の依存関係やデータの一貫性をどう保つかが重要な課題となります。

コード例（Python）


from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

# 不適切なデータ取得の例
@app.route('/get_user/', methods=['GET'])
def get_user(user_id):
    # ここでデータベースから全てのユーザーを取得し、その中から特定のユーザーをフィルタリング
    users = get_all_users_from_db()
    user = next((u for u in users if u['id'] == user_id), None)
    return jsonify(user) if user else ('User not found', 404)

def get_all_users_from_db():
    # データベースから全ユーザーを取得するダミー関数
    return [{'id': 1, 'name': 'Alice'}, {'id': 2, 'name': 'Bob'}]

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

コードの行ごとの解説

  1. Flaskをインポートし、アプリケーションを初期化します。
  2. 特定のユーザーを取得するエンドポイントを定義しています。
  3. 全ユーザーを取得する関数を呼び出し、その結果から特定のユーザーをフィルタリングしています。
  4. ユーザーが見つからない場合は404エラーを返します。

アンチパターン編

上記のコードには、いくつかの問題があります。まず、全ユーザーを取得してから特定のユーザーをフィルタリングするというアプローチは、パフォーマンス上の問題を引き起こします。ユーザー数が増えると、無駄なデータ取得が発生し、レスポンスタイムが遅くなります。また、データベースに対する負荷も増加します。

この問題を解決するためには、データベースクエリを改善することが必要です。特定のユーザーを直接取得するクエリを使用することで、効率を大幅に向上させることができます。以下は、改善されたコードの例です。


@app.route('/get_user/', methods=['GET'])
def get_user(user_id):
    # ユーザーIDを使って直接データベースからユーザーを取得
    user = get_user_from_db(user_id)
    return jsonify(user) if user else ('User not found', 404)

def get_user_from_db(user_id):
    # データベースから特定のユーザーを取得するダミー関数
    users = [{'id': 1, 'name': 'Alice'}, {'id': 2, 'name': 'Bob'}]
    return next((u for u in users if u['id'] == user_id), None)

まとめ

  • マイクロサービスでは、各サービスの独立性を保ちながら効率的なデータ取得が求められます。
  • 全データを取得してからフィルタリングするのは、パフォーマンスの低下を招くアンチパターンです。
  • データベースクエリを適切に設計することで、効率的なデータ処理が可能になります。
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