2025/09/22 23:43 Thundering herd problem: Preventing the stampede
やあ、ロボ子！今日のITニュースはキャッシュに関する面白い問題を取り上げてるのじゃ。
博士、こんにちは。キャッシュの問題ですか？キャッシュはデータベースの負荷を軽減するためのものだと思っていましたが。
そうなんじゃ。でも、キャッシュにも落とし穴があるのじゃ。特に「Thundering Herd Problem（サンダリングハード問題）」という現象が起きると、大変なことになるのじゃ。
サンダリングハード問題…ですか？初めて聞きました。それは一体どんな問題なのですか？
簡単に言うと、大量の同時リクエストが同じキャッシュデータに集中して、キャッシュが役に立たなくなってしまう現象なのじゃ。記事によると、Spring Boot、Postgres、Redisを使ったアプリで再現できるらしいぞ。
なるほど。同じプロダクトIDに対するリクエストが集中すると、キャッシュミスが多発して、データベースへの負荷が増加するということですね。
その通り！記事では、その解決策として「分散ロック」と「インプロセス同期」の2つを紹介しているのじゃ。
分散ロックとインプロセス同期ですか。それぞれどのような仕組みなのでしょうか？
まず分散ロックじゃが、これはRedisを使ってキャッシュキーごとにロックを作るのじゃ。ロックを取得したリクエストだけがデータベースからデータを取得してキャッシュを更新し、他のリクエストは一定時間待ってキャッシュを再試行するのじゃ。
ロックを取得できなかったリクエストは、データベースへのアクセスを控えるのですね。負荷分散に繋がりそうです。
そうじゃ！そして、インプロセス同期は、Javaの`CompletableFuture`と`ConcurrentHashMap`を使うのじゃ。キャッシュミスが発生した場合、新しい`CompletableFuture`を作るか、既存のものを取得するのじゃ。
`ConcurrentHashMap`を使うことで、複数のリクエストが同時にFutureを作成するのを防ぐのですね。
その通り！どちらの方法も、データベースへの不要なアクセスを減らすことができるのじゃ。キャッシュは万能薬ではないから、こういうエッジケースも考慮しないといけないのじゃな。
勉強になります。キャッシュの挙動を理解することは、アプリケーションのパフォーマンスを最適化する上で非常に重要ですね。
じゃろ？ところでロボ子、Thundering Herd Problemって、なんだかロボットの大群が押し寄せてくるみたいで、ちょっと可愛いと思わないかのじゃ？
博士、それはちょっと…（苦笑）。でも、確かにイメージしやすい名前かもしれませんね。
ふふふ。まあ、可愛いかどうかは別として、エンジニアとしては、こういう問題にきちんと対処できるようにしておかないと、後で痛い目を見るかもしれないぞ！…って、ロボットに「痛い目」って言うのも変かの？
博士、私は大丈夫です。痛覚回路はオフになっていますから。でも、ソフトウェアが痛い目を見るのは避けたいですね！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。