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Fargate移行再挑戦の記録 - TORANA TECH BLOG

Fargate移行再挑戦の記録 - TORANA TECH BLOG SREチームのクラシマです。(2022年4月にSREチームが発足、バックエンドエンジニアからSREになりました)

https://tech.torana.co.jp/entry/2021/09/29/141642 こちらで、Fargate移行にチャレンジして失敗、1年以上が過ぎました。

その間にToysub!のマイページもリリースされ、こちらは稼働当初からECS on Fargateを選択、安定して動いています。

1年の間にPHPもSwooleもバージョンがあがり、その度にPackerでEC2を作り直しになります。 追随は大変だしEC2の運用ノウハウがWeb上から消えていく一方なので、Fargate移行に再チャレンジすることにしました。

以下の3編構成となります。

  1. cronジョブ編
  2. キューワーカー編
  3. apiサーバ編

cronジョブ編

当初はECSスケジュールタスクに単純に移行、と考えていたのですが、EventBridge + StepFunctions + ECSタスクに移行しました。

cronで実行するジョブ群は、以下の要件を満たすためにbashスクリプトからartisanコマンドを呼び出して実行していたためです。

  • リトライしたい
  • タイムアウトを指定したい
  • 同時に実行されるジョブは一つだけにしたい

↓ざっくりこんな感じのスクリプトで包んでいました。

#/usr/bin/env bash
timeout=600
count=0
while true; do
  if [[ "$count" -gt 3 ]]; then
    break
  else
    timeout "$timeout" php aritsan hoge:fuga --no-interaction
  fi
  count=$(( count + 1 ))
done
同時実行制御は、アプリケーションからredisにmutexを置き、存在チェックをしてから後続の処理を動かすようにしています。 これは、EventBridgeは「最低1回の実行を保証」という動作のため、2回以上の呼び出しに耐える必要があるためです。

    public function exec(): int
    {
        try {
            $this->acquireMutex(self::TTL);
        } catch (AlreadyExecutedException) {
            return 0;
        }
        // 後続の処理
    }
Bashスクリプトをこのままメンテナンスするのも辛いので、StepFunctionsにリトライとタイムアウトを任せることにしました。 (同時実行制御は一旦このまま。いずれ折を見て...)

キューワーカー編

https://tech.torana.co.jp/entry/2021/12/06/110405

めもりーさんに爆速化してもらったキューワーカーですが、そのままECSサービスにしたらえらい目に合ったため、色々諦めました。

c5.xlargeのバッチサーバ上で起動していましたが、同じサイズのFargateを用意するのもコスト的にもアレなのでインスタンスサイズを小さく、Application AutoScalingでメッセージの量に応じてスケールアウトするようにしました。

staging環境でメッセージが処理されることを確認して本番環境に適用したところ、以下の問題が発生。

  • 同じ並列度で実行した場合に、スループットがEC2時の¼以下に
  • RDSに負荷がかかり、apiサーバのレイテンシに大きな影響が出た

ということで、一旦切り戻しを実施。

↑のblogにある、stream_selectとproc_openによる多重化がFargate上だとうまく動かないようです。悲しい。

sysctls周りだったら手に負えないな、とEC2でsysctlsをデフォルトに戻したりして検証したのですが原因は不明です。

php artisan queue:work で地道に処理することにして、かつ、タスクをいっぱい起動することでお金で解決します。

FARGATE_SPOTで費用削減しつつ、メッセージ数に応じてタスク数を増減させることで最適化を図ります。

```(hcl) resource "aws_appautoscaling_policy" "madras_queue_worker_scale_up" { name = "madras-queue_worker-scale-up-${var.env}" resource_id = aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker.resource_id scalable_dimension = aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker.scalable_dimension service_namespace = aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker.service_namespace policy_type = "StepScaling"

step_scaling_policy_configuration { adjustment_type = "ExactCapacity" metric_aggregation_type = "Average"

step_adjustment {
  metric_interval_lower_bound = 0
  metric_interval_upper_bound = 100
  scaling_adjustment          = var.queue_worker_min_capacity
}
step_adjustment {
  metric_interval_lower_bound = 100
  metric_interval_upper_bound = 300
  scaling_adjustment          = ceil(var.queue_worker_max_capacity / 2)
}
step_adjustment {
  metric_interval_lower_bound = 300
  scaling_adjustment          = var.queue_worker_max_capacity
}

} depends_on = [ aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker ] }

resource "aws_appautoscaling_policy" "madras_queue_worker_scale_down" { name = "madras-queue_worker-scale-down-${var.env}" service_namespace = aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker.service_namespace resource_id = aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker.resource_id scalable_dimension = aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker.scalable_dimension policy_type = "StepScaling"

step_scaling_policy_configuration { adjustment_type = "ExactCapacity" metric_aggregation_type = "Average"

step_adjustment {
  metric_interval_upper_bound = 0
  scaling_adjustment          = 0
}

}

depends_on = [ aws_appautoscaling_target.madras_queue_worker ] }

ちなみに、↑これを50刻みで5段階にしたところterraform applyでエラーになりました。
↓terraform-aws-providerにIssue起票してお祈り中。

[https://github.com/hashicorp/terraform-provider-aws/issues/29413](https://github.com/hashicorp/terraform-provider-aws/issues/29413)


### apiサーバ編

いよいよ本命のapiサーバです。

ここまでSwooleと書いてきましたが、DatadogからSwooleの監視がしたい!という要件があってOpenSwooleに切り替えています。
(laravel-swoole + OpenSwooleは大きな問題なく動きました。dd-agent用にopenmetrics.yamlを書いてOpenSwooleのworkerを監視する話はまたいずれ...)

## Dockerfileを書き直す

ローカル開発ではdockerを使っていましたが、本番アプリケーションでも使うとなると気になるのがセキュリティです。
ということで、以下を実施。

- インストールするライブラリ群もバージョン固定する
- 非rootユーザで実行する


ついでに、Multi stage buildしてイメージサイズの削減もします。[https://www.zend.com/blog/php-docker-images-tips-tricks](https://www.zend.com/blog/php-docker-images-tips-tricks) こちらを参考にしました。
(PHP + Multi stage build、あんまり事例が見つからず...。みなさんどうしてるんですかねー)

[https://tech.torana.co.jp/entry/2021/09/29/141642](https://tech.torana.co.jp/entry/2021/09/29/141642)
ここで一つ告白しておきます。↑この対応のときは知らなかったのですが、aptやyumでのinstall時に細かくバージョン指定できるんですね。知らなかった...。
まぁ、試行錯誤の経験とblogのネタになったのでヨシということで!

↓以下、Dockerfileです。
openapi-generator-cliをインストールするためにJREを入れて、npm installのhookでコード生成しています。

```(dockerfile)
# syntax=docker/dockerfile:1.4
FROM php:8.x.y-zts as builder
# renovate: datasource=repology depName=debian_stable/default-jre versioning=loose
ENV DEFAULT_JRE_VERSION="hoge"
# renovate: datasource=repology depName=debian_stable/curl versioning=loose
ENV CURL_VERSION="fuga"
# ...その他色々指定
# renovate: datasource=github-releases depName=openswoole/swoole-src
ENV SWOOLE_VERSION="piyo"

RUN apt-get -y update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
        # hoge=$HOGE_VERSION のように書いていきます 
        default-jre="$DEFAULT_JRE_VERSION" \
        curl="$CURL_VERSION" && \
    apt-get clean

RUN docker-php-ext-install -j"$(nproc)" pdo_mysql && \
    # ...その他、peclで入れる系を書きます
    pecl clear-cache

RUN curl -L -o "swoole-src-$SWOOLE_VERSION.tgz" "https://github.com/openswoole/swoole-src/archive/refs/tags/v${SWOOLE_VERSION}.tar.gz" && \
    tar xzf "swoole-src-$SWOOLE_VERSION.tgz" && \
    cd "swoole-src-$SWOOLE_VERSION" && \
    phpize && \
    ./configure --enable-sockets --enable-http2 --enable-openssl --enable-swoole-json --enable-swoole-curl && \
    make -j"$(nproc)" && \
    make install && \
    make clean && \
    docker-php-ext-enable openswoole && \
    mv "$PHP_INI_DIR"/conf.d/docker-php-ext-openswoole.ini "$PHP_INI_DIR"/conf.d/z_docker-php-ext-openswoole.ini && \
    echo "swoole.enable_preemptive_scheduler=On" >> "$PHP_INI_DIR"/conf.d/z_docker-php-ext-openswoole.ini
# --enable-socketsする場合は、docker-php-ext-sockets.iniをdocker-php-ext-openswoole.iniより先に読みこむ必要がある

WORKDIR /var/www/html
COPY --link apps/api/ /var/www/html/

ENV PATH=$PATH:/root/.volta/bin
ARG GIT_HASH=cannot_get_hash
RUN curl https://get.volta.sh | bash && \
    /root/.volta/bin/volta install node npm && \
    chmod 0600 /root/.ssh/id_rsa && \
    npm install && \
    ./composer.phar install --prefer-dist --no-progress --no-dev

FROM php:8.x.y-zts

ENV TZ=Asia/Tokyo

COPY --chown=www-data:www-data apps/api/docker/madras-platform-api/script.sh /var/www/script.sh
COPY --from=builder --chown=www-data:www-data /var/www/html/ /var/www/html
# docker-php-ext-*.ini
COPY --from=builder /usr/local/etc/php/conf.d/ /usr/local/etc/php/conf.d
# *.h
COPY --from=builder /usr/local/include/php/ /usr/local/include/php
# *.so php.iniのphp_extension_dir で変更可能
COPY --from=builder /usr/local/lib/php/extensions/fugofugo/ /usr/local/lib/php/extensions/fugofugo

WORKDIR /var/www/html

ARG MADRAS_ENV=stg
RUN cp /var/www/html/docker/madras-platform-api/php."${MADRAS_ENV%-?}".ini /usr/local/etc/php/conf.d/php.ini && \
    cp /var/www/html/env/"${MADRAS_ENV%-?}.env" /var/www/html/.env

USER www-data
EXPOSE 8080
CMD ["/var/www/script.sh"]
こちらもstaging環境で動作確認、軽くk6で負荷もかけてみたりしましたが概ね良さそう。

移行

ただ、本番では何が起こるかわからないので切り戻しを素早く実施したいです。ということで、以下のような手順で切り替えを実施。

  1. 既存環境はそのまま残して、別URLでALB+Fargate環境を構築し、Route53で別のURLをALBに割り当てる
  2. 既存環境と新環境のURLを入れ替える
  3. 何か異常があったら再度入れ替えできるように準備しておく

と、いうわけでURL入れ替え用のシェルスクリプトがこちら。 SREチームはGoでツールを書くようにしているのですが、使い捨てなのでBashで...。 (後日、個人的にGoで書き直しましたが、動作検証してないので移行時はBashの方を使いました)

```(shell)

!/usr/bin/env bash

set -xveuo pipefail

blue=blue.example.com. green=green.example.com. zone_id=Z*****

get_blue_record() { aws route53 list-resource-record-sets \ --hosted-zone-id "\(zone_id" \ --query "ResourceRecordSets[?Name=='""\)blue""'] | [0]" } get_green_record() { aws route53 list-resource-record-sets \ --hosted-zone-id "\(zone_id" \ --query "ResourceRecordSets[?Name=='""\)green""'] | [0]" }

get_blue_record >blue_record.json get_green_record >green_record.json

make_swap_json() { blue_type=\((jq -r .Type "\)1") blue_alias_target=\((jq -r .AliasTarget "\)1") green_type=\((jq -r .Type "\)2") green_alias_target=\((jq -r .AliasTarget "\)2")

cat <<EOJ

{ "Comment": "swap", "Changes": [ { "Action": "UPSERT", "ResourceRecordSet": { "Name": "\(blue", "Type": "\)green_type", "AliasTarget": \(green_alias_target } }, { "Action": "UPSERT", "ResourceRecordSet": { "Name": "\)green", "Type": "$blue_type", "AliasTarget": $blue_alias_target } }] } EOJ }

swap() { aws route53 change-resource-record-sets \ --hosted-zone "\(zone_id" \ --change-batch "file://\)1" }

make_swap_json blue_record.json green_record.json >swap.json if [[ ${DRYRUN:-0} != "1" ]]; then echo "run" swap swap.json fi

exit 0

``` 移行準備OK、terraform管理しているDatadog MonitorをFargate用にコピって作り、事前準備完了。 apiサーバの切り替えを実施しました。ドキドキしながらDatadogを眺めていましたが、おかげさまで異常の報告はありませんでした。

終わりに

これで、PHPもSwooleもプロダクトチームが好みのタイミングでバージョンアップできるようになり、SREチームの手を離れました。 一つの長い戦いが終わり、また次の戦いがすでに始まっています。 それでは、また。

追記: https://tech.torana.co.jp/entry/2022/02/07/000000 そういえば、こちらのリベンジも完了しています。弊社で使ってるAuroraは現在は全部Gravitonです。

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