障害の根本原因を探る - 非同期処理の進捗監視不備起因障害分析：技術・組織的根本原因

非同期処理の進捗監視不備起因障害分析：技術・組織的根本原因

Tags: 非同期処理, 監視, 障害分析, 運用, 設計不備

システム開発において、ユーザー体験の向上やリソースの有効活用を目的として、非同期処理は広く利用されています。しかし、その性質上、処理の完了を即座に確認できないため、適切な監視やエラーハンドリングが設計されていない場合、障害発生時の検知遅延や原因特定に時間を要するリスクがあります。

本記事では、非同期処理の進捗監視設計に不備があったために発生した障害事例を取り上げ、その技術的・組織的な根本原因を深く掘り下げて分析し、同様の事態を防ぐための具体的な再発防止策について考察します。

障害事象の概要

あるウェブサービスにおいて、ユーザーからの特定の操作（例: 大量のデータエクスポート要求、時間のかかるバッチ処理トリガーなど）に応じて、バックグラウンドで非同期処理が実行される機能がありました。この機能は、メッセージキューを介してWorkerプロセスによって処理されていました。

ある日、一部のユーザーから「操作を実行したが、結果がいつまで経っても表示されない」「処理が完了したのか失敗したのか分からない」といった問い合わせが多数寄せられました。システムの状態を確認したところ、メッセージキューにはメッセージが滞留しており、Workerプロセスの一部が停止している、あるいは異常な状態になっていることが判明しました。その結果、対象の非同期処理だけでなく、そのWorkerが担当する他の処理にも遅延や失敗が発生し、サービスの一部機能が一時的に利用できなくなる事態に至りました。

監視システムを確認しましたが、キューのサイズが異常に増加している、WorkerプロセスのCPU使用率が高いといったアラートは出ていたものの、個々の非同期処理が「実行中なのか」「停止しているのか」「失敗したのか」「どのステップで止まっているのか」といった具体的な進捗状況や異常を示す明確な情報が得られず、原因の特定と復旧に時間を要しました。

技術的な根本原因の分析

この障害の技術的な根本原因は、非同期処理自体の設計およびそれに関連する監視設計における複数の不備に集約されます。

非同期処理の進捗状態を記録・通知するメカニズムの欠如:
- 非同期処理の開始、途中経過（もしあれば）、完了、失敗といった各状態を永続化したり、外部から参照可能な形（例: データベース、キャッシュ）で保持していませんでした。
- 処理の完了や失敗をユーザーや他のシステムに通知する明確な仕組み（例: Webhook、メール、通知API）が設計されていませんでした。ユーザーは結果を確認するためにポーリングするか、結果が表示されるのを待つしかありませんでした。
監視メトリクスの粒度不足:
- メッセージキューのサイズやWorkerプロセスの基本的なリソース使用率（CPU, メモリ）といったシステム全体のメトリクスは収集されていましたが、個々の非同期処理の実行時間、成功率、失敗率、特定の処理ステップに要した時間などの詳細なメトリクスが不足していました。
- これにより、どの処理が遅延しているのか、どのWorkerで問題が発生しているのか、具体的なボトルネックがどこにあるのかを迅速に特定することが困難でした。
エラーハンドリングとリトライ設計の不備:
- 非同期処理内でエラーが発生した場合、エラー内容の詳細なロギングが不十分でした。また、一時的なネットワークエラーや外部サービスの一時的な不調などに対する適切なリトライ戦略が実装されていませんでした。
- リトライによっても復旧しない永続的なエラー（例: データ不正、外部サービスの仕様変更）が発生した場合の、エラー通知や手動での介入を促す仕組みもありませんでした。エラーになったメッセージがキューに戻り、無限にリトライを繰り返してしまうケースもありました。
ログの構造化と集約の不備:
- Workerプロセスが出力するログは存在しましたが、構造化されておらず、特定の非同期処理インスタンスに関連するログを横断的に追跡することが容易ではありませんでした。
- ログ集約システムは導入されていましたが、検索性や可視化の機能が十分に活用されておらず、障害発生時の膨大なログの中から原因特定のヒントを見つけ出すのに時間がかかりました。

これらの技術的な不備が複合的に作用し、非同期処理の異常発生を早期に検知できず、原因特定と復旧作業を遅延させる結果となりました。

組織的な根本原因の分析

技術的な不備の背景には、以下のような組織的な課題が存在しました。

非機能要件（信頼性、運用容易性）の定義とレビュープロセスの不足:
- 非同期処理のようなバックグラウンドで動作する重要な機能に対して、その信頼性（エラー発生時の挙動、リトライ、べき等性など）や運用容易性（監視、ログ、デバッグのしやすさ）に関する要件が十分に定義され、設計レビューの過程で厳密にチェックされていませんでした。機能開発に重点が置かれがちで、非機能要件がおろそかになっていました。
開発チームと運用チーム間の連携不足:
- 開発チームが非同期処理機能を実装する際に、実際にシステムを運用するチームとの間で、どのような状態を監視すべきか、どのような情報が運用上必要になるかといった観点のすり合わせが不足していました。運用チームは開発された機能の内部挙動や監視ポイントを十分に理解していませんでした。
監視設計の標準化・ガイドラインの欠如:
- システム全体として、非同期処理を含む各種コンポーネントに対してどのような粒度で、どのようなメトリクスやログを収集し、どのようにアラートを設定すべきかといった監視設計に関する明確な標準やガイドラインが存在しませんでした。結果として、コンポーネントごとに監視の状況にばらつきが生じていました。
障害訓練やPostmortem文化の不成熟:
- 障害発生時の具体的な調査手順や役割分担に関する訓練が不十分でした。また、過去の障害事例から学び、同様のミスを繰り返さないためのPostmortem（障害報告書作成とレビュー）文化が根付いておらず、技術的・組織的な課題が継続的に改善されるサイクルが回っていませんでした。

これらの組織的な課題が、技術的な不備を見逃したり、必要な対策が講じられなかったりする土壌を作り上げていました。

再発防止策

今回の障害から得られた学びを踏まえ、以下の再発防止策を講じることが考えられます。

技術的な再発防止策

非同期処理の進捗状態管理メカニズムの実装:
- すべての非同期処理に対して、ユニークなIDを付与し、そのIDに関連付けて現在の状態（Pending, Running, Succeeded, Failed, Retryingなど）、開始・更新・完了・失敗日時、エラー内容、リトライ回数などをデータベース等に記録する仕組みを導入します。
- これにより、外部から個々の処理の進捗状況を照会できるようになります。
- 処理の完了や失敗時には、ユーザーへの通知や、関連するシステムの状態を更新する処理を組み込みます。
詳細な監視メトリクスの収集と可視化:
- メッセージキューのサイズや滞留時間だけでなく、Workerごとの処理件数、成功率、失敗率、平均処理時間、最大処理時間などのメトリクスを収集・可視化します。
- 非同期処理の状態管理と連携し、特定の処理ステータス（Failedが多い、Runningだが長時間更新されていないなど）をトリガーにしたアラートを設定します。
- 可能であれば、分散トレーシングシステムを導入し、非同期処理を含む一連のリクエストの流れを追跡できるようにします。
堅牢なエラーハンドリングとリトライ設計:
- 非同期処理内のエラーは、エラータイプに応じて詳細なログを出力し、トレースバック情報を含めるようにします。
- 一時的なエラーに対しては、Exponential Backoffなどの戦略を用いた自動リトライを実装します。リトライ回数に上限を設け、永続的なエラーと判断された場合は、エラー状態を記録し、運用者に通知します。
- 処理の冪等性を確保できるよう設計を見直します。
ログの構造化、集約、および可視化の強化:
- ログ出力時に、非同期処理ID、ユーザーID、リクエストIDなどの関連情報を構造化された形式（例: JSON）で出力するように標準化します。
- ログ集約システムにおいて、これらの構造化データを用いた検索、フィルタリング、相関分析を容易に行えるように設定を最適化します。
- エラーログや特定のキーワードを含むログに対して、自動的にアラートを生成する設定を追加します。

組織的な再発防止策

非機能要件を組み込んだ開発プロセスの確立:
- 新規機能開発や既存機能改修の際に、非機能要件（信頼性、可用性、運用性、性能など）に関する項目を明確に定義し、要件定義・設計レビューの必須項目とします。
- 特に非同期処理のようにバックエンドで動作する機能については、運用観点からのレビューを強化します。
開発チームと運用チーム間の連携強化:
- 「開発と運用が一体となる」というDevOpsの考え方を推進し、開発チームと運用チームが日常的にコミュニケーションを取り、情報共有を密に行う文化を醸成します。
- 機能開発の初期段階から運用チームを巻き込み、監視すべき項目や運用上の注意点について議論します。
監視設計標準・ガイドラインの策定と浸透:
- システム全体の監視設計に関する標準やガイドラインを文書化し、開発チーム全体に周知徹底します。どのようなコンポーネントに対して、どのようなメトリクス、ログ、アラートを設定すべきか、具体的な例を含めて示します。
- 新しい機能を開発する際には、このガイドラインに沿った監視設計がされているかを確認するプロセスを設けます。
障害訓練とPostmortem文化の定着:
- 定期的に障害発生を想定した訓練（例: サービス停止訓練、特定のエラー注入訓練）を実施し、障害発生時の対応手順や各メンバーの役割を確認します。
- 障害が発生した際には、必ずPostmortemを作成し、技術的な原因だけでなく組織的な原因も深掘りします。そして、その学びをチーム内外で共有し、改善活動につなげるサイクルを継続的に回します。

障害発生時の具体的な調査手順の参考

今回の事例のような非同期処理の障害が発生した場合、以下の手順で調査を進めることが考えられます。これはあくまで一般的な手順であり、具体的なシステム構成によって異なります。

障害範囲と影響の確認:
- ユーザーからの報告や監視アラートに基づき、どの機能が影響を受けているか、影響範囲は全体か一部か、影響ユーザー数はどの程度かを確認します。
- 今回の場合は、「特定の非同期処理を利用したユーザー」が影響範囲でしたが、Workerの異常停止により他の非同期処理にも影響が波及しているかを確認します。
システム全体の健全性チェック:
- サービスの状態ページ、主要な監視ダッシュボードを確認し、システム全体（Webサーバー、DB、キャッシュ、メッセージキュー、Workerプロセス、外部サービス連携など）の主要コンポーネントに異常がないか大まかに確認します。
- メッセージキューのサイズ、Workerプロセスの稼働数やリソース使用率に異常がないかを確認します。
対象の非同期処理に関する情報の収集:
- 今回の障害が「非同期処理の進捗監視不備」に関わる場合、まずは対象の非同期処理に関連するキューやWorkerに着目します。
- メッセージキューに処理待ちのメッセージが滞留していないか、エラーキューにメッセージが送られていないかを確認します。
- 対象のWorkerプロセスが正常に稼働しているか、エラーログを出力していないか、リソースを過剰に消費していないかを確認します。
ログの詳細分析:
- 対象の非同期処理IDや関連するユーザーID、リクエストIDなどでログを検索します。処理の開始から失敗、あるいは停止した時点までのログを時系列で追跡します。
- エラーログや警告ログに注目し、具体的なエラーメッセージ、スタックトレース、処理が失敗したコード上の位置などを特定します。
- 処理の各ステップに関するログ（もしあれば）を確認し、どの段階で問題が発生したかを切り分けます。
メトリクスの詳細分析:
- Workerプロセスの処理件数、成功率、失敗率の推移を確認し、いつから異常が発生したかを特定します。
- 処理時間のメトリクスを確認し、特定の処理が異常に時間がかかっている、あるいは全く進んでいない Worker がないかを確認します。
- 依存している外部サービスへのリクエストに関するメトリクス（レイテンシ、エラー率など）も確認し、外部要因の可能性を排除あるいは特定します。
実行環境・依存サービスの確認:
- Workerが実行されているサーバーやコンテナのリソース（CPU, メモリ, ディスク I/O, ネットワーク）に問題がないかを確認します。
- 非同期処理が依存しているデータベース、キャッシュ、外部APIなどの状態を確認します。依存サービス側の障害や性能劣化が原因で非同期処理がブロックされている可能性も考えられます。

これらの手順を通して、技術的な原因（コードの問題、リソース枯渇、外部依存、設定ミスなど）を特定し、復旧作業（Workerの再起動、キューのクリア、コード修正・デプロイなど）に進みます。原因特定と並行して、将来的な再発防止のための情報を収集・整理することが重要です。

まとめ

非同期処理はシステムの性能や応答性を向上させる上で非常に強力な手段ですが、その進捗や状態が「見えにくい」という特性は、適切な設計がなされていないと障害の温床となり得ます。特に、進捗管理、監視、エラーハンドリングの設計不足は、障害発生時の検知遅延や原因特定難航といった深刻な問題を引き起こす可能性があります。

本記事で分析した事例は、技術的な設計不備と組織的な運用の甘さが複合的に絡み合って発生した典型的なケースと言えます。非同期処理を安全かつ安定的に運用するためには、単に処理を実行するだけでなく、そのライフサイクル全体を見える化し、異常を検知できる仕組みを組み込むことが不可欠です。また、開発・運用間の連携を密にし、非機能要件を重視する文化を組織全体で醸成することが、再発防止の鍵となります。

システム障害から学び、技術と組織の両面から継続的な改善を続けることが、よりレジリエントなシステム構築につながります。