第3回：Cusinart - 透過的分散処理の基礎
～分散処理を透過的に実現するランタイム～
はじめに
Cusinartフレームワークは、分散システムの複雑さを隠蔽し、単一システムのように扱えるようにする分散処理ランタイムです。本稿では基本機能について解説します。
分散環境の透過的実装
// ノード管理の基本実装
pub struct NodeManager {
nodes: HashMap<NodeId, NodeInfo>,
connection_pool: ConnectionPool,
health_checker: HealthChecker,
}
impl NodeManager {
pub async fn new(config: NodeConfig) -> Result<Self> {
let pool = ConnectionPool::new(config.pool_size);
let checker = HealthChecker::new(config.health_check_interval);
Ok(Self {
nodes: HashMap::new(),
connection_pool: pool,
health_checker: checker,
})
}
pub async fn register_node(&mut self, node: NodeInfo) -> Result<()> {
self.nodes.insert(node.id(), node);
self.health_checker.register_node(node.id()).await?;
Ok(())
}
pub async fn get_available_node(&self) -> Result<NodeId> {
self.health_checker
.get_healthy_nodes()
.await?
.first()
.copied()
.ok_or(Error::NoAvailableNodes)
}
}
// 分散処理の抽象化
pub trait DistributedComputation: Send + Sync {
type Input;
type Output;
async fn execute(&self, input: Self::Input) -> Result<Self::Output>;
fn estimate_cost(&self, input: &Self::Input) -> ComputationCost;
}
// 透過的な実行エンジン
pub struct ExecutionEngine {
node_manager: Arc<NodeManager>,
scheduler: TaskScheduler,
}
impl ExecutionEngine {
pub async fn execute<C: DistributedComputation>(
&self,
computation: C,
input: C::Input,
) -> Result<C::Output> {
let cost = computation.estimate_cost(&input);
let node_id = self.scheduler.select_node(cost).await?;
let node = self.node_manager.get_node(node_id)?;
node.execute_remote(computation, input).await
}
}
ノード間通信の最適化
// 効率的な通信プロトコル
pub struct CommunicationChannel {
transport: Box<dyn Transport>,
compression: CompressionStrategy,
buffer_pool: BufferPool,
}
impl CommunicationChannel {
pub async fn send<T: Serialize>(&self, data: &T) -> Result<()> {
let buffer = self.buffer_pool.acquire().await?;
// 効率的なシリアライズと圧縮
let bytes = self.compression.compress(
&bincode::serialize(data)?
)?;
self.transport.send(&bytes).await?;
self.buffer_pool.release(buffer);
Ok(())
}
pub async fn receive<T: DeserializeOwned>(&self) -> Result<T> {
let buffer = self.buffer_pool.acquire().await?;
let bytes = self.transport.receive().await?;
// 解凍とデシリアライズ
let data = bincode::deserialize(
&self.compression.decompress(&bytes)?
)?;
self.buffer_pool.release(buffer);
Ok(data)
}
}
// バッファプールの実装
pub struct BufferPool {
buffers: ArrayQueue<Vec<u8>>,
buffer_size: usize,
}
impl BufferPool {
pub async fn acquire(&self) -> Result<Vec<u8>> {
match self.buffers.pop() {
Some(buffer) => Ok(buffer),
None => Ok(Vec::with_capacity(self.buffer_size))
}
}
pub fn release(&self, mut buffer: Vec<u8>) {
buffer.clear();
let _ = self.buffers.push(buffer);
}
}
状態同期メカニズム
// 分散状態管理
pub struct StateManager {
storage: DistributedStorage,
synchronizer: StateSynchronizer,
conflict_resolver: ConflictResolver,
}
impl StateManager {
pub async fn update_state<T: State>(&self, key: StateKey, value: T) -> Result<()> {
// バージョン管理付きの状態更新
let version = self.storage.get_version(&key)?;
let update = StateUpdate {
key: key.clone(),
value,
version: version.next(),
timestamp: SystemTime::now(),
};
// 他ノードとの同期
self.synchronizer.broadcast_update(&update).await?;
// 永続化
self.storage.store(key, update).await
}
pub async fn resolve_conflicts(&self, key: StateKey) -> Result<()> {
let versions = self.synchronizer.get_all_versions(&key).await?;
let resolved = self.conflict_resolver.resolve(versions)?;
self.storage.store(key, resolved).await
}
}
// CRDTベースの同期
pub struct StateSynchronizer {
crdt: Box<dyn CRDT>,
peers: Vec<PeerNode>,
}
impl StateSynchronizer {
pub async fn broadcast_update<T: State>(&self, update: &StateUpdate<T>) -> Result<()> {
// CRDTによる更新の伝播
let crdt_op = self.crdt.prepare_update(update)?;
for peer in &self.peers {
peer.send_update(&crdt_op).await?;
}
Ok(())
}
pub async fn merge_remote_state<T: State>(&self, remote: StateUpdate<T>) -> Result<()> {
self.crdt.merge(remote)?;
Ok(())
}
}
実装例：分散カウンターの実装
// 分散カウンターの実装
#[derive(Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct DistributedCounter {
value: i64,
version: Version,
}
impl DistributedComputation for DistributedCounter {
type Input = i64;
type Output = i64;
async fn execute(&self, increment: Self::Input) -> Result<Self::Output> {
let new_value = self.value + increment;
Ok(new_value)
}
fn estimate_cost(&self, _: &Self::Input) -> ComputationCost {
ComputationCost::Light
}
}
// 使用例
async fn increment_counter(engine: &ExecutionEngine, counter: &DistributedCounter) -> Result<i64> {
engine.execute(counter, 1).await
}
// CRDTベースのカウンター同期
struct CounterCRDT {
values: HashMap<NodeId, i64>,
}
impl CRDT for CounterCRDT {
fn merge(&mut self, other: &Self) -> Result<()> {
for (node_id, &value) in &other.values {
let current = self.values.entry(*node_id).or_default();
*current = std::cmp::max(*current, value);
}
Ok(())
}
fn value(&self) -> i64 {
self.values.values().sum()
}
}
今回のまとめ
- 分散処理を透過的に扱うための基本機能を実装
- 効率的なノード間通信の実現
- CRDTを用いた堅牢な状態同期
- 実用的な分散カウンターの実装例
次回予告
第4回では、cusinartの高度な機能である組込みデバッガーとホットリロードの実装について解説します。Erlang型のホットリロードシステムと分散デバッグ機能の詳細な実装例を示していきます。
参考資料
- Distributed Systems: Principles and Paradigms
- CRDTs: Consistency without Concurrency Control
- Rust Async Programming
- Network Programming with Rust