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RetailAI AdventurersAdvent Calendar 2023

Day 21
@satoshihiraishi(平石 智嗣)

Quarkus+CloudRunで作る爆速アプリケーション

Last updated at Posted at 2023-12-20

はじめに

Retail AI Adventurers Advent Calendar 2023の21日目の投稿です。
昨日は@t-hiroyukiさんの「M1チップ搭載のMac & RancherDesktop環境下におけるTestcontainersを使用したテスト失敗の原因の考察とその解決策」でした。
彼と話していると何だか癒されます。

自己紹介

Retail AIの基盤チーム(Infrastructure Systems Development Group)に所属しています。
興味がある方は、以下を参照下さい。
会社HP：https://www.retail-ai.jp/
採用ページ：https://recruit.jobcan.jp/retail-ai/
今年に入って自作キーボードを5つ(ErgoArrows、CHARYBDIS、keyball61、keyball39、killer whale)購入し、現在2個故障中、1つ未作成です。

目次

  • 背景
  • Quarkusについて
  • Kotlinでの実装
  • アプリケーションの作成
  • DockerImageの作成
  • CloudRunにデプロイ
  • まとめ

背景

4〜5ヶ月前だったか社内プロジェクトにおいて、アサインされて初めて知りました。
「かーかす？何ですか、それ？」
PHP歴10数年の私が、それ以来簡単なアプリを作るときに「Quarkusで作るにはどのJavaのライブラリ・・・」なんて考えるようになるとは。

直近では自分用にバーコード(JANコード）やQRコードを生成するものを作りました。

Quarkusについて

Quarkusは、Java用のフルスタックKubernetesネイティブフレームワークで、Javaのマイクロサービスアプリケーションの開発と運用に特化しています。その主な特徴や他のフレームワークとの違いについて以下の点が挙げられます。

1. コンパイル時最適化: Quarkusはビルド時に多くの処理を行うことで、ランタイムのオーバーヘッドを減少させます。これは、特にコンテナ化されたマイクロサービスやサーバレス環境でのパフォーマンスを向上させるために重要です。
2. メモリ使用量の削減: Quarkusアプリケーションは、従来のJavaアプリケーションに比べてメモリ使用量が少なくなる傾向があります。これは、特にリソースが限られている環境で有利です。
3. 起動時間の短縮: Quarkusは起動時間が非常に短いことで知られており、これもサーバレス環境やマイクロサービスアーキテクチャに適しています。
4. 拡張性と開発者フレンドリー: Quarkusは、多数のライブラリやフレームワークと統合することが可能で、開発者が既存の知識やコードベースを活用できるように設計されています。
5. Kubernetesネイティブ: QuarkusはKubernetesとの統合を重視しており、Kubernetes環境でのデプロイや管理が容易です。

他のフレームワークと比較して、Quarkusは特にコンテナ化された環境やマイクロサービスアーキテクチャに最適化されている点が大きな優位性です。従来のJava EEやSpring Bootなどのフレームワークに比べて、より効率的なリソース利用と高速なスタートアップを実現しています。これにより、クラウドネイティブアプリケーションの開発において重要な要素であるスケーラビリティとパフォーマンスが強化されています。

Kotlinでの実装

KotlinはJava Virtual Machine（JVM）上で動作するモダンなプログラミング言語であり、Javaとの互換性を持っているため、Quarkusのフレームワーク内で効果的に利用することができます。

QuarkusでKotlinを使用する利点は以下の通りです

互換性: KotlinはJavaとの高い互換性を持っており、既存のJavaライブラリやフレームワークをそのまま使用できます。これにより、Quarkusの機能とKotlinの利点を組み合わせて使用することが可能です

簡潔な構文: Kotlinは簡潔で読みやすい構文を持っており、開発者の生産性を高めます。Quarkusと組み合わせることで、開発プロセスがさらに効率的になります。

安全なコード: Kotlinはnull安全な言語設計をしており、NullPointerExceptionのような一般的な問題を回避するのに役立ちます。

コルーチンによる非同期処理: Kotlinのコルーチンは非同期プログラミングを簡単に実現します。これは、リアクティブプログラミングやマイクロサービスアーキテクチャにおいて特に有用です。

QuarkusはこれらのKotlinの特徴を活用し、クラウドネイティブJavaアプリケーションの開発をさらに強化します。したがって、Quarkusフレームワークを使用してKotlinでアプリケーションを作成することは、非常に有効な選択肢です。

SpringBoot3との比較

Javaのフレームワークで有名なSpringBoot3と何が違うのか、調べた範囲で比較します。

Dockerfileの自動生成

SpringBootでDockerfileは手動で生成するか、ビルドプラグインを用いる方法のようです。
OCI イメージのパッケージ化

Quarkusではビルドを実行するとDockerfileが4種類作成されます。
このあたりがクラウドファーストな感じがしますね。

  • legacy-jar
  • jvm
  • native-micro
  • native

コンテナイメージの軽量化

先ほどの４つのDockerファイルの中身を確認して、使用しているイメージをそれぞれ調べました。

  • legacy-jar、jvm
docker pull registry.access.redhat.com/ubi8/openjdk-17:1.16  # 401.94MB
  • native
docker pull registry.access.redhat.com/ubi8/ubi-minimal  # 93.17MB
  • native-micro
docker pull quay.io/quarkus/quarkus-micro-image:2.0  # 28.4MB

Java17のイメージで他に例を出すと

gcr.io/distroless/java17-debian12:latest  #  225.17MB
eclipse-temurin:17-jdk-alpine             #  315.08MB
openjdk:17-jdk-slim                       #  407.74MB

Quarkusのnative-microのイメージ容量があまりにも軽量すぎます。

検証

terraformのコードはこんな感じで

# .tfenvの定数をインポート
variable "credentials" {}
variable "project_id" {}
variable "region" {}
variable "project_name" {}
variable "vpc_name" {}
variable "firewall_name" {}
variable "service_name" {}
variable "container_image" {}

# プロバイダの設定
provider "google" {
  credentials = var.credentials
  project     = var.project_id
  region      = var.region
}

# VPCの作成
resource "google_compute_network" "my_network" {
  name                    = var.vpc_name
  auto_create_subnetworks = false
}

# ファイアウォールの設定
resource "google_compute_firewall" "my_firewall" {
  name        = var.firewall_name
  network     = google_compute_network.my_network.self_link
  source_tags = ["web"]

  allow {
    protocol = "tcp"
    ports    = ["80", "443"]
  }
}

# Cloud Runの設定
resource "google_cloud_run_v2_service" "my_service" {
  name     = var.service_name
  location = var.region
  ingress  = "INGRESS_TRAFFIC_ALL"

  template {
    containers {
      image = var.container_image
    }
    timeout = "1s"
  }
}

data "google_iam_policy" "admin" {
  binding {
    role = "roles/run.invoker"
    members = [
      "allUsers",
    ]
  }
}

resource "google_cloud_run_v2_service_iam_policy" "noauth" {
  name        = google_cloud_run_v2_service.my_service.name
  location    = google_cloud_run_v2_service.my_service.location
  project     = google_cloud_run_v2_service.my_service.project
  policy_data = data.google_iam_policy.admin.policy_data
}

Qurakusのコード
https://github.com/satoshihiraishi/quarkus-helloworld
nativeでイメージを作成し、作成されたイメージは87.9MBでした。

SpringBootのコード
https://github.com/satoshihiraishi/springboot-helloworld
openjdk:17-jdk-slimを使用し、作成されたイメージは457.23MBでした。

スクリーンショット 2023-12-21 2.36.43.png
シンプルに「Hello World!」を表示するだけです。SprngBootはCLIで作成するとこの表示になりますが、Quarkusは異なったhtmlが出力されるので同じように合わせました。
それぞれのイメージを作成し、CloudRunにデプロイしてcurlコマンドで１０秒毎に20回アクセスしました。

結果

Cloud Loggingから算出しています。

SpringBoot：平均 5.9 ms
スクリーンショット 2023-12-21 3.12.48.png

Quarkus：平均 5.2 ms
スクリーンショット 2023-12-21 3.14.20.png

比較対象が文字の出力だけなので、もうちょっと違いが出やすい題材にすればとか、
SpringBootのイメージもdistrolessを使えばもう少し早くなってQuarkus超えてたかも、
などの反省は次に活かしたいと思います。

まとめ

Quarkusいいよ。

次回

私が会社に自作キーボードを使ってるのを見て、凄く興味を持ってる@k-yoshigaiさんがGo言語について書く予定です。

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