Go言語で学ぶ Web アプリケーション開発4：[デプロイ & DB負荷対策]

はじめに

前回の記事では、Dockerを使ったコンテナ化とgRPCを導入し、よりスケーラブルなWebアプリケーションを構築しました。
今回は、簡易的なHerokuへのデプロイ方法と、大量のToDoデータを扱う際のパフォーマンス最適化（負荷対策）について解説します。

対象読者

• Goで開発したWebアプリをデプロイしたい方
• Webアプリのパフォーマンスを改善し、大量データに対応できる設計を学びたい方

目次

1. Heroku へのデプロイ
   • Herokuのセットアップ
   • HerokuにGoアプリをデプロイする手順
2. ToDoアプリの負荷対策
   • インデックス最適化（データベース）
   • キャッシュ戦略（Redis の活用）
   • 非同期処理（Go の Goroutine を活用）
   • ページネーション（大量データの取得を最適化）

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1. Herokuへのデプロイ

1.1 Herokuのセットアップ

まず、Heroku CLIをインストールして、Herokuアカウントにログインします。

# Heroku CLI をインストール（Mac）
brew install heroku

# ログイン
heroku login

1.2 HerokuにGoアプリをデプロイする手順

1. Heroku用のProcfileを作成
   HerokuはProcfileを使ってアプリの起動方法を定義します。

   Procfile

   web: ./main
   

2. Heroku用のgo.modの作成

   go mod init example.com/myapp
   go mod tidy
   

3. Herokuにアプリをプッシュ & デプロイ

   git init
   git add .
   git commit -m "Initial commit"
   heroku create my-go-todo-app
   git push heroku main
   

4. Herokuでアプリを実行 & 確認

   heroku open
   

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2. ToDo アプリの負荷対策

2.1 インデックス最適化（データベース）

• ToDoの数が増えてくると、データベースの検索速度が遅くなる。
• インデックスを設定することで、検索を高速化できる。

import "gorm.io/gorm"

type Todo struct {
    ID     uint   `gorm:"primaryKey"`
    Task   string `json:"task" gorm:"index"`
    Status bool   `json:"status"`
}

• gorm:"index"をつけることで、データベース側でTaskフィールドの検索が最適化される。

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2.2 キャッシュ戦略（Redisの活用）

• 頻繁に取得するデータをRedisにキャッシュすることで、DB負荷を軽減する。
• github.com/go-redis/redis/v8 を利用。

Redisの導入

go get github.com/go-redis/redis/v8

Redisクライアントのセットアップ

import (
    "context"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
)

var ctx = context.Background()
var rdb = redis.NewClient(&redis.Options{
    Addr: "localhost:6379",
})

キャッシュを使った ToDo 取得

func GetTodos(c *gin.Context) {
    cached, err := rdb.Get(ctx, "todos").Result()
    if err == nil {
        c.JSON(http.StatusOK, cached)
        return
    }
    
    var todos []models.Todo
    database.DB.Find(&todos)
    rdb.Set(ctx, "todos", todos, time.Minute*10)
    c.JSON(http.StatusOK, todos)
}

• Redisにデータがあればキャッシュから返し、なければDBから取得してキャッシュに保存。

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2.3 非同期処理（Goroutineの活用）

• 新しいToDoの登録時に、非同期でログを記録する。

func CreateTodo(c *gin.Context) {
    var newTodo models.Todo
    if err := c.ShouldBindJSON(&newTodo); err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    database.DB.Create(&newTodo)
    
    go func(task string) {
        log.Printf("New ToDo created: %s", task)
    }(newTodo.Task)
    
    c.JSON(http.StatusCreated, newTodo)
}

• go func()を使うことで、非同期でログの記録を行い、メインスレッドのレスポンス速度を落とさないようにできる。

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2.4 ページネーション（大量データの取得を最適化）

• ページネーションを導入し、1回のAPIリクエストで取得するデータ量を制限。

func GetTodosPaginated(c *gin.Context) {
    var todos []models.Todo
    page, _ := strconv.Atoi(c.DefaultQuery("page", "1"))
    limit := 10
    offset := (page - 1) * limit
    database.DB.Limit(limit).Offset(offset).Find(&todos)
    c.JSON(http.StatusOK, todos)
}

• GET /api/todos?page=2のようにページ番号を指定すると、10件ずつデータを取得するようになる。

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まとめ

項目	説明
Heroku デプロイ	Heroku CLIを使って簡単にGoアプリをデプロイ
インデックス最適化	データベース検索を高速化し、レスポンス遅延を軽減
Redis キャッシュ	頻繁にアクセスするデータをキャッシュし、DB負荷を削減
非同期処理 (Goroutine)	ToDoの作成時にログ記録を非同期で実行し、API応答速度を向上
ページネーション	一度に大量のデータを取得せず、適切なデータ量を取得

本記事では、簡単なデプロイ方法と、大量のToDoデータを扱う際の負荷対策について解説しました。
次は、Kubernetesを活用したデプロイ方法とか、負荷テストの実施について補足がてらにまとめようかな...