GCは紫の箱、こやまんのキャッシュ戦略体験記録へようこそ

皆さんこんにちは。
最近、Google Cloud Platform (GCP) が「GC」と呼ばれるようになっていることを知って、衝撃を受けてしまった小山こと"こやまん"です。
GCといえば、「ゲーム○ューブ」が真っ先に浮かんできますよね。よく兄弟喧嘩で鈍器と化してました。

さて、今回のブログでは、Google Cloudの「Memorystore」と呼ばれるサービスについて、速度向上体験をご紹介したいと思います。

キャッシュ戦略の基礎知識: サービスを高速化する方法

まず、Memorystoreについて触れる前に、キャッシュ戦略について確認しましょう。多くのウェブサービスは、レスポンスが早いとユーザーに喜ばれます。キャッシュ戦略は、ウェブサービスのパフォーマンスを上げる重要な方法です。データやリソースを一時的に保存し再利用することで、サーバーの負荷を減らし、応答時間を短くします。

キャッシュ戦略のメリット

• 応答時間の向上
  キャッシュを使うと、データの取得が速くなり、待ち時間が短くなります。
• 負荷の軽減
  サーバーへのリクエストが減るので、サーバーの負荷が軽くなります。
• コストの削減
  サーバーリソースの効率的な利用で、運用コストが減ります。

しかし、キャッシュ戦略を誤って実装するとデメリットもあります。

キャッシュ戦略のデメリット

• データの整合性の問題
  キャッシュが更新されないと、古いデータが表示されることがあります。
• キャッシュの管理コスト
  キャッシュの設定やメモリの管理にはコストと手間がかかります。
• コストの増加
  キャッシュを使うとコストが増えることがあります。

キャッシュ戦略を成功させるには、何をキャッシュし、何をキャッシュしないかを慎重に見極めることが重要です。正しい設計と管理で、キャッシュ戦略のメリットを最大限に引き出せます。

Memorystoreを使ってキャッシュ戦略を実現しよう

Memorystoreは、Google Cloudが提供するフルマネージドのインメモリデータストアサービスです。RedisおよびMemcachedをサポートしています。

どちらもキャッシュに使えますが、どちらを使うべきか迷うかもしれません。一般的に、リストやハッシュなど多様なデータ構造をサポートし、永続化機能もあるRedisが柔軟に対応できます。一方、より高いパフォーマンスとシンプルなキャッシュ用途にはMemcachedが適しています。

Memorystoreのコスト比較: 実際のコストから高額まで

東京リージョンでMemorystoreを使用する場合の費用を見てみましょう。料金計算ツールを使って、最も安い設定、実際に使用する設定、最も高い設定の費用を算出しました。（注：1ドル157円で計算）

GoogleCloudの料金計算ツールはこちら

Redisの費用見積もり

まず、最も安い設定の費用です。

• ティア： 基本
• 容量： 1GB
• 確約利用： 3年

1ヶ月の費用： 4,569円

次に、実際にお試しで使用する場合の費用です。

• ティア： 基本
• 容量： 1GB
• 確約利用： なし

1ヶ月の費用： 7,449円

最後に、最も高い設定の費用です。

• ティア： スタンダード
• リードレプリカ： 5
• 容量： 300GB
• 確約利用： なし

1ヶ月の費用： 約400万円

Memcachedの費用見積もり

次に、Memcachedの場合です。

• ノード： 1
• メモリ： 1GB
• コア数： 1 vCPU
• 確約利用： 3年

1ヶ月の費用： 4,785円

さらに、実際にお試しで使用する場合の費用です。

• ノード： 1
• メモリ： 1GB
• コア数： 1 vCPU
• 確約利用： なし

1ヶ月の費用： 7,977円

最後に、最も高い設定の費用です。

• ノード： 20
• メモリ： 256GB
• コア数： 32 vCPU
• 確約利用： なし

1ヶ月の費用： 約1100万円

Redisに比べ、Memcachedはやや高めの価格設定ですが、1ヶ月お試しで利用する場合、為替レートによりますが、約8,000円程度です。ただし、高性能なリソースを無邪気に作成して放置してしまうと、高額な請求が発生し破産まっしぐらなので注意が必要です。

Memorystoreの実力検証: パフォーマンスをチェック

Memorystoreを実際に利用してみます。今回はRedisを利用します。

Memorystoreの構築
まずは、GCPのコンソールからMemorystoreを構築します。

MemorystoreはVPC内に作成する必要があります。今回はデフォルトのVPC内にダイレクトピアリングを行う形で作成しました。

GCEの構築
MemorystoreのRedisアクセスするために、GCEにVMインスタンスを作成します。redis-cliが使えれば良いので、以下のような設定となります。

• リージョン・ゾーン： Memorystoreと同じ場所
• マシン： e2-medium
• ブートディスク： Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
• ネットワークインターフェース： default

VMインスタンスを作成したら、SSH接続して作業を進めます。

パッケージ管理のリポジトリ情報を最新に更新します。

1sudo apt-get update

次に、redis-toolsをインストールします。

1sudo apt-get install redis-tools

MemorystoreのRedisに接続します。xx.xx.xxx.xxxはMemorystoreのプライマリエンドポイントのIPに置き換えてください。

1redis-cli -h xx.xx.xxx.xxx

キャッシュされているキーの一覧を確認します。

1keys *

特定のキーを削除します。

1DEL hoge

全てのキーを削除します。

1FLUSHALL

CloudRunの設定

今回は、RailsのアプリケーションをデプロイしたCloudRunを事前に用意しています。CloudRunはサーバレスであり、VPCにアクセスするための設定が必要です。

サーバレスVPCアクセス vs ダイレクトVPC: パフォーマンス対決

CloudRunのVPCへの接続には2種類の方法があります。

サーバレスVPCアクセスコネクタ

ダイレクトVPC

サーバレスVPCアクセスコネクタより、ダイレクトVPCの方がパフォーマンスが高いとのことです。実際に比較してみます。

今回は検証用にRailsのアプリケーションのコントローラーでモデルの全レコードを取得する二つの処理にキャッシュを適用し、処理時間の差を確認します。

1  def hoge
2    @user_count = log_execution_time('処理A') { fetch_from_cache('user_count') { User.count } }
3    @score_count = log_execution_time('処理B') { fetch_from_cache('score_count') { Score.count } }
4  end
5
6  private
7
8  # キャッシュから値を取得し、存在しない場合はブロックを実行してキャッシュに保存
9  #
10  # @param [String] key キャッシュキー
11  # @param [Integer] expires_in キャッシュの有効期限（秒）
12  # @yieldreturn [Object] ブロックの実行結果
13  # @return [Object] キャッシュから取得した値、またはブロックの実行結果
14  def fetch_from_cache(key, expires_in: 30.minutes)
15    cached_value = $redis.get(key)
16    return cached_value.to_i if cached_value
17
18    value = yield
19    $redis.set(key, value)
20    $redis.expire(key, expires_in.to_i)
21    value
22  end
23
24  # 指定されたブロックの処理時間を計測し、ログに出力
25  #
26  # @param [String] label ログに出力するラベル
27  # @yieldreturn [Object] ブロックの実行結果
28  # @return [Object] ブロックの実行結果
29  def log_execution_time(label)
30    start_time = Time.now
31    result = yield
32    end_time = Time.now
33    execution_time = end_time - start_time
34
35    Rails.logger.info("#{label} 処理時間 #{execution_time} seconds")
36
37    result
38  end

CloudRunにデプロイしたサービスにアクセスしてログを確認します。赤枠がキャッシュがない時の処理時間、青枠がキャッシュされた時の処理時間です。

サーバレスVPCアクセスコネクタ

ダイレクトVPC

MemorystoreのRedisを使うと、キャッシュがない場合に比べ、処理時間が大幅に短縮されます。また、サーバレスVPCアクセスコネクタよりもダイレクトVPCの方がパフォーマンスが優れていることを確認できました。。今回の検証では、最大で約60倍の処理速度の改善が見られましたが、さらに重い処理や頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることで、より大きな効果が期待できます。

キャッシュ戦略をうまく活用して、より良いサービスを構築しましょう。暑い日が続きますが、熱中症に気をつけて、良い日々をお過ごしください。