quillのio free monadがマージされてたので試してみた

この辺の事柄です。

• IO monad · Issue #21 · getquill/quill · GitHub
• io free monad by fwbrasil · Pull Request #881 · getquill/quill · GitHub

quillにだいぶ前からIO monad入れようというissueが立っていたのですが、先日めでたくマージされたようです。 まだリリースされてないのでSNAPSHOTをビルドして試してみました。

環境などはこちら: https://github.com/matsu-chara/quill-free-example

機能とか

現状のquillだとqueryをrunした時点で副作用が発生してしまうので、うまく切り離したいというのが目的のようです。 また、クエリをtransaction内で実行させる機能やRead/Writeなどの副作用の種類を型で表現するためのEffect trackingの機能が付いています。

詳しくは GitHub - getquill/quill at edaa68bf438b0ca861d9e2bdb0893e22a8dcf70a

使い方

まず普通のバージョン

def findById(id: Long)(implicit ctx: MysqlJdbcContext[SnakeCase]): Option[Person] = {
  import ctx._
  val q = quote {
    query[Person].filter(_.id == lift(id))
  }
  run(q).headOption
}

そして、IO版。といっても run を runIO に置き換えただけです。（返り値の型が変わっているのに注目）

def findById(id: Long)(implicit ctx: MysqlJdbcContext[SnakeCase]): IO[Option[Person], Effect.Read] = {
  import ctx._
  val q = quote {
    query[Person].filter(_.id == lift(id))
  }
  runIO(q).map(_.headOption)
}

IO を呼ぶときは performIO を呼んでやればOKです。

以下のようにIOにtransactional Effectをつけてやれば、performIOを呼んだときにTransaction内で実行されるようです。 https://github.com/matsu-chara/quill-free-example/blob/2e2ad58e0970d56bfbc28bf05ecb0feb65949710/src/main/scala/matsu_chara/quill_free/Main.scala#L44

performIOの第二引数であるtransactional: Booleanをtrueにしてもtransactionで実行されるようです（内部的に Transaction() で包まれたIOがあったら transaction = true になる。）

Transactionalに実行しないと正しく動かないqueryをperformIOする場所で忘れないようにtransactionに包むのではなく、IO自体で表現できるのはうれしいですね。

Effect tracking

readmeに以下のリンクが参照されていました。 Put your writes where your master is: Compile-time restriction of Slick effect types - Daniel Westheide

ReadならSlave or Masterにクエリを向けたいけど、Writeを間違ってSlaveに向けて実行してしまうと困るので型で表現して守ろうという趣旨です。

参考:ReadWriteに対するpermissionを型で表現するといえばfujitaskなどもあります。

• https://www.slideshare.net/hexx/scalamatsuri-2016-scala/42
• https://github.com/evaluni/free-task

quillのIOにもEffectがあるので参考までに同じようなものを作ってみました。 https://github.com/matsu-chara/quill-free-example/blob/2e2ad58e0970d56bfbc28bf05ecb0feb65949710/src/main/scala/matsu_chara/quill_free/quill/RoleDb.scala

以下のようなWriteを含むクエリは roleDb の型が RoleDb[Master] なら通りますが、RoleDb[Slave]ではコンパイルエラーになります。

val personFreeRepository = new PersonFreeRepository
val ioOp = for {
  _ <- personFreeRepository.deleteAll() // Write
  _ <- personFreeRepository.insert(Person(id = 1, state = 0)) // Write
  p <- personFreeRepository.findById(1) // Read
} yield p
val personOpt = roleDb.roleBasedPerformIO(ioOp.transactional) // Read with Write with Transaction

もちろんEffect.Readだけを含むqueryならRoleDb[Slave]で実行することができます。

val ioOp = for {
  p <- personFreeRepository.findById(1) // Read
} yield p
val personOpt = roleDb.roleBasedPerformIO(ioOp) // Read

https://github.com/matsu-chara/quill-free-example/blob/2e2ad58e0970d56bfbc28bf05ecb0feb65949710/src/main/scala/matsu_chara/quill_free/Main.scala#L73-L76

WriteならMasterといった条件だけではなくReadAndWriteならTransactionalに実行しなければならない、みたいな条件まで細かく表現できるので良さそうです。

感想

好きなEffectを追加して、面白い制約(上述の記事だとExpensiveReadなどが挙げられていました。)を加えられないかなと思ったんですがsealed traitなので追加できなさそうでした。 quill/IOMonad.scala at edaa68bf438b0ca861d9e2bdb0893e22a8dcf70a · getquill/quill · GitHub

個々の機能を見ると良いんですが、インターフェースがqullの IO になってしまうので、quill依存をある程度閉じ込めて使いたい人はどうにかする必要がありそうです。

IO部分だけ切り出してすごく小さな安定したライブラリになれば依存するという判断も良さそうに感じますが、そもそも作り的にquillの色々なものに依存しているのでそのままだと色々不都合が生じそうな気がします。(まだリリースされていないSNAPSHOT版に対する感想なのでリリース版では欠点も含めて色々変わっている可能性があります。)

今後 IO 一本になる感じではなさそう？（明言はされているコメントは見当たらなかったので個人的にそういう気配を感じているだけ）ですが、しばらく様子を見ようかなと思っています。

FinagleのConnectionPool

すぐに忘れるので参照できるように雑にまとめ

Clients — Finagle 6.44.0 documentation とかを見るとすべて書いてあるので、基本的には公式を見たほうが良いです。 実装を読んだものも含んでいるのでfinagle 6.45以外で成り立つかは不明です。

種類について

以下の4種類がある。

• Buffering Pool
• Watermark Pool
• Caching Pool
• SingletonPool

Buffering Pool

finagle/BufferingPool.scala at finagle-6.45.0 · twitter/finagle · GitHub

bufferSizeを1以上にするとONになるがデフォルトはOFF。 Watermarkの方が小回りがきくので基本的には使わなくてよいはず・・？

Watermark Pool

finagle/WatermarkPool.scala at finagle-6.45.0 · twitter/finagle · GitHub

low(デフォルト0), high(デフォルト Int.MaxValue)、maxWaiters（デフォルト Int.MaxValue）の３つを設定して使う。

基本的にはlow ~ highの区間でコネクションを保持するもの。 最初のコネクションは0個なので常にこの区間にあるわけではなく、コネクションを作るときにlow個まではコネクションを保持し、それ以上は保持しないという動作。

high個以上のリクエストについてはそもそもコネクションを作らずwaitersキューに入れるという動作になっている。 このときlowを超えた分は基本的に随時connectしたりcloseしたりされるがwaiterが居る場合はcloseせずに使いまわす。 また、waitersキューに入れる際にキューサイズがmaxWaitersを超えていたらキューには追加せずTooManyWaitersExceptionが発生するようになっている。

Caching Pool

finagle/CachingPool.scala at finagle-6.45.0 · twitter/finagle · GitHub

WatermarkPoolだけだとlowを超えた瞬間に接続したり切断したりが繰り返されてしまう。 これを防ぐためにidleTimeに従って時間ベースでコネクションをキャッシュするのがCachingPool。 idleTimeというだけあって、コネクションが活用されている間はevictionされないようになっている。 ただし、idleTimeは目安であって実際には[ttl, ttl * 2)のレンジでevictされる様子。

キャッシュされる個数はhigh - low個になっている。 デフォルトだとLong.MaxValueナノ秒キャッシュされるので、適宜調節しても良いかもしれない。

Singleton Pool

finagle/SingletonPool.scala at finagle-6.45.0 · twitter/finagle · GitHub

コネクションプールと言いつつ一つのコネクションのみを保持するプール ThriftMuxはコネクションを多重化しているのでプールいらないよねという事情により存在する。

使われ方

DefaultPoolを見ると、BufferPool/WatermarkPool/CachingPoolは組み合わせて利用するようになっている模様。 BufferPool(defaultオフ) => WatermarkPool => CachingPool のように順番にキャッシュ判定などがされるようになっている。（SingletonPoolは別枠）

どの条件で使われるかについては現状だと以下のようになっている。

プール名	ONになる条件	備考
BufferPool	bufferSize > 0	defaultでは0で、基本的に変える必要はなさそう。
WatermarkPool	true	常に有効になっている
CachingPool	idleTime > 0.seconds && high > low	defaultだとLong.MaxValueナノ秒保持される

役立つmetrics

Metrics — Finagle 6.44.0 documentation を見るのが良い。 pool_waiters や pool_num_waited を見ると待機キューが使われているかどうかなどを把握できる。 ちなみに pool_cached はキャッシュされているコネクションの数を表すが、現在使われているコネクションはこの中には入らないようなのでサーバーに負荷がかかっている状態では0になったりするっぽい。(cachからgetするとdequeからpopされるためsizeが減る）

手軽に自分用のショートカットが定義できるgolを作った

github.com

go-linkというものが前職にあって、それのパクリです。(ただし運用はしたくないのでlocalhostで動かす前提にした）
ワークフローがこれに依存しすぎていて無いと精神が不安定になるので作りました。

go get github.com/matsu-chara/gol で入ります。

golとは

urlに名前をつけられるブクマツールのようなものです。

• あの雑に立てたツール(https://our-server02:9534)のポートいつも忘れるな・・・
• あのよく見るコンフルのあのページ( https://confluence.nice-company.com/pages/viewpage.action?pageId=xxxxxxx )ってどこで見れるんだっけ・・・

といった事に悩まされる人用です。 以下のように登録しておくと gol open $key で簡単にページを開くことが出来ます。

gol add myproduct_admin_prod 'https://our-server02:9534'
gol add myteam_docs 'https://confluence.nice-company.com/pages/viewpage.action?pageId=xxxxxxx'

gol open myproduct_admin_prod # => https://our-server02:9534 が開く
gol open myteam_docs # =>  https://confluence.nice-company.com/pages/viewpage.action?pageId=xxxxxxx が開く

ブラウザ連携

gol server を立てた上でchromeの検索エンジンに登録するとgol[tab]myteam_docs[enter]でリンクに飛べるのでshell操作なしで使えます。（むしろこっちが本来の使い方）

こんな感じ

READMEには書いてないですが golm という名前で http://localhost:5656/myteam_%s のように登録すると golm[tab]docs[enter]だけで飛べます。（疑似名前空間） リンクが増えてきたらこの使い方もおすすめです。

さくっと作ったので穴が多い(ファイルに吐いてるので同時編集すると死ぬとか、ブラウザからは登録できないとか）ですが、個人で使う分には十分・・？ サーバー立ててみんなで使ったりする場合はもうちょっと作り込む必要があると思います。CLI部分消してweb-ui作ればいいかな-と思います。web-ui作るの面倒なのでCLIにしたという経緯

go-linkだからgoでしょ！と思ってgoで書いたけど、goの作法わかってないところが多々ありそう

TwitterのFutureについてのざっくりまとめ

基本的に以下からそのまま取ってきています。

• ドキュメント Futures — Util 6.45.0 documentation
• コメント util/Future.scala at util-6.45.0 · twitter/util · GitHub

説明用のざっくりポインタとしてまとめる予定だったのに、あれもこれもと欲張ってしまった代物。（その割に全部あるわけではない。） playからfinagleに移行してきたりするとメソッド名が細かく違ったりするのに最初は戸惑いますが、Scala標準Futureとakkaのschedulerを使ったことがあれば、すぐ慣れつつ便利さを感じられると思います。

例ではThread.sleepを呼びまくっていますが、そのへんの事情はScala標準のFutureと同じなのでちゃんとやるときはFuture.sleepやtimer.doLaterなどを使ったほうが良いです。

目次

Futureの作成

基本的な作り方について。 この作り方だとapplyも含めて全部同期実行になる点に注意。

value/exception

import com.twitter.util.Future

// 基本の作り方
Future.value(1)
Future.exception(new RuntimeException)

apply/const

Scala標準Futureではapplyは非同期に実行されるが、TwitterFutureでのapplyは同期実行という違いに注意。

import com.twitter.util.Future

// applyを使うとTryで包むのでReturn/Throwに仕分けてくれる
// Scala標準のFutureと異なり、ただTryで包むだけ == 同期実行な点に注意。
Future(1)
Future(throw new RuntimeException)

// twitter Tryからの変換
Future.const(Try(1))
Future.const(Try(throw new RuntimeException))

Futureをまとめる

Scala標準のFutureと同じくfor式を使うだけだと並行実行されないことがあるので注意。

map/flatMap

略

join

ScalaFutureのzipと同じ http://qiita.com/mtoyoshi/items/f68beb17710c3819697f#zip コード例は略。

失敗のハンドリング

handle/rescure

import com.twitter.util.{Future, Return, Throw}

val successFuture = Future.value(1)
val failedFuture = Future.exception[Int](new RuntimeException)

// handle
// 失敗した例外をSuccessにできる。 failedに対するmap
// caseはPartialFunctionなのでcaseにマッチしない例外はそのまま例外として扱われる。
successFuture.handle {
  case e: RuntimeException => 0
}
failedFuture.handle {
  case e: RuntimeException => 0
}

// rescue
// 失敗した例外をSuccessにしたり別の例外に変換できる。 failedに対するflatMap
// caseはPartialFunctionなのでcaseにマッチしない例外はそのまま例外として扱われる。
successFuture.rescue {
  case e: RuntimeException => Future.value(0)
}
failedFuture.rescue {
  case e: RuntimeException => Future.value(0)
}

transform

import com.twitter.util.{Future, Return, Throw}

val successFuture = Future.value(1)
val failedFuture = Future.exception[Int](new RuntimeException)

// transform
// rescueと異なり成功時の値も同時に変換できる
successFuture.transform {
  case Return(a) if a == 1 => Future.exception(new RuntimeException)
  case Return(a) => Future.value(a)
  case Throw(e: RuntimeException) => Future.value(0)
  case Throw(e) => Future.exception(e)
}
failedFuture.transform {
  case Return(a) => Future.value(a)
  case Throw(e: RuntimeException) => Future.value(0)
  case Throw(e) => Future.exception(e)
}

// transformedByというメソッドもあるが、こちらはFutureTransformerを受け取る。
// FutureTransformerはJavaFriendlyと書いてあるので基本的にはtransformを使えば良い。
// 今回は割愛。

FuturePool

非同期実行したい場合はFuturePoolの力が必要。

FuturePool.unboundedPool

スレッドプール内部のExecutorServiceはglobalのもの(https://github.com/twitter/util/blob/util-6.45.0/util-core/src/main/scala/com/twitter/util/FuturePool.scala#L70-L72) が利用される。

import com.twitter.util.FuturePool

// 非同期実行されるプール
// 処理の実行方法はFuture.applyと同じくpoolのapplyに処理を渡せばOK
// unboundedなので際限なく拡張される。
val unboundedPool = FuturePool.unboundedPool
unboundedPool(1)
unboundedPool(throw new RuntimeException)

FuturePool(dbExecutorService).apply

import java.util.concurrent.ForkJoinPool

import com.twitter.util.FuturePool

// 非同期実行されるプールを自分で作る。
val dbExecutorService = new ForkJoinPool(50)
val myPool = FuturePool(dbExecutorService)

myPool { Thread.sleep(1); 1 }
myPool(throw new RuntimeException)

// interruptibleUnboundedPoolというキャンセルに対応したPoolもある。

Timer系列

Timerの種類を例ごとに変えてあるが使い方はどれも同じ。Timerの種類については後述。

sleep

import com.twitter.util.{Future, Await}
import com.twitter.conversions.time._

implicit val timer = com.twitter.finagle.util.DefaultTimer

// 3秒後にUnitが返る
val f = Future.sleep(3.seconds)

Await.result(f)

delayed

完了が遅れるだけで計算自体はすぐ行われる点に注意。

import com.twitter.util.{Future, Await}
import com.twitter.conversions.time._

implicit val timer = new com.twitter.util.JavaTimer(isDaemon = true)

// 3秒後にIntが返る
val f = Future {
  println("in future")
  1
}.delayed(3.seconds).foreach(_ => println("done"))

Await.result(f)

Timer#schedule

Futureのメソッドではないがついでなので紹介。

import com.twitter.util.{Await, Future, Time}
import com.twitter.conversions.time._

implicit val timer = new com.twitter.util.ScheduledThreadPoolTimer(poolSize = 5, makeDaemons = true)

// schedule 1秒ごとに何度も実行する　。キャンセル可能なTimerTaskを返す。
val timerTask = timer.schedule(1.seconds) {
  println("1sec!")
}

Thread.sleep(3000)
Await.result(timerTask.close())

// doLater 2秒後に1回実行する。Futureを返す。
val f1 =  timer.doLater(2.seconds) {
  println("2sec!")
}
Await.result(f1)

// doAt 具体的な時刻を指定する。Futureを返す。
val f2 =  timer.doAt(Time.Now + 3.seconds) {
  println("3sec!")
}
Await.result(f2)

timerの話

tl;dr;

• finagleを使っているならcom.twitter.finagle.util.DefaultTimerを使えばOK
  • finagle-netty4が依存パスにあればNetty4HashedWheelTimerが使われる。
  • 無くてもJavaTimer(isDaemon=true)が使われるので安心。
• finagleは使って無くてtwitter/utilだけ使っている場合はJavaTimerかScheduledThreadPoolTimerが選択肢
  • 単に new JavaTimer とするとユーザースレッドとして起動するため、明示的にcancelを呼ばないとtimerがGCされるまでプロセスが終了しなくなることがあるのでisDaemon=trueを指定するとよい。

細かい話

twitter/utilのこの手のメソッドはcom.twitter.util.Timerを要求してくる。

スケジューリングを無視して即時実行するNullTimerやテスト用のMockTimerがあるが、 finagleを使っていない場合、基本的にはJavaTimer(isDaemon=true)を、ある程度の性能が欲しい場合はScheduledThreadPoolTimerを使えば良さそう。

finagleを使っている場合は、もう少し性能が出るタイマーがDefaultTimerとしてfinagle自体に用意されているのでそちらを使う方が良さそう。

com.twitter.finagle.util.DefaultTimerの実装はServiceLoaderで一番最初に見つかったクラスを使う。 ServiceLoaderで見つからなかった場合はwarningログが出つつcom.twitter.util.JavaTimerをdaemonThreadをONにした上で使うようになっている。 https://github.com/twitter/finagle/blob/finagle-6.45.0/finagle-core/src/main/scala/com/twitter/finagle/util/DefaultTimer.scala#L31-L36

finagle-netty4(finagle-{thrift, http}の依存にある)がNetty4HashedWheelTimerを指定しているので大抵の場合はこれが読み込まれる気がする。　 https://github.com/twitter/finagle/blob/finagle-6.45.0/finagle-netty4/src/main/resources/META-INF/services/com.twitter.finagle.util.DefaultTimer

もう一つcom.twitter.finagle.util.HashedWheelTimer.Defaultというややこしいものが存在するが、こちらはNetty3ベースのHashedWheelTimerを使っている。 Netty3,4間のHashedWheelTimerの差はよくわかっていないが新しい方が良さそうなので基本的にはcom.twitter.finagle.util.DefaultTimerを使うのが良いだろう。

Timerのロードにサービスローダーを使うようになったのはfinagle6.45から。経緯とかは https://github.com/twitter/finagle/commit/d047b4568e07a56b481b5f7c193b0e8c5ec6ff71 のコミットに書いてある通り、finagle-coreからnetty3依存を剥がすためにそうなっているらしい。

複数の処理

select/or

import com.twitter.util.{Future, Try}

// selectは一番最初に終わったFutureの値と残りのFutureを返す。
val fs = (1 to 5).map(Future(_))
val (firstDoneTry, others): (Try[Int], Seq[Future[Int]]) = Await.result(Future.select(fs))
println(firstDoneTry) // Return(1)
println(others) // Seq(Future(Return(2)), Future(Return(3)), Future(Return(4)), Future(Return(5)))


// orはselectの２つ版。selectと異なり、先に終わった値が含まれるFutureのみを返す。
Future(1).or(Future(2))

// selectIndexという一番最初に終わったSeq[Future[A]]のindexを返すメソッドもあるが割愛。

traverseSequentially/collect/collectToTry

traverseSequentiallyは前のFutureが終了してから次を実行し、collectは同時に実行する。

実装を見るとcollectでも結果に含まれる要素の順番は引数と同じになるっぽい。順序についてはドキュメントやコメントにはのってない気がする。

collectToTryはcollectと異なり一部が失敗したときも成功し、一連の結果がTryで取得できる。

import com.twitter.util.{Await, Future}

// 順番に実行される
val f = Future.traverseSequentially(1 to 5) { i =>
  Future(i)
}

// 並列に実行される
val f = Future.collect((1 to 5).map { i =>
  Future {
    val wait = scala.util.Random.nextInt(300)
    println(s"$i => $wait ms")
    Thread.sleep(wait)
    i
  }
})
println(Await.result(f)) // 順序は同じ。ArraySeq(1, 2, 3, 4, 5)

// 並列に実行される。失敗も補足できる
val f2 = Future.collectToTry((1 to 5).map { i =>
  Future {
    if(i % 2 == 0) throw new RuntimeException else i
  }
})

println(Await.result(f2)) // 順序は同じ。ArraySeq(Return(1), Throw(java.lang.RuntimeException), Return(3), Throw(java.lang.RuntimeException), Return(5))

batched

大量の非同期処理をいくつかのグループに分けて実行する君

同時実行数の制限という意味だと com.twitter.concurrent.AsyncSemaphore を使う手もある。 Futures — Util 6.45.0 documentation

batchedは複数リクエストをまとめて送るのが前提になっている(Seq[In]=> Seq[Out]で処理を記述する)などの違いがある。

import com.twitter.conversions.time._
import com.twitter.util.{Await, Future}

implicit val timer = new com.twitter.util.JavaTimer(isDaemon = true)

// まずbatcherを作る
val batcher = Future.batched[Int, String](
  sizeThreshold = 10, // 実行しきい値は10。正確にはsizeThreshold*sizePercentile個のジョブがエンキューされるまで実行を待つようになっている。
  timeThreshold = 500.milliseconds, // sizeの条件を満たさなくてもenqueueからtimeThresholdを超過したらジョブが実行される
  sizePercentile = 0.3f  // sizeThresholdと合わせて最低ジョブ実行数を決める。
                         // この例では固定値を入れているが名前渡しになっているのでRandom.nextFloat()とか入れるとバッチサイズを都度変化できるようになっている。
                         // 必要がなければ指定しないでデフォルト値（1.0f）を使えば良さそう。
) { ids =>
  // Seq[In]を受け取って、Seq[Out]を返す関数を書く
  Future.sleep(scala.util.Random.nextInt(50).milliseconds).map { _ =>
    println(s"${ids.mkString(", ")} are inserted")
    ids.map(_.toString)
  }
}

val userIds = 1 to 50

// applyに渡してジョブをenqueueする。中でsynchronizedするのでcollectで呼ぶ意味はあまりない。
// バッチグループごとにsleepを入れたりする機能は無さそうなので、enqueue自体のタイミングで制御すると良さそう。
val insertedFuture = Future.collect(userIds.map(batcher)) 

println(Await.result(insertedFuture))

// thresholdに関係なく全リクエストの実行を開始したいときはflushBatchを呼ぶ。
batcher.flushBatch() 

// sizeThreshold = 1でuserIdsを10個投入した場合の出力
// 8 are inserted
// 5 are inserted
// 2 are inserted
// 6 are inserted
// 3 are inserted
// 4 are inserted
// 1 are inserted
// 10 are inserted
// 9 are inserted
// 7 are inserted
// ArraySeq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

// sizeThreshold = 100でuserIdsを10個投入した場合の出力
// timeThreshold秒経過してから以下が出力される。
// 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 are inserted
// ArraySeq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

// sizeThreshold = 20でuserIdsを10個投入した場合の出力(sizePercentile=0.3fなので20*0.3=6個ずつ実行される。
// ただし7~10個目は数が足りないのでtimeThreshold秒経過してから出力される。
// 1, 2, 3, 4, 5, 6 are inserted
// 7, 8, 9, 10 are inserted
// ArraySeq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

便利const

import com.twitter.util.Future

// 以下の２つは同じ
Future.Unit
Future.Done

// 便利定数
Future.True
Future.False
Future.None
Future.Nil
Future.???

// Java用なので使わなくて良い
Future.Void

callback

コールバックよりはmap/flatMapでつなぎたい。ensureはありかも。

onSuccess/onFailure

省略

respond/ensure

import com.twitter.util.Future

// respond
// 完了した際のコールバックを設定する。
// 主にライブラリなどの汎用コード向けとコメントにある。
// respondは結果表示やリソースの後始末などの副作用を起こす前提となる。(promiseを解決したりしているコードもちょくちょく見かける。)
val f1 = Future.value(1)
val f2 = f1.respond {
  case Return(a) => println(a)
  case Throw(e) => println(e)
}

// ensure
// respondとほぼ同じだが、引数として計算の結果を受け取らない。
// 成功しても失敗してもいいから単にリソースをcloseしたい場合などに使える。
val f1 = Future.value(1)
val f2 = f1.ensure {
  println("f1 finished")
}

キャンセル

raise

import com.twitter.util.{Await, Future, FuturePool}

// Future.valueは即時評価なのでraiseできない。
// またinterruptibleUnboundedPoolを使っても、state=Doneになるとraiseを呼んでも正常系の値が返ってくるのでsleepでごまかしている
val f1 = FuturePool.interruptibleUnboundedPool {
  Thread.sleep(100)
  1
}
f1.raise(new RuntimeException("interrupt"))
Await.result(f) //  java.util.concurrent.CancellationException

// FuturePool.unboundedPoolを使う場合はFuture#interruptibleを使うとinterruptできるようになる。逆にinterruptibleを呼ばないとcancel出来ない。
val f2 = FuturePool.unboundedPool {
  Thread.sleep(100)
  1
}.interruptible()
f2.raise(new RuntimeException("interrupt"))
Await.result(f2)

raiseWithin

N秒以内に終わらないとタイムアウトといった指定が出来る。

import com.twitter.util.{Await, Future, FuturePool}
import com.twitter.conversions.time._

implicit val timer = new com.twitter.util.JavaTimer(isDaemon = true)

val f = FuturePool.interruptibleUnboundedPool {
  Thread.sleep(3000)
  1
}

// 2秒後にraiseされる
f.raiseWithin(2.seconds)

Await.result(f)

within/by

winthinとbyはDurationを受け取るかTimeを受け取るかの違いしか無い。

raseWithinとwithin/byには処理自体のfutureをraiseするか、withinなどの呼び出しの返り値のみをraiseするかの微妙な違いがある。詳細は以下のコメントを参照。

import com.twitter.util.{Await, Future, FuturePool}
import com.twitter.conversions.time._

implicit val timer = new com.twitter.util.JavaTimer(isDaemon = true)

val f1 = FuturePool.interruptibleUnboundedPool {
  Thread.sleep(3000)
  1
}

// 2秒後にf2がraiseされるが、raseWithinではf1,f2の両方raiseされるのに対し、within/byはf2のみがraiseされるためf1自体の結果は普通に取得することが出来る。
val f2 = f1.within(2.seconds)

println(Await.result(f1)) // 1が表示される

Await.result(f2)

monitored

Promise使いつつネストしていると辛くなるケースを救えるらしい。いまのところ使ったことは無い。

import java.util.concurrent.ForkJoinPool
import com.twitter.util.{Future, FuturePool, Try, Return, Throw, Promise}

import scala.util.control.NonFatal

val exception = new RuntimeException("test")

// 以下のようなケースを考えると、notMonitoredは決して終了しない。
val inner1 = new Promise[Int]
val inner2 = new Promise[Int]

val notMonitored: Future[Int] = {
  inner1.ensure {
    throw exception
    inner2.update(Return(2))
  }
  inner2
}

// このようなケースを防ぐために内部で起きた例外を伝搬してくれるのがFuture.monitored
val monitored: Future[Int] = Future.monitored {
  inner1.ensure {
    throw exception
    inner2.update(Return(2))
  }
  inner2
}

// before
inner1 // state=Waiting
inner2 // state=Waiting
notMonitored.poll // None
monitored.poll // None

inner1.update(Return(1))

// after
inner1 // state=Done
inner2 // state=Interuppted
notMonitored.poll // None (永久に終わらない)
monitored.poll // Some (例外が伝搬されるので終わる)

おまけ: Futureの再帰

ドキュメントにちゃんと実装してあるから再帰してもサンプルにあるようなコードではスタックオーバーフローにならないよと書いてある。

Futures — Util 6.45.0 documentation

ReladomoというORMを触ってみた

Reladomoはゴールドマン・サックスが公開しているJava向けORMです。

https://github.com/goldmansachs/reladomo-kata にチュートリアルが公開されていたので触ってみました。

ちなみにReladomoもReladomo-KataもApache License 2.0です。

Chaining

JavaのORMにも色々種類があると思いますが、Reladomoの特徴的な機能としてChainingが挙げられます。

Chainingという単語自体には色々意味があるようですが、Reladomoが持つChainingは監査のためにオブジェクトに対する変更履歴を全て保存し後から履歴を追跡出来るようにするための機能です。

監査用履歴は基本的には通常のアプリケーションから利用されることはあまりありませんが、履歴の保存や定期的な参照が必要になるようなユースケースは多数存在します。(たぶん） こういった履歴管理はエンティティの変更ごとに追加等が必要になるので結構な労力が必要になりますが、 Reladomoを使うとその辺の履歴管理をよしなにやってくれるので他のORMを使うより効率的に開発ができるということのようです。

肝心の履歴をどうやって保持するかですが、基本的にはデータの有効期限を繋いでいくモデリングになっているようです。 具体的には以下のようにIN_Z・OUT_Zというカラムでデータが有効になった日時とデータが更新されて無効になった日時を保存します。

item id	name	IN_Z	OUT_Z
1	foo	2004-04-01T10:00Z	2004-04-01T12:00Z
1	bar	2004-04-01T12:00Z	∞

このようなItemテーブルがあるとき、Reladomoに itemId == 1 のitemを問い合わせると自動的にOUT_Zを指定したクエリを生成して問い合わせてくれます。

SELECT * FROM ITEM
WHERE item_id = 1 AND OUT_Z = '9999-12-01 23:59:00.000'

ちなみにIN_Z, OUT_Zというカラム名や9999-12-01... (infinity)などはオプションで指定可能です。

もちろんitemId = 1 のアイテムに関する変更履歴やある時点での情報を取得することも可能です。 データ更新時は履歴のことは考えずにデータをORM経由で更新すればOKです。

またデータの削除の代わりにOUT_Zに入っているinfinityを具体的な時刻に更新することでデータを無効にするterminate操作が可能です。

BiTemporal Modeling

履歴管理にはさらにBiTemporal Modelingというモデリング手法があります。

ざっくりいうとアプリケーションレベルの有効・無効時刻（BussinessDate）とトランザクションが起きた時刻レベルでの有効・無効時刻（ProcessingDate）を組み合わせる方式になっています。 この方式で時刻を管理すると、8/1にあるべきだった更新の反映が8/4日になってしまったので今までの履歴を全部調節する必要があるが、その際にどういう変更があったかも追跡できるようにしておきたいといった要望に答えることができます。

BiTemporal Modelingについては別途まとめたので詳しくはそちらも御覧ください。

二種類の時刻を使った詳細な履歴管理を行いたい場合、自分で色々書いているとどうしても複雑になりミスも考えられるのでORMである程度吸収されるというのはかなり魅力的に感じました。

メモ

以下は触ってみた感想メモです。

オブジェクト定義

• objectの定義はxmlで書くらしい。最初はうおー現代ーと思ったけどIntelliJのXMLサポートが賢いので意外と悪くなかった。IntelliJは noNamespaceSchemaLocation を見て適切に補完を出してくれるらしい。
  • schemaにはnullableとかmaxlengthやらindexやらを書く必要があるのでとにかく補完が効くのが重要で、それが達成されているのでjsonかyamlかみたいなのはそこまで重要じゃないかなと思った。
  • そしてスキーマファイルにはちゃんと属性の意味がコメントで書いてあった・・！コードジャンプで行ける・・！
• とはいえプログラミング言語で書きたい気持ちがあったりなかったり。

コード生成

• コード生成はチュートリアルにある構成ならmvn compileですぐ出来る。
• srcとgenerated_src以下にコードが生成される。srcの方は一回だけ生成して自分でいじる用途（ほぼ空のクラスが出来るだけ）。generated_srcの方はコード生成っぽいコードが出来る。
• ついでにgenerated_resourceの方にddlも書き出してくれる。

コード

• selectした結果がPersonListみたいな型になって、これScalaから使いにくいのではと思ったけどListのサブクラスになっているらしく、やりたければすぐasScalaできそうだった。（まだしてない）

この後、使い方について書こうかなと思ったんですがtutorialの例みるだけでいい感じになれそうだったので省略。