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バッチ処理ジョブ

目次

• 概要
• 使用する場面
• クイックスタート
• リファレンスガイド
• ベストプラクティス

概要

大規模なデータ処理、スケジュールされたタスク、非同期操作を効率的に処理する、スケーラブルなバッチ処理システムを実装します。

使用する場面

• 大規模なデータセットの処理
• スケジュールされたレポートの生成
• メール／通知キャンペーン
• データのインポートとエクスポート
• 画像／動画の処理
• ETL パイプライン
• クリーンアップとメンテナンスタスク
• 長時間実行される計算
• データの一括更新

クイックスタート

最小限の動作例：

import Queue from "bull";
import { v4 as uuidv4 } from "uuid";

interface JobData {
  id: string;
  type: string;
  payload: any;
  userId?: string;
  metadata?: Record<string, any>;
}

interface JobResult {
  success: boolean;
  data?: any;
  error?: string;
  processedAt: number;
  duration: number;
}

class BatchProcessor {
  private queue: Queue.Queue<JobData>;
  private resultQueue: Queue.Queue<JobResult>;

  constructor(redisUrl: string) {
    // Main processing queue
// ... (see reference guides for full implementation)

リファレンスガイド

詳細な実装については、references/ ディレクトリを参照してください。

ガイド	内容
Bull Queue (Node.js)	Bull Queue (Node.js)
Celery-Style Worker (Python)	Celery-Style Worker (Python)
Cron Job Scheduler	Cron Job Scheduler

ベストプラクティス

✅ 推奨事項

• すべてのジョブに冪等性を実装する
• 分散処理にはジョブキューを使用する
• ジョブの成功率／失敗率を監視する
• 指数バックオフによるリトライロジックを実装する
• 適切なタイムアウトを設定する
• ジョブの実行詳細をログに記録する
• 失敗したジョブにはデッドレターキューを使用する
• ジョブに優先度レベルを実装する
• 類似する操作をまとめてバッチ処理する
• コネクションプーリングを使用する
• グレースフルシャットダウンを実装する
• キューの深さと処理時間を監視する

❌ 避けるべき事項

• リクエストハンドラー内でジョブを同期処理する
• 失敗したジョブを無視する
• リトライ回数を無制限に設定する
• 監視とアラートを省略する
• タイムアウトなしでジョブを処理する
• 大きなペイロードをキューに保存する
• 完了したジョブのクリーンアップを忘れる