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RFC テンプレート

# RFC-042: Implement Read Replicas for Analytics

**Status:** Draft | In Review | Accepted | Rejected | Implemented
**Author:** Alice ([email protected])
**Reviewers:** Bob, Charlie, David
**Created:** 2024-01-15
**Updated:** 2024-01-20
**Target Date:** Q1 2024

## Summary

Add PostgreSQL read replicas to separate analytical queries from transactional workload, improving database performance and enabling new analytics features.

## Problem Statement

### Current Situation

Our PostgreSQL database serves both transactional (OLTP) and analytical (OLAP) workloads:

- 1000 writes/min (checkout, orders, inventory)
- 5000 reads/min (user browsing, search)
- 500 analytics queries/min (dashboards, reports)

### Issues

1. **Performance degradation**: Analytics queries slow down transactions
2. **Resource contention**: Complex reports consume CPU/memory
3. **Blocking features**: Can't add more dashboards without impacting users
4. **Peak hour problems**: Analytics scheduled during business hours

### Impact

- Checkout p95 latency: 800ms (target: <300ms)
- Database CPU: 75% average, 95% peak
- Customer complaints about slow pages
- Product team blocked on analytics features

### Success Criteria

- Checkout latency <300ms p95
- Database CPU <50%
- Support 2x more analytics queries
- Zero impact on transactional performance

## Proposed Solution

### High-Level Design

┌─────────────┐ │ Primary │────────────────┐ │ (Write) │ │ └─────────────┘ │ ▼ ┌─────────────┐ │ Replica 1 │ │ (Read) │ └─────────────┘ ▼ ┌─────────────┐ │ Replica 2 │ │ (Analytics)│ └─────────────┘

### Architecture
1. **Primary database**: Handles all writes and critical reads
2. **Read Replica 1**: Serves user-facing read queries
3. **Read Replica 2**: Dedicated to analytics/reporting

### Routing Strategy
```typescript
const db = {
  primary: primaryConnection,
  read: replicaConnection,
  analytics: analyticsConnection,
};

// Write
await db.primary.users.create(data);

// Critical read (always fresh)
await db.primary.users.findById(id);

// Non-critical read (can be slightly stale)
await db.read.products.search(query);

// Analytics
await db.analytics.orders.aggregate(pipeline);

レプリケーション

• 種類： ストリーミングレプリケーション
• 遅延： 読み取りレプリカでは 1 秒未満、分析用では 5 秒未満を許容
• 監視： 遅延が 5 秒を超えた場合にアラートを発報

詳細設計

データベース設定

# Primary
max_connections: 200
shared_buffers: 4GB
work_mem: 16MB

# Read Replica
max_connections: 100
shared_buffers: 8GB
work_mem: 32MB

# Analytics Replica
max_connections: 50
shared_buffers: 16GB
work_mem: 64MB

コネクションプーリング

const pools = {
  primary: new Pool({ max: 20, min: 5 }),
  read: new Pool({ max: 50, min: 10 }),
  analytics: new Pool({ max: 10, min: 2 }),
};

クエリの分類

enum QueryType {
  WRITE = "primary",
  CRITICAL_READ = "primary",
  READ = "read",
  ANALYTICS = "analytics",
}

function route(queryType: QueryType) {
  return pools[queryType];
}

検討した代替案

代替案 1：垂直スケーリング

アプローチ： より大規模なデータベースインスタンスにアップグレードします。

• 長所： シンプルで、コードの変更が不要
• 短所： コストが高い（$500 → $2000/月）、ワークロードを分離できず、依然として上限に達する
• 判定： 却下 — 分離の問題を解決できません

代替案 2：分析用データベースの分離

アプローチ： 専用の分析用 DB（例：ClickHouse）にデータをコピーします。

• 長所： 分析に最適で、プライマリへの影響がありません
• 短所： ETL パイプラインが複雑で、結果整合性になり、保守コストが高い
• 判定： 保留 — レプリカが不十分な場合は、将来的に検討します

代替案 3：マテリアライズドビュー

アプローチ： 分析結果を事前に計算します。

• 長所： クエリが高速で、レプリカが不要
• 短所： 既知のクエリに限定され、保守の負担がある
• 判定： レプリカの補完策であり、代替策ではありません

トレードオフ

最適化する項目

• パフォーマンスの分離
• コスト効率
• 迅速な実装
• 運用のシンプルさ

許容する項目

• データがわずかに古くなること（分析では許容可能）
• インフラストラクチャの複雑さの増加
• 運用コストの増加

リスクと緩和策

リスク 1：レプリケーション遅延

影響： 分析で古いデータが表示されます。 発生確率： 中 緩和策：

• 遅延を継続的に監視します
• 5 秒を超えた場合にアラートを発報します
• 想定される遅延をユーザー向けに文書化します

リスク 2：設定の複雑さ

影響： ルーティングエラーやパフォーマンスの問題が発生します。 発生確率： 低 緩和策：

• 包括的にテストします
• 段階的にロールアウトします
• 簡単にロールバックできる仕組みを用意します

リスク 3：コスト超過

影響： 予算を超過します。 発生確率： 低 緩和策：

• 分析用には小規模なインスタンスを使用します（$300/月）
• 使用状況を監視します
• 1 か月後に適正なサイズに調整します

ロールアウト計画

フェーズ 1：セットアップ（第 1～2 週）

• 読み取りレプリカ 1 をプロビジョニングします
• 分析用レプリカ 2 をプロビジョニングします
• レプリケーションを設定します
• 遅延が 1 秒未満であることを確認します
• 負荷テストを実施します

フェーズ 2：読み取りレプリカ（第 3 週）

• ルーティングロジックをデプロイします
• 検索クエリの 10% をレプリカにルーティングします
• エラーとレイテンシーを監視します
• 100% まで段階的に引き上げます

フェーズ 3：分析の移行（第 4～5 週）

• 分析クエリを特定します
• ダッシュボードのクエリを分析用レプリカに更新します
• レポートをテストします
• すべての分析を移行します

フェーズ 4：検証（第 6 週）

• チェックアウトのレイテンシー改善を測定します
• CPU 使用率の低下を確認します
• ユーザー受け入れテストを実施します
• 完了としてマークします

成功指標

主な目標

• ✅ チェックアウトのレイテンシーが p95 で 300ms 未満（現在は 800ms）
• ✅ プライマリ DB の CPU 使用率が 50% 未満（現在は 75%）
• ✅ レプリケーション遅延によるエラーがゼロ

副次的な目標

• 分析クエリを 2 倍サポートする
• 新しいダッシュボード機能を利用可能にする
• チーム満足度調査で 8/10 超を達成する

コスト分析

コンポーネント	現在	提案	差分
プライマリ DB	$500/mo	$500/mo	$0
読み取りレプリカ	-	$500/mo	+$500
分析用レプリカ	-	$300/mo	+$300
合計	$500/mo	$1,300/mo	+$800/mo

ROI： パフォーマンスの向上によって収益成長が可能になり、分析によって製品に関するインサイトが得られます。

未解決の質問

1. 分析に許容できるレプリケーションの遅延はどの程度ですか？（提案：5秒未満）
2. レプリカの障害にはどのように対処しますか？（提案：プライマリにフォールバック）
3. 後からレプリカを追加する必要がありますか？（提案：監視し、第2四半期に判断）

スケジュール

• 第1～2週：プロビジョニングとセットアップ
• 第3週：読み取りレプリカへの移行
• 第4～5週：分析の移行
• 第6週：検証
• 合計：6週間

付録

参考資料

• PostgreSQL レプリケーションのドキュメント
• コスト分析のスプレッドシート
• 負荷テストの結果

レビュー履歴

• 2024-01-15：初稿（Alice）
• 2024-01-17：コスト分析を追加（Bob）
• 2024-01-20：レビューコメントに対応

## RFC Process

### 1. Draft (1 week)
- Author writes RFC
- Include problem, solution, alternatives
- Share with team for early feedback

### 2. Review (1-2 weeks)
- Distribute to reviewers
- Collect comments
- Address feedback
- Iterate on design

### 3. Approval (1 week)
- Present to architecture review
- Resolve remaining concerns
- Vote: Accept/Reject
- Update status

### 4. Implementation
- Track progress
- Update RFC with learnings
- Mark as implemented

## Best Practices

1. **Clear problem**: Start with why
2. **Concrete solution**: Be specific
3. **Consider alternatives**: Show you explored options
4. **Honest tradeoffs**: Every choice has costs
5. **Measurable success**: Define done
6. **Risk mitigation**: Plan for failure
7. **Iterative**: Update based on feedback

## Output Checklist

- [ ] Problem statement
- [ ] Proposed solution with architecture
- [ ] 2+ alternatives considered
- [ ] Tradeoffs documented
- [ ] Risks with mitigations
- [ ] Rollout plan with phases
- [ ] Success metrics defined
- [ ] Cost analysis
- [ ] Timeline estimated
- [ ] Reviewers assigned