～分散処理を透過的に実現するランタイム～

# 第3回：Cusinart - 透過的分散処理の基礎
## ～分散処理を透過的に実現するランタイム～

### はじめに

Cusinartフレームワークは、分散システムの複雑さを隠蔽し、単一システムのように扱えるようにする分散処理ランタイムです。本稿では基本機能について解説します。

### 分散環境の透過的実装

```rust
// ノード管理の基本実装
pub struct NodeManager {
    nodes: HashMap<NodeId, NodeInfo>,
    connection_pool: ConnectionPool,
    health_checker: HealthChecker,
}

impl NodeManager {
    pub async fn new(config: NodeConfig) -> Result<Self> {
        let pool = ConnectionPool::new(config.pool_size);
        let checker = HealthChecker::new(config.health_check_interval);
        
        Ok(Self {
            nodes: HashMap::new(),
            connection_pool: pool,
            health_checker: checker,
        })
    }

    pub async fn register_node(&mut self, node: NodeInfo) -> Result<()> {
        self.nodes.insert(node.id(), node);
        self.health_checker.register_node(node.id()).await?;
        Ok(())
    }

    pub async fn get_available_node(&self) -> Result<NodeId> {
        self.health_checker
            .get_healthy_nodes()
            .await?
            .first()
            .copied()
            .ok_or(Error::NoAvailableNodes)
    }
}

// 分散処理の抽象化
pub trait DistributedComputation: Send + Sync {
    type Input;
    type Output;
    
    async fn execute(&self, input: Self::Input) -> Result<Self::Output>;
    fn estimate_cost(&self, input: &Self::Input) -> ComputationCost;
}

// 透過的な実行エンジン
pub struct ExecutionEngine {
    node_manager: Arc<NodeManager>,
    scheduler: TaskScheduler,
}

impl ExecutionEngine {
    pub async fn execute<C: DistributedComputation>(
        &self,
        computation: C,
        input: C::Input,
    ) -> Result<C::Output> {
        let cost = computation.estimate_cost(&input);
        let node_id = self.scheduler.select_node(cost).await?;
        
        let node = self.node_manager.get_node(node_id)?;
        node.execute_remote(computation, input).await
    }
}
```

### ノード間通信の最適化

```rust
// 効率的な通信プロトコル
pub struct CommunicationChannel {
    transport: Box<dyn Transport>,
    compression: CompressionStrategy,
    buffer_pool: BufferPool,
}

impl CommunicationChannel {
    pub async fn send<T: Serialize>(&self, data: &T) -> Result<()> {
        let buffer = self.buffer_pool.acquire().await?;
        
        // 効率的なシリアライズと圧縮
        let bytes = self.compression.compress(
            &bincode::serialize(data)?
        )?;
        
        self.transport.send(&bytes).await?;
        self.buffer_pool.release(buffer);
        Ok(())
    }
    
    pub async fn receive<T: DeserializeOwned>(&self) -> Result<T> {
        let buffer = self.buffer_pool.acquire().await?;
        let bytes = self.transport.receive().await?;
        
        // 解凍とデシリアライズ
        let data = bincode::deserialize(
            &self.compression.decompress(&bytes)?
        )?;
        
        self.buffer_pool.release(buffer);
        Ok(data)
    }
}

// バッファプールの実装
pub struct BufferPool {
    buffers: ArrayQueue<Vec<u8>>,
    buffer_size: usize,
}

impl BufferPool {
    pub async fn acquire(&self) -> Result<Vec<u8>> {
        match self.buffers.pop() {
            Some(buffer) => Ok(buffer),
            None => Ok(Vec::with_capacity(self.buffer_size))
        }
    }

    pub fn release(&self, mut buffer: Vec<u8>) {
        buffer.clear();
        let _ = self.buffers.push(buffer);
    }
}
```

### 状態同期メカニズム

```rust
// 分散状態管理
pub struct StateManager {
    storage: DistributedStorage,
    synchronizer: StateSynchronizer,
    conflict_resolver: ConflictResolver,
}

impl StateManager {
    pub async fn update_state<T: State>(&self, key: StateKey, value: T) -> Result<()> {
        // バージョン管理付きの状態更新
        let version = self.storage.get_version(&key)?;
        let update = StateUpdate {
            key: key.clone(),
            value,
            version: version.next(),
            timestamp: SystemTime::now(),
        };
        
        // 他ノードとの同期
        self.synchronizer.broadcast_update(&update).await?;
        
        // 永続化
        self.storage.store(key, update).await
    }
    
    pub async fn resolve_conflicts(&self, key: StateKey) -> Result<()> {
        let versions = self.synchronizer.get_all_versions(&key).await?;
        let resolved = self.conflict_resolver.resolve(versions)?;
        self.storage.store(key, resolved).await
    }
}

// CRDTベースの同期
pub struct StateSynchronizer {
    crdt: Box<dyn CRDT>,
    peers: Vec<PeerNode>,
}

impl StateSynchronizer {
    pub async fn broadcast_update<T: State>(&self, update: &StateUpdate<T>) -> Result<()> {
        // CRDTによる更新の伝播
        let crdt_op = self.crdt.prepare_update(update)?;
        
        for peer in &self.peers {
            peer.send_update(&crdt_op).await?;
        }
        Ok(())
    }
    
    pub async fn merge_remote_state<T: State>(&self, remote: StateUpdate<T>) -> Result<()> {
        self.crdt.merge(remote)?;
        Ok(())
    }
}
```

### 実装例：分散カウンターの実装

```rust
// 分散カウンターの実装
#[derive(Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct DistributedCounter {
    value: i64,
    version: Version,
}

impl DistributedComputation for DistributedCounter {
    type Input = i64;
    type Output = i64;
    
    async fn execute(&self, increment: Self::Input) -> Result<Self::Output> {
        let new_value = self.value + increment;
        Ok(new_value)
    }
    
    fn estimate_cost(&self, _: &Self::Input) -> ComputationCost {
        ComputationCost::Light
    }
}

// 使用例
async fn increment_counter(engine: &ExecutionEngine, counter: &DistributedCounter) -> Result<i64> {
    engine.execute(counter, 1).await
}

// CRDTベースのカウンター同期
struct CounterCRDT {
    values: HashMap<NodeId, i64>,
}

impl CRDT for CounterCRDT {
    fn merge(&mut self, other: &Self) -> Result<()> {
        for (node_id, &value) in &other.values {
            let current = self.values.entry(*node_id).or_default();
            *current = std::cmp::max(*current, value);
        }
        Ok(())
    }
    
    fn value(&self) -> i64 {
        self.values.values().sum()
    }
}
```

### 今回のまとめ

1. 分散処理を透過的に扱うための基本機能を実装
2. 効率的なノード間通信の実現
3. CRDTを用いた堅牢な状態同期
4. 実用的な分散カウンターの実装例

### 次回予告

第4回では、cusinartの高度な機能である組込みデバッガーとホットリロードの実装について解説します。Erlang型のホットリロードシステムと分散デバッグ機能の詳細な実装例を示していきます。

### 参考資料
- Distributed Systems: Principles and Paradigms
- CRDTs: Consistency without Concurrency Control
- Rust Async Programming
- Network Programming with Rust