Monorepoマージの最適化：グリーンビルドのための戦略

多くの小規模ソフトウェア開発チームや、複数の独立したコードリポジトリを管理しているチームにとって、新しいコード変更をメインコードベースにマージする作業は、ボタンをワンクリックするだけという、ごく簡単なものに見えるかもしれません。しかし、この一見些細なタスクは、単一の共有コードベース（一般にモノレポとして知られています）で運用されている大規模な組織にとって、ソフトウェアデリバリーパイプラインにおける最も重要なボトルネックの一つに変わります。ここでは、数十、あるいは数百人のエンジニアが同時に貢献するため、統合の複雑性が増大します。

モノレポとポリレポの議論は広範ですが、モノレポには、脆弱性の特定とパッチ適用が合理化される、プロジェクト横断的なリファクタリングが容易になる、多様なプロジェクト間で一貫したツールと共有ライブラリが利用できるなど、明確な利点があることは明らかです。しかし、これらの利点には固有の課題が伴います。開発者は、古くなったメインブランチに基づくプルリクエスト（PR）による古い依存関係、類似のコードでの同時作業から生じる微妙な競合、タイムアウトなどの永続的なインフラ問題に頻繁に遭遇します。さらに、内部およびサードパーティの依存関係の管理は複雑になり、共有状態は一貫性のない「flaky（不安定な）」テスト動作につながる可能性があります。エンジニアリング組織が規模を拡大するにつれて、これらの課題は指数関数的に増加し、開発者がビルドプロセスが正常に完了するのを待つだけで非生産的な時間を費やすことがよくあります。

これらの増大する遅延を軽減するため、現代の開発ワークフローでは、GitHubマージキュー、GitLabマージトレインなどのマージ自動化ツールがますます採用されています。これらのシステムは、変更がメインコードベースに流れ込むのを規制する自動化されたゲートを導入することで、根本的に状況を変えます。このプロセスでは通常、開発者がプルリクエストを統合準備完了としてマークします。その後、システムはこのPRをメインブランチの最新バージョンに自動的にリベースします。次に、この更新されたコンテキストで継続的インテグレーション（CI）プロセスがトリガーされます。CIチェックがパスすると、システムは変更のマージに進みます。重要なのは、CI実行中に新しいPRが到着した場合、それらはキューに入れられ、順番を待つことで、秩序正しく検証された統合シーケンスが保証される点です。

マージキューは基本的なソリューションを提供しますが、大規模なモノレポにおける膨大な変更量にはさらなる最適化が必要です。一般的な戦略の一つは、プルリクエストのバッチ処理です。一度に1つのPRを処理するのではなく、いくつかのPRをグループ化し、単一のCI実行にかけます。このアプローチは、CI実行の総数を大幅に削減し、全体的な待ち時間を短縮します。バッチのCIプロセスが成功した場合、含まれるすべてのPRが同時にマージされます。バッチ内で失敗が発生した場合、システムはバッチを体系的に「二分法」で特定し、問題のあるPRを特定することで、残りの成功した変更を進めることができます。バッチ処理は理想的な条件下ではマージ時間を劇的に短縮できます。例えば、バッチサイズを4とした場合、50時間の待ち時間を12.5時間に短縮できると仮定できますが、現実世界のシナリオでは、わずか10％の失敗率でも総マージ時間が大幅に延長され、場合によっては2倍になり、繰り返し処理のためにCI実行回数が増加する可能性があります。

効率をさらに高めるために、楽観的キューは、直列処理モデルからより並列的なアプローチへとパラダイムシフトをもたらします。システムは、1つのプルリクエストのCIプロセスが完全に完了するのを待つのではなく、それがパスすると楽観的に仮定します。そして、キュー内の次のプルリクエストのCIプロセスをすぐに開始するために、代替のメインラインブランチを作成します。最初のPRがCIをパスした場合、それはメインブランチにマージされます。同様に、後続のPRも正常に完了するとマージされます。最初のPRが失敗した場合、代替メインラインは破棄され、問題のある変更を含まない新しいメインラインが作成され、残りのPRの検証プロセスを再開できます。この「楽観的」アプローチとバッチ処理を組み合わせることで、楽観的バッチ処理が実現され、PRのグループ全体が並行して処理され、失敗した場合には分割して特定するメカニズムが適用されます。

もう一つの高度な技術は予測モデリングです。これには、変更されたコード行数、変更されたファイルの種類、依存関係の数など、プルリクエストの履歴データと特性を分析し、成功または失敗の可能性を示すスコアを計算することが含まれます。これらの予測を活用することで、システムはPRの優先順位付けや並べ替えを行い、CIリソースを成功する可能性が最も高いパスに集中させ、それによってCIコスト全体を削減し、マージを加速させることができます。

真に大規模なモノレポの場合、単一のキューが依然としてボトルネックになる可能性があります。これは、複数キューと影響を受けるターゲットによって対処されます。Bazel、Nx、Turborepoなどの最新のモノレポビルドツールは、特定の変更によってコードベースのどの部分が影響を受けるかを正確に識別できます。このインテリジェンスにより、システムは「影響を受けるターゲット」に基づいてプルリクエストを独立した並列キューにグループ化できます。たとえば、システムが4つの異なるビルドタイプ（A、B、C、D）を生成し、受信するPRがこれらのサブセットのみに影響する場合、各ビルドタイプに対して個別のキューを確立できます。これにより、関連性のない変更が互いにブロックされることがなくなり、独立したビルドの同時実行を可能にすることで、全体的な統合プロセスが大幅に高速化されます。

これらのキューベースの戦略に加えて、ワークフローの効率を高める補完的な最適化があります。変更の再順序付けには、失敗のリスクが低い、またはビジネス上の重要性が高いプルリクエストを優先し、キューの早い段階に配置して連鎖的な失敗を最小限に抑えることが含まれます。より複雑または不確実な変更は後でスケジュールされます。**「高速失敗」**の原則は、CIプロセスの早い段階で失敗する可能性が最も高いテストの実行を優先し、問題のある変更が迅速に特定され対処されるようにすることを義務付けています。最後に、テスト実行の分割には、マージ前に一連の高速で重要なテストを実行して一般的な問題をキャッチし、より広範または低速なテスト（統合テストやスモークテストなど）はマージ後に実行することが含まれます。マージ後の失敗という稀なケースでは、自動ロールバックメカニズムがリスクを軽減できます。

最終的に、これらのマージ戦略の洗練されたオーケストレーションは、重要なバランスを取ることを目指しています。それは、高い信頼性とコード品質を維持しつつ、リリース速度を最大限に高めることです。CIサイクルを節約するだけでなく、高度なマージ自動化は開発者の待ち時間を大幅に短縮し、機能の提供を加速させ、大規模なソフトウェア開発の複雑さを乗り越えるエンジニアリングチームの健全性を保ちます。