分散注文・在庫管理システム(DOIMS)
概要
このリポジトリは DOIMS(Distributed Order & Inventory Management System)と名付けられた、Django REST Framework を用いたバックエンド実装例です。README によれば単なる CRUD API ではなく、実運用で直面する「オーバーセリングの防止」「トランザクションの原子性」「同時実行下での一貫性」「リトライと障害処理」に重点を置いて設計されています。プロジェクトは小規模なコードベースで、注文作成と在庫予約のワークフローを扱う実践的なパターンと、データベースレベルやアプリケーションレベルでの整合性確保手法を示すことを目的としています(約300字)。
リポジトリの統計情報
- スター数: 1
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 1
- コミット数: 3
- ファイル数: 11
- メインの言語: Python
主な特徴
- 注文作成と同時に在庫を予約・減算する原子的ワークフローの実装例
- 同時アクセス時の整合性を重視した設計(オーバーセリング防止)
- フェールやリトライを考慮したハンドリング(README によるフォーカス)
- Django REST Framework ベースの API 構成(バックエンド中心の構造)
技術的なポイント
README の説明とディレクトリ構成から読み取れる本プロジェクトの技術的意図は、トランザクション整合性と同時実行制御を中心に据えた在庫・注文の取り扱いを示すことにあります。Django では transaction.atomic を用いた原子性の確保や、選択的ロック(select_for_update)による行レベルロック、F() 式を使ったインクリメント/デクリメントによる競合回避が典型的な手法です。これらを組み合わせることで、複数の並列リクエストが同一在庫へアクセスしてもオーバーセリングを回避できます。
また、分散環境や再試行が関与する場面では「冪等性」の確保が重要です。API レイヤーで idempotency key を扱ったり、注文状態(予約済み/確定/キャンセル)を明確に分けることで二重請求や重複処理を防止します。データ永続層ではトランザクションのリトライループや整合性違反時のロールバック、必要に応じた再試行戦略を実装することが示唆されます。
さらに、スケーリングや耐障害性を考えると、データベース単体のロックだけでなく分散ロック(Redis の RedLock など)やイベント駆動の補償トランザクション(Saga パターン)を組み合わせる設計が有効です。README は「大規模システムがどのようにオーバーセリングを防ぐか」をデモする意図を持っているため、実運用に移す場合は SQLite から PostgreSQL 等の RDBMS へ移行し、性能・一貫性面での検証を行うことが推奨されます。ログ、監視、メトリクス(予約失敗率やリトライ数)を収集することで運用に耐える設計に仕上げられるでしょう。(約700字)
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ:
- README.md: file
- backend: dir
- core: dir
- db.sqlite3: file
- inventory: dir
…他 6 ファイル
(backend/core/inventory の各ディレクトリには、Django のプロジェクト設定やアプリ(モデル、シリアライザ、ビュー、URL)が置かれている想定です)
まとめ
トランザクションと同時実行制御に重点を置いた、学習・デモ向けの在庫注文管理バックエンド実装です(約50字)。
リポジトリ情報:
- 名前: Distributed-Order-Inventory-Management-System
- 説明: 説明なし
- スター数: 1
- 言語: Python
- URL: https://github.com/Vivek9966/Distributed-Order-Inventory-Management-System
- オーナー: Vivek9966
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/145579859?v=4
READMEの抜粋:
DOIMS — Distributed Order & Inventory Management System
DOIMS is a production-grade backend system built using Django REST Framework that models real-world order and inventory workflows.
It focuses on transactional integrity, concurrency safety, and failure handling not just CRUD APIs.
This project demonstrates how large-scale systems prevent overselling, handle retries, and remain consistent under concurrent access.
🚀 Key Features
- Atomic order creation with inventory reservat…