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- タスク間でのキャッシュ共有
共有されません。
Fargate は各タスクを独立した microVM(Firecracker)上で実行します。microVM ごとにカーネルが別なので、ページキャッシュもタスクごとに完全に分離されます。同一ホスト上に他タスクが配置されているかどうかに関わらず、あるタスクが読み込んだデータが別タスクのキャッシュに載ることはありません。
同じ S3 オブジェクトを 10 タスクが読めば、10 回それぞれが取得することになります。
なお、同一タスク内の複数コンテナであれば、カーネルを共有するため事情が異なります。同じボリュームをマウントしているコンテナ間では、カーネルレベルのページキャッシュが効きます。
- タスク終了後のキャッシュ
タスク終了と同時に消滅します。
microVM ごと破棄されるため、メモリ上のページキャッシュも当然残りません。次に起動するタスクは常にコールドスタートになります。
「同じホストで再度タスクが立ち上がればウォームキャッシュに当たる」という期待は、Fargate では成立しません。そもそもホストの再利用自体がユーザーからは制御も観測もできません。
- EC2 起動タイプとの違い
S3 Files が使えないため直接比較はできませんが、一般論としてのアーキテクチャ差は以下です(EFS など他のボリュームで比較した場合)。
| Fargate | EC2 起動タイプ | |
|---|---|---|
| カーネル | タスクごとに独立(microVM) | ホストで共有 |
| タスク間のページキャッシュ共有 | 不可 | 同一ホスト・同一ファイルなら共有され得る |
| タスク終了後のキャッシュ | 消滅 | ホストのカーネルに残存(メモリひっ迫で追い出されるまで) |
| キャッシュのチューニング | 不可 | ホスト側で vm. 系パラメータを調整可能 |
EC2 起動タイプでは、複数タスクが同じホスト上で同じファイルを読む場合、カーネルのページキャッシュが効いて 2 回目以降が速くなる、という挙動が期待できます。Fargate ではこの効果が原理的に得られません。
実務上、注意しておくべき点
- メモリ制限にページキャッシュが計上されます
コンテナのメモリ使用量は cgroup 単位で計測され、ページキャッシュもここに含まれます。大きなファイルを読み込むワークロードでは、アプリケーションのヒープに余裕があってもタスクのメモリ上限に達して OOM になることがあります。S3 Files を「ディスク的に」使うとのことなので、タスクのメモリサイズは読み込むデータ量を見込んで設定してください。
- キャッシュに頼らない設計が前提になります
タスク間・タスク跨ぎでキャッシュが一切効かない以上、同じデータを多数のタスクが繰り返し読むパターンでは、S3 への実アクセスがタスク数に比例して発生します。以下を検討する価値があります。
- 読み込みが集中するデータは、タスク起動時にエフェメラルストレージへコピーしてローカル参照する
- アプリケーション層でのキャッシュ(Redis/ElastiCache など)を挟む
- タスク数を減らして 1 タスクあたりの処理量を増やす方向でチューニングする
ECS Fargateでのファイルシステムキャッシュについて、以下の点をご説明します。
タスク間でのキャッシュ共有について Fargate起動タイプでは、各タスクは完全に独立した実行環境で動作します。そのため、タスク間でファイルシステムキャッシュ（PageCache）を共有することはできません。各タスクは独自のメモリ空間とファイルシステムキャッシュを持ち、他のタスクのキャッシュにアクセスすることはできません。
タスク終了後のキャッシュの扱い Fargateタスクが終了すると、そのタスクに関連するすべてのリソース（ファイルシステムキャッシュを含む）は破棄されます。タスクは一時的な実行環境であり、タスク終了後にキャッシュが保持されることはありません。新しいタスクが起動する際は、キャッシュは空の状態から始まります。
EC2起動タイプとの違い EC2起動タイプの場合、複数のタスクが同じEC2インスタンス上で実行される可能性があります。この場合、ホストレベルのファイルシステムキャッシュを間接的に共有する可能性がありますが、これはコンテナの分離モデルやボリュームの設定に依存します。一方、Fargateでは各タスクが完全に分離された環境で実行されるため、このような共有は発生しません。また、EC2起動タイプではインスタンスが継続的に稼働している限り、キャッシュがある程度保持される可能性がありますが、Fargateではタスクごとに環境がリセットされます。
S3 Filesをマウントして利用する場合、頻繁にアクセスするデータについては、アプリケーションレベルでのキャッシング戦略（例：ElastiCacheの利用）を検討されることをお勧めします。
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