システム設計面接: 元Meta スタッフエンジニアと一緒にUberを設計する

Hello Interviewのシステム設計シリーズの2作目（Design Ticketmasterに続くもの）で、元Metaのスタッフエンジニア兼面接官が解説する。Uberの設計は近接検索系の問題の中でも最難関として紹介されており、これを攻略できればFind My Friends、Yelpなどの類似問題にも対応できる。そしてTesla、Google、Metaでよく出題される。

この動画では、ユーザー向けシステム設計全般に使える再現性のあるロードマップに沿って進める。要件 → コアエンティティ → API → 高レベル設計 → ディープダイブという流れで、最後にディープダイブの時間を確保できるよう、高レベル設計を15分ほどで終えることを目標にする。

要件

機能要件（提供する機能）: ライダーは目的地を入力して運賃の見積もりを取得できる。ライダーは配車をリクエストして近くのドライバーとマッチングされる。ドライバーは受諾／拒否を選べ、ライダーのもとへナビゲーションできる。
非機能要件（満たすべき品質）: 低レイテンシのマッチング（理想は約1分以内）、絶え間ないドライバー位置更新に対する高スループット、マッチングの強い一貫性（二重予約なし）、そして高可用性。

コアエンティティ

この段階で完全なスキーマを書く代わりに、永続化されるオブジェクト（おおむねテーブル／コレクションと一対一に対応する）をスケッチする。

Rider
Driver — メタデータ（車種、ナンバープレート、写真）とステータス（available、in_ride、offline）を持つ。
Ride
Location — すべてのドライバーの最新位置を保持し、マッチングが近接で問い合わせできるようにする。

API

エンティティと機能要件から導いたRESTエンドポイント（運賃見積もり、配車リクエスト、配車受諾、位置更新）で、認証はリクエストヘッダー内のJWT／セッショントークンで行う。

高レベル設計

各APIをシステムの中で順に追っていく。

Ride Matching Serviceが近接範囲内のドライバーを見つけ、availableに絞り込み、一人ずつ受諾を打診する。
Location Service + Location DBが頻繁なドライバーの位置pingを取り込み、近接クエリに答える。
Notification Service（ブラックボックス扱い — それ自体が一つの面接問題）が、ネイティブプッシュ（APNs / Firebase）経由でドライバーに「この配車を受けますか？」というプロンプトを送る。受諾すると、ドライバーのアプリがコールバックしてマッチを確定する。

ディープダイブ

地理空間インデックス（quad tree / PostGIS）

「全ドライバーを走査して距離を計算する」という素朴な方法はあまりにも遅すぎる。そこで地理空間インデックス — quad tree — を導入する。これは各セルに収まるドライバーが何らかのK未満になるまで、地図を再帰的に4つの領域に分割するものだ。これにより近接クエリが効率的になる。PostgresではPostGIS拡張機能を通じてこれが利用できる。

位置更新スループットの抑制

すべてのドライバーからの絶え間ないpingは約60万TPSにも達しうるが、これは無駄が多い。動的な位置更新を使おう。ドライバーアプリに、状況に応じて更新頻度を変化させるのだ。速度、車が駐車中かどうか（動いていない → 更新不要）、配車リクエストやホットエリアへの近さ（人里離れた場所では精度はそれほど必要ない）などに基づく。これで書き込み負荷を劇的に削減できる。

マッチングの一貫性

2つの不変条件がある。1人のドライバーが複数の配車を受け持たないこと、そして1つの配車が複数のドライバーに割り当てられないこと。これはマッチング保留中にドライバーにロックをかけることで解決する。きれいな選択肢はDynamoDB（リレーションが少なく、高可用性で、スケールしやすい）で、行にTTLを設定したドライバーロック用テーブルを使い、古くなったロックが自動的に失効するようにする。別途Redisインスタンスを追加するのではなく、同じデータベースをロックとして再利用するのだ。

主な学び

ロードマップに従う: 要件 → エンティティ → API → 高レベル設計 → ディープダイブ。ディープダイブにしっかり時間を割けるよう配分する。
Driverとは別にLocationエンティティをモデル化して、近接マッチングを高速に保つ。
quad tree + PostGISは地理空間／近接検索の定番の答え。
動的で状況に応じた位置更新が書き込みスループット削減の決め手。
**ドライバーをロックする（例: TTL付きのDynamoDB）**ことで、二重予約なしにマッチングの一貫性を保つ。
この近接検索のパターンはFind My Friends、Yelpなどにも一般化できる。

🌐 Claudeによる翻訳

要件