Shopify Laravel Webhook非同期

-

Shopify Laravel Webhook非同期

Shopify+LaravelでWebhookを受け取る

Shopifyは注文が発生するとWebhookで通知を送信します。Laravel側では、routes/web.phpにエンドポイントを定義し、ShopifyWebhookControllerで処理します。ここでは、POST /shopify/webhookを想定し、Shopifyから送られるJSONペイロードを取得します。

Route::post('/shopify/webhook', [ShopifyWebhookController::class, 'handle']);

Laravelのリクエストオブジェクトからヘッダーとボディを取得し、後続の処理へ渡します。

署名検証とセキュリティ

ShopifyはX-Shopify-Hmac-Sha256ヘッダーに署名を付与します。Laravel側で検証することで、改ざんや偽装を防止します。以下は検証ロジックの例です。

$hmacHeader = $request->header('X-Shopify-Hmac-Sha256');
$calculatedHmac = base64_encode(hash_hmac('sha256', $request->getContent(), config('shopify.secret'), true));
if (!hash_equals($hmacHeader, $calculatedHmac)) {
    abort(401, 'Invalid signature');
}

署名検証に失敗したリクエストは即座に拒否し、ログに記録します。

イベントリスナーと非同期処理

Webhook受信後、イベントを発火させます。ShopifyOrderCreatedイベントを定義し、OrderCreatedListenerで非同期ジョブをキューに投入します。これにより、HTTPレスポンスは即座に返却され、Shopify側のタイムアウトを回避します。

event(new ShopifyOrderCreated($orderData));

イベントリスナーはShouldQueueを実装し、handleメソッドでProcessOrderJobをdispatchします。

Jobs/OrdersCreate と Queue の連携

ProcessOrderJobはOrdersCreateジョブを呼び出し、Shopifyの注文情報をローカルDBへ保存します。ジョブはqueue:workで実行され、retryUntilで最大再試行時間を設定します。

public function handle()
{
    try {
        // 注文データをDBへ保存
        Order::create($this->orderData);
    } catch (\Exception $e) {
        // 失敗時は再試行
        throw $e;
    }
}

QueueはRedisやAmazon SQSを利用し、スケールアウトが容易です。

失敗時の再試行とログ記録

LaravelのジョブはtriesとretryAfterを設定できます。失敗時にfailedメソッドでログを残し、Slackやメールで通知します。

public function failed(\Exception $exception)
{
    Log::error('Order processing failed', [
        'order_id' => $this->orderData['id'],
        'exception' => $exception->getMessage(),
    ]);
}

再試行は指数バックオフで行い、過負荷を防止します。

タイムアウト対策とデータ同期の最適化

ShopifyはWebhook送信時に5秒以内にレスポンスを返す必要があります。非同期ジョブを使用することで、処理時間を短縮し、タイムアウトを回避します。また、queue:retryで失敗したジョブを再投入し、データ同期を確実にします。

さらに、Cacheを利用して重複注文を検知し、同一注文の二重処理を防止します。これにより、データ整合性が保たれます。

この記事はAIによって作成されました。

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

Blogger Sitemap登録エラー解決

-
Blogger Sitemap登録エラー解決 はじめに ブログ運営において、検索エンジンへの登録は非常に重要です。特に、Google検索にブログのコンテンツを適切に認識してもらうためには、 Search Console への登録と、 sitemap の登録が不可欠です。しかし、 Blogger で作成したブログのsitemapを Search Console に登録しようとすると、エラーが発生することがあります。本記事では、その原因と解決策について詳しく解説します。 BloggerのSitemapとは？ Blogger は、ブログの更新情報を自動的に生成するsitemapを提供しています。このsitemapは、ブログのすべての投稿やページをリストアップし、検索エンジンがクロールしやすいように構造化されています。通常、sitemapのURLは「/sitemap.xml?alt=rss」のようになっています。このURLは、ブログのURLに直接アクセスすることで確認できます。このsitemapが正しく機能しているかを確認することも重要です。 Search ConsoleへのSitemap登録で起こりうる問題 Search Console にsitemapを登録する際、以下のようなエラーが発生することがあります。 Sitemap could not be read: ファイルが読み込めないというエラー。 Sitemap is invalid: sitemapの形式が正しくないというエラー。 Sitemap contains errors: sitemapにエラーが含まれているというエラー。 これらのエラーが発生した場合、sitemapのURLが間違っているか、sitemapの形式が正しくない可能性があります。また、robots.txtでsitemapがブロックされている場合も登録できません。 ...
続きを読む

【iOS】SwiftでCGAffineTransformから角度・ラジアン・度数・スケールを計算する方法

-
メモ Swift 4 でtransformから角度、ラジアン、ディグリー、スケールを求める 忘れがちなので・・・。 let transform = view.transform let radians = atan2(transform.b, transform.a) let degrees = radians * 180 / .pi let scale = sqrt(abs(transform.a * transform.d - transform.b * transform.c)) import CoreGraphics extension CGAffineTransform { var angle: CGFloat { return atan2(b, a) } var radians: CGFloat { return angle } var degrees: CGFloat { return angle * 180.0 / CGFloat.pi } var scale: CGPoint { return CGPoint(x: sqrt(a * a + c * c), y: sqrt(b * b + d * d)) } } // 例として、適当な CGAffineTransform を作成 let transform = CGAffineTransform(rotationAngle: CGFloat.pi/4).scaledBy(x: 2.0, y: 1.5) let angleInRadians = transform.radians let angleInDegrees = transform.degrees let scale = transform.scale print("Angle in radians: \(angleInRadians)") print("Angle in degrees: \(angleInDegrees)") print("Scale: \(scale...
続きを読む

Ollama & Open WebUI: ローカルLLM構築

-
Ollama & Open WebUI: ローカルLLM構築 はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）の利用が活発になっていますが、クラウドサービスに依存することなく、ローカル環境でLLMを実行したいというニーズも高まっています。この記事では、OllamaとOpen WebUIを用いて、ローカルLLM環境を構築する方法を解説します。OllamaはLLMのダウンロードと実行を簡素化し、Open WebUIはWebブラウザを通じてLLMと対話するためのインターフェースを提供します。 OllamaとOpen WebUIとは？ Ollama は、LLMのダウンロード、実行、管理を容易にするためのツールです。コマンドラインインターフェース（CLI）を通じて、様々なLLMを簡単に利用できます。 Open WebUI は、Ollamaで実行されているLLMと対話するためのWebベースのインターフェースです。これにより、コマンドラインに慣れていないユーザーでも、GUIを通じてLLMと対話できます。 Ollamaのメリット LLMのダウンロードと実行が簡単 様々なLLMをサポート コマンドラインインターフェースによる柔軟な操作 Open WebUIのメリット Webブラウザを通じてLLMと対話可能 GUIによる直感的な操作 複数モデルの管理が容易 環境構築方法 前提条件 DockerとDocker Composeのインストール Nvidia GPU（推奨） Ollamaのインストール Ollamaは、Dockerを使用して簡単にインストールできます。以下のコマンドを実行してください。 docke...
続きを読む