プロジェクトで起きたトラブル😵💫
授業のグループ課題で、クラウド上で動く簡易相場 SaaS のミニツールを作りました。 Python 株式 API を使って WebSocket からリアルタイムの Tick データを受け取る仕組みがメインです。
開発初期はとりあえず動かすことを優先して、ハートビートの送信間隔を固定値に設定していました。 「定期的に ping を送れば接続は維持できるだろう」と安易に考えていたのです。
ところがクラウド環境にアップして動かしてみると思わぬ不具合が発生。 データの送信が止まっているのにプログラム側は接続が生きていると誤認識し、古いデータを使ってシミュレーションを続けてしまう事態に…。
この経験から、ハートビートは地味な設定項目だけれど、相場データの連続性・プログラム全体の信頼性に大きく関わることを痛感しました。
固定ハートビートのデメリット📝
サンプルコードなどでよく見かける、10 秒・30 秒・60 秒の固定間隔で ping を送信する方式。 ローカル環境で動かす分には実装も簡単でとても便利です。
でも実際の公衆ネットワークは遅延が刻々と変動します。 ✅回線が安定して遅延が小さい時：間隔が短すぎると不要なリクエストが増え、帯域や API の呼び出し回数を無駄に消費 ⚠️ネットワークが揺れ遅延が大きくなった時：間隔が長いと接続切断に気づくのが遅れてしまう
固定の数値だけでは、変化するネットワーク状況に対応しきれないのです。 そこで「ネットワークの状態に合わせてハートビート間隔を自動で変える」仕組みを作ることにしました。
遅延を測って動的に調整する仕組み💡
動的ハートビートの考え方はシンプル。 ping を送信した時間と、サーバーから pong の応答が返ってきた時間の差から往復遅延 (RTT)を計測します。 複数回の遅延データを取得し、回線の状態を把握してハートビートの間隔を切り替えます。
今回の実習で使った簡易なルールはこちらです。
- 平均遅延 100～500ms → ハートビート間隔：30 秒
- 平均遅延 500ms 超 → ハートビート間隔：10 秒（異常検知の頻度を上げる）
- 平均遅延 100ms 未満 → ハートビート間隔：60 秒（通信負荷を抑える）
遅延が小さければ送信回数を減らし、ネットワークが不安定になったら早めに異常を検知するように調整します。
実験では
AllTick APIを利用して WebSocket の相場接続を作成し、Tick データ受信と同時にハートビートの処理を組み込みました。
⚠️メモ：これは学習用の簡単なコードです。期末課題などで使う場合は、瞬間的なネットワークノイズの影響を受けないよう遅延の移動平均を計算したり、ハートビート処理を別スレッドで実行するなどの工夫が必要です。
実装して気づいた細かいポイント✍️
ハートビートはただ頻繁に送れば良いというわけではありません。 送りすぎると通信負荷が上がり、間隔を広げすぎると障害の発見が遅くなります。
私たちのグループの経験として、1 回の遅延変化だけで即座に間隔を切り替えないことが大切です。 数回連続で遅延の上昇が確認できてから調整すると、誤動作が少なく安定します。
また動的ハートビートだけでは不十分で、自動再接続のロジックとセットで実装する必要があります。 接続が切れたときに自動で再接続し、相場の購読を再実行しないと、ネットワークが回復してもデータが届かなくなってしまいます。
FinTech 系のツール開発では、データ取得の速さばかり注目されがちです。 でも長接続自体の安定性を確保することもとても大事。今回のような細かい工夫で、プログラムの耐障害性を大きく高められます。
おまけ：みなさんのトラブルも聞かせてください🗨️
課題などで Python 株式 API を使って WebSocket のプログラムを作ったとき、 ハートビート周りの不具合や、接続が切れたのに検知できないトラブルに遭遇したことはありますか？ コメント欄で経験や解決策をシェアしていただけると嬉しいです。