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2013年12月7日土曜日

findAndModifyでお手軽キュー

MongoDB Advent Calendar 2013の7日目です。

MongoDBをメッセージキューとしての利用方法を紹介したいと思います。

拙作「ふぁぼるっく」では、TwitterのREST API呼び出しによるクロールのほか、UserStreamに接続し大量(現在約7000アカウント)の利用者からのふぁぼやRT情報を収集しているため、人気のツイートが現れると突発的に処理量が増えます。
メインのデータベースとしてPostgreSQLを採用していますが、処理量増大時にデータベースでは接続本数が足りなくなり、また接続~レコードの存在確認~レコード挿入までに時間が掛かるため、他の挿入処理まで待っているとUserStreamは情報がどんどん流れてくるために処理しきれないという事態が発生してしまいます。

そこで、とりあえず情報を貯めておくキューを用意することになり、ふぁぼるっくでは、ここでMongoDBを採用しています。
MongoDBに至った理由としては、以下の点があります。

・大量接続が可能
→PostgreSQLだとサーバーリソース的に1000接続ぐらいが限界なので、同時に20000接続まで可能なMongoDBは魅力的。実際にメモリ2GBのVPS上で運用していますが、20000接続までできました。

・接続から挿入までが速い
→書き込み完了前に処理が返ってきます。失敗する可能性もありますが、正常に動いている限りは失敗する可能性が少ないです。要件的には、失敗しても再取得可能なため無視できます。

・重複していても上書きできる
→MySQLで言うREPLACE INTOができます。正確に言うと、重複したキーを持つデータを保存したら常に上書きです。これは複数のUserStreamから同じデータが投入される場合があるのですが、一般的なメッセージキューとは少し違った要件があり、プライマリキーとなる部分が同じものの場合は1件として扱いたいためです。

・複数のワーカーから取得しても重複して取得しない
→キューとして扱うので、ワーカーで取得した情報は、他のワーカーから見えて欲しくない。そこでfindAndModifyコマンド。

 _人人人人人人人_
> findAndModify <
 ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ̄

通常、MongoDBには、insert、update、find、removeなどのコマンドでコレクションにアクセスします。
findAndModifyコマンドは、
{
  query: ドキュメント,
  sort: ドキュメント,
  remove: 真偽値,
  update: ドキュメント,
  new: 真偽値,
  fields: ドキュメント,
  upsert: 真偽値
}
というコマンド書式をしており、findコマンドと同じようにqueryパラメータで指定したオブジェクトが取得できる一方、updateパラメータで指定した値で更新したり、removeパラメータの指定でオブジェクトの削除が行えます。
これら一連の処理はアトミックな処理となっており、オブジェクトの取得と更新がまとめて行われます。
例えば、testコレクションにこのようなデータが入っていたとします。
> db.test.find();
{ "_id" : 1, "name" : "takashi" }
{ "_id" : 2, "name" : "hanako" }
ここで
> db.test.findAndModify({query:{"_id":1},update:{"name":"ten_p"}});
{ "_id" : 1, "name" : "takashi" }
を実行すると、_id:1のデータが取得できました。
内容を見てみると
> db.test.find();
{ "_id" : 1, "name" : "ten_p" }
{ "_id" : 2, "name" : "hanako" }
updateで指定した内容に置き換わっています。
> db.test.findAndModify({query:{"_id":1},remove:true});
{ "_id" : 1, "name" : "ten_p" }
removeを指定すると、データを取得しつつ
> db.test.find();
{ "_id" : 2, "name" : "hanako" }
そのデータが削除されます。

ふぁぼるっくでは、この仕組みを利用して、複数のワーカーが並列してMongoDB上のキューからデータベースへの更新処理を行っています。

以上、MongoDBを使うとこんなこともできるよ!という紹介でした。

ふぁぼるっくではTwitterをお使いの方のふぁぼ情報やふぁぼられ情報を集計しています。
ぜひ登録してみてください!

2013年11月2日土曜日

Treasure Dataを使ってみました。(Upload編)

拙作ふぁぼるっくはPostgreSQLを使用しているのですが、データの蓄積量が増えてきたことから集計処理に時間が掛かるようになってきました。
しかし持っているサーバーはどれも高負荷状態。
なんとか手持ちのCPUリソースを割かずに集計する方法はないものかと考えていたところ、Treasure Dataを思い出したので使ってみました。

アカウントを作って、コマンドラインのツールをインストールします。
gem install td
で完了。
tdコマンドでアカウントを設定します。ちなみに、tdコマンドのバージョンは0.10.91です。

Treasure Dataのバルクインポート説明 http://docs.treasure-data.com/articles/bulk-import を見ると、データはまず加工(Prepare)し、行単位のデータベースへアップロード、そこから列単位のデータベースに変換(Perform)して、PlazmaというTreasure Dataのカラム型データベースへ投入(Commit)するという流れになります。

16個に分割された合計82GBのcsvファイルをアップロードします。
td import:upload --auto-create favlook.fav_old \
--auto-perform --auto-commit \
--parallel 8 \
--columns status_id,id,tp,user_id \
--time-value 0 \
-o prepared_parts /mnt/sdd/tmp/fav_*.csv

「--time-value 0」というオプションについてですが、Treasure Dataでは時間の追加カラムが必要なようで、これがないと時間書式のカラムがないというエラーになってしまいました。
もしデータに時間のカラムが存在するなら「--time-column ~」でカラムを指定すると良いようです。
今回使うデータには、時間カラムがなかったため、--time-value 0で全てゼロとして指定しました。

アップロードは回線速度次第です。気長に待ちましょう。
--auto-perform --auto-commitを付けているとアップロード完了時にそのままperformに進むと思うのですが、今回はいくつかのファイルが失敗してしまいました。
Next Steps:
  => check td-bulk-import.log and re-upload prepared_parts/fav_2012c_csv_66.msgpack.gz: Retry failed.
  => check td-bulk-import.log and re-upload prepared_parts/fav_2013d_csv_17.msgpack.gz: Retry failed.

端末に出てくるリトライ回数は0となっています。tdコマンドのオプション指定を見てみたのですが、リトライの指定方法が分かりませんでした。
td-bulk-import.logというログファイルも出力されるのですが、ローテーションするみたいで、直近のものしか残っておらず、該当ファイルの失敗理由などは分かりませんでした。

とりあえず失敗したファイルを再度アップロードします。
しかし1つ15GBも有るファイルをもう一度上げ直すのは大変。でも、失敗したファイルだけ再送信できます。
td import:upload favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066 prepared_parts/fav_2012c_csv_66.msgpack.gz
td import:upload favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066 prepared_parts/fav_2013d_csv_17.msgpack.gz

と、アップロードセッション名、対象ファイルを指定します。
prepared_partsというディレクトリは、最初のimport:upload時に指定した「-o prepared_parts」が効いています。
このディレクトリにPrepareしたデータが格納されています。
そして前に指定したセッション名、こちらはアップロード時の画面に出てくるので、それを見ていると分かるのですが、出力が多いと見逃してしまうかもしれません。
これはtdコマンドのimport:listで表示できます。
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+-------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| Name                                  | Table           | Status    | Frozen | JobID | Valid Parts | Error Parts | Valid Records | Error Records |
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+-------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066 | favlook.fav_old | Uploading |        |       |             |             |               |               |
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+-------+-------------+-------------+---------------+---------------+
1 rows in set

アップロードが終わると

Next Steps:
  => execute 'td import:perform favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066'.

と、次にやるべきことが表示されます。

td import:perform favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066
Job 5451708 is queued.
Use 'td job:show [-w] 5451708' to show the status.

ジョブが開始されました。td job:showで状況が見られるようです。

td job:show -w 5451708
Organization :
JobID        : 5451708
Status       : running
Type         : bulk_import_perform
Priority     : NORMAL
Retry limit  : 0
Result       :
Database     : favlook
Query        :
queued...
  started at 2013-10-25T23:19:16Z
  13/10/25 23:19:23 WARN conf.Configuration: fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS
  13/10/25 23:19:25 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
  13/10/25 23:19:26 INFO storage.S3StorageBackend: listing s3 files with prefix e71b21f4-3b82-4d7b-9ce8-4fc1ca74bf94/ps/
  13/10/25 23:19:28 WARN conf.Configuration: fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS
  13/10/25 23:19:28 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201306191947_257352
  13/10/25 23:19:29 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
  13/10/25 23:19:53 INFO mapred.JobClient:  map 1% reduce 0%
  13/10/25 23:19:54 INFO mapred.JobClient:  map 4% reduce 0%

とmap & reduceの処理が流れていきます。気長に待ちましょう。
処理が終わったら、td import:listで状況を見てみましょう。

td import:list
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| Name                                  | Table           | Status    | Frozen | JobID   | Valid Parts | Error Parts | Valid Records | Error Records |
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066 | favlook.fav_old | Ready     |        | 5451708 | 1438        | 0           | 2062874026    | 0             |
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
1 rows in set

StatusがReadyになっています。では、確定してcommitしましょう。

td import:commit favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066

すぐに処理が帰ってきましたが、状況を見てみると

td import:list
+---------------------------------------+-----------------+------------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| Name                                  | Table           | Status     | Frozen | JobID   | Valid Parts | Error Parts | Valid Records | Error Records |
+---------------------------------------+-----------------+------------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066 | favlook.fav_old | Committing | Frozen | 5451708 | 1438        | 0           | 2062874026    | 0             |
+---------------------------------------+-----------------+------------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
1 row in set

という状態で、commitにもしばらく時間が掛かるようです。
Frozenというのがよく分からないのですが、処理が一時停止しているのかと思い、「td import:unfreeze」コマンドを実行してみたのですがエラーとなってしまいました。
ひとまず状況が分からないのですが、Committingなのでしばらく放っておこうかと放置。

td import:list
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| Name                                  | Table           | Status    | Frozen | JobID   | Valid Parts | Error Parts | Valid Records | Error Records |
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
| favlook_fav_old_2013_10_25_1382661066 | favlook.fav_old | Committed | Frozen | 5451708 | 1438        | 0           | 2062874026    | 0             |
+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------+---------+-------------+-------------+---------------+---------------+
1 row in set

見てみると完了していました。Frozen、謎です。

ブラウザでアクセスできる管理画面からも、データが確認できるようになりました。
レコード数が20億6287万4026件、サイズが17.3 GB。
CSVでは82GB有りましたが、項目名が「Compressed Size」となっているように、内部では圧縮して持っているようです。
無料で使える150GBというのは、この圧縮状態を指すのでしょうか?


こうしてデータの準備ができました。
次に集計をやってみます。
(Jobを走らせることはできたのですが、結果の取得方法などがよく分かっていないので、まだ実験中)

2013年8月12日月曜日

ブラウザのホームページが conduit になってしまった。

ある日を境に、 Firefox のホームページが conduit とかいう検索エンジンになってしまった。
普段は iGoogle (もうすぐサービスが終わってしまう)で、新しいタブを開いたときは、 Firefox のよく使うサイトへのリンクが表示されているのだけど、これでは使いにくい。

ときどきアプリをインストールしたときに、インストーラーが「ブラウザのホームページを書き換えるか」と聞いてくるときがあるが、気がつかないうちに許可したか、無断で書き換えるやつがいたのかと思った。

まずはブラウザのホームページ設定を修正しよう。
Firefox だと、URL欄に about:config と入力することで設定画面が表示される。
ここの browser.newtab.url に先ほどの condoit アドレスが設定されてしまっているので、書き換える。
と、書き換えてみたのだが、修正が反映されない。
Firefox 自体が書き換えられてしまったのだろうか。しかしウイルス警告などは出ていない。





プロセス一覧を見てみると、 CtlMngSvc.exe と ctlmng.exe という二つの普段見かけないプロセスが動いている。これが原因らしい。
サービスとして動いてしまっていて、そのままでは消せないようだったが、幸いにもアンインストーラーが用意されていたので、そこから削除出来た。

アンインストールすると、ホームページの設定も保存されるようになった。

このソフトが入った原因がはっきりしないが、海外産ソフトをダウンロードしたときに、それらしいリンクからダウンロードしてしまった気がする。

2013年5月18日土曜日

関西アンカンファレンスに参加しました #kansaiun

第3回関西アンカンファレンスに行ってきました。
当日は他の勉強会なども重なり、いろいろと大変でしたが、我も我もと発表枠がふさがり、かなり密度の濃いイベントになったかと思います。

わたしは、「ふぁぼ収集サービスのつらみ」と題して、公開しているサービス「ふぁぼるっく」の苦労話などをしてきました。


懇親会では、別の分野の方からも話を伺い、大変勉強になりました。
ちょっと作ってみたいものができました。
手の空いたときにでも、取りかかってみようかと思います。

次回も一年以内に開催されるようなので、是非参加したいです。
発表できるネタが生まれるような生活を送らないといけないなぁ。

2013年4月25日木曜日

ふぁぼるっくのユーザー分布

ちょっと書かないと、すぐに月日が過ぎてしまう。
ということで、久々に新しいことをしたので記録。

ふぁぼるっくでは、ふぁぼを集めまくっているわけですが、たくさんふぁぼっている人はどのくらいふぁぼっているのか、調べてみた。
統計とか計算するのに、「R」というツールがいいらしい。
R言語でいろいろデータを操作したり、グラフを描いたりできるんだって。

Linux版のCUIでイマイチ使い方が分からなかったので、Windows版で。
よく分からないグラフが出来てしまった。
一部の人がふぁぼりまくっているからだ。
直近一週間のふぁぼりが100未満の人に絞ってみた。
対数グラフにしないと、曲線が極端すぎて、綺麗なグラフにならない。
結局は、受給曲線のように、ふぁぼりが少ないアカウントが大勢で、一部のアカウントだけがふぁぼりまくっているという状態だった。
ふぁぼ機能を知っている人は、ある程度ふぁぼっていて、山形なグラフになるかと思っていたが、そうでもなかったようだ。
「あなたのふぁぼりはこのへん」というグラフを表示したら面白いかなと思ったが、これでは面白くなさそうなのでやめた。

使用したデータは、以下の通り。

一週間のふぁぼ数アカウント数
03553073
199266
244782
327567
419471
514588
611361
79542
87720
96696
105764
114978
124395
133814
143505
153134
162876
172558
182402
192193
202008
211957
221794
231651
241550
251503
261411
271290
281108
291171
301091
311034
32971
33919
34874
35851
36795
37778
38748
39702
40673
41674
42586
43617
44563
45543
46536
47538
48476
49516
50488
51425
52448
53435
54438
55393
56391
57392
58374
59343
60350
61343
62348
63304
64357
65324
66286
67304
68267
69290
70282
71295
72245
73257
74248
75244
76234
77211
78209
79242
80213
81219
82226
83213
84210
85202
86213
87184
88186
89208
90173
91159
92177
93164
94163
95166
96152
97158
98145
99148
100157
101151
102154
103154
104135
105140
106137
107132
108143
109137
110113
111141
112127
113123
114123
115110
116108
117103
118124
119105
120122
121110
12296
123109
12497
125108
12692
12795
12899
129102
13088
13188
13295
13382
13495
13593
13681
13791
13878
13977
14085
14172
14281
14380
14485
14563
14671
14776
14877
14986
15073
15179
15275
15375
15474
15585
15669
15762
15873
15965
16077
16174
16262
16364
16475
16564
16671
16770
16843
16951
17064
17159
17261
17352
17464
17553
17648
17750
17874
17952
18051
18156
18253
18358
18435
18549
18664
18738
18847
18952
19047
19159
19249
19350
19444
19554
19647
19744
19838
19950
20038
20149
20249
20348
20430
20546
20639
20740
20833
20954
21051
21149
21244
21349
21433
21533
21639
21730
21841
21942
22053
22143
22240
22346
22434
22542
22640
22740
22841
22935
23032
23136
23244
23326
23436
23536
23630
23727
23835
23938
24032
24139
24232
24343
24437
24526
24635
24733
24828
24934
25037
25133
25237
25328
25422
25538
25631
25728
25827
25922
26024
26124
26218
26329
26422
26531
26628
26719
26834
26923
27025
27125
27225
27330
27422
27527
27628
27722
27822
27935
28022
28127
28228
28320
28424
28524
28614
28726
28825
28922
29020
29123
29219
29318
29427
29523
29617
29724
29812
29921
30017
30121
30221
30327
30424
30523
30613
30722
30826
30923
31024
31125
31226
31320
31412
31514
31614
31720
31815
31929
32019
32117
32219
32315
32422
32514
32616
32721
32812
32918
33014
33116
33215
33315
33420
33512
33618
33712
33815
33921
34020
34119
34221
34312
34415
34514
34623
34718
34821
34919
35016
35118
35224
35324
35412
35521
3569
35720
35816
35912
36019
3617
36213
36319
36422
36520
36614
36720
36814
36917
37010
37115
37217
37312
37411
37518
37614
37714
37811
37910
38012
38118
38217
38312
38414
38516
3869
3878
38810
38914
39017
39118
39210
3938
39415
39515
39618
39714
39813
39914
40010
40111
40216
4038
40410
40519
40611
4079
40822
40910
41011
41112
41215
41311
4148
4156
41615
4179
41814
4199
42012
42118
4229
4238
42418
42511
42614
42712
42812
42910
43015
4314
43211
43311
43411
4357
43611
43711
4389
4397
4406
44113
44211
44314
4449
44510
4467
44710
4488
4494
4507
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2013年1月17日木曜日

「PLUTO」読了

かなり昔に「MONSTER」を読んだ影響から、この作品もAmazonからおすすめされていた。先に書いた20世紀少年から浦沢直樹つながりという事で。

このPLUTOの元となった鉄腕アトムの名前は聞いたことがあったけど、作品は読んだことがなかった。原作を知っている人からすると、かなり評価の高いリメイクとなっているようだ。
そのような予備知識がなくても、登場人物たちは個性的で、随分と楽しむことが出来た。ロボットが人間と一緒に暮らす世界。
事件が起きていく中で、ほんの少し先が予想でき、それが良い感じに続きが気になる仕組みになっていた。

浦沢氏はあまり長い話は描かないで、小さくコンパクトにまとめるか、別に作家さんと組んだほうがいいんじゃないのかな、なんて思ったり。

20世紀少年/21世紀少年

10巻ぐらいまで読んでいたんだけど、途中で止まったままだったので、改めて読みなおした。

後半になってくると話が長くなりすぎて、伏線があったのかどうか忘れたまま、都合のいいところで都合のいい人が出てくる感じがしてしまった。
ひと通りの話が落ち着く20世紀少年と、その回答編となる21世紀少年。
21世紀少年のラストでも、そんな人いたか?という感じで。
サスペンスではなく、ミステリーというか、謎の解きようがないので、ミステリーでも無いような。
せっかく描かれたのに、なんとももったいない作品のような気がしました。

「ほしのこえ」読了

コミック版のほう。
光でも時間がかかる距離に離れてしまった二人の間を飛び交うメール。相手に届くまで何年もかかってしまうという話。
映画の予告編だけ見たのだけど、全体を読んでみると予告編でほとんど説明されちゃってたんじゃないかと思った。

切ない話なんだけど、最後で少し救われた気がして、ハッピーエンドマニアとしては合格点。映画と小説では描かれていなかった部分らしいので、これが読めて良かった。

本編以外にコメントするのはどうかと思ったのだけど、作者があとがきで下げるのはやめてほしいなと思った。少なくともその時の最大馬力で描かれたんだろうし、これが渾身じゃないんだったら、もっと渾身の作品を読みたいなと。

あと作品の前提を崩しちゃうけど、相手の返事が届く前にどんどん送っちゃえば、毎日楽しめるんじゃないかと思ったり。そこは、ほんとの恋人じゃないからってところで説明がつくのかな。

「とらドラ!」読了

萌えの流れで、以前から気になっていたとらドラ!を読んだ。
ニコニコ動画で、アニメ版の実乃梨が「盛るぜ〜盛るぜ〜超盛るぜ〜」 と言っているシーンだけ見たことがあった。(ピンポイントすぎる)

ドタバタコメディで、アニメにしやすそうな雰囲気だった。
一巻から飛ばしまくりで、一気に読むには後半のほうになると、読むのに疲れを感じた。そのぐらいのハイテンション。
実際の発刊間隔だと、十分に楽しめると思う。

基本は竜児視点で進行していくのだが、大河が竜児を意識した過程も、大河視点でもう少し読んでみたかった。

スピンオフは脇役が主人公となる話。
それぞれのキャラが花を持たせてもらえる流れで良かったと思う。
何気なく過ごしていそうな登場人物達も、それぞれ同じ高校生なんだなと思わせてくれる話だった。
新しい学生時代を過ごしてみたくなりますね。

「ブラックジャックによろしく」/「〜2」読了

「ブラックジャックによろしく」が漫画 on Webで無料公開されたのを機に、ブラックジャックによろしく2もあわせて読んだ。

研修医という立場から、病院内でのしきたり、制度、法律などのやるせない部分に切り込んでいくという内容。
幸い、医者の世話になる機会は少なく過ごしてきたので、素人という立場からしては主人公の悩みなどがよく理解できた。主人公からの視点であるため、仕方がないとは思うのだが、その決まりを作った人たちも、それなりのプロで有っただろうし、どうしてその決まりが出来たのか、もう少し言い訳を聞きたい気もした。第三者として判断するには、意見が一方的すぎる感じがした。

そして話はブラックジャックによろしく2へと繋がっていくのだが、主人公の強さについていけなくなっていき、最後の臓器移植の話では、とうとう主人公の気持ちがさっぱり分からなくなってしまった。
結局、八方美人で、みんなからいい人だと思われたいんじゃないかなぁというも主人公への印象に変わってしまった。

そうして主人公も大きな波に飲まれてしまうのだけど、今までが強烈すぎただけに、そんな簡単に飲まれるんだろうか?という疑問と、絶対ゴタゴタを起こしているだろうという気持ちが合わさって、飛ばされた数年の部分も読んでみたいと思った。

2013年1月6日日曜日

「中の人などいない@NHK広報のツイートはなぜユルい?」読了

@NHK_PRの中の人が宣伝していたので読んでみた。
細かいことだけど、NHK出版じゃないんだね。意外。

TwitterでのNHK_PRアカウント開設から、その運用に渡る流れを回想形式で綴ってあった。
ソーシャルネットサービス未経験の担当者が、よちよち歩きながら、ネットの文化に足を踏み出していく様が、読んでいてとても微笑ましかった。
今でこそNHK_PRのアカウントをフォローしているが、確か最初にアカウントを知ったのは、さかなクンさんの時だったと思う。
みんなに突っ込まれながら、このノリについていけるのだろうかとヒヤヒヤしていた。
ネタにネタで返す速度が速くなっている気がして、今では十分「こちら側」の人だと思う。

普段どういう想いで運用しているのか、というところは、アカウントでのやり取りを見ていてよくわかるのだが、本の内容はそれを改めて説明した感じだった。
今となっては説明されない、前半部のおろおろ具合がとても新鮮でした。

「エクセル・サーガ」読了

ハーイル、イル・パラッツォ!

この作品も長かった。
元々は専門学校の友人から面白いと聞き、読み始めた作品だった。

世界征服を企む秘密結社アクロス。しかし道は遠すぎるのでまず目指すは市街征服、といういかにもなギャグ漫画、登場人物みんなクセがあり過ぎ。
ハイテンション、ドタバタなので、一気に読むのは大変疲れる。
20巻ぐらいまでは、なんとか追いかけていたんだけど、だんだん離れてしまっていた。

細かい書き込みにボケが散りばめられており、じっくり読み込まないと、見落としてしまうところがありそうなのも、疲れる原因だったかもしれない。
話が進むにつれて、なんとなく登場人物たちの謎が想像できた。 壮大になりすぎて最終的なオチが、ちょっと弱いかなぁと思ってしまったりしたが、みんな幸せそうなので、それはそれでありかなと。
女性キャラたちのスタイルが良くて、眼福でした。行き過ぎるとしんどいなという感じで、ほどほどが良いようです。

「ヨコハマ買い出し紀行」読了

この作品も、アフタヌーンで通学時間に読んでいた作品。
途中の部分だけ読んでいて、作品の世界が気に入り、ずっと気になっていた。
この度、まとめて読みなおした。

海面上昇により人口が減った世界。
岬の先端で喫茶店を営むロボット、アルファさんとその周りの人々を描いたお話。
終始スローペースで、のんびりとした流れがとても気持ち良い。
登場するロボットは、ロボット離れした感情を持っていた。自分たちなりに考え・感じ、人が忘れてしまいそうな気持ちを思い出させてくれる気がした。

作品の中に登場する謎が、謎なままなのが少し気がかり。
しかし、それも人間には思いもつかない、または海面上昇など、人の手に負えなくなってしまった大きな流れの一部かと思うと、それほど気にならなくなってしまうのが不思議だ。
自然の流れに逆らわず、そういうもんだと思って身を任せて読むのがとても心地よい作品だった。

「狼と香辛料」読了

以前から、Amazonに「○○を読んだ人へ『狼と香辛料』をおすすめします」と言われていた。
しかし、表紙からして獣耳だし、個人的には人外に手を出してはならんという一線があって、可愛らしい表紙なんだけどずっと見ないふりをしていた。
ところが、ここ最近の読書傾向からして、救われないお話が続き弱っていたわたしは、うっかり萌え要素に逃げてしまったわけだ。

中世西欧のような世界を舞台に、行商人ロレンスと獣の耳と尻尾をもった少女ホロの珍道中。
ホロは人ならざる者だが、 お話の中に一部ホロの持つ能力が出てくるだけで、基本的には現実世界を踏襲したお話だった。ファンタジー物が若干苦手なわたしは、魔法が出てこない世界は大変過ごしやすいところだった。
ロレンスはお金に目がない行商人ではあるが、根がいい人のせいで、素直に慣れなかったり、ホロも似たもの同士で歯車がズレながらも、そんな二人はいつしか惹かれ合い・・・、読者層をよく捉えて感情移入しやすい設定だと感じた。
序盤こそ、そういう設定にあざとさを感じたのだけど、魔法など想像しにくい設定で状況をひっくり返すようなことがなく、 納得の行くストーリー運びにがっつりと心をつかまれてしまった。
設定上、二人にはどうしても超えられない壁があった。しかし、登場人物たち自らその壁に向き合い、納得した上でその壁と付き合っていく様子が丁寧に描かれており、救いがない流れながらも読者を納得させられたのではないかと思う(それまでに読んだ作品により受けたダメージのせいもあるかもしれないが)。
作品世界から離れた今でも、二人ならその壁を乗り越えていけると信じることができる。抱いていた心配も登場人物たちに「ほら、わたしたちは大丈夫だから」と説得されてしまった。
久々に気持ちのよい読後だった。

基本的に1冊から2冊で話がまとまるので、読み易かった。短編集のSide Colorsも、その性質を利用して、旅の途中のひとときを切り取ったものとなっている。もっと、いろいろなひとときを見てみたい。しあわせであり続ける物語。ずっとしあわせであり続けたい。

「犬神」読了

こちらも11月中に読み終わっていた本。
専門学校時代に、アフタヌーンを読んでいて、そこに掲載されていた。
阪急電車で梅田から三宮まで乗っている間に読んでいたんだけど、完結する前に就職して、本を読むタイミングがなくなり、それっきりになっていた。
図書館に愛蔵版があったので、読んでみた。

「寄生獣」にあるような、ドロドロぐちゃぐちゃでスパンスパン、きゃー、うぎゃ、ぐえぇ、という、スプラッタなお話。
人間やその他動植物を超越した存在が登場し人類と対決、というか人類をお仕置きというか、自然を汚す人間なんか要らないよねという、日本ファルコムの「ドラゴンスレイヤー6英雄伝説」みたいなテーマ。
この作品も、結局なんだかんだでいろんな人々が、自分の意志とは無関係に物事に巻き込まれてしまい、救われないという感じだった。
わたしとしては悲しい部類のお話。
登場人物達の納得具合が伝わってこないので、登場人物たちと同じように前向きになれず、読み終わった後のもったりとした暗いものが横たわり、置いて行かれた気分になってしまった。

「ジパング」読了

11月頃に読み終わっていたのだけど、書くのが遅くなってしまった。
以前から、マンガ喫茶などでちょこちょこ読んでいたのだけど、近くの図書館に揃っていることが分かって、一気に読みなおした。

「最新鋭イージス艦が太平洋戦争のど真ん中に出現したら」という設定。
映画「戦国自衛隊」みたいな、「時空を超えた、もしも」の世界を描いたもの。戦国自衛隊は見たこと無いんだけど。ドラえもんのタイムマシーンが登場する回とでも言うか。
歴史にどこまで介入するか、というタイムスリップものにありがちな課題。
結局、歪みはどうしても大きくなり、大きな変化を迎えてしまうのだけど、登場人物たちは突然元の生活から切り離され、その変化に飲まれてしまう。
もしもネタが好きな人には、楽しめるのではないかと思う。

個人的には、本人達のせいじゃないのに理不尽に巻き込まれた人たちは、元の生活に戻れるところに趣向を感じる(ハッピーエンド脳)ので、登場人物達は新しい世界に納得しているようなんだけど、なんだか心にモヤモヤが残る感想となった。

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