Red Hat ECOMM (70) 対策: “Communication error on send” エラー発生時の通信再送とネットワーク調整対策編

【注意書き】本記事は、Red Hat / RHEL 環境で発生しうる ECOMM(70) “Communication error on send” を題材に、調査・切り分け・設計上の考え方を一般論として整理したものです。実際の原因や最適な対策は、アプリ実装（リトライ設計・タイムアウト・プロトコル）、ネットワーク構成（FW/LB/NAT/MTU/VLAN）、OS/カーネル設定、トラフィック特性、保守運用、SLA/BCPなどで大きく変わります。障害対応は「焦って当てた変更」が二次障害を生むこともあるため、状況に応じて株式会社情報工学研究所のような専門家へご相談ください。

　

「また送れないのか…」ECOMM(70)が“夜中にだけ”顔を出す理由

夜中のオンコールで、監視が赤く染まる。アプリのログには “Communication error on send”。そして errno=70（ECOMM）。

「昼は平気だったのに、なんで夜だけ…」「リトライで通る時もある。だから余計に腹が立つ」「原因がネットワークなのかアプリなのか、切り分けに時間が溶ける」——この手のモヤモヤ、現場の人ほど刺さります。

ECOMM(70) は Linux の errno のひとつで、“送信の通信エラー”を示す扱いになっています。ただし、一般的な ECONNRESET や EPIPE に比べると、アプリが直接見る機会は多くありません。だからこそ、出た瞬間に「これ何？」となり、調査の入口で時間を失いやすい。ここが第一の罠です。

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ではなぜ“夜中にだけ”起きやすいのか。多くの場合、夜間にだけ増える要素が、通信の“詰まり”や“切断”を誘発します。

• 夜間バッチ・バックアップ・ETL・ログ転送などで、平常時より瞬間的に送信が集中する
• 夜間にネットワーク機器や回線側でメンテ・経路変更・輻輳が起きやすい（影響が見えにくい）
• FW/LB/NAT のセッション維持やタイムアウトの“境界値”に引っかかる（アイドル→再送→破綻）
• アプリ側のキューやスレッド、コネクションプールが夜間ピークで飽和し、送信待ちが積み上がる

ポイントは、「夜に起きる＝夜の機能が悪い」ではなく、“普段の弱点が夜に露呈する”ことです。昼は余裕があるから破綻しない。夜は余裕が消えるから破綻する。現象は同じでも、原因の層（アプリ・OS・NIC・ネットワーク・相手側）が違うことも普通にあります。

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ここで、最初に置いておきたい“帰結への伏線”があります。

「再送」は頼りたくなる一方で、設計と観測が伴わない再送は、問題を“先送り”して被害を拡大させることがある、という事実です。

たとえば、障害の瞬間にリトライ回数を増やすと、一見成功率は上がります。しかし裏側では、送信待ちのキューが膨らみ、遅延が増え、タイムアウトが連鎖し、最終的には“全体が遅いサービス”になります。つまり、エラーを消すための再送が、別の形の障害（遅延・詰まり・枯渇）を作る可能性がある。

「エラーを出さないこと」と「サービスを安定させること」は、同じではありません。ここが腹落ちポイントで、以降の章はこの一本線（書き出し→伏線→帰結）で組み立てます。

まずは焦りを受け止めつつ、切り分けの順序を固定するところから始めましょう。

　

“Communication error on send”はアプリのバグじゃない：下層で起きる“詰まり”の正体

現場の独り言としてよく出るのがこれです。

「アプリは送ったつもりなのに、OSが“送れない”って言ってる？ じゃあどこで詰まったの？」

この疑問は健全です。通信系の障害は、責任の境界が曖昧になりやすいからです。アプリは socket に書き込む。OSはバッファリングする。NICが送る。ネットワークが運ぶ。相手が受け取る。どこか一箇所の“詰まり”が、最終的に send 系の失敗として見えることがある。

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ECOMM(70) が示すメッセージ “Communication error on send” は、名前の通り「送信側の通信が成立しなかった」ことを示唆します。ただしここで大事なのは、“何が成立しなかったのか”を、層ごとに言語化することです。層を混ぜたまま議論すると、対策が散って泥沼になります。

層	「送れない」の意味	典型的な見え方
アプリ層	送信APIが失敗する／タイムアウトする／再送が暴れる	例外・errnoログ、リトライ回数増、処理遅延
OS/カーネル層	送信バッファ枯渇、キュー飽和、TCP状態異常、ルーティング問題	ss/tcp統計、dmesg、再送増、SYN/ACK偏り
NIC/ドライバ層	リングバッファ/オフロード/ドロップ、リンク品質問題	ethtool統計の増分、ドロップ/エラー、リンクフラップ
ネットワーク/相手側	輻輳、FW/LBのセッション破棄、MTU不整合、相手処理遅延	片方向だけ遅い、特定経路だけ落ちる、時間帯依存

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“詰まり”の正体をざっくり分類すると、次の2系統に寄ります。

• 物理的・経路的に届かない：パケットが落ちる、経路が不安定、MTUの不整合、FW/LBが落とす
• 論理的・資源的に捌けない：送信バッファやキューが詰まる、相手が処理しない、タイムアウトが設計より短い

現場が困るのは、後者が“落ちてないのに送れない”として現れることです。監視のパケットロスは低い。でも遅い。再送は増える。アプリはタイムアウトする。結果だけ見ると「ネットワークは正常」と言われがちで、議論が止まります。

だから、ここからの切り分けは「主張」ではなく「証拠」で進めます。次章で、証拠を作るためのログの粒度と、再現の作り方を固めます。

　

まず再現させる：ログ粒度・タイムスタンプ・相関IDで「何が先か」を固定する

通信エラー対応で一番つらいのは、「あとから思い出しても順番が分からない」ことです。

「送れなかったのが先？ タイムアウトが先？ 接続が切れたのが先？ リトライが暴れたのが先？」

順番が曖昧だと、対策も曖昧になります。だから最初にやるべきは、“正解の推測”ではなく、観測の整地です。

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最低限、アプリログに入れてほしい情報を表にします。これだけでも、原因層の見当がかなり付きます。

項目	入れる理由	例
高精度タイムスタンプ	順番と遅延の可視化（ミリ秒単位が望ましい）	2025-12-19T03:14:15.123+09:00
相関ID（request/trace）	再送や分散処理でログが散るのを束ねる	req_id=..., trace_id=...
接続先情報	特定相手・特定経路の問題を切り分け	dst=10.0.0.12:443
送信サイズ/種別	MTU/フラグメント、巨大ペイロード偏りの検知	bytes=16384, type=bulk
失敗時の errno と再試行回数	“何が起きたか”をOSの言語で固定する	errno=70, retry=3/5

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次に、RHEL 側の観測です。ここは「ツールを増やす」のではなく、最初は定番の範囲で十分です。

• 接続状態：ss -tanpi（どの状態が増えているか、再送の兆候があるか）
• NIC統計：ethtool -S（ドロップ/エラーが増えていないか、リンク品質）
• ルーティング/経路：ip route / ip neigh（ARP/近隣が不安定だと“送れない”が出る）
• パケット観測：tcpdump（短時間・対象限定で、再送やブラックホールを確認）

ここでの狙いは、いきなり“犯人”を決めることではありません。再現した瞬間の証拠を、あとで比較できる形で残すことです。

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そして重要なのが、再現の作り方です。ECOMM(70) が「夜だけ」なら、夜の条件を要素分解し、段階的に近づけます。

1. 夜間ジョブと同じ送信先・同じプロトコルで、負荷を“少しだけ”上げる
2. 送信サイズを変える（小さい/大きい）— MTU起因の可能性を早めに炙る
3. 接続維持時間（アイドル→再利用）を変える — NAT/FW/LB タイムアウト起因を炙る
4. アプリのリトライを一時的に抑え、観測しやすい状態にする（暴れると証拠が崩れる）

「リトライを抑えるのは怖い」と感じるのは自然です。ただ、障害の正体が掴めないままの“強いリトライ”は、火元に油を注ぐことがあります。短時間だけでも観測優先に切り替える判断が、最終的に復旧を早めます。

次章からは、いよいよ TCP再送の見方（RTO/再送キュー/輻輳）を“味方”にして、証拠の読み解きを進めます。

　

TCP再送の仕組みを味方にする：RTO／再送キュー／輻輳制御をざっくり掴む

現場でよくある“心の会話”を、そのまま書きます。

「再送って、勝手にやってくれるんでしょ？ じゃあ何が問題なの？」

そう感じるのは自然です。TCP は信頼性のために再送を持ちますし、通常はアプリが意識しなくても通信が成立します。ただし、ECOMM(70) のように送信が失敗する局面では、TCP再送が“助け”にも“足かせ”にもなります。ここを腹落ちさせると、調査の解像度が一段上がります。

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まず前提として、TCPは「送った＝相手に届いた」ではありません。アプリが send() で書き込むのは、まずOSの送信バッファです。そこから先は、TCPの状態機械と輻輳制御、タイムアウト（RTO）に従って、送信・再送が行われます。

再送が増える典型パターンは大きく2つです。

• 本当にパケットが届いていない：ロス、経路不安定、FW/LBで破棄、MTU不整合など
• 届いているがACKが返らない／遅い：相手が処理できない、受信側の窓（rwnd）が絞られる、輻輳で遅延が膨らむ

どちらでも「再送」は起きます。しかし対策は正反対になることがあります。だから、再送という“症状”を見たら、次に見るべきは「なぜACKが期待通り戻ってこないのか」です。

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RHEL上で“ざっくり状態”を掴むなら、まずは ss とカーネル統計が定番です（詳細なパケット解析は後段で必要に応じて）。

• ss -tanpi：送信キュー（Send-Q）・受信キュー（Recv-Q）、接続状態、再送の兆候
• nstat または netstat -s：TCP再送、タイムアウト、リセットなどの統計

ここで見るべき勘所を、表にまとめます。

観測	示唆	次の一手
Send-Q が継続的に大きい	送信が捌けていない（輻輳・相手詰まり・下層の遅延）	相手側の処理/受信窓、FW/LBのタイムアウト、帯域/遅延を確認
再送統計が時間帯で急増	夜間負荷・経路変化・機器ポリシーがトリガ	夜間ジョブと相関、対象宛先の偏り、MTU/オフロードを疑う
短時間でコネクションが大量に作り直される	タイムアウト/リセットで再接続ループ	アプリのタイムアウトと再試行間隔、LB/NATのセッション設定を確認

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ここでの伏線はこうです。TCP再送は“自動修復”に見えて、実際は「時間とバッファ」を消費します。再送が増えるほど、送信バッファは埋まり、遅延は伸び、アプリのタイムアウトに近づきます。つまり、再送は成功率を上げるが、同時に遅延と資源消費で失敗確率も育てる。

ECOMM(70) を“再送で黙らせる”のではなく、再送が増える根を断つ。これが次の章（バッファ枯渇・ソケットの失敗）につながります。

　

パケットは落ちていないのに送れない：バッファ枯渇とsocketエラーの読み解き

「ロスがないのに送れない」は、通信障害の中でも特に説明しづらい部類です。監視は緑。回線も緑。なのにアプリは “send” で落ちる。上司に説明するときの難しさも含めて、現場のストレスが大きいポイントです。

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ここで一度、送信の流れを“資源”として見直します。

• アプリはデータを生成する（ログ・バッチ結果・リクエストなど）
• アプリはOSに書き込む（socket send）
• OSは送信バッファに溜め、TCPが送る（混雑すれば溜まり続ける）
• 混雑が続くと、送信待ちが積み上がる（アプリのワーカーも詰まる）

このとき、“パケットロス”がなくても、相手側や経路側の遅延が増えれば、結果としてバッファが埋まります。埋まった状態でさらに送ろうとすると、アプリはブロックしたり、設定によっては失敗（例外）として返ってきます。ここが「落ちてないのに送れない」の正体になり得ます。

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実務上、次の3点を切り分けると説明しやすく、対策もブレにくくなります。

切り分け軸	典型症状	確認ポイント
送信待ちの増大（詰まり）	Send-Qが膨らむ、遅延が伸びる、タイムアウトが増える	ssでSend-Q、netstat -s/nstatで再送
接続維持の破綻（セッション系）	アイドル後の送信で失敗、再接続が多発	FW/LB/NATタイムアウト、keepalive、アプリのコネクション再利用
ローカル資源の枯渇	スレッド/FD/メモリ不足、キュー設定不足で崩壊	ulimit -n、プロセスFD、メモリ、バックプレッシャー設計

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ここで、ありがちな“やりがち対策”と、その落とし穴も整理します。

• リトライ回数を増やす：短期的に成功率は上がるが、詰まりが悪化しやすい（キューが膨らみ、遅延が伸びる）
• タイムアウトを伸ばす：誤検知は減るが、固着（ハングに見える時間）が伸び、障害波及が広がることがある
• キューやバッファを増やす：一時的な吸収はできるが、“根本の遅延”が解決しないと最終的に溢れる

つまり、資源を足す対策は「時間を稼ぐ」には有効でも、原因が“遅延の増大”なら、根を断たない限り再発します。ここが、後半の帰結（一般論の限界→個別案件の相談）につながる重要ポイントです。遅延の出所は、構成と運用に依存しすぎるからです。

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技術的には、次章の MTU/PMTUD やオフロード不整合が、まさに「ロスに見えにくい遅延」や「特定サイズだけ詰まる」を作る典型例になります。次にそこへ進みます。

　

ネットワーク機器とOSの“相性”を見る：MTU/PMTUD・MSS・フラグメント・オフロード

“Communication error on send” がやっかいなのは、原因が「アプリの外」にあることが少なくない点です。中でも、MTUやPMTUD（Path MTU Discovery）の不整合は、現象が分かりづらい割に、当たると深いタイプの原因です。

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MTU は1回で送れるパケットの最大サイズです。経路の途中に MTU が小さい区間があると、送信側は「大きすぎるパケット」を通せません。ここで PMTUD がうまく働けば、送信側は適切にサイズを下げて送れます。しかし、途中の機器が ICMP（Fragmentation Needed など）を落としていると、送信側は“適切な縮小”のヒントを受け取れず、結果として再送が増えたり、特定の通信だけが極端に遅くなったりします。いわゆる「ブラックホールMTU」に近い状況です。

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この手の問題は、「全部が落ちる」ではなく「特定サイズの通信だけおかしい」になりがちです。たとえば、小さいリクエストは通るが、大きいレスポンスで詰まる。昼は気づかないが、夜間バッチの大きいデータ送信で一気に露呈する。そういう出方をします。

確認の観点を整理します。

観点	何が起きる	現場での見え方
MTU/PMTUD不整合	経路途中で大きいパケットが通らず再送が増える	大きい送信だけ遅い/失敗、ロスに見えない、時間帯依存
MSS設定のズレ	セグメントサイズが適切でないため効率低下や詰まり	スループットが出ない、再送が多い、特定経路のみ悪化
オフロード相性（TSO/GSO/GRO等）	NIC/ドライバ/機器間で処理の前提が合わず不安定化	環境依存の不具合、特定NIC/特定設定でのみ再現

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ここでの実務的な注意点は、“一気に設定をいじらない”ことです。MTUやオフロードは影響範囲が広く、変更が別の通信に波及します。だから、観測→仮説→最小変更→再観測の順で進めるのが安全です。

RHEL側では、NIC統計の変化がヒントになります。たとえば ethtool -S のカウンタでドロップやエラーが増えていないか、リンク状態に揺らぎがないかを確認します。パケット観測（tcpdump）は、対象ホスト・対象ポート・短時間に絞り、再送の増え方や、特定サイズ帯での異常を確認するのが現実的です。

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そしてもう一つの伏線です。MTU/PMTUD やオフロードの問題は、“一般論”だけで片づきません。どの機器が間にいて、どのポリシーでICMPが落ちているか、どの区間がVPN/トンネルになっているか、LBがどんな動きをしているか——これらは環境固有です。終盤で述べる「一般論の限界」に直結します。

次章では、ここまでの観測結果を踏まえて、リトライ設計（冪等性・バックオフ・サーキットブレーカ）にどう落とすかを扱います。再送に頼りすぎず、でも現実的に運用できる形に着地させるパートです。

　

タイムアウト地獄を止める設計：冪等性／リトライ方針／バックオフ／サーキットブレーカ

ここで、現場の本音をそのまま書きます。

「通信が失敗するのは分かった。でも、じゃあアプリはどう設計すればいいの？ “再送しない”は無理でしょ」

はい、その通りです。ネットワークはゼロ故障になりません。だから再送（リトライ）は必要です。ただし、ECOMM(70) のような“送信の失敗”で怖いのは、無秩序な再送が、障害を長引かせたり増幅したりすることです。ここを設計で制御します。

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まず、再送設計の中心に置くべき概念は「冪等性」です。冪等とは、同じ操作を複数回実行しても結果が変わらない性質です。ネットワークは不安定で、送信側は「相手に届いたか」を完全には保証できません。したがって、再送が発生する前提で、二重実行が致命傷にならないようにするのが基本です。

HTTP API の例でいえば、同じ注文を2回作ってしまう、同じ課金を2回してしまう、同じジョブを2回走らせてしまう、などは避けたい。だから、冪等キー（Idempotency Key）や、重複排除（dedup）、整合性を担保するユニーク制約などで防ぎます。メッセージング（キュー）でも同様に、少なくとも「at-least-once（最低1回）」が前提になりやすいので、受信側での重複排除が重要になります。

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次に、リトライ方針です。リトライは「回数」より「タイミング」が重要です。固定間隔での連打は、障害時に負荷を集中させ、回復を遅らせます。推奨されるのは、指数バックオフ（exponential backoff）とジッター（揺らぎ）の併用です。

項目	狙い	注意点
指数バックオフ	障害時の再試行を分散し、回復の余地を作る	上限（最大待ち）を決めないと復旧が遅く見える
ジッター（乱数）	全クライアントの同時再試行（同期）を避ける	乱数の入れ方が偏るとピークが残る
リトライ予算	「成功率のための再送」が全体を壊すのを防ぐ	SLO/SLAと矛盾しないよう設計が必要

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さらに重要なのが、サーキットブレーカです。相手（下流）が明らかに不調なとき、送信を続けるほど自分も詰まり、全体が遅くなります。一定割合以上の失敗が続いたら、短時間だけ新規送信を止める（または縮退モードにする）。これにより、上流の資源枯渇を防ぎ、復旧後の再開もスムーズになります。

この設計は、ECOMM(70) の“伏線”に直結します。すなわち、再送は必要だが、無制限の再送は障害増幅器になる。だから、冪等性で「二重実行の怖さ」を消し、バックオフ＋ジッターで「負荷集中」を避け、サーキットブレーカで「資源枯渇」を止める。このセットで“現実的に回る”設計にします。

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実装の具体例としては、次のような考え方が現場で採用されやすいです（特定製品に依存しない一般論です）。

• API 呼び出しは冪等キーを付与し、サーバ側で重複排除（期限付き）
• バッチや非同期処理は、受信側で重複排除できるイベントID（相関ID）を持つ
• 下流が遅い時はキューで吸収するが、キューが満杯になったら早めに上流へバックプレッシャーを返す
• 可観測性（ログ/メトリクス）に「リトライ理由・回数・待ち時間」を必ず残す

次章では、これら設計判断の土台となる「観測セット」を、RHEL 環境で現実的に回る形で整理します。ツールを増やしすぎず、必要十分な証拠を残すための章です。

　

RHELで効く観測セット：ss・tcpdump・ethtool・nmcli＋カーネル統計で原因を絞る

ECOMM(70) のような送信系エラーは、議論が「推測」になった瞬間に長引きます。だから、観測を“セット化”して、誰が見ても同じ結論に近づける形にします。ここでは、RHEL（Red Hat Enterprise Linux）で一般に利用できる標準的なツールを中心に、目的別に整理します。

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1) 接続状態（まず全体像を掴む）

接続状態は、TCPのどの状態が増えているか、送受信キューが詰まっていないかを見るのが第一です。ここでの狙いは、アプリの「送れない」が、OS上で「詰まり」なのか「切断」なのかを分けることです。

• ss -tanpi：状態（ESTAB/TIME-WAIT など）、Send-Q/Recv-Q、プロセス紐づけのヒント
• ss -s：全体集計（大量に増えている状態がないか）

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2) TCP統計（再送・タイムアウト・リセットの傾向を見る）

再送が増えているか、タイムアウトやリセットが増えているかは、原因層の当たりを付けるのに有効です。短時間で傾向を掴むなら統計が便利です。

• nstat：カーネル統計（増分を追いやすい）
• netstat -s：TCP/UDP 等の統計（環境によっては同等手段）

統計は「増えた/増えていない」を見るもので、単体で断定はしません。ただし、夜間だけ急増するなら「夜間の要因」が濃厚になります。ジョブ、経路、機器ポリシー、相手側負荷などに視点を移せます。

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3) NIC・リンク層（ドロップやエラーを疑う）

送信が不安定なとき、NIC統計は“地味に効く”証拠になります。リンク品質やドロップが増えていれば、OSやアプリの議論以前に下層を疑う根拠ができます。

• ethtool -S <iface>：NIC統計（ドロップ/エラー/再送に関連するカウンタの増分）
• ethtool <iface>：リンク速度・Duplex・オートネゴなどの基本情報

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4) ネットワーク設定・経路（“どこへ出ているか”を固定する）

時間帯で経路が変わる、あるいは冗長構成のフェイルオーバで片系だけ不調、というのは現実にあります。ルーティングと名前解決、インタフェース状態を確認し、通信が「どの経路を通る前提」なのかを固定します。

• nmcli：NetworkManager 管理下の接続状態、IP設定、DNS など
• ip route：ルーティング
• ip addr：アドレス/インタフェース
• ip neigh：ARP/近隣（不安定だと送信が詰まることがある）

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5) パケット観測（必要最小限で“再送の形”を掴む）

tcpdump は強力ですが、取り方を誤るとデータ量が膨らみ、現場運用では扱いにくくなります。目的は「再送があるか」「特定サイズ帯で崩れるか」「RST/ICMPが見えるか」を短時間で確認することです。

一般に、次の方針が安全です。

• 対象ホスト/ポートを限定する（全トラフィックを取らない）
• 短時間（数十秒〜数分）で切る
• 夜間の再現条件に合わせ、発生直前〜直後を狙う

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観測セットを“目的別に”まとめると、こうなります。

目的	まず見るもの	次に掘るもの
詰まり vs 切断	ss（Send-Q/状態）	TCP統計、相手/機器タイムアウト
再送増の確認	nstat / netstat -s	tcpdump（限定）、MTU/PMTUD
リンク層の疑い	ethtool（リンク/統計）	ドライバ/機器相性、オフロード設定

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この章の帰結はシンプルです。“正しいツール”ではなく、“同じ順序で見られるセット”を持つこと。これにより、属人的な経験頼みから脱却できます。

次章では、実際に手を入れる局面（sysctl やキュー、FW/LBのタイムアウトなど）で、二次障害を避ける「最小変更」の考え方を整理します。

　

調整は“最小変更”で：sysctl・キュー長・FW/LBタイムアウトの安全な当て方

観測が揃うと、次に出る悩みはこれです。

「原因っぽいのは見えた。じゃあ何を変える？ でも設定変更は怖い。業務止められない」

この怖さは正しい感覚です。ネットワークとカーネルの設定変更は影響範囲が広く、しかも“効いたように見える”変更ほど、別の問題を埋め込みがちです。だから、調整は最小変更で、手順を固定します。

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安全な当て方の基本手順は次の通りです。

1. 観測の基準値を残す：変更前の ss / TCP統計 / NIC統計 / 代表ログを保存
2. 変更は1種類だけ：同時に複数いじらない（原因が追えなくなる）
3. 影響範囲を限定：対象ノード/対象サービス/対象時間帯で段階適用
4. 変更後に同じ観測：同じ指標で改善/悪化を判定
5. 戻せる状態を確保：ロールバック手順と設定差分を管理

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まず、sysctl の調整でよく議論になるのは「バッファ」や「キュー」です。ただし、ここで重要なのは値の大小ではなく、症状との対応関係です。闇雲に増やすと、遅延を“溜め込める”ようになって見かけ上のエラーが減り、代わりにレスポンスが悪化することがあります。

症状	疑うべき方向	調整の考え方（一般論）
Send-Q が常に膨らむ	下流が遅い／輻輳／相手詰まり	バッファ増は“時間稼ぎ”。根因（相手処理/経路/タイムアウト）も同時に検討
接続がアイドル後に失敗	NAT/FW/LB のセッション破棄	keepalive、アプリ側の接続再利用方針、機器タイムアウトの整合を取る
再接続が大量発生	短すぎるタイムアウト／リトライ連打	アプリのタイムアウトとバックオフを見直し、機器側の閾値も確認

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次に、FW/LB/NAT のタイムアウトです。ここは“現場あるある”ですが、送信側・受信側・中間装置でタイムアウトがバラバラだと、アイドル後の送信で不意に切断されたり、片方向だけが生きているような不整合が起きたりします。

典型的には、次のような整合が必要になります（値そのものは環境次第なので、ここでは方針のみ述べます）。

• アプリのリクエストタイムアウト ＜ 中間装置（LB等）のアイドルタイムアウト ＜ OSのkeepalive方針
• 長時間接続を前提とするなら、keepalive を“実際に通る経路”で有効にする（途中で落とされていないか観測）
• 短命接続で良いなら、コネクションの再利用を抑え、明示的に再接続する（設計として割り切る）

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そして最後に、“最小変更”の最大のコツは、改善の定義を決めることです。ECOMM(70) のログが減るだけでは不十分です。遅延が増えていないか、タイムアウトが伸びただけではないか、処理待ち（キュー）が積み上がっていないか、を同時に見ます。

この段階まで来ると、最終章の帰結が見えてきます。ECOMM(70) は「再送で直す」問題ではなく、観測と設計と構成の整合で“安定化させる”問題です。そして、その整合は環境固有になりやすい。だからこそ、一般論には限界があり、個別案件では専門家の介入価値が出ます。

次の章では、ここまでの流れを総括し、現場が「次に何をすべきか」を、過度に押し付けずに“小さな一歩”として提案します。

　

帰結：再送は万能薬ではない—「観測→仮説→小さな調整」で通信を安定運用に戻す

ここまで読んで、「結局、何をすればいいのか」を一言でまとめるとこうです。

ECOMM(70) “Communication error on send” は、再送を増やして“エラー表示”を消す問題ではなく、通信のどこで“詰まり/破綻”が起きているかを観測し、原因層に合う最小変更で安定化させる問題です。

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現場のモヤモヤに戻ると、たぶんこうです。

「ネットワークは専門外だし、アプリは止められないし、機器担当は別部門だし…でも障害は“今”止めないといけない」

この状況でありがちなのが、“いちばん手元で触れるところ”に寄せた対処です。つまり、アプリのリトライ増、タイムアウト増、バッファ増。もちろん短期の延命としては有効なこともありますが、これだけだと、詰まりが温存されて再発しやすい。夜間だけ出るのは、昼の余裕がなくなった瞬間に破綻するからで、根は残り続けます。

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そこで、最終的に運用で回る「最小の勝ち筋」を、手順として固定します。ここは一般論として、どの組織でも通用しやすい形に落とします。

フェーズ	やること	“やらないこと”
観測	ss/TCP統計/NIC統計/限定tcpdumpで「詰まりか切断か」「再送増か」を確定	体感や印象だけで原因を断定しない
仮説	層（アプリ/OS/NIC/機器/相手）を分け、夜間要因との相関を取る	“全部おかしい”として対策を拡散させない
最小変更	変更は1種類、適用範囲は段階的、前後比較で効果判定	同時に複数パラメータをいじらない
設計で再発防止	冪等性、バックオフ＋ジッター、サーキットブレーカ、観測項目の標準化	“いつか直す”でリトライ連打を放置しない

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特に効くのは、「詰まり」か「切断」かの見極めです。Send-Q が膨らむなら、下流遅延や輻輳、相手詰まり、MTU/PMTUDや機器ポリシーなど“通ってはいるが捌けない/縮まない”系が疑わしい。一方で、アイドル後に送った瞬間に落ちる・再接続が大量発生するなら、NAT/FW/LBのタイムアウト整合やkeepalive、接続再利用方針が疑わしい。ここを分けるだけで、対策の方向がブレにくくなります。

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そして最後に、BtoBの現場で避けて通れないのが「一般論の限界」です。ECOMM(70) は、発生原因が環境依存になりやすいからです。

• どの区間にどの機器がいるか（FW/LB/NAT/VPN/トンネル/クラウド境界）
• ICMPやフラグメント関連が途中で落とされていないか（PMTUDが成立しているか）
• 相手側（外部API/委託先/別部門システム）の処理能力とSLA、夜間バッチの影響
• アプリの実装（冪等性、リトライ、コネクションプール、スレッド/FD、バックプレッシャー）
• 変更手順と権限（誰がどこまで触れるか、戻せるか、監査/記録の要件）

この手の要素が絡むと、ネットの一般記事や“よくあるsysctl値”だけでは、正確な判断ができません。むしろ、状況に合わない設定変更で、別の通信が不安定化するリスクも出ます。だから、終盤で自然に辿り着く結論はこうなります。

「今の構成と運用の制約の中で、最小の変更で安定化させ、再発防止の設計まで落とし込む」には、現場ログと構成図を踏まえた専門的な切り分けが必要になりやすい、と。

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株式会社情報工学研究所のような専門家に相談する価値は、まさにここにあります。単に“設定をいじる”のではなく、

• ログと統計で、詰まり/切断/相性問題を証拠ベースで切り分ける
• 影響範囲を限定した変更計画（ロールバック含む）を作り、二次障害を避ける
• 冪等性・リトライ・タイムアウト整合など、アプリ/インフラの境界をまたいで再発防止に落とす
• 運用・契約・SLA/BCPの前提も踏まえ、説明資料（上申・対外説明）まで整える

こうした「現場をラクにしつつ、説明責任も果たせる形」に持っていくのが、BtoBの障害対応で一番効きます。もし、ECOMM(70) が繰り返し出る、夜間だけ不安定、対策が場当たりになっている、関係部門の調整で止まる——そんな状況なら、一度“現物ログと構成”を前提に、第三者視点で整理してみるのが近道です。

　

付録：現在のプログラム言語各種における通信実装・運用の注意点（ECOMM(70)周辺の落とし穴）

ここでは「どの言語でも起きる共通落とし穴」と、「言語/ランタイムごとにハマりやすい点」を、一般論として整理します。特定のフレームワークやバージョンに依存する話は避け、ECOMM(70) のような送信系エラーに遭遇したときに“判断を誤りやすいポイント”に絞ります。

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共通の注意点（言語が違っても必ず効く）

• タイムアウトを二重に持つ：アプリのタイムアウトだけでなく、HTTPクライアント/ソケット、LB/NAT、サーバ側のタイムアウト整合を取らないと、アイドル後の送信で破綻しやすい。
• リトライを“回数”ではなく“設計”にする：冪等性がない操作は安易に再送できない。バックオフ＋ジッター、サーキットブレーカ、リトライ予算をセットで考える。
• コネクションプールは万能ではない：プール再利用が、NAT/FW/LBのアイドルタイムアウトと噛み合わないと「古い接続で送って落ちる」を繰り返す。ヘルスチェックや接続更新戦略が必要。
• 観測項目をアプリに残す：相関ID、再試行回数、待ち時間、送信サイズ、宛先、失敗時errno/例外をログに残さないと、原因層が確定できない。

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C / C++

• エラー処理の分岐漏れ：send()/write() が部分書き込みを返すケース、EINTR/EAGAIN などの扱いを誤ると、送信失敗がアプリバグのように見える。
• ブロッキング/ノンブロッキング混在：ノンブロッキングでのEAGAINを「致命エラー」と扱う、あるいは無限ループでCPUを燃やす、など運用事故が起きやすい。
• タイムアウトは自前実装になりがち：select/poll/epoll でのタイムアウト設計が曖昧だと、障害時に固着やスパイクが出やすい。

Rust

• async実装の“詰まり”が見えにくい：ランタイム（executor）上の待ちや、タスク過多が“ネットワーク障害”に見えることがある。メトリクス（キュー長/レイテンシ）を持たないと切り分けが難しい。
• エラーハンドリングは丁寧だが、設計は別問題：Resultで握りつぶさないのは良いが、冪等性やリトライ方針を型だけで保証できるわけではない。

Go

• コンテキスト（context）とタイムアウトの誤用：親子コンテキストのキャンセル連鎖で、通信が「途中で切れる」現象を作りやすい。意図した範囲でタイムアウトを設定する必要がある。
• HTTPクライアントのデフォルト挙動理解不足：接続再利用やタイムアウト（Dial/Read/Idleなど）を設計せずに使うと、夜間のタイムアウト整合で詰まりやすい。
• goroutineリーク：再試行ループやチャネル待ちでgoroutineが溜まり、結果として送信が詰まって見える（資源枯渇型）。

Java

• スレッドプール/コネクションプール枯渇：送信待ちが積み上がると、スレッドもプールも枯渇し、通信障害がアプリ全体の停止に波及しやすい。
• 例外の粒度が“原因層”を隠す：上位例外にラップされると、元のerrno相当の情報が失われやすい。ログに根本例外と文脈（宛先、サイズ、再試行）を残す設計が必要。
• GCと遅延：重い処理やログ出力でGC停止が入ると、タイムアウト連鎖の引き金になり得る。ネットワークだけを疑うと迷走する。

C# / .NET

• async/await の連鎖で“どこが遅いか”が曖昧になる：I/O待ちなのか、スレッドプール飽和なのか、ロック待ちなのかを分けて観測しないと、送信エラーの原因がぼやける。
• HttpClientの使い回しとDNS/接続更新：不適切な生成/破棄でソケット枯渇を起こす、あるいは固定化で古い接続を引きずる、など両極端の事故がある。

Python

• 同期I/Oの“遅延増幅”：スレッド/プロセス設計が弱いと、送信待ちがそのまま全体待ちになり、タイムアウト連鎖を生みやすい。
• 例外は分かりやすいが、再試行で壊れやすい：requests等で簡単に再送できる一方、冪等性がない操作を再送して二重実行事故が起きやすい。
• ログ過多：障害時にログを吐きすぎてI/Oが詰まり、通信遅延を悪化させることがある（観測が原因になる）。

JavaScript / TypeScript（Node.js）

• イベントループのブロッキング：CPU処理や同期I/Oでイベントループが止まると、タイムアウト・再試行が雪だるまになる。ネットワーク障害に見えて根がアプリ側のことがある。
• Promiseの握りつぶし：catch漏れや、上位での一括処理で失敗の文脈が失われやすい。宛先・再試行回数・待ち時間のログが重要。
• コネクション再利用と中間装置タイムアウト：keep-aliveが効いているつもりで、実は途中で切られている、が起きやすい。

PHP

• 実行モデル（リクエスト単位）由来の再試行設計の難しさ：短命プロセスでリトライやキュー制御を雑にすると、障害時に同時再試行が集中しやすい。
• タイムアウトの多層化：PHP実行時間、HTTPクライアント、Webサーバ、LB、バックエンドのタイムアウトがズレると、原因が追いにくい。

Ruby

• 外部I/Oでの待ちが全体に波及しやすい：並行性の設計やジョブキュー運用が弱いと、送信待ちが積み上がり、結果として送信失敗が増える。
• 例外ハンドリングは書けるが、冪等性は別：再試行を“書けてしまう”がゆえに、二重実行事故に注意。

Kotlin / Swift（モバイル/クライアントも含む）

• 回線品質の揺らぎが前提：モバイルは電波/省電力/バックグラウンド制約で、送信失敗が日常的に起きる。リトライ方針と状態同期（冪等性）が重要。
• バックグラウンド制限：OSの制約で送信が中断されやすく、「送ったつもり」問題が起きやすい。確定応答（ACK相当）と再送設計が必要。

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付録の結論は、言語の優劣ではありません。どの言語でも、通信は“失敗する前提”で、冪等性・リトライ・タイムアウト整合・観測を設計に組み込まないと、ECOMM(70)のような送信系トラブルで必ず苦しくなるということです。

そして、その設計と運用の最適解は、システム構成・中間機器・相手側SLA・夜間バッチなどの制約で変わります。一般論で迷子になっていると感じたら、現物ログと構成を前提に、株式会社情報工学研究所のような専門家に相談し、最小変更で安定化させる道筋を一緒に作るのが、結果として最短になるケースが多いです。