【Salesforce】ApexのCPU時間制限エラーに対処する方法

（最終更新月: 2024年2月）

✔以下の疑問をお持ちの方へ向けた記事です

「Salesforce ApexでCPU時間制限を超過する原因は何か？」
「CPU時間制限を超過した際に発生する問題とその影響は？」
「CPU時間制限を超過しないようにするためのベストプラクティスは？」

✔当記事を読むことで得られる知識

Salesforce ApexのCPU時間制限についての基本情報
CPU時間制限を超過する一般的な原因とその対策方法
パフォーマンスを最適化するためのベストプラクティス

Salesforceでは、Apexコードの実行に対して厳格なCPU時間制限が設けられており、この制限を超過すると処理が強制終了されます。

大量のデータを扱うバッチ処理やトリガー、ループ処理の最適化など、具体的な改善策とベストプラクティスを提供します。

Salesforceの開発者がパフォーマンスの問題に直面したときに、効果的に対処するためのガイドラインです。

ぜひ最後までご覧ください。

定義や属性などは公式ガイドを必ず参考にしましょう。

当記事では、主にその使い方を具体例とともに解説します。

筆者プロフィール

【現職】プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャーとして、Apex・Visualforceの開発エンジニアとして、以下のようなプロジェクトに従事してきました

新規事業の立ち上げに伴うビジネスプロセス構築とSalesforceのカスタマイズ
SFDXを活用した大規模リリース
Visualforce等による一般ユーザー向けサイト・アプリケーションの構築

相談・業務の依頼も承ります。ご質問・ご希望をお問い合わせください。

Salesforce ApexのCPU時間制限とは

Salesforce ApexにおけるCPU時間制限について解説します。

この制限を理解して対処することは、Apexコードの安定性やパフォーマンスの維持に非常に重要です。

CPU時間制限超過エラーの概要
SalesforceにおけるCPU時間の計算方法
CPU時間制限に影響を与える主な要因

CPU時間制限超過エラーの概要

SalesforceのApexコードには、サーバーのリソースを適切に利用するための制限があります。

そのひとつがCPU時間制限です。

同期トランザクションでは10秒
非同期トランザクションでは60秒

CPU時間は実際のコードの実行時間で、ウェイトタイム（HTTP calloutsやデータベース処理等の待機時間）は含まれません。

制限を超えると次のようなエラーメッセージが発生します。

System.LimitException: Apex CPU time limit exceeded

SalesforceにおけるCPU時間の計算方法

SalesforceはApexコードの実行にかかるCPU時間を細かく計算します。

このCPU時間に含まれるものは、以下などのApexが直接コントロールする全処理です。

トリガー
SOQLクエリ、
DML操作

例えば、forループ内でSOQLクエリを実行すると、各繰り返しのクエリ時間が合算されCPU時間として計上されます。

CPU時間制限に影響を与える主な要因

数多くの要因がApexのCPU時間に影響を及ぼします。

主な要因には、コード内で行われるループの回数、SOQLクエリの量と複雑さ、DML操作の回数、Apexトリガの呼び出し数などがあります。

これらを最適化することでCPU時間を抑制し、エラーを避けられます。

CPU時間制限超過エラーの予防策

適切なコードの書き方と最適化策を理解して実践することで、CPU時間制限超過エラーの発生リスクを減らせます。

具体的な予防策は以下のとおりです。

効率的なコードの書き方
Apexコードの最適化テクニック
パフォーマンス監視ツールの活用

効率的なコードの書き方

効率的なコードを書くためには、以下のようなテクニックが使えます。

SOQLクエリをループの外に置く
必要なフィールドのみを取得する
極力DML操作をバッチ処理する

例えば、以下のコードスニペットでは、必要最低限のフィールドを指定し、ループ外でSOQLクエリを実施しています。

List<Account> accounts = [SELECT Id, Name FROM Account WHERE ...];
for (Account a : accounts) {
    // 処理を行う
}

Apexコードの最適化テクニック

Apexコードを最適化するテクニックとして、以下のようなものがあります。

MapやSetの使用
クエリセレクティビティの向上
Test.startTest()およびTest.stopTest()を利用したトランザクション制御

これらを使いこなすことで、必要なデータのみを効率良く扱い、リソース消費を抑制することが可能です。

例えばMapやSetを使うことで、SOQLクエリをループ外にし、最適化をおこないます。

パフォーマンス監視ツールの活用

Salesforceでは、実行時間やリソース消費を追跡し、ボトルネックを特定することが重要です。

リアルタイムでコードのパフォーマンスを監視・改善を心がけましょう。

具体的にはSalesforceで提供されるさまざまなパフォーマンス監視ツールを利用できます。

Developer Consoleのログアナライザ
制限監視ツール

CPU時間制限超過エラーのトラブルシューティング

エラーが発生した場合の対処法を知り、迅速に問題を解決しましょう。

トラブルシューティングの手順は次のとおりです。

エラーの特定と分析
コードリファクタリングと最適化
テストと監視

エラーの特定と分析

CPU時間制限超過エラーが発生した際には、Developer ConsoleのログやApex Profilingツールを使いエラー発生箇所を特定します。

どの処理でどれだけのCPU時間を使用しているのかを正確に知ることが、エラー解決の第一歩です。

コードリファクタリングと最適化

問題の特定ができたら、コードリファクタリングをおこない、以下の最適化を施します。

不要なSOQLクエリの削除
ループの効率化
メソッドの分割

既存のコードに対してリファクタリングをおこなう例は以下のとおりです。

// Before refactoring
for (Contact c : [SELECT Id, (SELECT Id FROM Opportunities) FROM Contact WHERE ...]) {
    for (Opportunity o : c.Opportunities) {
        // 処理を行う
    }
}

// After refactoring
Map<Id, Contact> contactMap = new Map<Id, Contact>([SELECT Id, (SELECT Id FROM Opportunities) FROM Contact WHERE ...]); //...にはSOQLの条件が入る
for (Id contactId : contactMap.keySet()) {
    Contact c = contactMap.get(contactId);
    for (Opportunity o : c.Opportunities) {
        // 処理を行う
    }
}