分散ID生成スノーフレークアルゴリズム

分散ID生成スノーフレークアルゴリズム

一意の ID はデータの一意性を識別します。分散システムで一意の ID を生成する方法は多数あります。一般的な方法は次の 3 つです。

  • MySQL の自動インクリメント列や Oracle シーケンスなど、データベースによって異なります。
  • UUID乱数
  • スノーフレークアルゴリズム(この記事で説明します)

1. データベースとUUIDソリューションの欠点

データベースの自動増分シーケンスを使用します。

  • 読み取りと書き込みの分離が発生すると、プライマリ ノードのみが書き込み操作を実行できるため、単一点障害のリスクが発生する可能性があります。
  • テーブルやデータベースの分割、データの移行やマージなどが面倒です。

UUID乱数:

  • 意味のない文字列を使用し、並べ替えは行いません
  • UUID は文字列形式で保存されるため、データ量が多い場合はクエリ効率が比較的低くなります。

2. スノーフレークアルゴリズムについて

自然界には、全く同じ雪の結晶は二つとして存在しない、という格言があります。それぞれの雪の結晶は、美しくユニークな形をしており、他に類を見ないものです。スノーフレーク アルゴリズムは、生成された ID がスノーフレークと同じくらい一意であることも意味します。

1. スノーフレークアルゴリズムの概要

スノーフレーク アルゴリズムによって生成される ID は完全にデジタルであり、時系列を持ちます。オリジナル版はScala版で、その後Java、C++など多くの言語版が登場しました。

2. 構成構造

大まかに言うと、最初の無効文字、タイムスタンプの差、マシン(プロセス)コード、シリアル番号の 4 つの部分で構成されます。

3. 機能(自己増分、順序付き、分散シナリオに適している)

  • 時間: 時間で並べ替えることができ、クエリ速度の向上に役立ちます。
  • マシン ID ビット: 分散環境の各ノードを識別するのに適しています。マシン ビットは、ノード数と展開条件に応じて 10 ビットに分割できます。たとえば、5 ビットを分割してプロセス ビットを表すことができます。
  • シーケンス番号ビット: 自己増分 ID のシリーズで、同じノードが同じミリ秒内に複数の ID 番号を生成することをサポートします。12 ビットのカウント シーケンス番号は、各ノードが 1 ミリ秒あたり 4096 個の ID 番号を生成することをサポートします。

スノーフレーク アルゴリズムは、プロジェクトの状況や独自のニーズに応じて変更できます。

3. スノーフレークアルゴリズムの欠点

スノーフレーク アルゴリズムの ID は単一マシン システムでは増加しますが、複数のノードを持つ分散システムでは、すべてのノードのクロックが完全に同期されているとは保証できないため、ID がグローバルに増加しない状況が発生する可能性があります。

IV. 結論

分散ユニーク ID にはさまざまな方式があります。この記事では主にスノーフレーク アルゴリズムについて説明します。スノーフレーク アルゴリズムの構成構造は、無効ビット、時間ビット、マシン ビット、シリアル番号ビットに大別されます。その特徴は、自己増分、順序、純粋なデジタル構成、高いクエリ効率、データベースからの独立性です。分散シナリオでのアプリケーションに適しており、具体的な実装の詳細はニーズに応じて調整できます。

<<:  AIが米国の8年生の理科テストに高得点で合格。常識や推論の問題を解くことができ、同じ舞台でAIと競争する準備が整った。

>>:  7Sモデルを活用してAI変革を成功させる

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

人工知能「XiaoIce」がデザイナーに変身した経緯が明らかに

最近、一部のネットユーザーは、ファッションブランドSELECTEDがWeChat公式アカウントでMi...

百度の新しいAI翻訳機は80以上の言語をリアルタイムで翻訳できる

海外旅行の際、最大の問題は言語かもしれません。相手の言っていることを理解できれば、他のコミュニケーシ...

...

AIの安全性:中国のAIに100本の毒

人間がAIを見つめると、AIも人間を見つめる。大規模 AI モデルの大規模な応用と進化において、ネッ...

最適化されたアルゴリズムによる高度なデータ分析に視覚化を活用する 5 つのステップ

[[176522]]ほとんどの科学研究では、大量の実験データの統計分析は、通常、コンピューティングと...

心が開かれました! Adobeなどの研究者が「自撮り」を「他人が撮った写真」に変え、感動的な魔法の写真編集効果を実現

自撮り写真を他人が撮った写真に変えることもできます。魔法の写真編集の世界に新しいトリックが登場し、そ...

DDLは第一の生産力です。科学的な説明があります。ネットユーザー:ビッグモデルで試してみましょう

年末です。大学生は期末試験の週で、労働者は KPI の達成に急いでいます。期限のない年末(DDL)は...

...

AIトレーニングの裏話を公開:専門家だけでなく、世界中の無数のオフィスワーカーもAIの進化に貢献している

要点: AI システムが学習する前に、入力されたデータにラベルを付ける作業が必要です。これは、自動運...

...

2021 年の Python 機械学習ライブラリ トップ 10

Python は機械学習にとって最も鋭い武器であると言えます。また、機械学習は Python の影...

アルゴリズムの時間計算量分析: Big O 表記

[[354643]]開発の際、アルゴリズムの品質をどのように評価し、アルゴリズムの効率をどのように説...

素晴らしいツールです!機械学習のためのテキスト注釈ツールとサービス 10 選

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

顔認識におけるコモンズの悲劇

現在、顔認識などの個人情報の所有権と保護に関する権威ある解釈や体系的な政策や法的規範は存在せず、商業...