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    
ブログ    
ブログ    

推薦する

自動運転ブームがAIチップ戦争に火をつけ、爆発したのはテスラだけではない

以前から大きく騒がれ、メディアもその信憑性を証明する手がかりを繰り返し探していた「テスラの自社開発A...

アンドリュー・ン氏の新たな動き:「データ中心のAI」の拠点となる新たなMLリソースサイトを設立

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

人工知能:今優先すべき7つの役割

近年の退職者の急増は、労働力不足が現実であることを示している。セントルイス連邦準備銀行の調査によると...

どのような状況で Redis のメモリ オーバーフローが発生しますか?解決策は何ですか?

Redis のメモリ オーバーフローの問題は、通常、次のような状況によって発生します。データが多す...

GPT-4 コードインタープリターのベンチマーク! CUHKはモデルに数学の問題を解くコードを書かせ、そのスコアはGPT-4を上回る

GPT-4 コードインタープリターをベンチマークし、CUHK の最新の研究では「大きな動き」が発表さ...

自然災害の予測に関しては、AIはまだ大丈夫でしょうか?

古代から現代に至るまで、自然災害は人類に限りない損失をもたらしてきました。都市社会がますます発展する...

顔認識技術が「無人小売」時代の到来を牽引

序文:顔認識は現在最も人気のある人工知能技術として、生産と生活のあらゆる側面で広く使用されています。...

OpenAIがChatGPTをアップデート:画像と音声入力をサポート

最近、OpenAI は ChatGPT の新バージョンのリリースを発表し、音声入力と画像入力という ...

ディープラーニングは時々奇妙な間違いを犯す

[[411985]]ディープラーニングは驚くほど強力ですが、人間が決して犯さないような驚くべき間違い...

AI がデータセンターのワークロード管理の課題を解決する方法

データセンターのワークロードが急増し続ける中、効率性を向上させてコストを削減しながら IT チームの...

AIがいかにして驚異的なコードフローチャートを正確に生成するか

みなさんこんにちは、私はムチュアンですAI がなければ、コードを読み、自分の理解に基づいて XMin...

欧州が癌治療における人工知能の新基準を設定

EUCAIM (EUropean Federation for CAncer IMages) プロジ...

ガートナー:今後2年間で、テクノロジープロバイダーの3分の1がAIに100万ドル以上を投資する

9月30日、ガートナーの最近の調査によると、人工知能技術計画を持つテクノロジーおよびサービスプロバイ...

トランスフォーマー6周年:その年にNeurIPS Oralを受賞しなかった8人の著者が、いくつかのAIユニコーンを創設した

ChatGPTからAI描画技術まで、人工知能分野における最近の進歩はTransformerのおかげか...

...