🪪 ID 생성기

🪪 ID 생성기 설계

분산 시스템에서 고유하고 정렬 가능한 ID 시스템

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📋 기능 및 비기능 요구사항

ID 특성

• 유일성 보장 (중복 불가)
• 정렬 가능 (시간순 정렬)
• 숫자로만 구성
• 64비트 범위

성능

• 초당 10,000개 ID 생성 (10,000 TPS)

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🧯 가능한 옵션들

1. MultiMaster Replication

프로세스

요청
  ↓
여러 DB 중 하나 선택
  ↓
각 DB는 고유한 증가 규칙으로 ID 생성
  ├─ DB1: 홀수 (1, 3, 5, 7, ...)
  └─ DB2: 짝수 (2, 4, 6, 8, ...)
  ↓
ID 반환

장점

✅ 구현 간단
✅ SPOF 해결 (HA 구성)
✅ 성능 향상 (2배~N배)

단점

❌ 확장성 제한 (Sharding 시 복잡)
❌ 완벽한 시간순 정렬 불가 (DB 간 타이밍 차이)

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2. Ticket Server

프로세스

요청
  ↓
중앙 ID 생성 서버 호출
  ↓
순차적 ID 생성 (INCR 또는 Counter)
  ↓
ID 반환

예시

Redis INCR, Atomic Counter, DB Sequence 등 사용

장점

✅ 구현 간단
✅ 높은 성능 (소 ~ 중규모의 프로젝트에 적합)

단점

❌ 중앙 서버 SPOF 가능성 (HA 구성 필요)
❌ HA 구성시 데이터 동기화 작업 필요
❌ 대규모 분산 환경에서 Network I/O 병목

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3. UUID

프로세스

요청
  ↓
128비트 랜덤 UUID 생성
  ↓
ID 반환

장점

✅ 빠른 생성 속도
✅ 충돌 확률 극히 낮음
✅ 네트워크 I/O 없음

단점

❌ 128비트 (64비트 요구사항 불충족)
❌ 문자열 포함 (숫자 전용 요구사항 불충족)
❌ 시간순 정렬 불가

💡 티켓서버의 중앙집중식 생성과 완전히 대비되는 예는 각 서버 인스턴스에서 독립적으로 ID를 생성하는 것입니다. 이 전략을 사용하면 Network IO를 발생시키지 않고도 요구사항들을 충족시킬 수 있습니다.

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4. Snowflake

Twitter(현 X)에서 만든 분산 환경용 ID 생성 방식.
64비트 정수 ID를 각 서버가 알아서 생성.

비트별 구성

Sign (1비트):
└─ 항상 0 (양수 보장)

Timestamp (41비트):
├─ 단위: 밀리초 (ms)
├─ 기준: 커스텀 Epoch (예: 2010-01-01)
├─ 범위: 0 ~ 2^41-1 = 2,199,023,255,551 ms
└─ 수명: 약 69년

Machine ID (10비트):
├─ 범위: 0~1,023 (최대 1,024대 서버)
├─ 구성: Datacenter ID (5비트) + Worker ID (5비트)
└─ 목적: 서버 간 충돌 방지

Sequence (12비트):
├─ 범위: 0~4,095 (같은 ms에 최대 4,096개)
├─ 동작: 같은 ms 내에서 순차 증가
└─ 초기화: 새로운 ms마다 0으로 리셋

프로세스

요청
  ↓
현재 Timestamp + Machine ID + Sequence 조합
  ↓
64비트 ID 반환 (로컬 생성)

성능

단일 서버: 4,096,000 ID/sec
10,000 TPS 요구사항: ✅ 400배 여유

장점

✅ 모든 요구사항 충족
✅ 시간순 정렬 가능
✅ Network I/O 없음 (로컬 생성)
✅ 높은 성능
✅ 확장성 우수

단점

❌ 시계 동기화 필요 (NTP)
❌ 시계 역행 처리 필요

💡 티켓서버의 중앙집중식 생성과 완전히 대비되는 예는 각 서버 인스턴스에서 독립적으로 ID를 생성하는 것입니다. 이 전략을 사용하면 Network IO를 발생시키지 않고도 요구사항들을 충족시킬 수 있습니다.

💡 그리고 snowflake의 원리인 64비트 이해를 토대로 비트 배분을 조절하여 요구사항에 맞게 커스터마이징 가능합니다 그 예로 Sonyflake는 Timestamp를 10ms 단위로 저장하여 snowflake의 69년보다 긴 약 174년 수명 확보했습니다.

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📚 참조

가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초
Snowflake (GitHub)
Sonyflake (GitHub)
Announcing Snowflake
Krypton (DEV)