[Database] SnowFlake 알고리즘 : 대규모 분산 환경에서의 고유 ID 전략

관계형 데이터베이스를 설계할 때 PK를 어떤 값을 지정해야 할지 항상 고민될 것이다. 대규모 트랜잭션 환경에서 유리한 단일 PK 전략을 세우기 위해 snowflake 알고리즘을 알아보자

https://dev.to/kkrypt0nn/generating-unique-ids-with-the-snowflake-algorithm-5889

 

1. 왜 Snowflake 알고리즘을 써야 할까? 🤔

대규모 분산 서버 환경에서 고유한 ID를 생성하는 건 꽤 까다로운 문제다. 

기존에는 DB의 AUTO_INCREMENT 기능에 의존해 ID를 생성했는데, 이 방식은 DB에 부하가 집중되어 트래픽이 몰리면 병목 현상이 발생할 수 있다.
즉, DB 락 경합으로 인해 전체 서비스가 느려지거나 심지어 중단될 위험도 있다.

또한, UUID 같은 랜덤 ID를 사용하면 고유성은 보장되지만, ID가 길고 무작위라서 인덱싱 효율이 떨어지고 조회 성능도 저하된다.

이처럼 단일 DB 의존, 성능 저하, 확장성 문제 등 기존 ID 생성 방식은 분산 환경에서 한계가 분명했다.

 

❄️Snowflake가 답이다!

Snowflake 알고리즘은 이런 문제를 해결하기 위해 트위터에서 만든 분산 ID 생성 알고리즘이다.

• 각 서버가 독립적으로 중복 없이 고유 ID를 생성할 수 있다.
• ID는 시간 기반으로 순차 증가해 인덱스 효율을 높여준다.
• 서버마다 고유한 worker ID를 포함해 중복 발생을 방지한다.
• DB 의존성을 줄여 서비스 확장성과 안정성을 높인다.

대규모 분산 시스템, 특히 게임서버, 대용량 트랜잭픽 처리에 최적화된 ID 생성 방식이라고 할 수 있다.

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2. Snowflake 알고리즘이란? 🔍

Snowflake 알고리즘은 64비트 정수를 만들어내는 방식으로, 이 정수는 크게 4부분으로 구성된다.

구성	bit	설명
부호 비트	1	항상 0 (양수)
타임스탬프	41	기준 시점(epoch)부터 경과한 밀리초
워커 ID (서버 식별자)	10	분산 서버 고유 ID (data center ID 포함)
시퀀스 번호	12	같은 밀리초 내 순번, 최대 4096개 생성 가능

핵심 내용

• 시간 기반이라 ID가 생성된 순서대로 정렬된다.
• 서버 고유 ID(Worker ID)를 넣어 여러 서버가 동시에 생성해도 중복이 없다.
• 초당 수천~수만 건의 ID를 생성해도 안전하다.
• 서버 간 시간 동기화가 중요하며, UTC 기준으로 맞춰야 한다.

사용 시 주의점 ⚠️

• 서버 시간이 뒤로 돌아가면 중복이나 오류가 발생할 수 있으니, 시간 동기화(NTP)를 꼭 해야 한다.
• 한 밀리초 안에 4096개 이상 생성 요청이 들어오면 잠시 대기하는 로직이 필요하다.
• Worker ID는 운영자가 명확히 관리해 중복을 막아야 한다.

 

Snowflake는 시간, 서버, 시퀀스를 적절히 조합해 분산 환경에서 안전하고 빠른 고유 ID를 만들어 내는 매우 실용적인 알고리즘이다.

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3. Snowflake 알고리즘 사용 방법 🛠️

Snowflake 알고리즘을 사용하기 위해서는 몇 가지 기본 설정이 필요하다.

 

먼저, 기준 시간이 있는데 보통 1970년 1월 1일 UTC 기준을 사용한다. 이 시점부터 밀리초 단위로 경과한 시간을 ID에 포함시켜 생성한다.

그리고 각 서버에 고유한 Worker ID를 부여해야 하는데, 여러 서버가 동시에 ID를 생성해도 중복이 발생하지 않도록 하기 위함이다.

 

또한 같은 밀리초 내에서 여러 개의 ID가 생성될 수 있기 때문에, 시퀀스 번호를 관리하여 고유성을 유지하게 된다.

서버가 많아질수록 Worker ID 관리가 더욱 중요해지며, 모든 서버는 반드시 UTC 시간으로 동기화되어 있어야 한다.

 

🧑🏻‍💻 Java에서 Hutool 라이브러리를 사용한 SnowFlake 구현

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import cn.hutool.core.lang.Snowflake;

public class SnowflakeExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 데이터센터 ID = 1, 워커 ID = 1
        Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(1, 1);

        // 고유 ID 생성
        long id = snowflake.nextId();
        System.out.println("생성된 Snowflake ID: " + id);
    }
}

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4. Snowflake 알고리즘 장단점 ✅

🟢 장점

RDB 시퀀스는 ID 생성을 위해 추가 조회가 필요하고 성능에 한계가 있지만, Snowflake는 애플리케이션 내에서 조회 없이 고속으로 고유 ID를 생성할 수 있어 대량 데이터 처리에 유리하다.

• 시간 기반으로 순차적으로 증가하기 때문에 인덱스 효율이 높고 조회 성능이 좋다.
• 64비트(Long 타입) 숫자를 사용하여 저장 공간이 효율적이고, 시간 기준 조회가 용이하다.
• 서버가 늘어나더라도 Worker ID만 잘 관리하면 쉽게 확장이 가능하다.
• 단일 PK로 사용할 수 있어 테이블 간 조인 최적화, 인덱스 관리 단순화 등이 가능하다.

🔴 단점

• 서버 시간 동기화가 필수이므로, 시계가 어긋나면 문제가 발생할 수 있다.
• 시퀀스 번호가 밀리초 당 약 4096개로 제한되어 있어, 한꺼번에 너무 많은 ID를 생성하면 대기 현상이 발생할 수 있다.
• Worker ID 관리가 운영 측면에서 까다로울 수 있다.

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5. 실제 활용 사례 📊

Snowflake 알고리즘은 특히 대규모 분산 환경에서 많이 활용된다.

 

예를 들어, MMORPG와 같은 대형 게임 서버에서는 수많은 유저와 아이템에 대해 고유한 ID를 빠르고 중복 없이 생성해야 한다. Snowflake는 이런 환경에서 효율적인 PK 관리를 가능하게 한다.

 

또한, 빅데이터 처리 시스템이나 SNS, 메신저 서비스 등 트래픽이 집중되는 곳에서도 안정적인 ID 생성과 데이터 삽입을 지원한다.

특히 메모리에 ID를 미리 생성해 두고, 대량의 데이터를 한 번에 DB에 넣는 Bulk insert 방식과 결합하면 데이터 삽입 성능을 크게 개선할 수 있다.

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6. 운영 시 주의 사항 ⚠️

Snowflake 알고리즘을 운영할 때는 몇 가지 중요한 점을 반드시 유념해야 한다.

1. 서버의 시간이 반드시 UTC 기준으로 동기화되어 있어야 하며, 시간 오차가 발생하지 않도록 관리해야 한다.
2. 각 서버에 부여하는 Worker ID가 중복되지 않도록 철저히 관리해야 하며, 동시성 제어도 신경 써야 한다.
3. 대량 데이터를 삽입할 때는 한꺼번에 너무 큰 단위로 처리하기보다는 적절한 배치 크기로 나누어 처리하는 것이 좋다.
4. 시퀀스 락이나 동시성 문제로 인해 타임스탬프나 시퀀스 번호가 꼬이는 경우를 대비한 예외 처리도 필요하다.

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7. 결론 요약 💡

Snowflake 알고리즘은 분산 서버 환경에서 안전하고 효율적으로 고유 ID를 생성하는 최적의 방법이다.

• 여러 서버가 동시에 DB 부하 없이 중복 없는 ID 생성 가능
• 시간 순서대로 ID가 생성되어 인덱스 성능 향상
• 서버 시간 동기화와 Worker ID 관리가 핵심 요소
• 대규모 게임, 빅데이터, SNS 등 고트래픽 환경에 적합
• 메모리 버퍼와 bulk insert 활용 시 삽입 성능 극대화

 

분산 시스템이나 대규모 트래픽 환경, 빅데이터 서비스에서 안정적이고 효율적인 PK 관리가 필요하다면, Snowflake 알고리즘 도입을 적극 고려하는 것도 좋을 것 같다.