【ITニュース解説】This username is already taken! (Bloom filters)

ユーザーがウェブサイトに登録する際、入力したユーザー名がすでに使われているかどうかを瞬時に教えてくれる機能は、一見すると単純なものに見える。しかし、何十億ものユーザーを抱える大規模なサービスにとって、この高速なチェックを実現することは非常に複雑な技術的課題を伴う。もし単純にデータベースに「このユーザー名はありますか？」と毎回問い合わせるだけでは、世界中の膨大なアクセスにシステムが耐えきれず、応答が遅延したり、最悪の場合システムが停止してしまう。そこで、大規模なプラットフォームでは、高速性と拡張性を両立させるために、複数の技術を組み合わせて利用している。

まず、ユーザー名チェックの最初の段階では、高速なインメモリキャッシュシステムが活用される。これはRedisやMemcachedといったシステムで、頻繁にアクセスされるユーザー名のリストをコンピュータのメインメモリ上に一時的に保持する。メモリは非常に高速なため、リクエストされたユーザー名がこのキャッシュに登録されていれば、メインデータベースに問い合わせることなく、マイクロ秒という驚異的な速さで「すでに使われています」と応答できる。これは、最も頻繁に利用される情報に対する迅速な回答を可能にする。しかし、メインメモリは高価であり容量にも限りがあるため、登録されたすべてのユーザー名をキャッシュに保持することは現実的ではない。そのため、キャッシュはあくまで高速な「入り口」として機能する。

次に、ユーザー名の候補をサジェストしたり、オートコンプリート機能を提供したりする場合、単なる「はい/いいえ」の答えでは不十分だ。このような場合によく利用されるのが「プレフィックスツリー」、または「トライ（Trie）」と呼ばれるデータ構造である。これは、ユーザー名を文字列として丸ごと保存するのではなく、共通する文字の部分を枝として共有するように分解して保存する。例えば、「apple」と「apply」というユーザー名があれば、「app」の部分は共通の枝として扱われる。これにより、「alex_」で始まるすべてのハンドル名を検索する、といった処理が非常に効率的に行える。検索にかかる時間はユーザー名の長さに比例するため、ユーザー数が増えてもパフォーマンスが低下しにくい。ただし、共通する文字が少ないユーザー名が多い場合、メモリ使用量が増大する可能性があり、その対策として圧縮されたバリアントが使われたり、サイズが制限されたりすることもある。

さらに、システムが「次に利用可能なユーザー名」をアルファベット順に探したり、特定の範囲のユーザー名を検索したりする必要がある場合には、「B+ツリー」というデータ構造が利用される。これは、多くのリレーショナルデータベースやNoSQLデータベースの裏側で、データを効率的に検索・管理するためのインデックスとして機能する。B+ツリーはデータを常にソートされた状態で保持するため、たとえ何十億ものレコードの中から特定のユーザー名を探す場合でも、少数のメモリやディスクアクセスで目的のデータにたどり着くことができる。このような構造は、Google Cloud Spannerのようなグローバル規模のサービスにおいて、インデックスを複数のマシンに分散配置することで、世界中どこからでも高速な検索を可能にしている。

そして、キャッシュやデータベースが動き出す前に、非常に重要な役割を果たすのが「ブルームフィルタ」である。これは「そのユーザー名が間違いなく使われていない」ことを超高速に判定できる技術だ。ブルームフィルタは、フルユーザー名そのものを保存するのではなく、ビット（0か1の値）の巨大な配列と、いくつかのハッシュ関数を組み合わせて動作する。新しいユーザー名が登録されると、複数のハッシュ関数がそのユーザー名から特定のビット配列内のいくつかの位置を計算し、その位置のビットを0から1に反転させる。後で、あるユーザー名が使われているかを確認する際には、同じハッシュ関数を使ってビット配列の同じ位置を指し示す。もし、これらの指し示されたビットのいずれか一つでも0のままであれば、そのユーザー名がシステム内に存在しないことが確実にわかる。つまり、「その名前は使われていない」という確実な答えが瞬時に得られるのだ。ブルームフィルタの最大の利点は、決して「誤った使われていない」という判定（False Negative）をしないことだ。もし「使われていない」と判断すれば、それは真実である。ただし、ごく稀に「誤った使われている」という判定（False Positive）をすることがある。これは、偶然にも複数のユーザー名が同じビットを反転させた結果、使われていないユーザー名に対して「もしかしたら使われているかもしれない」と答えてしまうケースだ。この「もしかしたら」の場合でも、ブルームフィルタは最終的な判断を下すのではなく、次のステップであるキャッシュやデータベースによるより詳細な確認を促すだけなので、安全性は保たれる。この技術の驚くべき効率性は、約1GBのメモリで10億ものユーザー名に対応できるという点にある。これは、実際の文字列を保存するのに必要なメモリのほんの一部であり、大量のユーザー名を非常に効率的に管理できることを意味する。ブルームフィルタは、地球規模のシステムがまるで一瞬で応答するかのように感じさせる、静かながらも強力な技術の一つである。

これらすべてのチェックは、多くのマシンに分散して実行されている。ユーザーからのリクエストは、まずグローバルなロードバランサによって最も近いデータセンターに送信され、さらにそのデータセンター内のローカルなロードバランサが、リクエストを複数のアプリケーションサーバーに分散させる。各アプリケーションサーバーは、最新のブルームフィルタをメモリ上に保持している。ブルームフィルタが「使われていない」と断言できない場合、つまり「使われているかもしれない」と判断した場合にのみ、サーバーは自身のインメモリキャッシュをチェックする。そして、キャッシュにも該当する情報がなかった場合に初めて、データが数百、数千のノードに分散されて保存されているCassandraやDynamoDBのような分散データベースに問い合わせが行われる。この最終的なデータベースへの問い合わせが「真のソース」となるが、その手前の様々な層（ブルームフィルタやキャッシュなど）のおかげで、この最もコストがかかる問い合わせは、本当に必要な場合にのみ実行される仕組みとなっている。

したがって、次に「このユーザー名はすでに使われています」というメッセージを目にした時、その裏側では見えない連携作業が行われていることを思い出すと良い。ブルームフィルタが明らかに存在しないユーザー名を瞬時に排除し、メモリキャッシュが最近のヒットをマイクロ秒で返し、プレフィックスツリーとB+ツリーが候補の提示や順序付きスキャンを処理し、そして分散データベースが最終的で決定的な答えを提供している。一見シンプルなポップアップメッセージの背後には、巧妙なアルゴリズムと大規模なインフラストラクチャを組み合わせた、何層にもわたるシステムが慎重に構築されており、それらすべてが、あなたが望むユーザー名がまだ利用可能かどうかを、ほぼ瞬時に知るために機能しているのである。