GitHub の秘密の青写真を公開 - 毎日何百万ものトランザクションを処理する方法

GitHub は、リポジトリをホストする単なるプラットフォームではありません。毎日何百万ものトランザクションを処理する、高度にスケーラブルな分散システムです。Git プッシュ リクエストの処理からファイルの差分の効率的な計算まで、GitHub は堅牢なアルゴリズムとアーキテクチャに依存して、高いパフォーマンスと信頼性を確保しています。

この記事では、GitHub が膨大な量のデータを処理し、数百万のトランザクションを処理できるように拡張し、差分アルゴリズムを使用してファイルの変更を効率的に追跡する方法について説明します。また、バージョン管理システムで使用されるコア アルゴリズムの詳細な JavaScript 実装も含まれています。

1. 大規模バージョン管理システムの課題。

最新のバージョン管理システムは、いくつかの重要な課題に対処する必要があります。

• コミット、マージ、プル リクエストなど、1 日に数百万件のトランザクションを処理します。
• ファイル間の差異を効率的に計算します。これは、バージョン追跡とマージに不可欠です。
• ストレージと処理能力を拡張し、世界中の開発者に高速な応答時間を保証します。

これらの原則は GitHub に限定されるものではありません。大規模なバージョン管理を扱う GitLab、Bitbucket、その他のプラットフォームでも同様のアーキテクチャとアルゴリズムが使用されています。

2. GitHub がファイルの差異を計算する方法 (JavaScript での Diff アルゴリズムの実装)

ファイルの変更を追跡する際、GitHub (および Git 自体) は diff アルゴリズムを使用して、ファイルのあるバージョンを別のバージョンに変換するために必要な編集の最小数を計算します。このために広く使用されているアルゴリズムは、Myers の Diff アルゴリズムです。

2.1. マイヤーズアルゴリズムの仕組み

マイヤーズ アルゴリズムは、あるファイルを別のファイルに変換するために必要な挿入と削除の最短シーケンスを見つけます。このアルゴリズムは、可能な編集距離 (d) を反復処理し、編集グラフの「対角線」に沿って可能な変換を計算することによって動作します。

2.2. Myers アルゴリズムの JavaScript 実装。

 /** * Computes the minimum edit distance between two arrays using Myers' Diff Algorithm. * @param {Array} a - The original array (eg, characters of a file) * @param {Array} b - The modified array * @returns {number} The minimum number of edit operations required */ function myersDiff(a, b) { const N = a.length; const M = b.length; const maxD = N + M; let v = { 1: 0 }; for (let d = 0; d <= maxD; d++) { for (let k = -d; k <= d; k += 2) { let x; if (k === -d || (k !== d && (v[k - 1] || 0) < (v[k + 1] || 0))) { x = v[k + 1] || 0; } else { x = (v[k - 1] || 0) + 1; } let y = x - k; while (x < N && y < M && a[x] === b[y]) { x++; y++; } v[k] = x; if (x >= N && y >= M) { return d; } } } return maxD; } // Example usage: const oldVersion = Array.from("Hello World"); const newVersion = Array.from("Hello GitHub World"); const operations = myersDiff(oldVersion, newVersion); console.log(`Minimum number of edits: ${operations}`);

コードの内訳:

• 初期化: アルゴリズムは、編集グラフ内の各対角線の最大 x 値を格納する配列 v を初期化します。

• 可能な編集距離をループする (d): 必要な編集の可能な回数ごとに繰り返します。

• 最適パスの計算: v[k] 値に基づいて挿入するか削除するかを決定します。

• 「貪欲な一致」ステップ: 文字が一致する限り斜めに移動し、不要な操作を最小限に抑えます。

  
  

3. GitHub のトランザクション処理アーキテクチャ。

数百万のトランザクションを処理するために、GitHub は多層アーキテクチャを採用しています。典型的なトランザクションの流れは次のとおりです。

1. リクエストの受信: API と Webhook はトランザクション (git push、git pull など) を受信します。
2. リクエストのキューイング: トランザクションは並列処理のために分散キュー (Redis/Kafka) に配置されます。
3. マイクロサービスでの処理: 専用サービスがインデックス作成、差分計算、統計の更新を処理します。
4. ストレージの更新: 結果はデータベース (SQL/NoSQL) にコミットされ、すばやくアクセスできるようにキャッシュされます。

このアーキテクチャにより、GitHubは効率的に拡張でき、単一のコンポーネントがボトルネックになることがなくなります。

4. GitHub のようなトランザクション処理の JavaScript 実装。

GitHub は、高トラフィックを処理するためにトランザクションを非同期的に処理します。次の JavaScript コードは、Promise を使用してトランザクションの並列処理をシミュレートします。

 /** * Simulates a transaction in a version control system. */ class Transaction { constructor(id, action, payload) { this.id = id; this.action = action; this.payload = payload; } } /** * Simulates processing a transaction step-by-step. * @param {Transaction} tx - The transaction to process * @returns {Promise<string>} The result of processing */ function processTransaction(tx) { return new Promise((resolve) => { console.log(`Processing transaction ${tx.id}: ${tx.action}`); setTimeout(() => { console.log(`Indexing ${tx.id}...`); setTimeout(() => { console.log(`Computing diff for ${tx.id}...`); setTimeout(() => { console.log(`Updating database for ${tx.id}...`); resolve("success"); }, 100); }, 50); }, 100); }); } /** * Simulates processing multiple transactions in parallel. */ async function processTransactions() { const transactions = [ new Transaction("tx001", "commit", "Modified file A"), new Transaction("tx002", "commit", "Fixed bug in file B"), new Transaction("tx003", "merge", "Merged branches"), ]; const promises = transactions.map(async (tx) => { const result = await processTransaction(tx); console.log(`Transaction ${tx.id} result: ${result}`); }); await Promise.all(promises); console.log("All transactions processed."); } // Run transaction processing processTransactions();

このコードから得られる重要なポイント:

• 非同期処理: トランザクションは Promise.all() を使用して並列に実行されます。
• ステップバイステップのシミュレーション: 各トランザクションは、インデックス作成、差分の計算、ストレージの更新という同じ処理フローに従います。
• スケーラビリティ: GitHub などの実際のシステムにも同様の原則が適用され、Redis/Kafka キューはマイクロサービス間でワークロードを分散するのに役立ちます。

5. 結論: GitHub のバージョン管理に対するスケーラブルなアプローチ。

GitHub が 1 日に数百万件のトランザクションを処理できるのは、以下の要素の組み合わせによるものです。

• ファイルの変更を効率的に計算するための、Myers アルゴリズムなどの最適化された diff アルゴリズム。
• マイクロサービスとメッセージ キューを使用してワークロードのバランスをとる、スケーラブルな分散アーキテクチャ。
• 並列トランザクション処理により、高負荷時でも高速応答を保証します。

これらのテクニックは GitHub に限定されるものではなく、GitLab、Bitbucket、大規模データ処理システムで広く使用されています。これらの原則を理解することで、開発者は大量のトランザクションを処理するための効率的でスケーラブルなアプリケーションを構築できるようになります。