괜찮겠지? 사가 도입, 그 달콤한 유혹 뒤에 숨겨진 함정 (경험담 주의)
사가, 무작정 도입했다간 큰일납니다! [실패 사례 완벽 분석]
괜찮겠지? 사가 도입, 그 달콤한 유혹 뒤에 숨겨진 함정 (경험담 주의)
최근 마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 대세로 떠오르면서, 트랜잭션 관리의 어려움을 해결해 줄 구원투수처럼 사가가 주목받고 있습니다. 저 역시 MSA 전환을 준비하면서 사가를 도입하면 모든 문제가 해결될 거라 믿었습니다. 마치 만병통치약처럼 느껴졌죠. 하지만 현실은 달랐습니다. 이론만으로는 절대 알 수 없는 깊고 어두운 함정이 기다리고 있었죠. 오늘은 제가 겪었던 생생한 실패 경험을 바탕으로, 사가 도입의 현실적인 어려움과 주의해야 할 점들을 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다.
MSA 전환의 꿈, 그리고 사가의 등장
저희 팀은 기존의 모놀리식 아키텍처를 MSA로 전환하기로 결정했습니다. 변화하는 비즈니스 요구사항에 민첩하게 대응하고, 독립적인 배포를 통해 개발 효율성을 높이기 위해서였죠. MSA의 장점은 익히 알고 있었지만, 가장 큰 고민은 바로 분산 트랜잭션 문제였습니다. 여러 서비스에 걸쳐 데이터 정합성을 유지하는 것이 쉽지 않았죠. 이때 사가가 등장했습니다. 사가는 로컬 트랜잭션을 순차적으로 실행하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 방식으로 데이터 정합성을 유지합니다. 이론적으로는 완벽해 보였죠.
이 정도면 되겠지? 안일함이 부른 참사
저희는 사가의 개념을 학습하고, 간단한 예제 코드를 구현하며 자신감을 얻었습니다. 이 정도면 충분하겠지?라는 안일한 생각으로 실제 서비스에 사가를 적용하기 시작했습니다. 문제는 예상치 못한 곳에서 터져 나왔습니다. MSA 환경의 복잡성을 간과했던 것이죠.
예를 들어, 주문 서비스와 결제 서비스 간의 트랜잭션을 사가로 관리한다고 가정해 봅시다. 주문 서비스에서 주문을 생성하고, 결제 서비스에서 결제를 진행합니다. 만약 결제 서비스에서 오류가 발생하면, 주문 서비스에서 주문을 취소하는 보상 트랜잭션을 실행해야 합니다. 그런데, 주문 취소 과정에서 또 다른 예외가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 이미 주문이 배송 중이라면 취소가 불가능하겠죠. 이러한 예외 상황들을 모두 고려하고, 각 서비스 간의 의존성을 정확하게 파악하는 것은 생각보다 훨씬 복잡하고 어려운 작업이었습니다.
저희는 이러한 복잡성을 제대로 이해하지 못하고, 단순히 사가의 기본 개념만 적용하려다 보니, 예상치 못한 데이터 불일치 문제가 발생했습니다. 주문은 취소되었지만, 결제는 완료된 상태로 남거나, 반대로 주문은 생성되었지만, 결제가 실패하는 상황이 발생한 것이죠. 이러한 문제는 사용자 경험에 심각한 영향을 미쳤고, 서비스 신뢰도를 떨어뜨리는 결과를 초래했습니다.
다음 섹션에서는 저희가 겪었던 구체적인 문제점들을 더욱 자세하게 분석하고, 사가 도입 시 반드시 고려해야 할 사항들을 짚어보겠습니다.
눈물의 삽질 연대기: 사가 도입, 왜 실패했을까? (실패 원인 심층 분석)
눈물의 삽질 연대기: 사가 도입, 왜 실패했을까? (실패 원인 심층 분석)
지난 글에서 사가 패턴 도입을 결정하게 된 배경과 초기 기대에 대해 이야기했었죠. 하지만 현실은 장밋빛 미래와는 거리가 멀었습니다. 오늘은 저희 팀이 사가 패턴을 적용하면서 겪었던 구체적인 문제 상황들을 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다. 마치 수술실에 들어간 의사의 심정으로, 문제의 원인을 꼼꼼히 진단하고 분석해볼게요.
트랜잭션 관리, 생각보다 복잡하네?
가장 먼저 발목을 잡았던 건 트랜잭션 관리의 복잡성이었습니다. 이론적으로는 각 서비스가 로컬 트랜잭션을 처리하고, 문제가 발생하면 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 방식이었죠. 하지만 실제 코드를 작성하다 보니 예상치 못한 시나리오들이 튀어나왔습니다. 예를 들어, A 서비스에서 데이터를 업데이트하고 B 서비스로 메시지를 보냈는데, B 서비스가 일시적으로 다운되는 상황이 발생했습니다. A 서비스는 이미 트랜잭션을 커밋했으니 롤백할 수 없고, B 서비스는 메시지를 받지 못했으니 데이터 정합성이 깨지는 거죠.
저희는 이 문제를 해결하기 위해 메시지 큐 시스템에 메시지 재전송 기능을 추가하고, 각 서비스에 idempotent(멱등성)한 API를 구현하는 방식으로 대응했습니다. 하지만 코드가 점점 복잡해지고, 디버깅 난이도 또한 급상승했습니다. 한 번은 보상 트랜잭션이 제대로 작동하지 않아 데이터가 꼬이는 바람에, 새벽까지 데이터를 복구하는 촌극을 벌이기도 했습니다. 그때 깨달았죠. 아, 이거 생각보다 훨씬 어려운 일이구나…
외부 API 의존성, 숨겨진 복병
외부 API 의존성 또한 간과할 수 없는 문제였습니다. 저희는 결제 시스템, 배송 시스템 등 다양한 외부 API를 사용하고 있었는데, 이 API들이 예상치 못한 에러를 뱉어낼 때마다 사가 패턴 전체가 흔들렸습니다. 예를 들어, 결제 API가 타임아웃되는 경우, 저희는 결제 취소 API를 호출해야 했는데, 이 API 또한 불안정해서 실패하는 경우가 종종 발생했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 저희는 circuit breaker 패턴을 적용하고, 재시도 로직을 추가했습니다. 하지만 근본적인 해결책은 아니었습니다. 결국 외부 API의 안정성에 대한 신뢰가 없으면, 사가 패턴 자체가 무용지물이 될 수 있다는 결론에 도달했습니다.
데이터 정합성, 끝나지 않는 숙제
사가 패턴의 가장 큰 숙제는 역시 데이터 정합성 유지였습니다. 각 서비스가 독립적으로 데이터를 관리하기 때문에, 일관성을 유지하는 것이 매우 어려웠습니다. 특히, 여러 서비스에 걸쳐 데이터를 업데이트해야 하는 경우, 데이터 정합성을 보장하기가 더욱 까다로웠습니다.
저희는 이 문제를 해결하기 위해 eventual consistency(결과적 일관성) 모델을 채택하고, 주기적으로 데이터 정합성을 검증하는 배치 작업을 실행했습니다. 하지만 완벽한 해결책은 아니었습니다. 데이터 불일치가 발생할 가능성은 언제나 존재했고, 이를 감수해야만 했습니다.
결론적으로, 저희 팀의 사가 패턴 도입은 실패로 끝났습니다. 트랜잭션 관리의 복잡성, 외부 API 의존성, 데이터 정합성 문제 등 다양한 기술적인 난관들을 극복하지 못했습니다. 하지만 이 실패를 통해 많은 것을 배웠습니다. 사가 패턴은 만병통치약이 아니며, 특정한 상황에만 적합한 패턴이라는 것을 깨달았습니다.
다음 글에서는 저희 팀이 사가 패턴 대신 선택한 해결책과, 그 과정에서 얻은 교훈에 대해 이야기해보겠습니다.
돌아보니 보이는 것들: 사가, 이렇게 접근했어야 했다 (개선 방안 & 대안 제시)
돌아보니 보이는 것들: 사가, 이렇게 접근했어야 했다 (개선 방안 & 대안 제시)
지난 글에서 저희 팀이 사가 패턴 도입 후 겪었던 혹독한 성장통을 낱낱이 파헤쳤습니다. 마치 갓난아이가 어른 옷을 입은 것처럼, 준비되지 않은 상태에서 복잡한 기술을 섣불리 적용했다가 큰 코 다쳤죠. 오늘은 그 실패 경험을 거울삼아, 사가 패턴을 성공적으로 안착시키기 위한 개선 방안과 대안을 제시하고자 합니다. 만약 시간을 되돌릴 수 있다면, 저는 분명히 다른 선택을 했을 겁니다.
점진적인 도입 전략: 작은 것부터 시작하라
가장 후회되는 점은 처음부터 너무 거창하게 모든 것을 사가 패턴으로 해결하려 했다는 겁니다. 마치 폭포수처럼 한 번에 모든 것을 쏟아부으니, 감당이 안 되는 건 당연했습니다. 만약 다시 시작한다면, 저는 훨씬 더 작고, 덜 중요한 기능부터 사가 패턴을 적용해 볼 겁니다. 예를 들어, 회원 가입 시 쿠폰 발급 기능처럼 비교적 독립적인 기능부터 시작해서, 점진적으로 복잡한 트랜잭션으로 확장하는 것이죠.
이렇게 작은 범위에서 시작하면, 사가 패턴의 복잡성을 더 잘 이해하고, 발생할 수 있는 문제점을 미리 파악할 수 있습니다. 또한, 팀원들의 숙련도를 높이는 데에도 도움이 됩니다. 마치 레고 블록처럼, 작은 조각들을 하나씩 쌓아 올리면서 전체 시스템을 구축하는 것이죠.
꼼꼼한 모니터링 시스템 구축: 눈을 크게 뜨고 감시하라
사가 패턴은 분산된 트랜잭션을 관리하기 때문에, 문제가 발생했을 때 원인을 파악하기가 매우 어렵습니다. 따라서, 꼼꼼한 모니터링 시스템은 필수입니다. 저는 당시 로그를 제대로 분석하지 못해서, 문제 해결에 많은 시간을 허비했습니다.
만약 다시 한다면, 저는 각 서비스의 로그를 통합적으로 분석할 수 있는 시스템을 구축하고, 사가 패턴의 진행 상황을 시각적으로 보여주는 대시보드를 만들 겁니다. 또한, 장애 발생 시 알람을 받을 수 있도록 설정하여, 즉각적으로 대응할 수 있도록 대비할 것입니다. 마치 CCTV처럼, 시스템의 모든 움직임을 감시하고, 이상 징후를 포착하는 것이죠.
장애 발생 시 대응 프로세스 마련: 당황하지 말고 침착하게 대처하라
아무리 완벽하게 준비해도, 예상치 못한 장애는 발생할 수 있습니다. 중요한 것은 장애 발생 시 당황하지 않고, 침착하게 대응하는 것입니다. 저는 당시 장애가 발생했을 때, 무엇부터 해야 할지 몰라서 우왕좌왕했습니다.
만약 다시 한다면, 저는 장애 발생 시 대응 프로세스를 미리 정의하고, 팀원들과 함께 시뮬레이션 훈련을 실시할 겁니다. 또한, 롤백 전략과 보상 트랜잭션 실행 방법을 명확하게 문서화하여, 누구라도 쉽게 대처할 수 있도록 준비할 것입니다. 마치 소방 훈련처럼, 실제 상황에 대비하여 반복적으로 연습하는 것이죠.
사가 패턴만이 답은 아니다: 상황에 맞는 최적의 선택을 하라
사가 패턴은 강력한 분산 트랜잭션 관리 기법이지만, 모든 상황에 적합한 것은 아닙니다. 때로는 2PC(Two-Phase Commit)나 TCC(Try-Confirm-Cancel)와 같은 다른 기법이 더 효과적일 수 있습니다. 저는 당시 사가 패턴에만 매몰되어, 다른 대안을 고려하지 못했습니다.
만약 다시 한다면, 저는 각 기법의 장단점을 비교 분석하고, 상황에 따라 가장 적합한 대안을 선택할 겁니다. 예를 들어, ACID 트랜잭션이 중요한 경우에는 2PC를 사용하고, 최종 일관성이 허용되는 경우에는 사가 패턴을 사용하는 것이죠. 마치 요리사가 상황에 따라 다른 조리법을 선택하는 것처럼, 문제 해결에 가장 적합한 도구를 사용하는 것이 중요합니다.
이처럼 사가 패턴 도입은 신중하게 접근해야 할 문제입니다. 무작정 도입했다가는 저처럼 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 하지만, 실패를 통해 얻은 교훈을 바탕으로, 점진적인 도입 전략, 꼼꼼한 모니터링 시스템 사가방수쿠션 구축, 장애 발생 시 대응 프로세스 마련, 그리고 상황에 맞는 최적의 대안 선택이라는 네 가지 핵심 원칙을 따른다면, 사가 패턴을 성공적으로 활용하여 분산 시스템의 안정성과 확장성을 확보할 수 있을 것입니다.
다음 글에서는 실제 저희 팀이 사가 패턴 대신 선택했던 대안과, 그 결과에 대해 자세히 이야기해보겠습니다. 어떤 선택이 더 나은 결과를 가져왔을까요? 기대해주세요!
사가는 만능 해결사가 아니다: MSA와 분산 시스템, 현실적인 조언 (E-E-A-T 기반 결론)
사가, 무작정 도입했다간 큰일납니다! [실패 사례 완벽 분석]
지난 글에서 MSA(마이크로서비스 아키텍처)와 분산 시스템 설계에 대한 현실적인 조언을 드렸습니다. 오늘은 그 연장선상에서 사가(Saga) 패턴에 대해 이야기해보려 합니다. 사가는 분산 환경에서 트랜잭션을 관리하는 강력한 도구임에는 분명하지만, 마치 만병통치약처럼 생각하고 무턱대고 도입했다간 큰 낭패를 볼 수 있습니다. 제가 직접 겪었던 실패 사례를 중심으로, 사가 도입 시 주의해야 할 점들을 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다.
욕심이 부른 참사: 복잡성과의 싸움
몇 년 전, 저는 대규모 이커머스 플랫폼의 MSA 전환 프로젝트에 참여했습니다. 당시 저희 팀은 주문, 결제, 배송 등 핵심 서비스를 MSA로 분리하면서, 각 서비스 간 데이터 일관성을 유지하기 위해 사가 패턴을 적극적으로 활용하기로 결정했습니다. 이론적으로는 완벽해 보였습니다. 하지만 현실은 달랐습니다.
처음에는 간단한 주문 취소 로직에 사가를 적용했습니다. 주문 서비스에서 취소 요청을 받으면, 결제 서비스에 환불 요청을 보내고, 배송 서비스에 배송 중단 요청을 보내는 방식이었죠. 여기까지는 괜찮았습니다. 문제는 점점 더 복잡한 시나리오가 등장하면서 시작되었습니다.
예를 들어, 고객이 부분적으로 상품을 환불하거나, 배송 주소를 변경하는 경우, 혹은 프로모션 코드 적용에 오류가 발생하는 경우 등 다양한 예외 상황들이 발생했습니다. 각 서비스 간의 통신은 점점 더 복잡해졌고, 사가 오케스트레이터는 스파게티 코드가 되어갔습니다.
결국, 사가 패턴을 구현하고 유지보수하는 데 너무 많은 시간과 노력이 소요되었습니다. 새로운 기능을 추가하거나 기존 기능을 수정할 때마다, 사가 오케스트레이터를 꼼꼼히 살펴봐야 했고, 작은 변경 사항이 전체 시스템에 미치는 영향을 예측하기 어려웠습니다. 마치 복잡한 미로 속에서 길을 잃은 듯한 기분이었습니다.
작은 서비스, 큰 오버헤드: 팀 역량의 중요성
더 큰 문제는 팀의 역량 부족이었습니다. 저희 팀은 대부분 모놀리식 아키텍처 경험만 있었고, 분산 시스템에 대한 이해도가 높지 않았습니다. 사가 패턴의 복잡성을 제대로 이해하지 못한 채, 단순히 분산 트랜잭션이라는 키워드에만 매몰되었던 것이죠.
사가 패턴을 제대로 활용하려면, 각 서비스의 독립성을 보장하면서도 데이터 일관성을 유지해야 합니다. 이를 위해서는 이벤트 소싱, CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 등 다양한 패턴에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다. 하지만 저희 팀은 이러한 패턴들을 제대로 이해하지 못했고, 결국 사가 패턴은 시스템의 성능 저하와 복잡성 증가를 야기하는 주범이 되었습니다.
실패를 통해 얻은 교훈: 규모와 복잡성을 고려하라
이 프로젝트를 통해 저는 사가 패턴이 모든 MSA 환경에 적합한 해결책이 아니라는 것을 뼈저리게 깨달았습니다. 시스템의 규모, 복잡성, 그리고 팀의 역량을 종합적으로 고려하여 아키텍처를 선택해야 합니다. 작은 규모의 서비스나 단순한 트랜잭션에는 사가 패턴이 오히려 과도한 오버헤드를 초래할 수 있습니다.
사가 패턴을 도입하기 전에 다음과 같은 질문을 던져보세요.
- 우리 시스템은 정말로 분산 트랜잭션이 필요한가?
- 사가 패턴의 복잡성을 감당할 만큼 팀의 역량이 충분한가?
- 사가 패턴 외에 다른 대안은 없는가? (예: 2PC, TCC)
이러한 질문에 대한 답을 신중하게 고민하고, 충분한 검토와 준비를 거친 후에 사가 패턴을 도입해야 합니다.
MSA 전문가의 조언: 균형 잡힌 시각을 가져라
MSA는 단순히 서비스를 잘게 쪼개는 것이 아닙니다. 각 서비스의 독립성을 보장하면서도 전체 시스템의 일관성과 안정성을 유지하는 것이 핵심입니다. 사가 패턴은 이러한 목표를 달성하기 위한 하나의 도구일 뿐, 만능 해결사가 아닙니다.
MSA 전문가로서 저는 여러분에게 균형 잡힌 시각을 가지라고 조언하고 싶습니다. 사가 패턴의 장점과 단점을 명확히 이해하고, 시스템의 특성에 맞는 최적의 아키텍처를 선택해야 합니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 팀의 역량을 키우는 것입니다. 분산 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 사가 패턴을 포함한 다양한 기술들을 자유자재로 활용할 수 있어야 합니다.
MSA는 끊임없는 학습과 실험의 과정입니다. 실패를 두려워하지 말고, 다양한 시도를 통해 자신만의 노하우를 쌓아가세요. 그리고 언제나 현실적인 시각을 유지하며, 시스템의 복잡성을 최소화하는 방향으로 나아가세요. 이것이 MSA의 성공적인 여정을 위한 가장 중요한 덕목이라고 생각합니다.
주문은 롤러코스터, 사가는 안전벨트? 비전문가도 이해하는 여정의 시작
✨마법✨같은 사가? 비전문가가 쉽게 이해하는 핵심 원리
주문은 롤러코스터, 사가는 안전벨트? 비전문가도 이해하는 여정의 시작
결제 시스템에 문제가 생겨 주문이 꼬였습니다. 새벽까지 롤백 코드를 짜느라 정신이 없었죠. 아마 개발자라면 누구나 한 번쯤은 겪어봤을 법한 악몽 같은 이야기일 겁니다. 저 역시 그랬습니다. 몇 날 며칠을 밤새워 만든 쇼핑몰 프로젝트, 오픈 직후 주문 폭주에 신나했지만, 곧이어 결제 오류와 재고 관리 시스템의 불협화음이 터져 버렸습니다. 트랜잭션 관리가 제대로 되지 않아 주문은 처리됐는데 재고는 그대로거나, 결제는 됐는데 주문 자체가 누락되는 황당한 상황들이 속출했죠. 그때 깨달았습니다. 단순히 기능 구현에만 집중해서는 안 된다는 것을요. 특히, 복잡한 비즈니스 로직이 얽혀 있는 애플리케이션에서는 트랜잭션 관리가 얼마나 중요한지를 뼈저리게 느꼈습니다.
주문 로직, 왜 이렇게 꼬이는 걸까요?
우리가 흔히 사용하는 데이터베이스 트랜잭션은 All or Nothing 원칙을 따릅니다. 주문, 결제, 재고 차감 등 여러 작업이 하나의 트랜잭션으로 묶여 있다면, 그중 하나라도 실패하면 전체가 롤백되는 것이죠. 하지만 문제는, 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션이 이루어지는 분산 시스템 환경에서는 데이터베이스 트랜잭션만으로는 완벽하게 관리하기 어렵다는 점입니다. 예를 들어, A 서비스에서 주문을 받고, B 서비스에서 결제를 처리하고, C 서비스에서 재고를 차감하는 상황을 생각해 봅시다. A 서비스는 성공했지만 B 서비스에서 오류가 발 사가아기띠워머 생했다면, A 서비스의 주문은 그대로 남게 됩니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 사가(Saga) 패턴입니다.
사가는 롤러코스터에 안전벨트를 채워주는 마법?
사가는 여러 로컬 트랜잭션을 묶어 하나의 큰 트랜잭션처럼 동작하도록 만들어줍니다. 롤러코스터에 비유하자면, 각 구간별 안전장치가 로컬 트랜잭션이고, 사가는 이 모든 안전장치를 연결해주는 안전벨트인 셈이죠. 만약 중간에 문제가 발생하면, 사가는 각 로컬 트랜잭션의 반대 작업을 수행하여 전체 시스템의 정합성을 유지합니다. 예를 들어, 결제 실패 시 주문 취소, 재고 복구 등의 보상 트랜잭션을 자동으로 실행하는 것이죠. 이렇게 사가를 사용하면 복잡한 주문 처리 과정을 안정적으로 관리하고, 예상치 못한 오류 발생 시에도 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다.
경험에서 우러나온 사가의 중요성
저의 쇼핑몰 프로젝트 실패 이후, 저는 사가 패턴을 깊이 공부하고 실제 프로젝트에 적용해 보았습니다. 처음에는 복잡하게 느껴졌지만, 꾸준히 학습하고 다양한 사례를 접하면서 사가의 강력한 힘을 실감하게 되었습니다. 덕분에 이후 개발하는 프로젝트에서는 트랜잭션 문제로 밤샘 코딩하는 일은 사라졌습니다.
이제 우리는 사가가 왜 필요한지, 그리고 사가가 어떻게 복잡한 주문 처리 과정을 안정적으로 만들어주는지 이해했습니다. 다음 섹션에서는 사가의 핵심 원리와 구현 방식에 대해 좀 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.
이벤트 폭탄????, 사가는 해결사????! 직접 겪어본 MSA 삽질기 대방출
✨마법✨같은 사가? 비전문가가 쉽게 이해하는 핵심 원리
이벤트 폭탄????, 사가는 해결사????! 직접 겪어본 MSA 삽질기 대방출, 그 두 번째 이야기입니다. 지난번 MSA 구축 삽질기에서 이벤트 기반 통신의 빛과 그림자를 살짝 보여드렸는데요. 오늘은 그 그림자가 얼마나 짙었는지, 그리고 사가가 어떻게 한 줄기 빛이 되었는지 좀 더 자세히 풀어볼까 합니다.
주문은 완료됐는데, 재고는 그대로?! ????
저희 팀이 MSA를 구축하면서 가장 먼저 도입한 방식이 바로 이벤트 기반 통신이었어요. 주문 서비스에서 주문 완료 이벤트가 발생하면, 재고 서비스는 이 이벤트를 구독해서 재고를 차감하는 방식이었죠. 이론적으로는 완벽했습니다. 서비스 간 결합도는 낮추고, 확장성은 높이고! 하지만 현실은… ???? 그 자체였죠.
가장 흔하게 발생했던 문제는 바로 데이터 불일치였습니다. 예를 들어, 고객이 주문을 완료했는데, 주문 완료 이벤트는 정상적으로 발행되었지만, 어찌 된 일인지 재고 서비스에서 재고가 감소하지 않는 황당한 상황이 발생하는 겁니다. 처음에는 네트워크 문제인가 싶어서 로그를 뒤져봤지만, 문제는 더 심각했어요. 재고 서비스가 간헐적으로 이벤트를 처리하지 못하는 상황이 발생했던 거죠. 이유는 다양했습니다. 재고 서비스의 일시적인 장애, 네트워크 불안정, 심지어는 이벤트 처리 로직의 버그까지!
사가, 데이터 정합성의 수호자 ????️
이 문제를 해결하기 위해 저희 팀은 사가(Saga) 패턴을 도입하기로 결정했습니다. 사가는 분산 트랜잭션을 관리하는 데 사용되는 디자인 패턴입니다. 쉽게 말해, 여러 서비스에 걸쳐 일련의 작업을 수행해야 할 때, 각 작업이 성공적으로 완료되면 다음 작업을 진행하고, 만약 실패하면 이전 작업들을 모두 롤백하는 방식으로 데이터 정합성을 보장하는 것이죠. 마치 영화에서 위기에 빠진 주인공을 구하기 위해 등장하는 해결사???? 같은 존재랄까요?
저희는 주문 생성 사가를 구현했습니다. 이 사가는 다음과 같은 단계를 거칩니다.
- 주문 서비스: 주문을 생성하고 주문 생성 이벤트를 발행합니다.
- 재고 서비스: 주문 생성 이벤트를 구독하여 재고를 차감합니다. 재고 차감에 성공하면 재고 차감 완료 이벤트를 발행하고, 실패하면 재고 차감 실패 이벤트를 발행합니다.
- 결제 서비스: 재고 차감 완료 이벤트를 구독하여 결제를 진행합니다. 결제에 성공하면 결제 완료 이벤트를 발행하고, 실패하면 결제 실패 이벤트를 발행합니다.
- 주문 서비스: 결제 완료 이벤트를 구독하여 주문 상태를 결제 완료로 업데이트합니다. 만약 재고 차감 실패 또는 결제 실패 이벤트를 받으면, 주문 취소 이벤트를 발행하여 각 서비스에 롤백을 요청합니다.
보상 트랜잭션, 완벽한 뒷수습 ????
여기서 핵심은 각 서비스가 롤백을 위한 보상 트랜잭션을 구현해야 한다는 점입니다. 예를 들어, 재고 서비스는 재고 차감에 실패했을 경우, 이전에 차감했던 재고를 다시 복구하는 로직을 구현해야 합니다. 마치 깔끔한 뒷수습을 하는 것처럼 말이죠.
처음에는 보상 트랜잭션을 구현하는 것이 번거롭게 느껴졌지만, 데이터 불일치 문제를 해결하는 데 매우 효과적이었습니다. 실제로 재고 서비스에서 재고 차감에 실패했을 때, 주문 서비스는 자동으로 주문 취소 이벤트를 발행하고, 재고 서비스는 이 이벤트를 받아 재고를 복구하는 과정을 성공적으로 수행했습니다. 덕분에 데이터 불일치로 인한 고객 불만을 크게 줄일 수 있었죠.
이 경험을 통해 저희 팀은 사가가 단순히 복잡한 패턴이 아니라, MSA 환경에서 데이터 정합성을 보장하는 데 필수적인 요소라는 것을 깨달았습니다. 물론 사가를 도입하는 데에도 어려움은 있었습니다. 사가 코디네이터를 어떻게 구현할지, 보상 트랜잭션을 어떻게 효율적으로 관리할지 등 고민해야 할 부분이 많았죠. 하지만 그 모든 노력이 데이터 불일치라는 악몽에서 벗어나는 데 큰 도움이 되었습니다.
다음 섹션에서는 사가 패턴을 실제로 구현하면서 겪었던 구체적인 어려움과 해결 방법에 대해 https://en.search.wordpress.com/?src=organic&q=사가아기띠워머 좀 더 자세히 이야기해볼까 합니다. MSA의 세계는 정말 예측불허네요!
사가, 오케스트라 지휘자? ???? Saga Orchestration vs. Choreography 파헤치기
✨마법✨같은 사가? 비전문가가 쉽게 이해하는 핵심 원리: 사가, 오케스트라 지휘자? ???? Saga Orchestration vs. Choreography 파헤치기 (2)
지난번 글에서 사가 패턴의 기본 개념과 필요성에 대해 알아봤습니다. 마치 여러 악기가 조화롭게 연주되는 오케스트라처럼, 분산된 시스템 간의 트랜잭션을 관리하는 마법 같은 존재라고 설명드렸죠. 오늘은 그 마법의 두 가지 스타일, Orchestration과 Choreography에 대해 좀 더 깊숙이 파헤쳐 보겠습니다. 누가 지휘하고, 누가 춤추는지, 그리고 어떤 상황에서 어떤 스타일을 선택해야 하는지, 제가 직접 겪었던 시행착오와 함께 솔직하게 풀어볼게요.
오케스트라, 누가 지휘봉을 잡을 것인가? Orchestration vs. Choreography
쉽게 말해 Orchestration은 지휘자가 있는 스타일입니다. 하나의 중앙 집중식 컴포넌트, 즉 오케스트레이터가 모든 것을 통제하고 지시합니다. 각 서비스는 오케스트레이터의 명령에 따라 움직이고, 결과를 보고하죠. 마치 지휘자의 손짓 하나하나에 따라 악기들이 연주되는 모습과 같습니다.
반면 Choreography는 안무에 가깝습니다. 각 서비스는 스스로의 역할을 알고, 특정 이벤트가 발생하면 미리 정해진 대로 움직입니다. 중앙 통제 없이, 각자 춤을 추듯이 협업하는 것이죠. 서비스들은 서로의 액션에 반응하며 트랜잭션을 완성해 나갑니다.
장단점 비교 분석: 완벽한 선택은 없다
제가 직접 두 가지 스타일을 적용해보니, 각각 장단점이 명확했습니다. Orchestration은 전체적인 흐름을 한눈에 파악하고 관리하기 용이했습니다. 문제가 발생했을 때 추적하고 디버깅하기도 수월했죠. 하지만 오케스트레이터에 장애가 발생하면 전체 시스템이 멈춰버리는 단일 실패 지점이 될 수 있다는 단점이 있었습니다. 또한, 새로운 서비스를 추가하거나 변경할 때 오케스트레이터를 수정해야 하는 번거로움도 있었죠.
Choreography는 시스템의 결합도를 낮추고 유연성을 높이는 데 효과적이었습니다. 각 서비스는 독립적으로 움직이기 때문에, 특정 서비스에 장애가 발생해도 전체 시스템에 미치는 영향이 적었습니다. 하지만 트랜잭션의 흐름을 파악하기 어렵고, 문제가 발생했을 때 원인을 추적하기가 Orchestration에 비해 복잡했습니다. 서비스 간의 의존성을 관리하는 것도 쉽지 않았고요.
경험에서 우러나온 조언: 상황에 맞는 선택이 중요
어떤 스타일이 더 좋다고 단정 지을 수는 없습니다. 상황에 따라 적합한 선택이 달라지죠. 저는 다음과 같은 기준으로 선택했습니다.
- 복잡도: 트랜잭션의 흐름이 복잡하고 여러 서비스가 관여한다면 Orchestration이 유리합니다. 전체적인 흐름을 중앙에서 관리하는 것이 효율적이기 때문이죠.
- 유연성: 시스템의 유연성이 중요하고, 서비스의 추가/삭제가 빈번하다면 Choreography가 좋습니다. 각 서비스가 독립적으로 움직이기 때문에 변경에 대한 부담이 적습니다.
- 장애 허용: 시스템의 안정성이 중요하다면 Choreography를 고려해볼 만합니다. 단일 실패 지점을 줄일 수 있기 때문이죠.
물론, 이 외에도 고려해야 할 요소는 많습니다. 팀의 숙련도, 시스템의 규모, 비즈니스 요구사항 등을 종합적으로 고려하여 최적의 선택을 해야 합니다.
다음 여정: 사가 패턴, 어디까지 활용할 수 있을까?
오늘은 사가 패턴의 두 가지 스타일, Orchestration과 Choreography에 대해 자세히 알아봤습니다. 각각의 장단점을 이해하고, 상황에 맞는 스타일을 선택하는 것이 중요하다고 강조했죠. 다음 글에서는 사가 패턴을 실제로 구현할 때 마주하는 어려움과 해결 방안에 대해 이야기해 보겠습니다. 또한, 사가 패턴을 더욱 효과적으로 활용하기 위한 팁과 노하우도 공유할 예정입니다. 기대해주세요!
삽질은 이제 그만! ????️ 사가, 도입 전에 이것만 확인하세요 (feat. 꿀팁 대방출)
✨마법✨같은 사가? 비전문가가 쉽게 이해하는 핵심 원리
지난 글에서 사가 패턴 도입을 왜 신중하게 고려해야 하는지, 그리고 어떤 경우에 사가가 득보다 실이 될 수 있는지 짚어봤습니다. 이번에는 사가 도입 전에 반드시 확인해야 할 체크리스트를 공유하고, 예상되는 어려움을 어떻게 해결할 수 있는지, 그리고 제가 실제로 겪었던 경험을 바탕으로 꿀팁을 대방출하겠습니다.
복잡도 증가, 감당할 수 있겠어?
사가 패턴은 여러 서비스 간의 트랜잭션을 관리하는 강력한 도구이지만, 그만큼 복잡도를 증가시킵니다. 단순한 서비스라면 사가 도입은 오히려 개발 복잡도를 높여 유지보수를 어렵게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 저는 예전에 간단한 주문 시스템에 사가를 적용하려다가, 오히려 코드가 더 복잡해지고 에러 추적이 어려워지는 경험을 했습니다. 결국 사가를 제거하고, 서비스 내에서 트랜잭션을 관리하는 방식으로 회귀했습니다.
해결 방안: 마이크로서비스 아키텍처의 복잡성을 충분히 이해하고, 사가 패턴이 정말 필요한 상황인지 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 서비스 간 의존성이 높고, 트랜잭션 실패 시 복구해야 할 작업이 많을 때 사가를 고려하는 것이 좋습니다.
테스트, 악몽이 될 수도 있어!
사가 패턴은 분산 시스템에서 동작하기 때문에 테스트가 매우 어렵습니다. 각 서비스의 상태를 일일이 확인하고, 다양한 실패 시나리오를 시뮬레이션해야 합니다. 저는 통합 테스트 환경을 구축하는 데만 며칠을 꼬박 투자했던 기억이 있습니다. 게다가, 테스트 코드 자체가 복잡해져서 유지보수에도 어려움을 겪었습니다.
해결 방안: 테스트 자동화 도구를 적극적으로 활용하고, Mock 객체를 사용하여 각 서비스의 동작을 격리해야 합니다. 또한, Chaos Engineering 기법을 도입하여 예상치 못한 장애 상황을 미리 경험하고 대비하는 것이 중요합니다.
모니터링, 숨겨진 함정!
사가 패턴은 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션이 실행되기 때문에, 모니터링 시스템 구축이 필수적입니다. 각 서비스의 상태를 실시간으로 확인하고, 트랜잭션의 진행 상황을 추적해야 합니다. 저는 초기에 모니터링 시스템을 제대로 구축하지 않아, 장애 발생 시 원인을 파악하는 데 많은 시간을 허비했습니다.
해결 방안: 분산 추적 시스템(Distributed Tracing System)을 도입하고, 각 서비스의 로그를 통합 관리해야 합니다. 또한, 알림 시스템을 구축하여 장애 발생 시 즉각적으로 대응할 수 있도록 해야 합니다. 저는 Zipkin이나 Jaeger 같은 오픈 소스 도구를 활용하여 효과적인 모니터링 시스템을 구축했습니다.
사가, 성공적인 도입을 위한 꿀팁 대방출!
- 멱등성(Idempotency) 확보: 동일한 요청을 여러 번 처리해도 결과가 같도록 설계해야 합니다.
- 보상 트랜잭션(Compensation Transaction) 설계: 트랜잭션 실패 시 롤백할 수 있도록 보상 트랜잭션을 꼼꼼히 설계해야 합니다.
- 이벤트 기반 아키텍처 활용: 서비스 간의 결합도를 낮추고, 비동기적으로 트랜잭션을 처리할 수 있도록 이벤트 기반 아키텍처를 활용하는 것이 좋습니다.
마무리
사가 패턴은 분명 매력적인 기술이지만, 도입 전에 충분히 검토하고 준비해야 합니다. 복잡도, 테스트, 모니터링 등 예상되는 어려움을 미리 파악하고, 해결 방안을 마련해야 합니다. 제가 공유한 경험과 팁들이 여러분의 성공적인 사가 도입에 도움이 되기를 바랍니다. ????