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. ????
실패와 마주하며 깨달은 MSA의 그림자: 트랜잭션, 왜 그렇게 어려울까?
나는 왜 사가를 쓰는가? 100번의 고민 끝에 내린 결론: MSA 트랜잭션과의 사투
마이크로서비스 아키텍처(MSA), 유연성과 확장성을 약속하는 매력적인 구조입니다. 저 역시 한때 MSA에 대한 장밋빛 환상에 젖어 프로젝트에 도입했지만, 현실은 녹록지 않았습니다. 특히 데이터 일관성을 유지하는 트랜잭션 문제는 끊임없이 발목을 잡았습니다. 마치 잘 지은 모래성이 파도에 무너져내리듯, MSA 환경에서의 트랜잭션 관리는 생각보다 훨씬 복잡하고 까다로운 문제였습니다.
MSA 도입, 그리고 예상치 못한 데이터 불일치
MSA로 전환하면서 저희는 각 서비스가 자체 데이터베이스를 가지게 되었습니다. 초기에는 각자도생하는 듯한 모습에 만족했습니다. 하지만 곧 문제가 터져 나왔습니다. 예를 들어, 사용자가 상품을 주문하면 주문 서비스, 결제 서비스, 재고 서비스가 연쇄적으로 업데이트되어야 합니다. 그런데 만약 결제 서비스에서 오류가 발생하면 어떻게 될까요? 주문은 생성되었지만 결제는 실패하고, 재고는 그대로 남는 데이터 불일치 상황이 발생하는 겁니다.
로컬 트랜잭션으로는 이 문제를 해결할 수 없었습니다. 각 서비스는 독립적인 데이터베이스를 사용하기 때문에, 하나의 트랜잭션으로 묶을 수 없었기 때문입니다. 글로벌 트랜잭션(XA)이라는 대안도 있었지만, 성능 저하라는 치명적인 단점 때문에 쉽게 선택할 수 없었습니다. 결국, 분산 트랜잭션의 복잡한 세계에 발을 들여놓게 된 것이죠.
삽질의 연속, 그리고 사가(Saga)와의 만남
분산 트랜잭션을 구현하기 위해 2PC(Two-Phase Commit)나 3PC(Three-Phase Commit) 등 다양한 방법을 시도해봤지만, 만족스러운 결과를 얻지 못했습니다. 복잡한 설정, 성능 문제, 그리고 무엇보다 장애 발생 시 복구 과정이 너무나 어려웠습니다. 밤샘 작업은 일상이었고, 데이터 불일치로 인한 고객 불만은 끊이지 않았습니다.
그러던 중 우연히 사가(Saga) 패턴에 대해 알게 되었습니다. 사가는 여러 로컬 트랜잭션을 연결하여 하나의 분산 트랜잭션을 구현하는 방식입니다. 각 서비스는 자신의 트랜잭션을 수행하고, 다음 서비스에게 이벤트를 전달합니다. 만약 실패가 발생하면, 이전 단계의 트랜잭션을 보상하는 트랜잭션(Compensating Transaction)을 실행하여 전체 시스템의 일관성을 유지합니다.
처음에는 사가 패턴 역시 복잡하고 어렵게 느껴졌습니다. 하지만 기존 방식의 한계를 절감하고 있었기에, 사가를 깊이 파고들기 시작했습니다. 그리고 수많은 시행착오 끝에, MSA 환경에서 트랜잭션 관리를 위한 가장 현실적인 대안은 사가라는 결론에 도달했습니다.
다음 섹션에서는 제가 사가를 도입하면서 겪었던 구체적인 경험과, 사가 패턴의 장단점, 그리고 실제 구현 사례를 통해 MSA 환경에서 트랜잭션을 어떻게 효과적으로 관리할 수 있는지 자세히 이야기해보겠습니다.
사가, 이론만으론 부족하다! 10가지 패턴 직접 써보며 얻은 교훈
나는 왜 사가를 쓰는가? 100번의 고민 끝에 내린 결론: 사가, 이론만으론 부족하다! 10가지 패턴 직접 써보며 얻은 교훈 (2/3)
지난 글에서 사가 패턴 도입의 필요성을 절감하고, 무작정 코드를 치기 시작했던 저의 좌충우돌 스토리를 털어놓았습니다. 하지만 책상에 앉아 이론만 파고드는 것과 실제 서비스에 적용하는 것은 천지차이더군요. 이번 글에서는 제가 직접 겪었던 시행착오를 바탕으로, 다양한 사가 패턴을 어떻게 활용했고, 어떤 교훈을 얻었는지 좀 더 구체적으로 풀어보겠습니다.
보상 트랜잭션, 생각보다 복잡하네?
가장 먼저 시도했던 건 보상 트랜잭션 (Compensation Transaction) 패턴이었습니다. 하나의 트랜잭션이 실패했을 때, 이전 트랜잭션을 롤백하는 방식으로, 비교적 직관적이라고 생각했죠. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문, 결제, 재고 차감, 배송 시작의 단계를 거친다고 가정해봅시다. 배송 시작 단계에서 문제가 발생하면, 재고를 다시 늘리고, 결제를 취소하는 보상 트랜잭션을 구현하는 것이죠.
처음에는 간단한 시나리오만 생각하고 코딩했지만, 예외 상황이 꼬리에 꼬리를 물고 나타났습니다. 결제 취소 자체가 실패하는 경우, 재고 증가 과정에서 다른 주문과 충돌이 발생하는 경우 등 예상치 못한 문제들이 튀어나왔습니다. 결국, 각 단계별로 보상 트랜잭션의 성공 여부를 추적하고, 재시도 로직을 추가해야 했습니다. 마치 퍼즐 조각을 하나씩 맞춰가는 기분이었죠.
채널 분리, 춤추듯 협업하는 서비스들
다음으로 도전한 것은 코레오그래피 (Choreography) 패턴이었습니다. 중앙 집중형 오케스트라 지휘자 없이, 각 서비스가 이벤트를 발행하고 구독하며 자율적으로 동작하는 방식이죠. 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 유용하다고 판단했습니다.
초기에는 마치 오케스트라처럼 서비스들이 유기적으로 연결되어 동작하는 모습에 감탄했습니다. 하지만 시간이 지날수록 문제점이 드러나기 시작했습니다. 각 서비스 간의 의존성이 높아지면서, 하나의 서비스 변경이 다른 서비스에 연쇄적인 영향을 미치는 경우가 발생한 것이죠. 마치 도미노처럼 시스템 전체가 흔들리는 아찔한 경험도 했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 이벤트 스키마를 명확하게 정의하고, 각 서비스 간의 계약을 문서화하는 데 많은 시간을 투자했습니다. 또한, 모니터링 시스템을 강화하여 이벤트 흐름을 실시간으로 추적하고, 이상 징후를 빠르게 감지할 수 있도록 했습니다.
경험에서 우러나온 교훈
이처럼 다양한 사가 패턴을 직접 적용하면서 얻은 가장 큰 교훈은, 이론적인 지식만으로는 부족하다는 것입니다. 실제 서비스 환경은 예측 불가능한 변수들로 가득하며, 각 패턴의 장단점을 명확하게 이해하고, 상황에 맞는 최적의 패턴을 선택하는 것이 중요합니다.
물론, 모든 문제를 사가 패턴으로 해결할 수 있는 것은 아닙니다. 때로는 전통적인 트랜잭션 관리 방식이 더 효율적일 수도 있습니다. 중요한 것은 문제 해결을 위한 다양한 도구를 이해하고, 상황에 맞게 적절하게 활용하는 능력을 키우는 것이라고 생각합니다.
다음 글에서는 제가 사가 패턴을 적용하면서 겪었던 구체적인 문제점들을 공유하고, 어떻게 해결했는지 자세히 풀어보겠습니다. 또한, 사가 패턴 도입을 고려하는 개발자들에게 실질적인 도움이 될 만한 팁들을 아낌없이 제공할 예정입니다.
사가는 만능 해결사가 아니다: Trade-off와 한계를 인정하기
사가는 만능 해결사가 아니다: Trade-off와 한계를 인정하기 (2/3)
지난 글에서 사가 패턴 도입의 빛나는 순간들을 이야기했지만, 솔직히 말해 사가는 만능 해결사가 아닙니다. 오히려 도입 후 아, 이거 생각보다 복잡하네? 하는 순간들이 꽤 있었죠. 마치 엄청난 성능을 자랑하는 스포츠카를 샀는데, 좁은 골목길에서는 옴짝달싹 못하는 상황과 비슷하다고 할까요?
성능 저하, 눈물의 측정 데이터
가장 먼저 체감했던 문제는 성능 저하였습니다. 분산 트랜잭션을 처리하기 위해 여러 서비스 간 통신이 빈번해지니, 당연한 결과였죠. 단순히 이론적으로만 알고 있던 내용을, 실제 서비스에 적용 후 측정 데이터를 보니 더욱 뼈저리게 느껴졌습니다. 특정 API의 응답 시간이 평균 20% 이상 늘어나는 것을 확인했을 때는, 밤새도록 튜닝했던 기억이 떠오르네요.
저는 이런 성능 저하를 극복하기 위해 여러 가지 시도를 했습니다. 메시지 큐 최적화, 불필요한 데이터 전송 줄이기, 캐싱 전략 도입 등등… 그중 가장 효과적이었던 방법은 비동기 처리였습니다. 모든 단계를 동기적으로 처리하는 대신, 필요에 따라 비동기적으로 처리하도록 변경하여 전체적인 흐름을 개선할 수 있었습니다. 하지만 이 과정에서 또 다른 문제가 발생했습니다. 바로 일관성 문제였죠.
일관성, 예측 불허의 상황들
비동기 처리 방식을 도입하면서, 데이터 일관성을 유지하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 예를 들어, 주문 서비스에서 결제 서비스로의 통신이 실패했을 때, 주문은 생성되었지만 결제는 이루어지지 않는 상황이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사가아기띠워머 멱등성을 보장하는 코드를 작성하고, 모니터링 시스템을 강화하여 예외 상황을 빠르게 감지하고 대응할 수 있도록 했습니다.
하지만 완벽한 일관성을 보장하는 것은 현실적으로 불가능했습니다. 결국 최종적 일관성(Eventual Consistency)을 받아들이고, 사용자에게 발생 가능한 문제 상황을 미리 고지하고 양해를 구하는 방향으로 선회했습니다. (물론, 핵심적인 데이터는 최대한 빠르게 일관성을 유지하도록 노력했습니다.)
모니터링, 복잡도의 정점
사가 패턴은 여러 서비스에 걸쳐 로직이 분산되기 때문에, 모니터링 또한 매우 복잡해집니다. 각 서비스의 로그를 일일이 확인하는 것은 비효율적이죠. 그래서 저는 중앙 집중식 로깅 시스템과 분산 추적 시스템을 구축하여 전체적인 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 했습니다. 또한, 사가 패턴의 각 단계를 시각적으로 보여주는 대시보드를 만들어, 문제 발생 시 빠르게 원인을 파악할 수 있도록 했습니다.
이러한 노력에도 불구하고, 완벽한 모니터링 시스템을 구축하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 예상치 못한 예외 상황이 발생하거나, 특정 서비스의 장애가 전체 시스템에 미치는 영향을 정확하게 예측하기 어렵기 때문입니다.
결론적으로, 사가 패턴은 분명 강력한 도구이지만, 모든 문제를 해결해 주는 만능 해결사는 아닙니다. 성능 저하, 일관성 문제, 모니터링 어려움 등 다양한 Trade-off를 고려해야 하며, 상황에 따라 다른 기술과의 조합을 고려해야 합니다. 다음 글에서는 사가의 한계를 극복하기 위한 구체적인 전략과, 사가 패턴과 함께 사용하면 좋은 기술들을 소개하겠습니다.
그래서 나는 사가를 쓰는가? 100번의 고민 끝에 얻은 나만의 해답
나는 왜 사가를 쓰는가? 100번의 고민 끝에 내린 결론: 나만의 해답 (完)
지난 몇 번의 연재를 통해 사가를 도입하기 전 겪었던 좌충우돌과, 실제로 프로젝트에 적용하며 느꼈던 희로애락을 솔직하게 풀어놓았습니다. 마치 숙제를 끝내듯 속 시원하면서도, 한편으로는 그래서 사가를 써야 해, 말아야 해?라는 질문에 명쾌한 답을 드리지 못한 것 같아 마음 한구석이 찜찜했습니다. 그래서 오늘은, 100번의 고민 끝에 얻은 저만의 결론, 즉 나는 왜 사가를 쓰는가?에 대한 최종 해답을 공유하고자 합니다.
사가, 언제 써야 할까? 결국 선택의 문제
결론부터 말씀드리자면, 사가는 만병통치약이 아닙니다. 모든 상황에 적용 가능한 정답이 아니라, 여러 선택지 중 하나일 뿐입니다. 저는 다음과 같은 상황에서 사가를 선택하는 것이 효율적이라고 판단했습니다.
- 복잡한 트랜잭션, 롤백이 생명일 때: 여러 마이크로서비스에 걸쳐 데이터 정합성을 유지해야 하고, 실패 시 롤백이 필수적인 경우, 사가는 빛을 발합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문, 결제, 배송 서비스가 연동되어 있을 때, 하나의 서비스에서 오류가 발생하면 전체 주문을 취소하고 결제를 환불해야 합니다. 이때 사가를 사용하면 각 서비스의 상태를 추적하고, 오류 발생 시 역보상 트랜잭션을 실행하여 데이터 정합성을 유지할 수 있습니다. 제가 진행했던 프로젝트에서는, 복잡한 금융 거래 시스템에서 자금 이체, 계좌 업데이트, 감사 로그 기록 등의 작업을 사가 패턴으로 구현하여 데이터 무결성을 확보했습니다.
- 장애 격리, 독립적인 서비스 운영: 특정 서비스의 장애가 전체 시스템에 영향을 미치지 않도록 격리하고 싶을 때, 사가는 좋은 선택입니다. 각 서비스는 독립적으로 동작하며, 사가 코디네이터를 통해 트랜잭션 상태를 관리합니다. 따라서 하나의 서비스에 문제가 발생하더라도, 다른 서비스는 정상적으로 운영될 수 있습니다.
사가 도입 전, 반드시 고려해야 할 사항
물론, 사가를 도입하기 전에 반드시 고려해야 할 사항들이 있습니다. 가장 중요한 것은 복잡성입니다. 사가는 분산 시스템의 복잡성을 증가시키고, 디버깅을 어렵게 만들 수 있습니다. 따라서 프로젝트의 규모, 복잡도, 개발팀의 숙련도 등을 종합적으로 고려하여 사가 도입 여부를 결정해야 합니다. 또한, 사가 패턴은 결국 최종 일관성을 보장하는 방식이기 때문에, 강한 일관성이 필요한 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다.
사가 외의 대안, 그리고 미래
사가 외에도 분산 트랜잭션을 관리하는 다양한 방법이 있습니다. 2PC (Two-Phase Commit)나 TCC (Try-Confirm-Cancel) 같은 방법도 고려해 볼 수 있습니다. 하지만 저는 개인적으로 사가의 유연성과 확장성을 높이 평가합니다. 앞으로는 사가 패턴을 더욱 발전시켜, 다양한 비즈니스 요구사항에 맞춰 유연하게 적용할 수 있도록 노력할 것입니다. 특히, 이벤트 소싱, CQRS (Command Query Responsibility Segregation) 등 다른 아키텍처 패턴과 결합하여 더욱 강력한 시스템을 구축하는 데 관심을 가지고 있습니다.
결론: 사가는 선택이다
결국, 사가는 정답이 아니라 선택입니다. 프로젝트의 특성과 요구사항을 고려하여, 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 저는 앞으로도 다양한 기술들을 경험하고, 끊임없이 고민하며, 저만의 해답을 찾아나갈 것입니다. 그리고 그 과정에서 얻은 경험과 지식을 여러분과 공유하며 함께 성장하고 싶습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.