마이크로서비스 패턴: Saga 패턴을 이용한 데이터 일관성 유지
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복잡하게 얽힌 마이크로서비스 환경에서 데이터의 일관성을 유지하는 것은 개발자에게 늘 어려운 과제입니다. 특히 여러 서비스에 걸쳐 수행되는 비즈니스 트랜잭션은 실패 시 모든 작업을 원상복구하는 것이 쉽지 않죠.
이러한 분산 환경에서의 데이터 일관성 문제를 해결하기 위해 등장한 핵심 방법 중 하나가 바로 Saga 패턴입니다. 이 글을 통해 Saga 패턴의 모든 것을 파헤치고, 여러분의 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성을 확실하게 확보하는 실전 노하우를 얻어가시길 바랍니다.
마이크로서비스와 분산 트랜잭션의 어려움
마이크로서비스 아키텍처는 각 서비스가 독립적으로 배포되고 관리되기 때문에 유연성과 확장성이 뛰어납니다. 하지만 동시에 여러 서비스에 걸쳐 하나의 비즈니스 프로세스가 진행될 때, 전통적인 관계형 데이터베이스의 ACID 트랜잭션처럼 모든 작업을 원자적으로 처리하기 어렵다는 근본적인 문제가 발생합니다.
예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품을 주문하는 과정을 생각해봅시다. 이 과정은 '주문 생성', '재고 감소', '결제 처리', '배송 정보 생성' 등 여러 단계로 이루어지며, 각 단계가 서로 다른 마이크로서비스에서 처리될 수 있습니다. 만약 결제 처리 단계에서 오류가 발생한다면, 이미 생성된 주문 정보와 감소된 재고를 어떻게 원상복구(Rollback) 해야 할까요? 이것이 바로 분산 트랜잭션 관리의 핵심 어려움입니다.
Saga 패턴이란 무엇이며, 왜 필요할까요?
Saga 패턴은 분산 트랜잭션을 관리하기 위한 패턴으로, 일련의 로컬 트랜잭션으로 구성됩니다. 각 로컬 트랜잭션은 자체 데이터베이스 내에서 ACID를 만족하며, 성공적으로 완료됩니다. 만약 Saga의 어떤 단계에서 실패가 발생하면, 이전에 완료된 로컬 트랜잭션들을 취소하는 보상 트랜잭션(Compensating Transaction)을 실행하여 전체 프로세스의 일관성을 유지합니다.
즉, 전통적인 2PC(Two-Phase Commit) 방식과 달리, Saga는 '모두 성공 또는 모두 실패'의 강력한 원자성을 보장하는 대신 '최종적인 일관성(Eventual Consistency)'을 목표로 합니다. 이는 서비스 간 격리 수준이 낮아지지만, 서비스 독립성과 가용성을 높이는 데 기여합니다. 마이크로서비스 환경에서는 서비스 간 동기적인 종속성을 최소화하는 것이 중요하기 때문에, Saga 패턴이 필수적인 고려 대상이 됩니다.
Saga 패턴은 각 서비스의 로컬 트랜잭션을 순차적으로 실행하고, 실패 시 역순으로 보상 트랜잭션을 실행하여 데이터 일관성을 맞추는 방법입니다. 완전한 원자성보다 최종 일관성이 중요한 분산 환경에 적합합니다.
Saga 패턴의 핵심 구성 요소와 방법
Saga 패턴을 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 구성 요소를 알아야 합니다. 첫째, 로컬 트랜잭션(Local Transaction)은 각 서비스 내에서 수행되는 ACID 트랜잭션입니다. 둘째, 보상 트랜잭션(Compensating Transaction)은 특정 로컬 트랜잭션의 결과를 취소하기 위해 실행되는 작업입니다. 셋째, Saga의 전체 흐름을 조정하는 메커니즘이 필요하며, 이는 주로 두 가지 방식으로 구현됩니다: 코레오그래피(Choreography)와 오케스트레이션(Orchestration).
이 두 가지 방법은 Saga의 복잡성을 관리하고, 서비스 간의 통신 방식을 결정하는 데 중요한 차이점을 가집니다. 각각의 방식은 장단점이 명확하므로, 프로젝트의 특성과 팀 역량에 따라 신중하게 선택해야 합니다.
Saga 패턴을 도입할 때 가장 흔한 실수는 보상 트랜잭션을 제대로 설계하지 않는 것입니다. 보상 트랜잭션은 멱등성을 가져야 하며, 반드시 성공해야 합니다. 실패 시 재시도 메커니즘을 고려해야 합니다.
코레오그래피 Saga: 누구나 이해할 수 있는 비밀
코레오그래피(Choreography) 방식은 중앙 집중식 코디네이터 없이 각 서비스가 이벤트 버스를 통해 서로 통신하며 Saga를 진행합니다. 첫 번째 서비스가 로컬 트랜잭션을 완료한 후 이벤트를 발행하면, 다음 서비스가 해당 이벤트를 구독하여 자신의 로컬 트랜잭션을 수행하고 또 다른 이벤트를 발행하는 식입니다. 마치 안무가 없는 댄서들이 서로의 움직임에 맞춰 춤을 추는 것과 같습니다.
이 방식의 비밀은 서비스 간의 강한 결합을 피하고 독립성을 유지할 수 있다는 점입니다. 새로운 단계를 추가하기 쉽고, 중앙 코디네이터의 단일 실패점(Single Point of Failure)이 없다는 장점이 있습니다. 누구나 쉽게 시작할 수 있지만, Saga의 흐름이 복잡해지면 전체 프로세스를 파악하고 관리하기 어려워진다는 단점이 있습니다. 보상 로직 또한 각 서비스가 직접 구현해야 합니다.
[실전 사례 📝]
온라인 쇼핑몰 주문 시스템에서, 주문 서비스가 'Order Created' 이벤트를 발행하면, 재고 서비스가 이를 구독하여 재고를 줄이고 'Stock Decreased' 이벤트를 발행합니다. 결제 서비스는 'Stock Decreased' 이벤트를 구독하여 결제를 진행하고 'Payment Processed' 이벤트를 발행하는 방식이 코레오그래피 Saga의 대표적인 예입니다. 실패 시에는 역방향 이벤트가 발생하여 보상 트랜잭션이 트리거됩니다.
오케스트레이션 Saga: 실전 구현 노하우
오케스트레이션(Orchestration) 방식은 중앙의 Saga 오케스트레이터가 Saga의 전체 흐름을 관리합니다. 오케스트레이터는 각 서비스에 직접 명령을 보내 로컬 트랜잭션을 실행하도록 지시하고, 서비스로부터 응답을 받아 다음 단계를 결정합니다. 실패 시에는 오케스트레이터가 보상 로직을 직접 실행하거나, 보상 트랜잭션을 실행하도록 서비스에 명령합니다.
이 방식의 가장 큰 장점은 Saga의 흐름이 오케스트레이터에 집중되어 있어 관리 및 모니터링이 용이하다는 것입니다. 복잡한 Saga도 비교적 쉽게 구현할 수 있으며, 실패 처리 로직도 중앙에서 관리되므로 실전 환경에서 체계적인 대응이 가능합니다. 노하우는 오케스트레이터의 상태를 영구적으로 저장하여 실패 시 복구 가능하도록 설계하는 것입니다. 다만, 오케스트레이터 자체가 단일 실패점이 될 수 있으며, 서비스가 오케스트레이터에 의존하게 된다는 단점이 있습니다.
오케스트레이션 Saga 구현 시, 상태를 영구적으로 저장하는 스테이트 머신(State Machine) 패턴을 활용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 오케스트레이터가 재시작되어도 중단된 Saga를 이어서 진행하거나 실패 시 보상 트랜잭션을 올바르게 실행할 수 있습니다.
Saga 패턴 구현 시 흔한 실수 및 주의사항
Saga 패턴은 분산 환경의 복잡성을 해결해주지만, 잘못 구현하면 오히려 더 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 가장 흔한 실수 중 하나는 보상 트랜잭션의 멱등성을 보장하지 않는 것입니다. 보상 트랜잭션은 여러 번 실행되어도 같은 결과를 만들어내야 합니다. 네트워크 지연 등으로 인해 보상 트랜잭션 요청이 중복될 수 있기 때문입니다.
또한, 서비스 간의 데이터 격리 수준이 낮아지면서 발생할 수 있는 이상 현상(Anomaly)을 이해하고 대비해야 합니다. 예를 들어, 한 Saga가 아직 완료되지 않았는데 다른 Saga가 중간 상태의 데이터를 읽어 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 Sagas-aware Locking, Semantic Locking, TCC(Try-Confirm/Cancel) 등 다양한 보완 방법들이 제시되고 있습니다.
마지막으로, Saga의 진행 상태를 추적하고 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 어떤 단계에서 실패했는지, 보상 트랜잭션은 제대로 실행되었는지 등을 파악해야 신속하게 문제를 해결하고 데이터 불일치를 방지할 수 있습니다. 분산 추적 시스템(Distributed Tracing System) 도입을 고려하는 것이 좋습니다.
Saga 패턴은 완전한 격리를 제공하지 않습니다. 즉, 중간 상태의 데이터가 노출될 수 있습니다. 이로 인한 데이터 불일치나 부정확한 읽기를 방지하기 위한 추가적인 로직 설계가 필요합니다. 이것이 Saga의 진실이자 오해입니다.
Saga 패턴의 장단점과 TOP 고려사항
Saga 패턴은 마이크로서비스 환경에서 분산 트랜잭션을 처리하는 효과적인 방법이지만, 만능 해결책은 아닙니다. 장점으로는 서비스 간의 강한 결합을 피하고 독립적인 배포를 가능하게 하여 시스템의 가용성과 확장성을 높입니다. 또한, 분산 데이터베이스 시스템 없이도 여러 서비스에 걸친 비즈니스 프로세스를 처리할 수 있게 합니다.
하지만 단점도 명확합니다. 가장 큰 단점은 설계 및 구현의 복잡성입니다. 보상 트랜잭션을 포함한 전체 Saga 흐름을 설계하고 관리하는 것은 상당한 노력을 요구합니다. 또한, 최종적인 일관성 모델로 인해 데이터 격리 수준이 낮아져 이상 현상 발생 가능성이 있다는 점도 고려해야 합니다.
Saga 패턴 도입 시 고려해야 할 TOP 3 고려사항은 다음과 같습니다: 1. 비즈니스 요구사항과 데이터 일관성 수준: 최종 일관성으로 충분한가? 강력한 일관성이 필요하다면 Saga 외 다른 방법을 고려해야 합니다. 2. Saga의 복잡성: Saga를 구성하는 단계의 수와 각 단계의 복잡성이 적절한가? 너무 복잡하면 관리하기 어렵습니다. 3. 팀의 역량 및 경험: 분산 시스템, 이벤트 기반 아키텍처, 보상 트랜잭션 설계 등에 대한 팀의 이해도가 충분한가? 실무 노하우가 필요합니다.
| 코레오그래피 vs 오케스트레이션 차이점 비교 |
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| 코레오그래피: 이벤트 기반, 서비스 독립성 높음, 중앙 실패점 없음, 복잡한 Saga 관리 어려움 오케스트레이션: 중앙 코디네이터, Saga 흐름 파악 용이, 복잡한 Saga 구현 편리, 중앙 실패점 가능성 |
자주 묻는 질문들 ❓
정리하면
마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성을 유지하는 것은 도전적인 과제이며, Saga 패턴은 이 문제를 해결하는 효과적인 방법 중 하나입니다. 코레오그래피와 오케스트레이션이라는 두 가지 주요 구현 방법을 통해 복잡한 분산 트랜잭션을 관리할 수 있습니다.
Saga 패턴을 성공적으로 적용하기 위해서는 보상 트랜잭션의 철저한 설계, 중간 상태 노출에 대한 이해와 대비, 그리고 효과적인 모니터링 시스템 구축이 필수적입니다. 이러한 실전 노하우와 주의사항을 바탕으로 여러분의 마이크로서비스 시스템에서 견고한 데이터 일관성을 확보하시길 바랍니다.
⚖️ 면책조항
본 문서에서 제공되는 정보는 마이크로서비스 아키텍처 패턴 중 하나인 Saga 패턴에 대한 일반적인 설명 및 학습 목적으로 작성되었습니다. 실제 시스템 설계 및 구현 시에는 각 시스템의 특성, 요구사항, 기술 스택 등을 종합적으로 고려하여 전문가와 충분히 논의한 후 결정해야 합니다. 본 정보를 기반으로 한 시스템 구현으로 인해 발생할 수 있는 직간접적인 손실이나 문제에 대해 작성자는 어떠한 책임도 지지 않습니다.
