이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 서비스 간의 느슨한 결합과 독립적인 배포를 가능하게 하여 민첩성과 확장성을 높이는 강력한 아키텍처 스타일입니다. 하지만, MSA 환경은 필연적으로 데이터가 여러 서비스에 분산되어 저장되는 구조를 가지게 되므로, 단일 애플리케이션에서는 쉽게 해결되었던 트랜잭션 관리가 매우 복잡한 문제로 다가옵니다. 특히, 여러 서비스에 걸쳐 데이터 변경이 필요한 경우 분산 트랜잭션은 MSA의 가장 큰 고민이자 걸림돌이 됩니다.

전통적인 모놀리식 아키텍처에서는 단일 데이터베이스 내에서 트랜잭션을 처리하는 것이 일반적입니다. ACID 속성을 보장받으면서 데이터의 무결성을 유지하는 것이 비교적 간단합니다. 하지만 MSA 환경에서는 각 서비스가 자신만의 데이터베이스를 가질 수 있으며, 이로 인해 하나의 트랜잭션이 여러 서비스의 데이터베이스를 수정해야 하는 상황이 자주 발생합니다.

예를 들어, 전자상거래 시스템에서 주문 생성 트랜잭션을 생각해 봅시다. 주문 서비스는 주문 정보를 저장하고, 결제 서비스는 결제 정보를 처리하며, 재고 서비스는 재고를 감소시켜야 합니다. 이 모든 작업은 하나의 트랜잭션으로 묶여야 하며, 만약 어느 한 단계에서라도 실패한다면 전체 트랜잭션은 롤백되어야 합니다. MSA 환경에서는 이러한 원자성(Atomicity)을 보장하기가 매우 어렵습니다.

또한, 네트워크 통신 실패, 서비스 중단, 데이터 불일치와 같은 분산 환경 특유의 문제들이 복잡성을 더욱 가중시킵니다. 이러한 문제들을 해결하지 못하면 데이터 불일치가 발생하고, 시스템의 안정성과 신뢰성을 저해할 수 있습니다.

MSA 환경에서 분산 트랜잭션의 일관성을 유지하기 위한 여러 기법들이 존재합니다. 여기서는 대표적인 두 가지 기법인 2단계 커밋(Two-Phase Commit, 2PC)과 사가(Saga) 패턴을 중심으로 설명하고, 각 기법의 장단점을 비교 분석하겠습니다.

2PC는 여러 데이터베이스에 걸친 트랜잭션을 처리하기 위한 전통적인 방법입니다. 트랜잭션을 처리하는 데 참여하는 모든 데이터베이스를 참여자(Participant) 라고 부르며, 트랜잭션의 전체적인 진행을 관리하는 코디네이터(Coordinator)가 존재합니다.

• 첫 번째 단계는 준비 단계(Prepare Phase)로, 코디네이터는 모든 참여자에게 트랜잭션을 준비하라는 메시지를 보냅니다. 각 참여자는 자신의 트랜잭션 준비를 완료하고, 코디네이터에게 준비 완료 응답을 보냅니다.

• 두 번째 단계는 커밋 단계(Commit Phase)로, 코디네이터는 모든 참여자로부터 준비 완료 응답을 받으면, 모든 참여자에게 트랜잭션 커밋 메시지를 보냅니다. 참여자들은 메시지를 받은 후 트랜잭션을 커밋합니다. 만약 준비 단계에서 한 참여자라도 실패하면, 코디네이터는 모든 참여자에게 롤백 메시지를 보내 트랜잭션을 취소합니다.

• 언제 사용하면 좋을까? 2PC는 높은 일관성을 보장해야 하고, 데이터 불일치가 심각한 결과를 초래할 수 있는 상황에서 적합합니다. 예를 들어 금융 거래 시스템과 같이 데이터의 정확성이 매우 중요한 시스템에서 사용할 수 있습니다.
  • 강력한 일관성: 2PC는 트랜잭션의 원자성을 보장하므로 모든 참여자가 성공하거나 모두 실패하는 것을 보장합니다.
  • ACID 속성 준수: 분산 환경에서도 ACID 속성(원자성, 일관성, 격리성, 지속성)을 유지할 수 있습니다.

• 2단계 커밋 고려사항:
  • 성능 저하: 준비 단계와 커밋 단계에서 코디네이터와 참여자 간의 통신이 필요하므로 성능 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 특히, 참여자가 많을수록 성능 저하가 심해질 수 있습니다.
  • 가용성 문제: 코디네이터가 실패하면 트랜잭션은 진행될 수 없고, 모든 참여자는 코디네이터가 복구될 때까지 대기해야 합니다. 또한, 한 참여자가 실패하면 전체 트랜잭션이 실패하므로 가용성에 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 확장성 문제: 많은 참여자를 처리해야 할 때 코디네이터의 부담이 증가하여 시스템 전체의 확장성에 제약을 줄 수 있습니다.

사가 패턴은 MSA 환경에서 분산 트랜잭션 관리를 위한 또 다른 방법입니다. 사가 패턴은 트랜잭션을 여러 개의 보상 트랜잭션(Compensation Transaction)으로 분해하고, 각 트랜잭션은 성공하거나 실패할 수 있습니다. 만약 하나의 트랜잭션이 실패하면, 이전에 성공한 트랜잭션들을 보상 트랜잭션을 통해 취소합니다.

사가 패턴은 일반적으로 두 가지 방법으로 구현할 수 있습니다.

• 코레오그래피 사가(Choreography Saga): 각 서비스가 이벤트를 발행하고, 다른 서비스는 해당 이벤트를 구독하여 자신의 작업을 수행합니다.

• 오케스트레이션 사가(Orchestration Saga): 사가 오케스트레이터가 전체 트랜잭션의 흐름을 제어하고, 각 서비스에게 작업을 지시합니다.

• 언제 사용하면 좋을까?사가 패턴은 일관성보다 가용성과 확장성이 더 중요하고, 데이터 불일치가 시스템에 큰 영향을 미치지 않는 경우에 적합합니다. 예를 들어 사용자 프로필 업데이트나 상품 정보 변경과 같은 트랜잭션에 사용할 수 있습니다.
  • 느슨한 결합: 각 서비스가 독립적으로 동작하므로 서비스 간의 결합도가 낮아집니다.
  • 높은 가용성: 한 서비스가 실패해도 전체 시스템에 미치는 영향이 적고, 다른 서비스들은 계속해서 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 확장성: 서비스의 확장과 축소가 용이합니다.

• SAGA 패턴 고려사항:
  • 최종 일관성: 사가 패턴은 최종 일관성(Eventual Consistency)을 보장합니다. 즉, 트랜잭션이 실패했을 때 보상 트랜잭션이 실행되어 최종적으로 데이터가 일관성을 갖도록 하지만, 일시적으로 불일치가 발생할 수 있습니다.
  • 복잡성 증가: 보상 트랜잭션을 개발하고 관리하는 것이 복잡할 수 있습니다. 특히, 다양한 실패 시나리오를 고려해야 합니다.
  • 격리성 문제: 여러 개의 사가 트랜잭션이 동시에 실행될 때 격리성 문제가 발생할 수 있습니다.

MSA 환경에서 분산 트랜잭션을 관리하기 위한 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 가능한 한 분산 트랜잭션 피하기: 분산 트랜잭션을 완전히 피할 수 있다면 가장 이상적입니다. 데이터베이스를 통합하거나 서비스 경계를 조정하여 하나의 서비스 내에서 트랜잭션을 처리할 수 있도록 설계하는 것이 좋습니다.

2. 보상 트랜잭션 설계: 분산 트랜잭션이 불가피하다면, 보상 트랜잭션을 잘 설계하여 데이터 불일치 상황을 최소화해야 합니다. 보상 트랜잭션은 실패 시나리오에 따라 적절하게 동작하도록 설계해야 합니다.

3. 멱등성 보장: 보상 트랜잭션이 여러 번 실행되어도 같은 결과를 얻도록 멱등성을 보장해야 합니다. 예를 들어, 이미 취소된 주문을 다시 취소하려고 시도하는 경우를 대비해야 합니다.

4. 모니터링 및 로깅: 분산 트랜잭션이 실패하거나 보상 트랜잭션이 실행될 경우를 대비하여, 시스템을 모니터링하고 로그를 추적할 수 있는 메커니즘을 구축해야 합니다.

5. 데이터 동기화 전략 수립: 데이터가 여러 서비스에 분산되어 있으므로 데이터 동기화 전략을 수립해야 합니다. 예를 들어, 이벤트 기반 아키텍처를 사용하여 데이터 변경을 다른 서비스에 알릴 수 있습니다.

MSA 환경에서 분산 트랜잭션 관리는 매우 복잡한 문제입니다. 2PC와 사가 패턴은 각각 장단점을 가지고 있으며, 특정 상황에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다. 중요한 것은 분산 트랜잭션의 복잡성을 인지하고, 데이터 일관성을 유지하기 위한 여러 기술과 전략을 이해하는 것입니다.

이 글을 통해 독자 여러분이 MSA 환경에서 분산 트랜잭션을 보다 효과적으로 관리할 수 있기를 바랍니다. 앞으로도 기술 발전에 따라 새로운 기법들이 등장할 수 있으며, 항상 최신 기술을 습득하고 시스템에 적용하려는 노력이 필요합니다.