악몽의 시작: 사가, 그 녀석과의 첫 만남 그리고 좌절

[충격] 사가 때문에 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

악몽의 시작: 사가, 그 녀석과의 첫 만남 그리고 좌절

최근 복잡한 분산 트랜잭션 처리를 위해 프로젝트에 사가 패턴을 도입하기로 결정했습니다. 처음엔 마치 오아시스를 발견한 기분이었죠. 여러 서비스에 걸쳐 데이터의 일관성을 유지해야 하는 어려운 문제를 사가가 깔끔하게 해결해 줄 거라고 믿었습니다. 하지만 현실은 드라마틱한 반전을 거듭하며 저를 밤샘 코딩의 늪으로 빠뜨렸습니다. 오늘은 제가 사가를 처음 접하며 겪었던 좌절과 삽질 경험을 솔직하게 털어놓으려 합니다.

장밋빛 기대와 예상치 못한 암초

새로운 마이크로 서비스 아키텍처 프로젝트에 참여하면서, 주문, 결제, 배송 등 여러 서비스 간의 데이터 정합성을 유지하는 것이 가장 큰 과제였습니다. 전통적인 2단계 커밋(2PC)은 성능 문제와 복잡성 때문에 적합하지 않다고 판단했고, 사가 패턴이 유일한 대안처럼 보였습니다. 이론적으로는 각 서비스가 로컬 트랜잭션을 수행하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 방식이 매우 매력적이었죠.

하지만 막상 코드를 작성하기 시작하자 예상치 못한 문제들이 속출했습니다. 예를 들어, 주문 서비스에서 주문 생성에 성공했지만, 결제 서비스에서 결제 실패가 발생하는 경우를 생각해 봅시다. 이 경우 주문 서비스는 주문 취소 보상 트랜잭션을 수행해야 하는데, 문제는 이 과정에서 네트워크 오류나 예상치 못한 예외가 발생할 수 있다는 점입니다.

삽질의 연속: 디버깅 지옥과 밤샘 코딩

제가 가장 먼저 부딪힌 문제는 멱등성(Idempotency)이었습니다. 보상 트랜잭션이 여러 번 실행될 경우, 데이터가 꼬이는 현상이 발생할 수 있다는 것을 간과한 것이죠. 예를 들어, 주문 취소 요청이 두 번 전송되면, 고객에게 환불이 두 번 처리되는 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 각 트랜잭션에 고유한 ID를 부여하고, 이미 처리된 트랜잭션인지 확인하는 로직을 추가해야 했습니다.

또 다른 어려움은 보상 트랜잭션의 복잡성이었습니다. 단순히 데이터를 롤백하는 것 이상의 처리가 필요한 경우가 많았습니다. 예를 들어, 배송 서비스에서 이미 배송이 시작된 경우, 배송 취소는 단순히 데이터베이스의 상태를 변경하는 것만으로는 불가능합니다. 배송 업체에 연락하여 배송을 중단해야 하고, 이 과정에서 추가 비용이 발생할 수도 있습니다. 이러한 복잡한 비즈니스 로직을 보상 트랜잭션에 반영하는 것은 생각보다 훨씬 어려운 작업이었습니다.

디버깅 과정은 그야말로 지옥이었습니다. 분산된 환경에서 여러 서비스 간의 상호 작용을 추적하는 것은 매우 까다로웠고, 로그 메시지를 분석하고, 각 서비스의 상태를 확인하는 데 많은 시간을 소모했습니다. 결국, 며칠 밤을 새워가며 코드를 수정하고, 테스트를 반복한 후에야 어느 정도 안정적인 상태에 도달할 수 있었습니다.

이 과정에서 저는 사가가 만능 해결사가 아니라는 것을 깨달았습니다. 사가는 복잡한 트랜잭션을 관리하는 데 유용한 도구이지만, 올바르게 사용하지 않으면 오히려 더 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 멱등성, 보상 트랜잭션의 복잡성, 그리고 분산 환경에서의 디버깅 어려움 등 해결해야 할 과제가 산적해 있습니다.

그렇다면, 이러한 삽질을 극복하고 사가를 성공적으로 도입하기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 다음 섹션에서는 제가 겪었던 시행착오를 바탕으로, 사가 패턴을 효과적으로 구현하기 위한 몇 가지 핵심 전략을 공유하고자 합니다.

삽질의 원인 분석: 이론만으론 부족하다! 사가, 제대로 파헤쳐보기

[충격] 사가 때문에 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

삽질의 원인 분석: 이론만으론 부족하다! 사가, 제대로 파헤쳐보기 (2)

지난 글에서 사가를 도입하며 겪었던 초기 어려움에 대해 이야기했습니다. 단순히 saga라는 라이브러리를 가져다 쓰는 것만으로는 복잡한 비동기 로직을 깔끔하게 처리할 수 없다는 것을 뼈저리게 느꼈죠. 마치 망치 사용법만 익힌 초보 목수가 집을 지으려 덤비는 꼴이었달까요? 이번 글에서는 제가 삽질했던 구체적인 원인을 분석하고, 사가의 핵심을 파고들며 얻은 인사이트를 공유하려 합니다.

망망대해에서 길을 잃다: 사가 동작 원리 이해 부족

가장 큰 문제는 사가의 동작 원리에 대한 깊이 있는 이해 없이 코드를 작성했다는 점입니다. 저는 yield effect, take, put, call 같은 기본적인 Saga effects의 사용법만 익힌 채 프로젝트에 뛰어들었습니다. 마치 운전면허만 따고 내비게이션 없이 처음 가는 길을 나선 것과 같았죠. 예상치 못한 에러가 발생했을 때, 도대체 어디서부터 잘못된 건지 감을 잡을 수 없었습니다.

예를 들어, API 호출 결과를 기다리는 동안 UI가 멈추는 현상이 발생했습니다. 분명 yield call(apiCall)을 사용했는데 왜 메인 스레드가 블로킹되는 걸까? 디버깅을 해보니, 제가 작성한 API 호출 함수 자체가 동기적으로 동작하고 있었습니다. 사가는 비동기 작업을 관리해 줄 뿐, 자동으로 비동기화 시켜주는 마법사가 아니었던 거죠.

패턴의 늪: 프로젝트 특성을 고려하지 않은 적용

두 번째 문제는 사가의 다양한 패턴을 프로젝트 특성에 맞게 적용하지 못했다는 점입니다. 사가에는 takeLatest, takeEvery, throttle 등 다양한 패턴이 존재합니다. 저는 단순히 가장 최신의 액션만 처리하면 되겠지라는 안일한 생각으로 takeLatest를 남발했습니다.

그 결과, 사용자 경험에 심각한 문제가 발생했습니다. 예를 들어, 사용자가 빠르게 검색어를 입력하는 경우, 이전 검색 요청이 완료되기 전에 새로운 요청이 계속해서 취소되는 현상이 발생했습니다. 사용자는 검색 결과가 제대로 표시되지 않는다고 불만을 토로했고, 저는 밤새도록 코드와 씨름해야 했습니다. 뒤늦게 debounce 패턴을 적용하여 문제를 해결했지만, 처음부터 프로젝트의 요구사항을 꼼꼼히 분석했다면 불필요한 삽질을 줄일 수 있었을 겁니다.

삽질 끝에 얻은 교훈: 사가는 도구일 뿐, 설계가 먼저다

이 모든 경험을 통해 저는 사가는 단순히 비동기 로직 관리 도구가 아니라는 것을 깨달았습니다. 사가는 복잡한 비즈니스 로직을 효과적으로 구현하기 위한 강력한 도구이지만, 제대로 사용하기 위해서는 프로젝트의 요구사항을 명확히 이해하고, 적절한 아키텍처를 설계하는 것이 먼저입니다. 마치 훌륭한 요리사가 좋은 재료를 가지고 있다고 해서 자동으로 맛있는 요리가 만들어지지 않는 것과 같습니다. 재료의 특성을 파악하고, 레시피를 연구하며, 자신만의 노하우를 더해야 비로소 훌륭한 요리가 탄생하는 것처럼 말이죠.

다음 글에서는 제가 사가를 제대로 활용하기 위해 어떤 노력을 기울였는지, 그리고 사가를 효과적으로 사용하기 위한 몇 가지 팁을 공유하도록 하겠습니다. 삽질은 성장의 밑거름이니까요!

실전 극복기: 삽질을 통해 얻은 사가 개발 노하우 대방출

[충격] 사가 때문에 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

네, 맞습니다. 저도 사가 때문에 밤샘했습니다. 그것도 한두 번이 아니죠. 이론만 달달 외워서 프로젝트에 덤볐다가 큰 코 다친 경험, 아마 많은 개발자분들이 공감하실 겁니다. 그래서 오늘은 제가 직접 겪었던 삽질 경험을 바탕으로, 사가 개발 노하우를 대방출하려고 합니다. 흔히 발생하는 문제 해결부터 테스트 전략, 성능 최적화 팁까지, 솔직하게 풀어볼게요.

이론은 이론일 뿐, 실전은 다르다!

처음 사가를 접했을 때, 저는 완벽하게 이해했다고 생각했습니다. Redux 미들웨어? 액션 감시? 제너레이터 함수? 다 알겠는데! 자신감 넘치게 프로젝트에 투입됐죠. 하지만 현실은… 처참했습니다.

가장 흔하게 겪었던 문제는 비동기 작업 처리 오류였습니다. 예를 들어, 사용자 정보를 가져오는 API 호출이 실패했을 때, 사가에서 어떻게 처리해야 할지 명확하게 정의하지 않았던 거죠. 덕분에 앱은 멈춰버리고, 콘솔에는 빨간 에러 메시지가 가득했습니다.

function* fetchUserSaga(action) {
  try {
    const user = yield call(api.fetchUser, action.payload);
    yield put({ type: FETCH_USER_SUCCESS, payload: user });
  } catch (error) {
    // 에러 처리 로직 부재!
    yield put({ type: FETCH_USER_FAILURE, payload: error });
  }
}

위 코드는 제가 초기에 작성했던 사가 코드의 일부입니다. 보시다시피, catch 블록 안에 구체적인 에러 처리 로직이 없었습니다. 단순히 에러 액션을 디스패치하는 것으로 끝냈죠. 이러면 사용자에게 어떤 문제가 발생했는지 알려줄 수도 없고, 앱의 상태를 정상적으로 복구할 수도 없습니다.

저는 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 사용했습니다.

1. 에러 로깅: console.error 대신 Sentry나 Bugsnag 같은 에러 로깅 도구를 사용하여 에러 정보를 수집했습니다.
2. 사용자 알림: FETCH_USER_FAILURE 액션이 디스패치되면, 사용자에게 오류 메시지를 표시하는 기능을 추가했습니다.
3. 재시도 로직: 특정 에러 (예: 네트워크 오류)의 경우, API 호출을 자동으로 재시도하는 로직을 구현했습니다.

삽질 끝에 얻은 값진 교훈

이러한 삽질을 통해 사가뉴본커버 저는 사가 개발에서 에러 처리가 얼마나 중요한지 깨달았습니다. 단순히 코드가 작동하는 것뿐만 아니라, 예외 상황에 어떻게 대처할 것인지 미리 고민해야 한다는 것을 알게 됐죠.

다음 섹션에서는 제가 개발한 사가 테스트 전략과 성능 최적화 팁에 대해 자세히 알아보겠습니다. 야근을 줄여줄 꿀팁들이 기다리고 있으니, 기대해주세요!

사가는 만능 해결사? 사가 도입 시 고려해야 할 점 & 앞으로의 방향

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지난번 글에서 사가의 기본적인 개념과 장점에 대해 이야기했었죠. 마치 만병통치약처럼 들릴 수도 있겠지만, 현실은 언제나 예상 밖의 난관으로 가득합니다. 오늘은 제가 직접 사가를 도입하면서 겪었던 좌충우돌 삽질 경험과, 그 과정에서 얻은 교훈을 솔직하게 공유하려 합니다. 솔직히 말해서, 사가 때문에 밤샘 작업했던 날들을 떠올리면 지금도 아찔합니다.

사가, 도입 전에 꼼꼼히 따져봐야 할 것들

저희 팀은 MSA 환경에서 복잡한 주문 처리 시스템을 구축하고 있었습니다. 처음에는 이 복잡한 트랜잭션을 깔끔하게 해결해 줄 영웅이 나타났다! 싶었죠. 하지만 사가를 도입하기 전에 몇 가지 중요한 부분을 간과했습니다.

• 프로젝트 규모와 복잡성: 사가는 분명 강력하지만, 간단한 트랜잭션에는 오히려 과도한 오버헤드가 될 수 있습니다. 마치 모기를 잡으려고 대포를 쏘는 격이죠. 저희 프로젝트는 생각보다 복잡도가 높지 않았는데, 너무 성급하게 사가를 도입한 측면이 있었습니다.
• 팀 숙련도: 사가는 비교적 새로운 개념이기 때문에, 팀원들의 이해도가 중요합니다. 제대로 된 교육과 충분한 학습 없이 도입했다가는 코드가 꼬이고 예상치 못한 버그가 속출할 수 있습니다. 저희 팀도 처음에는 개념 이해에 어려움을 겪었고, 결국 삽질의 늪에 빠지게 되었습니다.
• 모니터링 및 디버깅: 사가는 분산된 트랜잭션을 관리하기 때문에, 문제가 발생했을 때 원인을 파악하기가 상당히 어렵습니다. 효과적인 모니터링 시스템과 디버깅 도구를 미리 구축해두지 않으면, 밤샘 작업은 피할 수 없는 운명이 됩니다. 저희는 이 부분을 소홀히 했다가 큰 코 다쳤습니다.

삽질 경험 공유: 눈물의 밤샘 극복기

구체적인 예시를 들어볼까요? 저희는 주문 생성, 결제, 재고 관리, 배송 시작이라는 4가지 마이크로서비스로 구성된 주문 처리 시스템에 사가를 적용했습니다. 문제는 결제 서비스에서 발생했습니다. 간헐적으로 결제 실패가 발생했는데, 사가에서 보상 트랜잭션을 제대로 처리하지 못하고 롤백에 실패하는 경우가 발생했습니다.

문제 원인을 파악하기 위해 로그를 분석하고, 각 서비스의 상태를 추적하느라 며칠 밤을 꼬박 새웠습니다. 결국 문제는 결제 서비스의 API 호출 시 타임아웃 설정이 너무 짧게 되어 있었다는 것을 발견했습니다. 사가의 보상 트랜잭션이 실행되기 전에 이미 타임아웃이 발생해 롤백에 실패했던 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해 타임아웃 설정을 늘리고, 사가의 보상 트랜잭션 로직을 더욱 robust하게 수정했습니다. 또한, 모니터링 시스템을 강화하여 각 서비스의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 했습니다.

사가, 너와의 인연은 아직 끝나지 않았다!

물론 사가가 모든 문제를 해결해 주는 만능 도구는 아닙니다. 하지만 MSA 환경에서 복잡한 트랜잭션을 관리하는 데 유용한 도구임에는 분명합니다. 중요한 것은 프로젝트의 특성과 팀의 숙련도를 고려하여 신중하게 도입해야 한다는 것입니다.

앞으로 저는 사가를 다음과 같은 방향으로 활용할 계획입니다.

• 더욱 정교한 트랜잭션 관리: 단순히 롤백을 수행하는 것뿐만 아니라, 실패 원인을 분석하고 재시도 로직을 추가하여 더욱 안정적인 트랜잭션 관리를 구현할 것입니다.
• 모니터링 및 디버깅 시스템 강화: 현재보다 더욱 강력한 모니터링 시스템을 구축하여, 문제가 발생했을 때 신속하게 원인을 파악하고 대응할 수 있도록 할 것입니다.
• 팀 숙련도 향상: 사가에 대한 팀원들의 이해도를 높이기 위해 스터디 그룹을 운영하고, 다양한 사례 연구를 진행할 것입니다.

사가는 분명 강력한 도구이지만, 제대로 활용하기 위해서는 끊임없는 노력과 시행착오가 필요합니다. 하지만 삽질을 통해 얻은 경험은 앞으로 제가 사가를 더욱 효과적으로 활용하는 데 큰 도움이 될 것이라고 믿습니다. 사가, 너와의 인연은 아직 끝나지 않았습니다! 앞으로도 함께 성장해 나갈 수 있기를 기대합니다.

들어가며: 사가, 이론만으론 부족하다! 현장 경험으로 풀어보는 사가의 진짜 가치

사가 완전 분석: 전문가가 알려주는 숨겨진 꿀팁 대방출

들어가며: 사가, 이론만으론 부족하다! 현장 경험으로 풀어보는 사가의 진짜 가치

안녕하세요, 독자 여러분. 칼럼니스트 OOO입니다. 오늘은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 핵심 패턴 중 하나인 사가(Saga)에 대해 이야기해보려 합니다. 솔직히 말씀드리면, 저도 처음 사가를 접했을 때는 머리가 꽤 아팠습니다. 책에서는 분산 트랜잭션을 관리하는 우아한 해결책이라고 하는데, 실제 현장에 적용하려니 온갖 예상치 못한 문제들이 튀어나오더라고요.

사가, 왜 중요할까요?

MSA 환경에서는 여러 서비스가 서로 협력하여 하나의 작업을 처리하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문을 처리하려면 주문 서비스, 결제 서비스, 배송 서비스 등 여러 서비스가 연동되어야 하죠. 이때, 하나의 서비스에서 문제가 발생하면 전체 트랜잭션이 롤백되어야 하는데, 전통적인 데이터베이스 트랜잭션 방식으로는 여러 서비스에 걸친 롤백을 보장하기 어렵습니다. 사가는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.

이론과 현실의 괴리: 저의 시행착오

처음에는 책에 나오는 예제 코드를 그대로 따라 하며 아, 이런 식으로 구현하는 거구나 하고 쉽게 생각했습니다. 하지만 실제 서비스에 적용해보니, 예상치 못한 예외 상황들이 끊임없이 발생했습니다. 예를 들어, 주문 서비스에서 주문을 생성했는데, 결제 서비스에서 결제 실패가 발생하는 경우, 주문 서비스를 롤백해야 하는데, 이때 주문 서비스에 장애가 발생하면 롤백 자체가 불가능해지는 상황이 발생할 수 있습니다.

저는 이 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 시도했습니다. 보상 트랜잭션을 꼼꼼하게 설계하고, 메시지 큐를 사용하여 서비스 간의 의존성을 낮추고, 모니터링 시스템을 구축하여 장애 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 했습니다. 하지만 가장 중요한 것은 실패 시나리오를 최대한 많이 고민하고, 각 시나리오에 대한 대응책을 미리 마련하는 것이었습니다.

놀라웠던 경험: 예상치 못한 곳에서 터진 문제

특히 기억에 남는 것은, 사가 패턴을 적용한 후, 사용자 인터페이스(UI)에서 데이터 정합성 문제가 발생했던 경험입니다. 주문 상태가 롤백되었는데, UI에는 여전히 주문 완료 상태로 표시되는 문제가 발생한 것이죠. 알고 보니, UI는 이벤트 기반으로 데이터를 갱신하고 있었는데, 롤백 이벤트가 제대로 처리되지 않았던 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해, UI에도 사가 패턴을 적용하고, 롤백 이벤트를 처리하는 로직을 추가했습니다. 이를 통해, UI에서도 데이터 정합성을 유지할 수 있게 되었습니다. 이 경험을 통해, 사가 패턴은 백엔드뿐만 아니라 프론트엔드에도 적용될 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

지금까지 사가의 기본적인 개념과 실제 적용 과정에서 겪었던 어려움, 그리고 해결 과정에 대해 이야기했습니다. 다음 섹션에서는 제가 직접 경험하면서 얻은 사가 패턴 적용 노하우, 숨겨진 꿀팁들을 대방출할 예정입니다. 기대해주세요!

사가, 왜 도입했는데 삐걱거릴까? 흔한 함정과 해결 전략 (경험 기반)

사가, 왜 도입했는데 삐걱거릴까? 흔한 함정과 해결 전략 (경험 기반) – (2) 보상 트랜잭션 구현의 늪

지난 글에서는 사가 패턴 도입의 배경과 전체적인 그림에 대해 이야기했습니다. 이번에는 사가 패턴 구현 시 가장 흔하게 마주치는 난관, 바로 보상 트랜잭션 구현의 복잡성에 대해 파헤쳐 보겠습니다. 특히 제가 직접 겪었던 쓰라린 경험과 함께, 어떻게 이 늪에서 빠져나올 수 있었는지 솔직하게 공유하고자 합니다.

보상 트랜잭션, 생각보다 훨씬 복잡하다

사가 패턴의 핵심은 실패 시 이전 단계를 되돌리는 보상 트랜잭션입니다. 이론적으로는 간단해 보이지만, 실제 구현에 들어가면 예상치 못한 복잡성이 튀어나옵니다. 예를 들어, 전자상거래 시스템에서 주문 생성 사가를 생각해 봅시다. 주문 생성, 결제, 재고 차감 등의 단계를 거치는데, 만약 재고 차감 단계에서 실패하면 어떻게 해야 할까요? 결제를 취소하고, 주문을 삭제해야 합니다.

문제는 여기서 발생합니다. 결제 취소는 비교적 간단할 수 있지만, 주문 삭제는 생각보다 까다로울 수 있습니다. 주문 상태가 배송 준비 중으로 바뀌었다면, 배송 시스템에 별도의 취소 요청을 보내야 합니다. 또, 주문과 관련된 로그 데이터나 통계 데이터도 일관성을 유지하며 정리해야 합니다.

제가 간과했던 점: 상태 관리의 중요성

초기에 저는 보상 트랜잭션을 단순히 역순으로 실행하는 작업 정도로 생각했습니다. 하지만 실제로는 각 단계의 상태를 정확하게 파악하고 관리하는 것이 훨씬 중요했습니다. 예를 들어, 주문 삭제 보상 트랜잭션은 주문 상태에 따라 다른 로직을 수행해야 합니다. 결제 완료 상태에서는 결제 취소만 하면 되지만, 배송 준비 중 상태에서는 배송 취소 요청을 추가해야 하는 것이죠.

이때 제가 간과했던 점은 각 서비스 간의 상태 전이였습니다. 주문 서비스, 결제 서비스, 배송 서비스는 서로 독립적으로 운영되지만, 사가 패턴에서는 마치 하나의 트랜잭션처럼 움직여야 합니다. 따라서 각 서비스의 상태 변화를 정확하게 추적하고, 보상 트랜잭션 시 필요한 정보를 함께 저장해야 합니다. 저는 이 문제를 해결하기 위해 사가아기띠워머 각 서비스의 상태 변화를 Kafka 토픽에 발행하고, 사가 코디네이터에서 이를 구독하여 상태를 관리하는 방식을 사용했습니다.

멱등성, 또 다른 복병

보상 트랜잭션 구현 시 멱등성 또한 중요한 고려 사항입니다. 멱등성이란 동일한 요청을 여러 번 보내도 결과가 항상 같아야 한다는 의미입니다. 네트워크 오류 등으로 인해 보상 트랜잭션이 여러 번 실행될 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 결제 취소 요청이 두 번 실행되면 어떻게 될까요? 이미 취소된 결제를 다시 취소하려고 시도하면 오류가 발생하거나 예기치 않은 상황이 발생할 수 있습니다.

저는 각 보상 트랜잭션에 고유한 ID를 부여하고, 이 ID를 사용하여 이미 처리된 요청인지 확인하는 방식으로 멱등성을 확보했습니다. 데이터베이스에 해당 ID가 존재하는지 확인하고, 존재하지 않으면 보상 트랜잭션을 실행하고 ID를 저장하는 것이죠.

다음 단계: 분산 트랜잭션 격리 수준 문제

보상 트랜잭션 구현의 복잡성은 사가 패턴 도입의 빙산의 일각에 불과합니다. 다음 글에서는 분산 트랜잭션 격리 수준 문제에 대해 자세히 다뤄보겠습니다. 특히 데이터 정합성을 어떻게 유지해야 하는지, 제가 겪었던 시행착오와 함께 해결 방안을 제시할 예정입니다.

사가, 제대로 쓰려면 결국 이것이 답이더라: 설계부터 모니터링까지, 실전 노하우 대방출

사가, 제대로 쓰려면 결국 이것이 답이더라: 설계부터 모니터링까지, 실전 노하우 대방출 (2/3)

지난 글에서 사가의 기본 개념과 장단점에 대해 알아봤습니다. 이제 본격적으로 사가를 실전에 적용하기 위한 핵심 요소들을 파헤쳐 보겠습니다. 제가 직접 삽질하며 얻은 노하우들을 아낌없이 풀어놓을 테니, 여러분의 프로젝트에 조금이나마 도움이 되길 바랍니다.

이벤트 기반 아키텍처, 사가의 소울메이트

사가는 결국 여러 서비스 간의 트랜잭션을 관리하는 패턴입니다. 이때 각 서비스가 독립적으로 동작하고, 변경 사항을 이벤트로 발행하는 이벤트 기반 아키텍처와 만나면 시너지가 폭발합니다. 저는 주로 Kafka나 RabbitMQ를 메시지 브로커로 사용하는데, 이벤트를 통해 각 서비스가 느슨하게 결합되어 유지보수성이 높아지는 것을 체감했습니다.

예를 들어, 주문 서비스에서 주문 생성 이벤트가 발생하면, 결제 서비스는 해당 이벤트를 구독하여 결제를 진행하고, 재고 서비스는 재고를 차감하는 식이죠. 만약 결제에 실패하면, 결제 서비스는 결제 실패 이벤트를 발행하고, 주문 서비스는 주문 취소 로직을 수행합니다. 이 모든 과정이 이벤트 기반으로 이루어지기 때문에 각 서비스는 서로의 상태에 직접적으로 의존하지 않습니다.

보상 트랜잭션 설계, 악마는 디테일에 있다

사가의 핵심은 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 것입니다. 하지만 이 보상 트랜잭션을 설계하는 것이 생각보다 까다롭습니다. 저는 멱등성을 가장 중요하게 생각합니다. 같은 보상 트랜잭션이 여러 번 실행되더라도 결과가 동일해야 한다는 것이죠.

예를 들어, 재고 차감 보상 트랜잭션은 재고를 다시 늘리는 로직인데, 만약 이 로직이 두 번 실행되면 재고가 원래보다 많아지는 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 저는 각 트랜잭션의 상태를 저장하고, 이미 처리된 트랜잭션은 무시하는 방식으로 구현했습니다.

또 다른 고려 사항은 장애 상황입니다. 보상 트랜잭션 자체가 실패하는 경우를 대비해야 합니다. 저는 데드 레터 큐(Dead Letter Queue, DLQ)를 활용하여 실패한 보상 트랜잭션을 격리하고, 주기적으로 재시도하거나 수동으로 복구하는 방법을 사용합니다.

모니터링 시스템, 사가의 건강검진

사가는 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션이 실행되기 때문에 모니터링이 매우 중요합니다. 저는 사가의 상태를 실시간으로 추적하고, 문제가 발생했을 때 즉시 알 수 있도록 모니터링 시스템을 구축했습니다.

주로 사용하는 기술 스택은 Prometheus, Grafana, Jaeger입니다. Prometheus로 각 서비스의 메트릭을 수집하고, Grafana로 시각화된 대시보드를 만들어서 사가의 전체적인 흐름을 파악합니다. Jaeger는 분산 트랜잭션 추적 도구인데, 특정 트랜잭션이 어떤 서비스들을 거쳐갔는지, 각 서비스에서 얼마나 시간이 걸렸는지 등을 상세하게 보여줍니다.

저는 특히 사가의 진행 상태, 성공/실패 횟수, 평균 처리 시간 등을 중점적으로 모니터링합니다. 특정 서비스에서 에러율이 높아지거나, 처리 시간이 길어지면 즉시 알람을 받도록 설정해두었습니다.

마치며…

사가는 분명 강력한 패턴이지만, 완벽한 해결책은 아닙니다. 복잡성을 증가시키고, 일관성 문제를 야기할 수도 있습니다. 하지만 이벤트 기반 아키텍처와 결합하여 보상 트랜잭션을 꼼꼼하게 설계하고, 철저한 모니터링 시스템을 구축한다면 사가의 장점을 극대화하고 단점을 최소화할 수 있습니다. 다음 글에서는 사가를 실제 서비스에 적용했을 때 발생할 수 있는 문제점과 해결 방안에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.

그래서, 사가! 앞으로 어떻게 써먹어야 진짜일까? 한 단계 더 나아가는 사가 활용법 (미래 전망)

그래서, 사가! 앞으로 어떻게 써먹어야 진짜일까? 한 단계 더 나아가는 사가 활용법 (미래 전망)

이전 섹션에서 사가의 기본 개념과 장점에 대해 알아봤는데요, 이제는 좀 더 깊숙이 들어가서 사가의 미래에 대해 이야기해볼까 합니다. 솔직히 말해서, 지금 사가는 완벽하지 않아요. 분명히 개선해야 할 부분들이 존재합니다. 하지만 저는 사가가 가진 잠재력을 믿고, 앞으로 엄청나게 발전할 거라고 생각합니다.

현재 사가의 한계점, 그리고 미래 발전 방향

현재 사가의 가장 큰 문제점 중 하나는 복잡성입니다. 각 서비스 간의 보상 트랜잭션을 직접 정의하고 관리해야 하기 때문에, 개발 및 유지보수 비용이 만만치 않죠. 저도 실제로 사가를 구현하면서 수많은 시행착오를 겪었습니다. 특히 예상치 못한 에러가 발생했을 때, 전체 트랜잭션을 롤백하는 과정은 정말 악몽 같았어요.

이런 문제를 해결하기 위해서는 자동 보상 트랜잭션 생성 기술이 필요합니다. AI가 서비스 인터페이스를 분석해서 자동으로 보상 트랜잭션을 생성해준다면, 개발자는 훨씬 더 중요한 비즈니스 로직에 집중할 수 있을 겁니다. 마치 AI 코딩 도우미처럼 말이죠.

또 다른 문제점은 모니터링의 어려움입니다. 분산된 트랜잭션의 상태를 한눈에 파악하기 어렵기 때문에, 문제가 발생했을 때 원인을 찾고 해결하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 저는 이 문제를 해결하기 위해 자체적인 모니터링 도구를 만들어서 사용했는데요, 솔직히 완벽하지는 않았습니다.

그래서 저는 시각적인 사가 관리 도구가 꼭 필요하다고 생각합니다. 마치 비행기의 관제탑처럼, 전체 트랜잭션의 흐름과 상태를 실시간으로 보여주고, 문제가 발생했을 때 즉시 알림을 보내주는 그런 도구가 있다면, 개발자는 훨씬 더 효율적으로 사가를 관리할 수 있을 겁니다.

AI와 사가의 만남: 꿈같은 미래?

저는 사가가 AI 기반의 이상 감지 기술과 융합될 가능성이 매우 높다고 생각합니다. AI는 과거의 트랜잭션 데이터를 분석해서 이상 징후를 미리 감지하고, 개발자에게 경고를 보내줄 수 있습니다. 예를 들어, 특정 서비스의 응답 시간이 갑자기 늘어나는 경우, AI는 이를 감지하고 자동으로 보상 트랜잭션을 실행해서 데이터 불일치를 방지할 수 있습니다.

이런 기술들이 현실화된다면, 사가는 단순한 분산 트랜잭션 관리 도구를 넘어, 자동 복구 기능을 갖춘 지능형 시스템으로 진화할 수 있을 겁니다.

그래서, 앞으로 사가는…

저는 앞으로 사가가 다음과 같은 방향으로 발전할 거라고 생각합니다.

• 더욱 쉽고 간편하게: 복잡한 설정 없이, 몇 번의 클릭만으로 사가를 구축할 수 있도록 발전할 겁니다.
• 더욱 강력하게: AI와 머신러닝 기술을 활용해서 더욱 안정적이고 효율적인 트랜잭션 관리를 제공할 겁니다.
• 더욱 스마트하게: 실시간 모니터링과 자동 복구 기능을 통해, 장애 발생 시에도 데이터 일관성을 유지할 수 있도록 발전할 겁니다.

물론, 이 모든 것이 저의 개인적인 생각일 뿐입니다. 하지만 저는 사가가 가진 잠재력을 믿고, 앞으로 사가가 우리의 상상을 뛰어넘는 놀라운 발전을 이룰 거라고 확신합니다. 여러분도 저와 함께 사가의 미래를 그려보는 건 어떠세요?