마이크로서비스 환경에서 데이터 관리는 왜 어려운가?
마이크로서비스 아키텍처는 하나의 애플리케이션을 여러 개의 독립적인 서비스로 나누어 개발하고 운영하는 방식이다. 각 서비스는 자체적인 데이터 저장소를 가지며, API나 메시지 큐를 통해 서로 데이터를 주고받는다.
이러한 구조는 확장성과 유지보수성을 높이는 장점이 있지만, 데이터 관리 측면에서는 새로운 도전 과제를 만든다. 과거 모놀리식 아키텍처에서는 모든 데이터가 하나의 데이터베이스에 저장되었고, 트랜잭션을 쉽게 관리할 수 있었다. 하지만 마이크로서비스 환경에서는 여러 서비스가 서로 다른 데이터 저장소를 사용하기 때문에 데이터 일관성을 유지하고 트랜잭션을 처리하는 방식이 완전히 달라진다.
마이크로서비스에서 데이터를 관리하는 방법
서비스별 개별 데이터베이스 사용
마이크로서비스에서는 각 서비스가 자체적인 데이터베이스를 가져야 한다. 예를 들어, 주문 서비스는 주문 정보를 저장하는 데이터베이스를 가지고 있고, 결제 서비스는 결제 정보를 저장하는 별도의 데이터베이스를 관리하는 방식이다.
이벤트 소싱(Event Sourcing) 활용
이벤트 소싱은 데이터 변경 사항을 이벤트로 기록하고, 나중에 해당 이벤트를 기반으로 시스템 상태를 재구성하는 방식이다. 예를 들어, 사용자가 상품을 주문하면, 주문 서비스가 "주문 생성" 이벤트를 발행하고, 결제 서비스는 이 이벤트를 받아 "결제 진행" 작업을 수행하는 식이다.
CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴 적용
CQRS 패턴은 데이터를 수정하는 작업(Command)과 조회하는 작업(Query)을 분리하는 방식이다. 이렇게 하면 데이터를 수정하는 부분과 읽어오는 부분을 독립적으로 최적화할 수 있으며, 마이크로서비스 간 데이터 동기화를 보다 효과적으로 관리할 수 있다.
API 게이트웨이를 활용한 데이터 집계
마이크로서비스 환경에서는 여러 서비스에서 데이터를 가져와야 하는 경우가 많다. API 게이트웨이를 활용하면 클라이언트가 각 서비스에 개별적으로 요청을 보내는 대신, API 게이트웨이가 데이터를 모아서 반환해 줄 수 있다.
마이크로서비스에서 트랜잭션을 처리하는 방법
SAGA 패턴을 활용한 분산 트랜잭션 관리
SAGA 패턴은 마이크로서비스에서 분산 트랜잭션을 관리하는 대표적인 방법이다. 하나의 비즈니스 프로세스를 여러 개의 서비스에서 수행할 때, 각 서비스가 독립적으로 트랜잭션을 처리하면서 전체적인 일관성을 유지하는 방식이다.
보상 트랜잭션(Compensating Transaction) 방식
주문이 생성되었지만 결제가 실패하면, 주문을 자동으로 취소하는 방식이다. 기존에 수행된 작업을 되돌리는 보상(rollback) 로직이 필요하다.
이벤트 기반 조정(Event Choreography) 방식
각 서비스가 이벤트를 통해 상태를 공유하는 방식이다. 예를 들어, 주문 서비스에서 주문이 완료되면 결제 서비스가 해당 이벤트를 수신하여 결제를 처리하고, 이후 배송 서비스가 결제 완료 이벤트를 구독하여 배송을 시작하는 구조이다.
메시지 큐를 활용한 비동기 트랜잭션 처리
마이크로서비스에서는 서비스 간 동기적인 요청보다는 메시지 큐(Kafka, RabbitMQ)를 활용한 비동기 트랜잭션 처리가 일반적이다.
2PC(Two-Phase Commit)의 한계
전통적인 데이터베이스 환경에서는 2PC(Two-Phase Commit) 기법을 사용하여 분산 트랜잭션을 보장할 수 있다. 하지만 마이크로서비스 환경에서는 2PC가 서비스 간 결합도를 증가시키고, 성능 저하를 초래할 수 있기 때문에 잘 사용되지 않는다.
결론
마이크로서비스 환경에서는 데이터 관리와 트랜잭션을 기존과 다른 방식으로 접근해야 한다. 서비스별 개별 데이터베이스 사용, 이벤트 소싱, CQRS 패턴, API 게이트웨이 등을 활용하면 데이터 일관성을 유지할 수 있으며, SAGA 패턴과 메시지 큐를 활용하면 분산 트랜잭션을 효과적으로 관리할 수 있다.
마이크로서비스는 높은 확장성과 유연성을 제공하지만, 효과적인 데이터 관리 전략이 없다면 오히려 복잡성과 유지보수 비용이 증가할 수 있다. 따라서, 비즈니스 요구사항과 기술적 특성을 고려하여 적절한 데이터 관리 및 트랜잭션 처리 방법을 선택하는 것이 중요하다.