????폭탄????같은 사가, 제대로 알고 쓰면 당신은 이미 TOP 개발자

사가, 단순한 패턴 그 이상: 삽질 경험에서 찾은 숨겨진 가치

사가, 그 이름에 숨겨진 트랜잭션 마법! 전문가가 알려주는 [경험 기반] 사가 활용법

밤샘 코딩으로 지쳐 쓰러지기 직전, 저는 깨달았습니다. 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 꿈이 아니라는 것을, 현실적인 문제 해결을 위한 여정이라는 것을요. 특히 분산 트랜잭션 관리, 그 중심에 사가(Saga)가 있었습니다. 처음엔 그저 복잡한 패턴 중 하나라고 생각했지만, 실제 MSA 환경에서 겪었던 뼈아픈 경험은 사가의 가치를 완전히 바꿔놓았습니다. 이론만으론 절대 알 수 없는, 삽질 경험에서 우러나온 사가의 숨겨진 가치를 지금부터 풀어보겠습니다.

MSA의 그림자: 분산 트랜잭션의 늪

MSA 환경은 서비스 간의 느슨한 결합과 독립적인 배포를 가능하게 하지만, 동시에 데이터 일관성이라는 새로운 과제를 던져줍니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문 서비스를 통해 결제를 진행하고, 재고 서비스를 통해 상품 재고를 차감한다고 가정해봅시다. 만약 결제는 성공했지만, 재고 차감 과정에서 오류가 발생한다면 어떻게 될까요? 주문은 완료되었지만, 실제 상품은 없는 상황이 벌어지는 겁니다.

이런 상황을 해결하기 위해 ACID 트랜잭션을 사용하려고 시도할 수 있습니다. 하지만 MSA 환경에서는 서비스 간 데이터베이스가 분리되어 있기 때문에, 전통적인 ACID 트랜잭션을 적용하기 어렵습니다. 글로벌 트랜잭션(2PC, XA)은 성능 저하를 야기할 수 있으며, 장애 발생 시 시스템 전체에 영향을 줄 수 있다는 단점이 있습니다.

사가의 등장: 오케스트레이터 vs 코레오그래피

바로 이 지점에서 사가 패턴이 등장합니다. 사가는 일련의 로컬 트랜잭션을 묶어 하나의 분산 트랜잭션을 구현하는 방식입니다. 각 로컬 트랜잭션은 특정 서비스의 작업을 수행하고, 다음 트랜잭션을 트리거합니다. 만약 중간에 실패가 발생하면, 보상 트랜잭션을 통해 이전 단계를 롤백하여 데이터 일관성을 유지합니다.

사가 패턴은 크게 오케스트레이션(Orchestration) 방식과 코레오그래피(Choreography) 방식으로 나눌 수 있습니다. 오케스트레이션 방식은 하나의 중앙 집중식 오케스트레이터가 각 서비스에게 작업을 지시하고, 전체 흐름을 관리합니다. 반면, 코레오그래피 방식은 각 서비스가 이벤트를 발행하고 구독하여 서로 협력하며 작업을 수행합니다. 마치 댄스 플로어에서 각자 움직임을 맞춰가는 것처럼 말이죠.

저는 오케스트레이션 방식으로 사가를 구현하면서 많은 시행착오를 겪었습니다. 처음에는 모든 로직을 오케스트레이터에 집중시켜 코드가 복잡해지고 유지보수가 어려워졌습니다. 하지만 시행착오 끝에, 오케스트레이터는 최소한의 로직만 담당하고, 각 서비스에게 책임을 분산하는 방식으로 개선했습니다.

삽질 경험에서 얻은 교훈: 사가의 숨겨진 가치

사가를 단순히 분산 트랜잭션 관리 패턴으로만 생각했다면 큰 오산입니다. 실제 개발 과정에서 저는 사가의 숨겨진 가치를 발견했습니다.

• 복잡성 감소: 사가는 복잡한 비즈니스 로직을 여러 개의 작은 트랜잭션으로 분할하여 코드를 단순화하고 유지보수성을 높여줍니다.
• 유연성 확보: 각 서비스는 독립적으로 개발 및 배포될 수 있으며, 사가 패턴을 통해 서비스 간의 결합도를 낮춰 유연성을 확보할 수 있습니다.
• 장애 격리: 특정 서비스에서 장애가 발생하더라도, 사가의 보상 트랜잭션 메커니즘을 통해 시스템 전체의 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다.

저는 사가 패턴을 적용하면서 MSA 환경에서 데이터 일관성을 유지하는 것뿐만 아니라, 전체적인 시스템 아키텍처를 개선하고 개발 생산성을 향상시키는 효과를 얻었습니다.

이제 사가 패턴의 기본적인 개념과 장점을 이해하셨을 겁니다. 다음 섹션에서는 제가 직접 경험했던 구체적인 사가 구현 사례를 통해, 사가를 더욱 효과적으로 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

이론만으론 부족하다! 직접 부딪히며 체득한 사가 패턴 구현 A to Z

사가, 그 이름에 숨겨진 복잡함! 개발자가 직접 겪은 사가 활용법

지난 글에서는 사가 패턴의 중요성과 기본적인 개념에 대해 이야기했습니다. 오늘은 이론만으로는 절대 알 수 없는, 실제 개발 현장에서 사가 패턴을 적용하며 겪었던 생생한 경험을 공유하고자 합니다. 특히 오케스트레이션과 코리오그래피, 이 두 가지 대표적인 사가 구현 방식을 직접 사용해보고 얻은 깨달음을 중심으로 풀어볼게요.

오케스트레이션 vs 코리오그래피, 직접 써보니…

저는 처음 사가 패턴을 접했을 때, 깔끔하게 중앙 집중 방식으로 관리되는 오케스트레이션 방식이 더 매력적으로 느껴졌습니다. 마치 지휘자처럼 사가 코디네이터가 모든 서비스의 트랜잭션을 통제하는 모습이랄까요? 실제로 간단한 주문 처리 시스템에 오케스트레이션 사가를 적용해봤습니다. 사가 코디네이터를 중심으로 주문 생성, 결제, 재고 차감 등 각 단계를 정의하고, 에러 발생 시 보상 트랜잭션을 실행하도록 구현했죠.

초반에는 모든 것이 순조로워 보였습니다. 하지만 서비스가 복잡해지고 단계가 늘어날수록 사가 코디네이터의 코드가 비대해지는 문제가 발생했습니다. 마치 스파게티 코드처럼 얽히고설킨 로직은 유지보수를 극악으로 만들었죠. 게다가 코디네이터에 장애가 발생하면 전체 시스템이 멈춰버리는 단일 실패 지점(Single Point of Failure) 문제도 간과할 수 없었습니다.

반면, 코리오그래피 방식은 각 서비스가 서로 이벤트를 주고받으며 자율적으로 트랜잭션을 처리하는 방식입니다. 처음에는 서비스 간의 의존성을 파악하고 이벤트를 설계하는 것이 다소 복잡하게 느껴졌습니다. 하지만 막상 구현해보니 각 서비스가 독립적으로 작동하며 결합도가 낮아지는 장점이 있었습니다. 주문 처리 시스템에 코리오그래피 사가를 적용했을 때, 주문 서비스에서 주문 생성 이벤트를 발행하면, 결제 서비스와 재고 서비스가 각자 이벤트를 구독하여 필요한 작업을 수행하는 방식으로 구현했습니다. 덕분에 각 서비스는 자신의 역할에만 집중할 수 있었고, 전체 시스템의 유연성이 크게 향상되었습니다.

어떤 상황에 어떤 패턴이 더 적합할까?

그렇다면 어떤 상황에 오케스트레이션과 코리오그래피 중 어떤 패턴을 선택해야 할까요? 제 경험에 비추어 볼 때, 전체 워크플로우가 비교적 단순하고 중앙 집중적인 관리가 필요한 경우에는 오케스트레이션 방식이 유리합니다. 반대로 워크플로우가 복잡하고 서비스 간의 독립성이 중요한 경우에는 코리오그래피 방식이 더 적합하다고 생각합니다. 특히 MSA(Microservice Architecture) 환경에서는 각 서비스의 자율성을 보장하는 코리오그래피 방식이 더 좋은 선택이 될 수 있습니다.

물론, 상황에 따라 두 가지 방식을 혼합하여 사용하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 전체적인 흐름은 코리오그래피 방식으로 관리하되, 특정 단계에서는 오케스트레이션 방식으로 세부적인 트랜잭션을 제어하는 것이죠.

실질적인 도움을 드리기 위해…

다음 글에서는 제가 직접 구현했던 코드 예시를 공유하며, 각 패턴별 장단점을 더욱 자세하게 분석해 볼 예정입니다. 또한, 사가 패턴을 적용할 때 흔히 발생하는 문제점과 해결 방안에 대해서도 함께 고민해 보겠습니다. 이론적인 지식뿐만 아니라 실제 경험을 바탕으로 얻은 노하우를 아낌없이 공유하여 독자 여러분에게 실질적인 도움을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

사가, 완벽하진 않지만 강력하다: 한계와 해결 전략, 그리고 잊지 말아야 할 것들

사가, 그 이름에 숨겨진 함정! 전문가가 알려주는 [경험 기반] 사가 활용법

지난 섹션에서 사가 패턴의 강력함에 대해 이야기했지만, 마치 슈퍼 히어로에게 약점이 있듯, 사가 역시 완벽하진 않습니다. 모든 문제를 해결해주는 만능 해결책이라는 환상은 일찌감치 버리는 게 좋습니다. 오늘은 제가 현장에서 직접 겪었던 데이터 불일치 사례를 포함해 사가의 한계와 극복 전략을 솔직하게 털어놓겠습니다.

사가가 가진 그림자: 롤백 복잡성과 최종 일관성

가장 큰 문제는 롤백 복잡성입니다. 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션이 진행되는 동안, 하나라도 실패하면 이전 단계들을 보상 트랜잭션으로 되돌려야 합니다. 문제는 이 보상 트랜잭션 설계가 생각보다 까다롭다는 겁니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문, 결제, 배송 세 단계를 거치는 사가를 생각해 봅시다. 만약 배송 과정에서 문제가 생겨 롤백해야 한다면, 결제 취소는 비교적 간단하지만, 이미 주문 상품을 준비했다면 재고를 다시 확보하고, 혹시라도 상품에 문제가 생겼다면 그 부분까지 고려해야 합니다. 이 과정에서 예외 처리 로직이 복잡해지고, 예상치 못한 오류가 발생할 가능성이 높아집니다.

또 다른 문제는 최종 일관성으로 인한 데이터 불일치입니다. 사가는 모든 트랜잭션이 즉시 완료되는 것이 아니라, 시간이 걸려 최종적으로 일관된 상태를 유지하는 방식입니다. 이 과정에서 일시적인 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 제가 겪었던 사례를 하나 소개하자면, 사용자 A가 상품 X를 주문하는 동안, 다른 사용자 B가 동시에 상품 X를 주문하려고 시도했습니다. 사가 패턴으로 처리했지만, 최종 일관성 문제 때문에 A의 주문이 완료되기 전에 B의 주문이 먼저 접수되어 상품 X의 재고가 부족해지는 상황이 발생했습니다. 결국 B에게는 주문 취소를 안내해야 했고, 고객 불만으로 이어졌습니다.

한계를 극복하는 방법 사가방수쿠션 : 보상, 재시도, 그리고 꼼꼼한 모니터링

그렇다면 이러한 한계를 어떻게 극복해야 할까요? 핵심은 보상 트랜잭션 설계, 재시도 메커니즘, 그리고 철저한 모니터링입니다. 먼저 보상 트랜잭션은 단순히 취소하는 수준을 넘어, 각 단계별로 발생할 수 있는 모든 예외 상황을 고려해야 합니다. 재시도 메커니즘은 일시적인 오류로 인해 트랜잭션이 실패했을 경우, 자동으로 재시도하도록 설계하여 안정성을 높일 수 있습니다. 마지막으로, 모니터링은 사가의 진행 상황을 실시간으로 감시하고, 예상치 못한 오류나 데이터 불일치가 발생했을 때 즉각적으로 대응할 수 있도록 돕습니다. 저는 ELK 스택과 같은 로깅 및 모니터링 도구를 활용하여 사가 관련 로그를 분석하고, 이상 징후를 탐지하는 데 활용했습니다.

잊지 말아야 할 것: 상황에 맞는 선택

사가는 분명 강력한 패턴이지만, 모든 상황에 적합한 것은 아닙니다. 복잡한 트랜잭션을 관리하고 분산 시스템의 일관성을 유지하는 데 유용하지만, 단순한 트랜잭션에는 오히려 과도한 복잡성을 초래할 수 있습니다. 따라서 사가를 도입하기 전에, 현재 시스템의 요구 사항과 복잡성을 충분히 고려하고, 다른 대안들과 비교 분석하여 최적의 솔루션을 선택해야 합니다. 이론적으로는 완벽해 보이는 기술도, 실제 현장에서는 예상치 못한 문제들을 마주할 수 있다는 점을 항상 명심해야 합니다. 다음 섹션에서는 사가를 실제 프로젝트에 적용할 때 고려해야 할 구체적인 설계 원칙과 주의사항에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.

사가, 도입 전 반드시 고려해야 할 3가지: 아키텍처, 팀 문화, 그리고 지속적인 개선

사가, 그 이름에 숨겨진 함정! 전문가가 알려주는 [경험 기반] 사가 활용법

지난 글에서는 사가 패턴 도입 전에 고려해야 할 중요한 세 가지 요소, 즉 아키텍처, 팀 문화, 그리고 지속적인 개선에 대해 이야기했습니다. 오늘은 제가 직접 겪었던 사례를 바탕으로, 왜 이 세 가지가 그토록 중요한지 좀 더 깊이 파고들어 보겠습니다.

마이크로서비스 아키텍처, 제대로 갖춰져 있나요?

많은 기업들이 MSA(마이크로서비스 아키텍처)로 전환하면서 사가 패턴을 함께 도입하려는 경향이 있습니다. 하지만 MSA가 제대로 구축되지 않은 상태에서 사가를 도입하는 것은 마치 튼튼한 기초 없이 고층 건물을 짓는 것과 같습니다.

예를 들어, 제가 참여했던 프로젝트에서는 MSA 전환 초기 단계에서 사가를 도입했습니다. 각 서비스 간의 의존성이 명확하게 정의되지 않았고, 통신 방식도 일관성이 없었습니다. 그 결과, 사가 패턴을 적용했음에도 불구하고 트랜잭션 관리가 복잡해지고, 장애 발생 시 원인 파악이 어려워지는 문제가 발생했습니다. 결국, MSA를 재정비하고 서비스 간의 의존성을 명확히 한 후에야 사가를 제대로 활용할 수 있었습니다.

팀 문화, 변화에 유연하게 대처할 준비가 되었나요?

사가 패턴은 기존의 트랜잭션 처리 방식과는 다른 접근 방식을 요구합니다. 따라서 팀원들이 새로운 기술 스택과 문제 해결 방식에 빠르게 적응할 수 있도록 충분한 교육과 훈련이 필요합니다.

저는 과거에 사가 패턴을 도입하면서 팀원들의 저항에 부딪힌 경험이 있습니다. 기존의 방식에 익숙해져 있던 팀원들은 사가 패턴의 복잡성과 디버깅의 어려움을 호소했습니다. 결국, 사가 패턴에 대한 워크숍을 진행하고, 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 함께 해결해나가면서 팀원들의 이해도를 높일 수 있었습니다. 중요한 것은 단순히 기술을 가르치는 것이 아니라, 변화에 대한 공감대를 형성하고 함께 성장하는 문화를 만드는 것입니다.

지속적인 개선, 멈추지 않는 여정

사가 패턴은 만병통치약이 아닙니다. 시스템의 복잡도와 트래픽 양에 따라 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 지속적인 모니터링과 개선을 통해 시스템을 안정화시키는 것이 중요합니다.

저희 팀은 사가 패턴을 도입한 후, 시스템의 성능과 안정성을 지속적으로 모니터링했습니다. 특히, 보상 트랜잭션의 성공률과 실행 시간을 면밀히 분석하고, 문제가 발생하는 부분을 개선해나갔습니다. 또한, 장애 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 장애 복구 시나리오를 정기적으로 점검하고 훈련했습니다. 이러한 노력 덕분에 저희는 사가 패턴을 안정적으로 운영하고, 시스템의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있었습니다.

결론적으로, 사가 패턴은 분산 시스템 환경에서 트랜잭션 관리를 위한 강력한 도구입니다. 하지만 성공적인 사가 도입을 위해서는 아키텍처, 팀 문화, 그리고 지속적인 개선이라는 세 가지 요소를 반드시 고려해야 합니다. 제가 경험한 것처럼, 이 세 가지 요소를 간과하면 큰 낭패를 볼 수 있습니다. 부디 여러분은 저의 경험을 통해 시행착오를 줄이고, 성공적인 사가 도입을 이루시길 바랍니다.

???? 사가, 왜 폭탄이라고 불릴까? 삽질 경험에서 찾은 사가의 오해와 진실

????폭탄????같은 사가, 제대로 알고 쓰면 당신은 이미 TOP 개발자: 삽질 경험에서 찾은 사가의 오해와 진실

개발자라면 누구나 한 번쯤 사가(Saga)라는 단어를 들어봤을 겁니다. 하지만 그 복잡한 개념과 코드 때문에 선뜻 다가가기 망설여지기도 하죠. 저 역시 처음 사가를 접했을 때 그랬습니다. 이걸 왜 쓰는 거지? 그냥 비동기 처리나 콜백으로도 충분한데…라는 의문이 머릿속을 떠나지 않았죠. 마치 폭탄처럼 느껴졌습니다. 잘못 다루면 프로젝트 전체를 망쳐버릴 것 같은 불안감마저 들었으니까요.

하지만 실제 프로젝트에서 사가를 도입하면서, 그리고 수많은 시행착오를 겪으면서 사가의 진정한 가치를 발견하게 되었습니다. 물론, 여전히 폭탄이라는 오명을 벗기에는 어려운 부분이 있지만, 제대로 이해하고 사용한다면 분명 강력한 무기가 될 수 있다는 것을 깨달았죠.

사가, 왜 폭탄이라고 불릴까? 삽질 경험에서 찾은 오해와 진실

사가는 복잡한 트랜잭션을 관리하기 위한 패턴입니다. 하나의 큰 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누고, 각 작업의 성공 여부에 따라 다음 작업을 진행하거나 이전 작업을 롤백하는 방식으로 데이터의 일관성을 유지하는 것이죠. 이론적으로는 매우 깔끔하고 완벽해 보입니다. 하지만 현실은 달랐습니다.

초기 프로젝트에서 저는 사가를 너무 맹신했습니다. 모든 비동기 처리에 사가를 적용하려고 했죠. 간단한 API 호출에도 사가를 사용하고, 상태 관리 로직에도 사가를 억지로 끼워 넣었습니다. 결과는 처참했습니다. 코드는 점점 더 복잡해지고, 디버깅은 악몽이 되었죠. 작은 수정 하나에도 전체 시스템이 흔들리는 경험을 했습니다. 마치 폭탄을 잘못 건드린 것처럼 말이죠.

가장 큰 문제는 과도한 복잡성이었습니다. 사가는 기본적으로 복잡한 패턴입니다. 여러 개의 액션, 리듀서, 이펙트(effect)를 연결해야 하고, 에러 처리 로직까지 추가하면 코드는 걷잡을 수 없이 복잡해집니다. 특히, 상태 관리가 복잡한 애플리케이션에서는 사가가 오히려 개발 생산성을 떨어뜨리는 요인이 되기도 합니다.

또 다른 문제는 테스트의 어려움입니다. 사가는 비동기적인 흐름을 제어하기 때문에, 단위 테스트를 작성하기가 매우 까다롭습니다. 각 이펙트가 제대로 동작하는지, 에러 발생 시 롤백이 제대로 이루어지는지 확인하는 것은 상당한 노력을 필요로 합니다. 테스트 코드를 작성하는 데 시간을 너무 많이 쏟다 보니, 정작 중요한 기능 개발에 소홀해지는 경우도 있었습니다.

하지만 사가방수쿠션 이러한 삽질 경험을 통해 저는 사가가 가진 잠재력과 오해를 풀 수 있었습니다. 사가는 분명 강력한 도구이지만, 모든 상황에 적합한 해결책은 아니라는 것을 깨달았습니다. 다음 섹션에서는 제가 겪었던 구체적인 사례와 함께, 사가를 효과적으로 사용하는 방법에 대해 자세히 이야기해 보겠습니다.

???? 복잡도 UP? 사가의 핵심 원리 파헤치기: 보상 트랜잭션, SAGA 패턴 완벽 해부

????폭탄????같은 사가, 제대로 알고 쓰면 당신은 이미 TOP 개발자 (2)

지난 글에서 사가의 기본 개념과 필요성에 대해 이야기했습니다. 이번에는 사가의 복잡성이 어디서 기인하는지, 그리고 그 핵심인 보상 트랜잭션에 대해 깊이 파고들어 보겠습니다.

ACID 트랜잭션 vs. 보상 트랜잭션: 누가 진짜일까?

전통적인 데이터베이스의 ACID 트랜잭션은 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation), 지속성(Durability)을 보장합니다. All or Nothing이죠. 하지만 분산 시스템에서는 어떨까요? 여러 서비스에 걸쳐 하나의 트랜잭션을 묶는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다. 여기서 등장하는 것이 바로 보상 트랜잭션입니다.

보상 트랜잭션은 쉽게 말해 실패했을 때 되돌리는 작업입니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문이 발생했을 때, 결제 서비스에서 결제가 완료되고, 재고 서비스에서 재고를 차감해야 합니다. 만약 재고가 부족해서 재고 차감에 실패한다면, 결제 서비스에 결제 취소를 요청해야 합니다. 이 결제 취소가 바로 보상 트랜잭션이 되는 것이죠.

제가 직접 이 보상 트랜잭션을 구현하면서 가장 힘들었던 점은 바로 멱등성을 보장하는 것이었습니다. 멱등성이란, 같은 요청을 여러 번 보내도 결과가 같아야 한다는 뜻입니다. 결제 취소 요청이 네트워크 문제로 인해 여러 번 전송될 수 있는데, 이 경우 결제가 여러 번 취소되는 것을 막아야 합니다. 이를 위해 저는 각 보상 트랜잭션에 고유한 ID를 부여하고, 이미 처리된 ID의 요청은 무시하도록 구현했습니다.

사가 패턴, 두 갈래 길: Choreography vs. Orchestration

사가 패턴은 크게 Choreography와 Orchestration 두 가지 방식으로 나뉩니다.

• Choreography: 각 서비스가 서로의 상태를 감지하고, 스스로 다음 단계를 진행합니다. 마치 댄스 경연처럼, 각 서비스가 정해진 룰에 따라 춤을 추는 것이죠. 예를 들어, 주문 서비스에서 주문 생성 이벤트가 발생하면, 결제 서비스는 결제를 시작하고, 배송 서비스는 배송 준비를 시작하는 식입니다.
• Orchestration: 하나의 오케스트레이터 서비스가 모든 것을 제어합니다. 마치 오케스트라 지휘자처럼, 오케스트레이터는 각 서비스에게 어떤 작업을 수행해야 하는지 명령합니다. 주문 서비스에서 주문이 생성되면, 오케스트레이터는 결제 서비스에 결제 요청을 보내고, 결제가 완료되면 배송 서비스에 배송 준비 요청을 보내는 식입니다.

제가 두 가지 패턴을 모두 사용해본 결과, Choreography는 서비스 간 결합도가 낮아 유연하지만, 전체적인 흐름을 파악하기 어렵다는 단점이 있었습니다. 반면 Orchestration은 전체 흐름을 중앙 집중적으로 관리할 수 있지만, 오케스트레이터 서비스에 과부하가 걸릴 수 있고, 단일 실패 지점이 될 수 있다는 단점이 있었습니다.

그래서 뭘 써야 하는데? 상황별 선택 가이드

어떤 사가 패턴을 선택해야 할지는 상황에 따라 다릅니다.

• Choreography: 서비스 간 의존성이 낮고, 각 서비스의 역할이 명확하며, 이벤트 기반 아키텍처에 적합합니다. 간단한 워크플로우나, 변화가 잦은 워크플로우에 적합합니다.
• Orchestration: 복잡한 워크플로우, 트랜잭션의 흐름을 중앙 집중적으로 관리해야 하는 경우에 적합합니다. 또한, 각 서비스의 역할을 명확하게 분리하고, 서비스 간의 복잡한 의존성을 줄여야 할 때 유용합니다.

다음 글에서는 사가 패턴을 실제로 구현할 때 주의해야 할 점, 그리고 더욱 심화된 내용들을 다뤄보도록 하겠습니다. 사가, 알면 알수록 매력적인 녀석입니다.

????️ 삽질은 이제 그만! 사가, 제대로 쓰는 방법: DDD, CQRS 와의 꿀조합 공개

????폭탄????같은 사가, 제대로 알고 쓰면 당신은 이미 TOP 개발자: ????️ 삽질은 이제 그만! 사가, 제대로 쓰는 방법: DDD, CQRS 와의 꿀조합 공개 (2)

지난 글에서는 사가의 기본 개념과 함께, 왜 우리가 사가를 사용해야 하는지에 대해 이야기했습니다. 이제 본격적으로 사가를 제대로 활용하는 방법을 파헤쳐 볼까요? 제가 여러 프로젝트에서 직접 겪었던 시행착오와 성공 사례를 바탕으로, DDD(Domain-Driven Design)와 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 아키텍처 패턴과의 환상적인 조합을 공개합니다.

DDD, 사가를 더욱 강력하게 만드는 설계 원칙

DDD는 복잡한 비즈니스 로직을 효과적으로 관리하기 위한 설계 방법론입니다. 특히 DDD의 핵심 개념인 Aggregate는 사가를 설계할 때 매우 중요한 역할을 합니다. Aggregate는 일관성을 유지해야 하는 데이터와 행위의 묶음인데요, 사가는 바로 이 Aggregate 간의 트랜잭션을 관리하는 데 최적화되어 있습니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문 Aggregate와 재고 Aggregate가 있다고 가정해 봅시다. 주문이 생성되면 재고를 감소시켜야 하는데, 이 두 작업은 원자적으로 수행되어야 합니다. 이때 사가를 사용하면, 주문 생성에 실패했을 때 재고를 다시 복구하는 보상 트랜잭션을 쉽게 구현할 수 있습니다. 저는 실제로 이 방식을 적용하여, 주문 시스템의 데이터 정합성을 크게 향상시켰습니다.

CQRS, 읽기와 쓰기 분리로 성능과 확장성을 동시에!

CQRS는 Command(쓰기)와 Query(읽기)를 분리하여 시스템의 성능과 확장성을 높이는 아키텍처 패턴입니다. 사가는 Command 측에서 발생하는 복잡한 트랜잭션을 관리하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.

Command 측에서는 데이터의 변경을 발생시키는 로직이 수행되는데, 이 과정에서 여러 Aggregate를 거쳐야 하는 경우가 많습니다. 이때 사가를 사용하여 각 Aggregate에 대한 Command를 순차적으로 실행하고, 오류 발생 시 롤백을 수행할 수 있습니다. Query 측에서는 읽기 전용 데이터 모델을 사용하여 빠른 응답 속도를 유지할 수 있습니다.

저는 CQRS를 적용한 시스템에서 사가를 사용하여, 결제 처리 과정에서 발생하는 다양한 예외 상황에 대한 안정적인 처리를 구현했습니다. 예를 들어, 결제 시스템 오류로 인해 결제가 실패했을 경우, 사가는 자동으로 주문 취소, 재고 복구, 사용자에게 알림 발송 등의 보상 트랜잭션을 수행합니다.

실제 코드 예제로 이해를 돕자

(다음 섹션에서 실제 코드 예제를 통해 DDD, CQRS와 사가의 조합을 더욱 자세히 설명할 예정입니다. 기대해주세요!)

결론적으로, 사가는 DDD와 CQRS와 같은 아키텍처 패턴과 함께 사용할 때 그 진가를 발휘합니다. 이러한 패턴들을 함께 사용하면 시스템의 복잡성을 줄이고, 유지보수성을 높이며, 데이터 정합성을 보장할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 실제 코드 예제를 통해 사가를 활용하는 방법을 더욱 자세히 알아보겠습니다. 삽질은 이제 그만! 사가의 힘을 제대로 활용하여 TOP 개발자로 발돋움하세요!

???? 사가, TOP 개발자로 가는 지름길? 실전 사례 분석 및 성공적인 사가 도입 전략

????폭탄????같은 사가, 제대로 알고 쓰면 당신은 이미 TOP 개발자 (3) – 성공과 실패 사이, 사가 도입의 갈림길

지난 글에서 사가의 기본 개념과 중요성에 대해 알아봤습니다. 이번에는 실제 현장에서 겪었던 경험을 바탕으로 사가가 약이 될 수도, 독이 될 수도 있는 상황을 구체적으로 분석해보겠습니다.

성공 사례: 마이크로서비스 기반 이커머스 플랫폼의 결제 시스템

제가 참여했던 프로젝트는 마이크로서비스 아키텍처로 구축된 이커머스 플랫폼이었습니다. 주문, 결제, 배송 등 각 기능이 독립적인 서비스로 분리되어 있었죠. 특히 결제 시스템은 외부 PG사와 연동되는 복잡한 로직을 포함하고 있어, 한 번의 결제 과정에서 여러 서비스 간의 데이터 정합성을 유지하는 것이 매우 중요했습니다.

만약 결제는 완료되었는데 주문 서비스에서 주문 정보가 생성되지 않거나, 재고 서비스에서 재고가 감소되지 않는다면 어떻게 될까요? 끔찍한 상황이 벌어질 겁니다. 이런 문제를 해결하기 위해 우리는 사가를 도입했습니다.

각 서비스의 로컬 트랜잭션을 보상 트랜잭션으로 묶어 사가를 구성했습니다. 예를 들어, 결제 서비스에서 결제가 실패하면 주문 서비스에 주문 취소 요청을 보내고, 재고 서비스에는 재고 복구 요청을 보내는 방식으로 말이죠. 덕분에 시스템은 안정적으로 운영될 수 있었고, 장애 발생 시에도 빠르게 복구할 수 있었습니다.

실패 사례: 간단한 게시판 서비스의 사가 도입

반면, 모든 경우에 사가가 정답은 아닙니다. 간단한 게시판 서비스에 사가를 도입하려다가 오히려 개발 복잡도만 높인 경험도 있습니다. 게시글 작성, 수정, 삭제 기능은 데이터베이스 트랜잭션으로 충분히 관리할 수 있었음에도 불구하고, 굳이 사가를 도입하려다 보니 불필요한 코드가 늘어나고 디버깅도 어려워졌습니다.

이 경험을 통해 저는 사가 도입에는 명확한 기준이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 분산 트랜잭션 관리가 필요한 복잡한 시스템에는 사가가 유용하지만, 단순한 시스템에는 오히려 독이 될 수 있다는 것을요.

사가 도입, 언제 해야 할까요?

그렇다면 언제 사가를 도입해야 할까요? 저는 다음과 같은 기준을 제시하고 싶습니다.

• 분산 시스템 https://search.naver.com/search.naver?query=사가방수쿠션 환경: 여러 서비스 간의 데이터 정합성이 중요한 경우
• 장애 복구의 중요성: 부분적인 실패가 전체 시스템에 영향을 미치는 경우
• 복잡한 비즈니스 로직: 여러 단계를 거치는 트랜잭션을 관리해야 하는 경우

이러한 기준을 충족하지 않는다면, 사가 도입을 신중하게 고려해야 합니다.

결론: 사가, 현명하게 사용해야 하는 도구

사가는 분산 시스템 환경에서 데이터 정합성을 유지하고 장애 복구 능력을 향상시키는 강력한 도구입니다. 하지만 모든 문제에 대한 해결책은 아닙니다. 프로젝트의 특성과 요구사항을 정확히 파악하고, 사가 도입 여부를 신중하게 결정해야 합니다.

다음 글에서는 사가 도입을 위한 단계별 전략, 모니터링 및 디버깅 방법, 그리고 사가를 지속적으로 개선하는 방법에 대한 인사이트를 공유하겠습니다. 사가를 통해 TOP 개발자로 발돋움하는 여정을 함께 만들어가시죠.