이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

MSA의 장점은 분명하지만, 복잡성을 수반하며, 특히 일관성(Consistency)과 가용성(Availability)이라는 두 가지 중요한 측면에서 설계상의 고민을 요구합니다. 이 글에서는 MSA 환경에서 일관성과 가용성이 어떤 의미를 가지며, 왜 이러한 문제가 발생하는지, 그리고 실제 사례를 통해 심층적으로 살펴보겠습니다.

전통적인 모놀리식 아키텍처에서는 단일 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장하고 관리하기 때문에 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 통해 데이터 일관성을 비교적 쉽게 보장할 수 있었습니다. 하지만 MSA 환경에서는 각 서비스가 자신만의 데이터 저장소를 가질 수 있으며, 여러 서비스가 데이터 변경에 관여할 수 있습니다. 이러한 분산 환경에서 일관성은 서비스 간 데이터의 정확성과 최신성을 유지하는 것을 의미합니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 사용자 정보 서비스, 상품 정보 서비스, 주문 서비스가 있다고 가정해 보겠습니다. 사용자가 주소를 변경하면 사용자 정보 서비스의 데이터가 변경되고, 이 변경사항이 주문 서비스에 반영되어야 합니다. 여기서 일관성이란, 주문 서비스가 사용자 정보 서비스의 최신 주소 정보를 정확하게 참조하고 있는지 확인하는 것을 의미합니다. 만약 일관성이 깨지면 사용자는 주문을 할 때 이전 주소를 보게 되거나, 배송이 잘못된 주소로 이루어지는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

MSA에서는 서비스 간 동기적인 통신(예: REST API 호출)을 통해 일관성을 확보할 수 있지만, 이 방식은 서비스 간 결합도를 높이고 응답 시간이 길어질 수 있다는 단점이 있습니다. 따라서 비동기 메시징(예: Kafka, RabbitMQ)과 같은 다른 메커니즘을 사용하여 최종 일관성(Eventual Consistency)을 확보하는 것이 일반적입니다. 최종 일관성은 즉각적인 일관성을 보장하지는 않지만, 일정 시간이 지나면 결국에는 모든 서비스의 데이터가 일치하게 되는 것을 의미합니다.

MSA에서 가용성은 각 서비스가 사용자의 요청에 대해 지속적으로 응답할 수 있는 능력을 의미합니다. 모놀리식 아키텍처에서는 서버 하나가 다운되면 전체 시스템이 중단되는 문제가 발생하지만, MSA에서는 각 서비스가 독립적으로 운영되므로 특정 서비스에 장애가 발생하더라도 다른 서비스는 정상적으로 동작할 수 있습니다. 이러한 독립성이 MSA의 핵심적인 장점 중 하나입니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 상품 정보 서비스에 장애가 발생하더라도 사용자 정보 서비스나 주문 서비스는 정상적으로 동작하여 사용자는 여전히 로그인하거나 주문을 할 수 있어야 합니다. MSA에서 가용성은 단순히 서비스가 ‘정상적으로 작동한다’는 것뿐만 아니라, 서비스가 장애 상황에 얼마나 잘 대처하고, 빠르게 복구될 수 있는지를 포함하는 개념입니다.

가용성을 높이기 위해 MSA는 여러 가지 기술과 전략을 사용합니다. 로드 밸런싱은 여러 서비스 인스턴스에 트래픽을 분산시켜 단일 장애점을 제거하고, 서비스 복제(Replication)는 여러 인스턴스를 동시에 실행하여 장애에 대한 회복력을 높입니다. 또한, 서비스 디스커버리는 서비스들이 서로를 찾아 통신할 수 있도록 지원하며, 회로 차단기 패턴은 장애가 발생한 서비스에 대한 요청을 중단하여 연쇄적인 장애를 방지합니다.

MSA 환경에서 일관성과 가용성 문제는 이론적인 개념을 넘어 실제 시스템 운영에서 빈번하게 발생하며, 때로는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 몇 가지 실제 사례를 통해 이러한 문제들을 더 자세히 살펴보겠습니다.

2022년, 글로벌 클라우드 기반 쇼핑 서비스에서 대규모 장애가 발생하여 여러 서비스가 영향을 받았습니다. 이 장애는 DNS 시스템의 문제로 인해 발생했는데, DNS 서비스는 클라우드 환경에서 중요한 역할을 합니다. 장애 발생 당시, 일부 서비스는 사용자의 요청에 응답할 수 없었고, 다른 서비스는 데이터 일관성 문제에 직면했습니다. 예를 들어, 사용자가 상품을 구매했지만 주문 정보가 제대로 업데이트되지 않거나, 구매한 상품이 재고 목록에서 감소되지 않는 문제가 발생했습니다.

이 사례는 MSA 환경에서 서비스 간 의존성이 높을수록, 한 서비스의 장애가 다른 서비스에 연쇄적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 보여줍니다. 또한, 서비스가 분산되어 있다고 해서 장애로부터 완전히 자유로운 것은 아니며, 시스템 전체의 가용성과 일관성을 유지하기 위한 지속적인 노력이 필요함을 시사합니다.

한 항공사의 예약 시스템에서 사용자가 항공권을 예약한 후, 좌석 정보를 관리하는 서비스와 결제 정보를 관리하는 서비스 간에 데이터 불일치 문제가 발생했습니다. 사용자는 항공권을 예약하고 결제까지 완료했지만, 좌석 정보 서비스는 예약 정보를 정확하게 반영하지 못했습니다. 이로 인해 사용자는 이미 예약한 좌석이 다른 사용자에게 판매되는 문제와, 결제는 완료되었지만 항공권을 받지 못하는 문제가 발생했습니다.

이 사례는 MSA 환경에서 최종 일관성을 구현할 때 발생할 수 있는 문제입니다. 비동기 메시징을 사용하여 서비스 간에 데이터를 전달하는 과정에서 메시지 처리 실패, 네트워크 지연, 데이터 중복 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 메시지 재전송, 데이터 중복 제거, 데이터 일관성 검증 등의 메커니즘을 적용해야 합니다.

MSA에서 일관성과 가용성은 트레이드오프 관계에 있습니다. CAP 정리(Consistency, Availability, Partition Tolerance)는 분산 시스템에서 이 세 가지 속성을 동시에 만족시키는 것은 불가능하다고 주장합니다. 즉, 강력한 일관성을 추구하면 가용성이 떨어질 수 있고, 가용성을 높이면 일관성을 희생해야 할 수 있습니다.

• 강력한 일관성(Strong Consistency)은 모든 서비스가 항상 최신 데이터를 가지고 있어야 한다는 것을 의미합니다. 강력한 일관성은 데이터 무결성을 보장하지만, 네트워크 장애나 서비스 장애가 발생할 경우 서비스 가용성을 저해할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 변경이 발생했을 때 모든 관련 서비스가 데이터 업데이트를 완료할 때까지 응답을 보류해야 할 수 있습니다.
• 최종 일관성(Eventual Consistency)은 모든 서비스가 최종적으로는 동일한 데이터를 가지게 되지만, 그 사이에 일시적인 데이터 불일치가 발생할 수 있다는 것을 의미합니다. 최종 일관성은 강력한 일관성보다 높은 가용성을 제공하지만, 데이터가 일관되지 않은 상태에서 서비스가 동작할 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

MSA를 설계할 때, 우리는 비즈니스 요구 사항에 따라 일관성과 가용성 사이에서 적절한 균형점을 찾아야 합니다. 예를 들어, 은행 계좌 잔액과 같이 높은 수준의 데이터 무결성이 요구되는 경우에는 강력한 일관성을 선택해야 하지만, 상품 리뷰와 같이 다소 불일치가 허용되는 경우에는 최종 일관성을 선택할 수 있습니다.

일관성과 가용성 문제를 해결하기 위해 MSA는 여러 가지 기술과 패턴을 사용합니다. 데이터베이스 샤딩은 데이터를 여러 데이터베이스로 분산하여 성능과 확장성을 향상시키고, 분산 트랜잭션은 여러 서비스에서 발생하는 변경사항을 원자적으로 처리할 수 있도록 지원합니다. 이벤트 소싱은 데이터 변경을 이벤트 형태로 기록하여 시스템 상태를 추적하고, CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 데이터 쓰기와 읽기 작업을 분리하여 성능을 개선합니다.

MSA는 복잡한 아키텍처 스타일이지만, 올바르게 설계하고 구현한다면 시스템의 민첩성, 확장성, 가용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만 이러한 이점을 얻기 위해서는 일관성과 가용성이라는 두 가지 중요한 측면에 대한 깊은 이해와 지속적인 노력이 필요합니다. MSA 환경에서 일관성과 가용성을 유지하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라, 서비스 간의 의존성을 이해하고 비즈니스 요구 사항에 맞게 적절한 균형점을 찾는 과정입니다.

이 글에서 제시된 개념과 사례를 통해 독자 여러분이 MSA 환경에서 일관성과 가용성을 효과적으로 관리하는 데 도움이 되기를 바랍니다.