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데이터 처리량이 많고 복잡한 시스템일수록 읽기 작업과 쓰기 작업의 효율적인 분리가 중요해집니다. 이 때, CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴은 빛을 발합니다. CQRS는 간단히 말해 쓰기(Command) 작업과 읽기(Query) 작업을 명확하게 분리하여 각 작업에 최적화된 모델과 저장소를 사용하는 디자인 패턴입니다.CQRS에서 명령 모델과 조회 모델은 서로 다른 역할과 데이터 접근 방식을 가지며, 이를 통해 시스템의 확장성, 성능, 유지보수성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 사용 사례에 따라 명령 모델과 조회 모델을 동일한 데이터베이스 내에 구현할 수도 있고, 물리적으로 데이터베이스를 분리해서 사용할 때 더욱 큰 장점을 발휘할 수 있습니다.

CQRS(Command Query Responsibility Segregation)의 탄생은 1994년 Bertrand Meyer가 제안한 CQS(Command Query Separation) 원칙으로 거슬러 올라갑니다.이후 2010년경Greg Young이 이 CQS 원칙을 시스템 아키텍처 수준으로 확장하여 CQRS 패턴을 제안했습니다. 당시, 대부분의 시스템은 단일 데이터 모델과 저장소를 사용하여 읽기 및 쓰기 작업을 처리했습니다. 이러한 방식은 단순하고 직관적이지만, 복잡한 시스템에서는 성능 병목 현상, 확장성의 어려움, 데이터 모델의 복잡성 증가 등의 문제점을 야기했습니다. CQRS 패턴은 이러한 문제점을 해결하기 위해 등장했으며, 특히 복잡한 도메인 모델과 성능 요구 사항이 높은 시스템에서 유용하게 활용됩니다.

CQRS 패턴의 핵심은 읽기 작업과 쓰기 작업을 명확하게 분리하는 것입니다. 전통적인 방식에서는 하나의 데이터 모델을 사용하여 읽기 및 쓰기 작업을 모두 처리하지만, CQRS에서는 다음과 같이 분리합니다.

• Command (쓰기 작업): 데이터를 생성, 수정, 삭제하는 작업입니다. 주로 데이터베이스에 데이터를 변경하는 작업으로, CQRS에서는 Command 모델을 사용하여 처리합니다. Command 모델은 도메인 로직을 반영하여 데이터의 일관성을 보장하는 데 중점을 둡니다.
• Query (읽기 작업): 데이터를 조회하는 작업입니다. 주로 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 작업으로, CQRS에서는 Query 모델을 사용하여 처리합니다. Query 모델은 필요한 데이터를 빠르게 조회하는 데 중점을 두며, 데이터 저장소의 구조와 일치할 필요가 없습니다.

이러한 분리를 통해 CQRS는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 성능 향상: 읽기 작업과 쓰기 작업을 분리함으로써 각 작업에 최적화된 데이터 모델과 저장소를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 읽기 작업은 비정규화된 데이터 모델을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있으며, 쓰기 작업은 데이터의 일관성을 유지하는 데 집중할 수 있습니다.
• 복잡성 관리: 읽기 작업과 쓰기 작업을 분리함으로써 각 작업에 대한 복잡성을 줄일 수 있습니다. Command 모델은 도메인 로직에 집중하고, Query 모델은 데이터 조회에 집중함으로써 각 모델의 복잡도를 낮출 수 있습니다.
• 유연성 및 확장성 향상: 읽기 작업과 쓰기 작업을 독립적으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 읽기 작업량이 많을 경우 읽기 전용 데이터베이스를 추가하여 시스템 전체의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

CQRS 패턴의 핵심은 명령(Command) 모델과 조회(Query) 모델을 분리하여 각 모델에 최적화된 데이터 접근 방식을 제공하는 데 있습니다. 하지만 이러한 분리는 필연적으로 데이터 일관성 문제를 야기합니다. 즉, 명령 모델에서 변경된 데이터가 조회 모델에 즉시 반영되지 않으면 사용자에게 잘못된 정보가 제공될 수 있습니다. 따라서 CQRS 패턴을 성공적으로 적용하기 위해서는 명령 모델과 조회 모델 간의 데이터 동기화 전략을 신중하게 선택하고 구현해야 합니다.

• 이벤트 기반 동기화 (Event-Driven Synchronization): 이벤트 기반 동기화는 명령 모델에서 데이터 변경이 발생했을 때, 해당 변경 사항을 이벤트 형태로 발행(Publishing)하고, 조회 모델에서 이벤트를 구독(Subscribing)하여 데이터를 업데이트하는 방식입니다. 이는 비동기 방식으로 동작하며, 메시지 브로커를 사용하여 이벤트 발행과 구독을 관리합니다.
  • 명령 모델: 데이터 변경이 발생하면 해당 변경 내용을 이벤트로 발행합니다. 이벤트는 일반적으로 변경된 데이터의 일부 또는 전체 내용을 담고 있습니다. 예를 들어, “주문 생성됨(OrderCreated)”, “상품 정보 수정됨(ProductUpdated)” 등의 이벤트가 발생할 수 있습니다.
  • 메시지 브로커: 발행된 이벤트는 메시지 브로커(Kafka, RabbitMQ, NATS 등)를 통해 전달됩니다. 메시지 브로커는 이벤트를 안정적으로 저장하고, 이벤트 구독자에게 전달하는 역할을 합니다.
  • 조회 모델: 조회 모델은 필요한 이벤트들을 구독하고, 이벤트가 발생하면 이벤트를 처리하여 조회 모델의 데이터를 업데이트합니다. 예를 들어, “주문 생성됨(OrderCreated)” 이벤트가 발생하면 조회 모델의 주문 목록 테이블에 새로운 주문을 추가합니다.

• 배치 프로세스 (Batch Process): 배치 프로세스는 주기적으로 명령 모델에서 조회 모델로 데이터를 동기화하는 방식입니다. 일반적으로 스케줄러를 사용하여 일정 시간 간격으로 배치 프로세스를 실행합니다.
  • 스케줄러: 미리 설정된 스케줄에 따라 배치 프로세스를 실행합니다.
  • 데이터 추출: 배치 프로세스는 명령 모델에서 필요한 데이터를 추출합니다.
  • 데이터 변환: 추출된 데이터를 조회 모델에 맞게 변환합니다.
  • 데이터 로딩: 변환된 데이터를 조회 모델에 로딩합니다.

• 데이터베이스 복제 (Database Replication): 데이터베이스 복제는 명령 모델에서 사용하는 쓰기 데이터베이스의 읽기 전용 복제본을 생성하고, 이 복제본을 조회 모델에서 사용하는 방식입니다. 주로 RDBMS의 기본 복제 기능을 사용하여 구현합니다.
  • 쓰기 데이터베이스: 명령 모델은 쓰기 데이터베이스에 데이터를 저장합니다.
  • 복제 설정: 데이터베이스의 복제 기능을 사용하여 쓰기 데이터베이스의 데이터를 읽기 전용 복제본에 복제합니다.
  • 읽기 전용 복제본: 조회 모델은 읽기 전용 복제본에서 데이터를 조회합니다.

일반적으로 실시간성과 데이터 일관성이 중요한 경우에는 이벤트 기반 동기화가 적합하며, 실시간성이 덜 중요하고 구현 용이성이 중요한 경우에는 배치 프로세스나 데이터베이스 복제가 적합합니다. 또한, 복잡한 시스템에서는 여러 가지 동기화 방식을 조합하여 사용할 수도 있습니다.

CQRS 패턴은 읽기 작업과 쓰기 작업을 명확하게 분리하여 시스템의 성능을 향상시키고 복잡성을 관리하는 데 유용한 디자인 패턴입니다. 특히, 데이터 처리량이 많고 복잡한 시스템일수록 CQRS 패턴의 효과는 더욱 커집니다. CQRS 패턴을 효과적으로 활용하기 위해서는 이벤트 소싱, 데이터 동기화 등의 기술을 함께 고려해야 하며, 시스템의 요구 사항과 특성에 맞게 적절하게 적용해야 합니다.

이 책에서는 CQRS 패턴의 기본 원리, 적용 방법, 성능 향상 사례 등을 자세히 설명하고, 실제 프로젝트에서 CQRS 패턴을 적용하는 데 필요한 지식과 노하우를 제공할 것입니다. 이를 통해 독자 여러분은 마이크로 서비스 아키텍처 환경에서 데이터 관리 전략을 개선하고, 고성능 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.