꿈꿔왔던 사가, 현실은 스파게티 지옥?
코드 퀄리티 폭망 직전! 사가 사용, 이렇게 하니 오히려 독이 되더라
꿈꿔왔던 사가, 현실은 스파게티 지옥?
마이크로서비스 아키텍처(MSA) 도입, 많은 개발자들이 꿈꾸는 이상적인 구조일 겁니다. 저 역시 그랬습니다. 각 서비스는 독립적으로 개발, 배포되고 특정 서비스의 장애가 전체 시스템에 미치는 영향을 최소화할 수 있다는 점이 매력적이었죠. 하지만 꿈은 꿈일 뿐, 현실은 냉혹했습니다. 특히 분산 트랜잭션 처리라는 난관에 부딪히면서 사가(Saga)라는 이름의 구원투수를 등판시켰지만, 결과는 참담했습니다. 마치 잘 끓인 줄 알았던 스프에서 머리카락 한 올이 발견된 듯한 기분이랄까요?
저희 팀은 MSA 전환 초기, 서비스 간 데이터 정합성을 유지하기 위해 사가 패턴을 적극적으로 활용하기로 했습니다. 이론적으로는 각 서비스의 로컬 트랜잭션을 묶어 하나의 큰 트랜잭션처럼 관리하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 방식이었죠. 문제는 바로 초기 설계 미흡이었습니다.
처음에는 간단한 시나리오에만 집중했습니다. 예를 들어, 주문 생성 사가의 경우, 주문 서비스에서 주문을 생성하고, 결제 서비스에서 결제를 진행한 후, 재고 서비스에서 재고를 차감하는 순서로 진행되는 흐름을 생각했죠. 각 서비스는 메시지 큐를 통해 서로 통신하며, 실패 시 보상 트랜잭션을 호출하도록 구현했습니다.
하지만 시간이 지나면서 복잡한 비즈니스 요구사항들이 쏟아져 나오기 시작했습니다. 주문 취소, 부분 환불, 배송지 변경 등 다양한 시나리오가 추가되면서 사가의 복잡도는 기하급수적으로 증가했습니다. 각 서비스는 서로 얽히고 설킨 메시지로 가득 찼고, 사가의 흐름을 한눈에 파악하기 어려워졌습니다. 마치 스파게티 면처럼 꼬여버린 코드를 보면서 한숨만 나왔습니다.
가장 큰 문제는 보상 트랜잭션이었습니다. 각 서비스의 보상 트랜잭션은 데이터의 일관성을 유지하기 위해 신중하게 설계되어야 했습니다. 하지만 시간이 부족하다는 핑계로 보상 트랜잭션을 제대로 구현하지 않았고, 결국 데이터 불일치 문제가 빈번하게 발생했습니다. 밤새도록 데이터 복구 작업을 해야 했던 날들이 떠오르네요.
결과적으로 사가 패턴을 도입했음에도 불구하고, 분산 트랜잭션 관리는 더욱 어려워졌고, 코드 퀄리티는 눈에 띄게 저하되었습니다. 새로운 기능을 추가하거나 버그를 수정할 때마다 전체 시스템에 미치는 영향을 고려해야 했고, 개발 속도는 점점 느려졌습니다. 이상과 현실의 괴리를 뼈저리게 느꼈습니다.
다음 섹션에서는 저희 팀이 겪었던 구체적인 문제점과 함께, 이를 해결하기 위해 어떤 노력을 기울였는지 자세히 공유하도록 하겠습니다.
삽질 연대기: 왜 사가는 우리의 기대를 배신했을까?
삽질 연대기: 왜 사가는 우리의 기대를 배신했을까? (2) 코드 퀄리티 폭망 직전! 사가 사용, 이렇게 하니 오히려 독이 되더라
지난 글에서 사가 패턴 도입의 낭만적인 꿈과 현실의 괴리를 이야기했습니다. 이번에는 그 꿈이 어떻게 악몽으로 변해갔는지, 코드 퀄리티를 나락으로 떨어뜨린 주범이 되었는지 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다. 솔직히 말해서, 그때의 저는 사가를 너무 쉽게 봤습니다. 보상 트랜잭션? 그거 그냥 역순으로 호출하면 되는 거 아냐? 라는 안일한 생각이 모든 문제의 시작이었죠.
제가 몸담았던 팀은 MSA(Microservices Architecture) 환경에서 결제 사가를 구축하기로 했습니다. 얼핏 보면 간단해 보였습니다. 결제 -> 재고 차감 -> 배송 시작. 롤백은 배송 취소 -> 재고 복구 -> 결제 취소. 그런데, 현실은 훨씬 복잡했습니다.
가장 큰 문제는 바로 단순한 보상 트랜잭션이라는 착각에서 비롯됐습니다. 결제 서비스는 잘 돌아갔지만, 재고 서비스와의 연동에서 문제가 발생했습니다. 동시에 여러 사용자가 결제를 시도하면서 재고 차감 요청이 몰렸고, 결국 데드락이 발생한 겁니다. 저는 재고 서비스가 낙관적 락(Optimistic Lock)을 사용하고 있다는 사실을 간과했습니다. 사가 내에서 재시도 로직을 추가했지만, 근본적인 해결책은 아니었습니다.
또 다른 함정은 이벤트 메시지 불일치였습니다. 각 서비스에서 발생하는 이벤트 메시지의 형식이 통일되지 않다 보니, 사가 코디네이터에서 이벤트를 해석하고 처리하는 과정이 복잡해졌습니다. 심지어 어떤 이벤트는 누락되기도 했습니다. 결국 저는 각 서비스의 이벤트 메시지를 일일이 확인하고, 예외 처리 로직을 추가해야 했습니다. 코드는 점점 더 복잡해지고, 유지보수는 악몽이 되어갔죠.
결정적으로, 롤백 시나리오 부재는 저를 깊은 절망에 빠뜨렸습니다. 예상치 못한 오류가 발생했을 때, 어떻게 롤백해야 할지 제대로 정의하지 않았던 겁니다. 예를 들어, 배송 서비스에서 오류가 발생했을 때, 재고 복구와 결제 취소를 어떤 순서로 진행해야 할까요? 만약 재고 복구에 실패하면 어떻게 해야 할까요? 저는 이러한 예외 상황들을 고려하지 않았습니다.
결국, 저는 사가 패턴을 적용하면서 얻는 이점보다 관리해야 할 복잡성이 훨씬 더 크다는 사실을 깨달았습니다. 코드는 스파게티처럼 얽혀버렸고, 배포는 지옥이었습니다. 사가를 제대로 이해하지 못하고, 단순한 보상 트랜잭션만 고려한 안일한 설계가 낳은 참담한 결과였습니다. 이러한 경험을 통해 https://search.daum.net/search?w=tot&q=saga , 저는 사가 패턴이 만병통치약이 아니라는 것을 뼈저리게 느꼈습니다. 다음 글에서는 이 문제를 어떻게 해결했는지, 그리고 사가 패턴을 성공적으로 적용하기 위한 조건은 무엇인지 자세히 이야기해보겠습니다.
구원투수 등장! 리팩토링으로 사가, 다시 희망을 쏘다
코드 퀄리티 폭망 직전! 사가 사용, 이렇게 하니 오히려 독이 되더라 (2)
지난 글에서 사가 패턴 도입 초기, 걷잡을 수 없이 복잡해진 코드에 좌절했던 경험을 공유했습니다. 야심차게 도입한 사가가 오히려 독이 되어 돌아온 셈이었죠. 하지만 포기할 순 없었습니다. 문제의 근원을 파악하고, 리팩토링이라는 구원투수를 투입하기로 결심했습니다.
CQRS, 이벤트 소싱… 화려한 조연들의 등장, 그리고 실패
처음에는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴을 적용해 읽기/쓰기 책임을 분리하고, 이벤트 소싱을 통해 상태 변화를 추적하면 복잡성이 줄어들 거라 기대했습니다. 마치 화려한 조연들을 대거 투입하면 블록버스터 영화가 될 거라 믿는 감독처럼 말이죠.
하지만 현실은 달랐습니다. CQRS는 시스템 전체 구조를 바꿔야 하는 작업이었고, 이벤트 소싱은 예상보다 훨씬 많은 인프라 구축과 학습 비용을 요구했습니다. 게다가 사가 패턴의 복잡성과 맞물려 오히려 코드베이스는 더욱 혼란스러워졌습니다. 마치 엉킨 실타래를 더 엉키게 만든 꼴이었죠. 아, 이건 아니다… 싶었습니다.
핵심은 단순함이었다: Before & After 코드 비교
결국, 복잡한 패턴들을 섣불리 도입하는 대신, 사가 패턴 자체의 문제점을 파악하고 단순화하는 데 집중하기로 했습니다. 핵심은 각 트랜잭션 단계를 명확히 분리하고, 보상 트랜잭션을 체계적으로 관리하는 것이었습니다.
예를 들어, 기존에는 하나의 거대한 사가 클래스 안에 모든 트랜잭션 로직이 뒤섞여 있었습니다. 이를 각 트랜잭션 단계를 담당하는 작은 클래스로 분리하고, 각 클래스는 특정 비즈니스 로직만 수행하도록 변경했습니다. (아래는 가상의 코드 예시입니다.)
Before:
public class OrderSaga {
public void processOrder() {
// 주문 생성, 결제 처리, 재고 감소 등 복잡한 로직
if (/* 결제 실패 */) {
// 주문 취소, 결제 환불, 재고 복구 등 복잡한 보상 로직
}
}
}After:
public class CreateOrderTransaction {
public void execute() { /* 주문 생성 로직 */ }
public void compensate() { /* 주문 취소 로직 */ }
}
public class PaymentTransaction {
public void execute() { /* 결제 처리 로직 */ }
public void compensate() { /* 결제 환불 로직 */ }
}
// ... (다른 트랜잭션 클래스들)
public class OrderSaga {
private List<Transaction> transactions;
public OrderSaga(List<Transaction> transactions) {
this.transactions = transactions;
}
public void processOrder() {
for (Transaction transaction : transactions) {
try {
transaction.execute();
} catch (Exception e) {
compensate(transaction);
<a href="https://www.sa-ga.kr/" target="_blank" id="findLink">saga</a> throw e; // or handle the exception appropriately
}
}
}
private void compensate(Transaction failedTransaction) {
// 역순으로 보상 트랜잭션 실행
for (int i = transactions.indexOf(failedTransaction) - 1; i >= 0; i--) {
transactions.get(i).compensate();
}
}
}이처럼 트랜잭션 단계를 분리하고, 각 단계의 성공/실패에 따른 보상 로직을 명확히 정의함으로써 코드의 가독성과 유지보수성을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 아, 이거였어! 마치 퍼즐 조각이 맞춰지는 듯한 느낌이었습니다.
테스트 자동화, 삽질을 막아주는 든든한 방패
리팩토링 과정에서 테스트 자동화의 중요성을 뼈저리게 느꼈습니다. 기존에는 수동 테스트에 의존했기 때문에, 작은 코드 변경에도 전체 시스템에 미치는 영향을 파악하기 어려웠습니다.
그래서 JUnit, Mockito 등을 활용하여 단위 테스트 및 통합 테스트를 자동화했습니다. 테스트 코드를 작성하는 과정은 고통스러웠지만, 자동화된 테스트는 코드 변경에 대한 두려움을 없애주고, 잠재적인 버그를 조기에 발견하는 데 큰 도움이 되었습니다. 마치 든든한 방패를 얻은 기분이었죠.
교훈: 사가는 만병통치약이 아니다
이번 리팩토링을 통해 얻은 가장 큰 교훈은 사가 패턴이 만병통치약이 아니라는 것입니다. 사가는 분산 트랜잭션 문제를 해결하는 강력한 도구이지만, 복잡성을 수반하며, 잘못 사용하면 오히려 시스템을 더 망칠 수 있습니다. 사가를 성공적으로 적용하기 위해서는 문제에 대한 깊이 있는 이해, 명확한 설계, 그리고 지속적인 리팩토링이 필수적입니다.
다음 글에서는 사가를 성공적으로 적용하기 위한 핵심 전략, 그리고 앞으로 개선해야 할 부분에 대해 더 자세히 이야기해 보겠습니다.
교훈과 다짐: 사가, 제대로 쓰면 약, 잘못 쓰면 독!
코드 퀄리티 폭망 직전! 사가 사용, 이렇게 하니 오히려 독이 되더라 (2)
지난 글에서 사가 패턴 도입의 빛과 그림자를 살짝 보여드렸죠. 오늘은 좀 더 깊숙이 들어가, 제가 직접 겪었던 뼈아픈 실패 사례를 바탕으로 사가를 독이 아닌 약으로 만드는 방법에 대해 이야기해볼까 합니다. 솔직히 말해서, 처음엔 저도 사가 만능론자였어요. 분산 트랜잭션? 복잡한 워크플로우? 사가면 다 해결! 이라고 외치고 다녔죠. 하지만 현실은… 처참했습니다.
설계 미스는 곧 재앙: 꼬리에 꼬리를 무는 보상 트랜잭션
가장 큰 문제는 설계 단계에서 발생했습니다. 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 주문, 결제, 배송 서비스를 연동하는 과정이었는데, 각 서비스의 상태 변화를 꼼꼼하게 정의하지 않고 사가를 도입한 게 화근이었죠. 예를 들어, 주문 서비스에서 주문 생성 후 결제 서비스에서 결제 실패가 발생했을 때, 주문 서비스의 상태를 취소로 변경하는 보상 트랜잭션을 구현해야 했습니다. 문제는 여기서부터 시작이었어요.
결제 실패의 원인이 다양하다는 것을 간과한 거죠. 카드 한도 초과, 은행 시스템 오류, 사용자 실수 등 다양한 이유로 결제가 실패할 수 있는데, 각각의 상황에 맞는 보상 트랜잭션을 제대로 설계하지 않았습니다. 결국, 특정 상황에서는 주문 취소가 제대로 이루어지지 않아 재고가 꼬이는 현상이 발생했고, 고객 불만으로 이어졌습니다.
더 큰 문제는, 이 보상 트랜잭션 자체가 또 다른 문제를 야기할 수 있다는 점이었어요. 주문 취소 과정에서 배송 서비스에 이미 배송 요청이 전달된 경우, 배송 취소 요청을 보내야 하는데, 이 과정에서 또 다른 오류가 발생할 가능성이 존재했습니다. 꼬리에 꼬리를 무는 보상 트랜잭션의 늪에 빠진 거죠. 마치 스파게티 코드를 보는 듯한 악몽 같은 경험이었습니다.
지속적인 코드 퀄리티 관리, 선택 아닌 필수
이러한 실패를 통해 얻은 교훈은 명확합니다. 사가는 만병통치약이 아니며, 오히려 잘못 사용하면 코드 퀄리티를 급격하게 떨어뜨리는 주범이 될 수 있다는 것입니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요?
첫째, 서비스 특성에 맞는 솔루션을 선택해야 합니다. 모든 상황에 사가가 적합한 것은 아닙니다. 때로는 분산 락, 2PC(Two-Phase Commit)와 같은 다른 기술이 더 효과적일 수 있습니다. 서비스의 복잡도, 트랜잭션의 중요도, 성능 요구사항 등을 종합적으로 고려하여 최적의 솔루션을 선택해야 합니다.
둘째, 꼼꼼한 설계는 기본입니다. 각 서비스의 상태 변화를 명확하게 정의하고, 발생 가능한 모든 예외 상황에 대한 보상 트랜잭션을 설계해야 합니다. 이 과정에서 도메인 전문가와의 협업은 필수적입니다.
셋째, 지속적인 코드 퀄리티 관리가 필요합니다. 사가 패턴은 복잡도가 높기 때문에, 코드 리뷰, 테스트 자동화, 모니터링 등을 통해 지속적으로 코드 퀄리티를 관리해야 합니다. 특히, 보상 트랜잭션의 정확성을 검증하는 것은 매우 중요합니다. 저는 개인적으로 테스트 주도 개발(TDD) 방식을 적극 활용하고 있습니다.
앞으로의 다짐: 더 나은 코드를 향하여
저는 이 실패를 통해 많은 것을 배웠습니다. 사가 패턴은 강력한 도구이지만, 신중하게 사용해야 한다는 것을 깨달았습니다. 앞으로는 서비스 특성에 맞는 최적의 솔루션을 선택하고, 꼼꼼한 설계를 통해 안정적인 시스템을 구축하는 데 집중할 것입니다. 그리고 무엇보다, 지속적인 코드 퀄리티 관리를 통해 더 나은 코드를 만들어 나갈 것을 다짐합니다. 여러분도 저와 함께 더 나은 개발자가 되기 위해 노력해봅시다!
꿈은 크게! 사가, 왜 도입하려 했더라? (뜬구름 잡는 이상과 현실 사이)
삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정: 꿈은 크게! 사가, 왜 도입하려 했더라? (뜬구름 잡는 이상과 현실 사이)
마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하면서, 장밋빛 미래를 꿈꿨던 개발자라면 누구나 한 번쯤 사가(Saga)라는 단어를 접해봤을 겁니다. 마치 영화 속 영웅 서사시처럼 멋들어진 이름이지만, 현실은 녹록지 않았죠. 저희 팀도 예외는 아니었습니다. MSA 환경에서 데이터 정합성 문제 해결을 위해 사가를 도입하려 했지만, 결과는 처참했습니다. 마치 고급 스포츠카를 샀는데, 운전면허도 없는 격이었죠.
MSA, 그리고 데이터 정합성의 덫
MSA는 분명 매력적인 아키텍처입니다. 각 서비스를 독립적으로 개발, 배포, 확장할 수 있다는 장점은 분명하죠. 하지만 서비스 간 데이터 일관성을 유지하는 것은 또 다른 문제입니다. 특히 분산 환경에서는 더욱 그렇죠. 예를 들어, 쇼핑몰에서 주문 서비스를 통해 결제가 완료된 후, 재고 서비스에서 재고를 차감해야 하는데, 네트워크 문제로 재고 차감에 실패한다면 어떻게 될까요? 고객은 결제했는데, 재고는 그대로인 상황이 발생하는 겁니다.
이런 문제를 해결하기 위해 보상 트랜잭션이라는 개념이 등장합니다. 주문 취소, 환불과 같이 실패한 작업을 되돌리는 과정을 의미하죠. 그리고 이 보상 트랜잭션을 관리하는 패턴 중 하나가 바로 사가입니다. 이론적으로는 완벽해 보였습니다. 하지만 현실은 달랐죠.
이론과 현실의 괴리: 우리 팀은 준비됐을까?
저희 팀은 사가 도입을 결정하기 전에, 과연 우리 팀의 역량과 개발 환경을 제대로 고려했을까요? 솔직히 말해서, 아니었습니다. MSA에 대한 이해도 부족했고, 분산 시스템 개발 경험도 거의 없었습니다. 마치 레시피만 보고 5성급 호텔 요리를 만들려고 덤빈 셈이었죠.
가장 큰 문제는 복잡성이었습니다. 사가는 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션을 관리하기 때문에, 로직 자체가 복잡해집니다. 각 서비스 간의 의존성을 파악하고, 보상 트랜잭션을 설계하는 것부터가 난관이었죠. 게다가 장애 상황에 대한 시나리오를 예측하고, 적절한 대응 방안을 마련하는 것은 더욱 어려웠습니다.
결국, 저희는 사가 도입에 실패했습니다. 코드는 꼬일 대로 꼬였고, 디버깅은 악몽 같았죠. 개발 속도는 눈에 띄게 느려졌고, 팀원들의 사기는 바닥을 쳤습니다. 사가 도입은 저희에게 큰 교훈을 남겼습니다. 멋진 기술을 도입하는 것도 중요하지만, 그 전에 우리 팀의 역량과 환경을 먼저 고려해야 한다는 것을 깨달은 것이죠.
이제부터, 저희가 겪었던 시행착오를 바탕으로 사가 도입 전에 반드시 알아야 할 3가지 함정에 대해 자세히 이야기해보겠습니다. 다음 섹션에서는 사가를 도입하기 전에 반드시 점검해야 할 핵심 사항들을 짚어보고, 실제 사례를 통해 얻은 경험을 공유하며, 여러분의 삽질 레벨을 낮추는 데 도움을 드리고자 합니다.
삽질 예약 확정? 사가 오케스트라, 연주 시작 전에 악기부터 점검하세요! (기술 부채 폭탄 주의보)
삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정
삽질 예약 확정? 사가 오케스트라, 연주 시작 전에 악기부터 점검하세요! (기술 부채 폭탄 주의보)
지난 글에서 MSA 환경에서 데이터 정합성을 유지하기 위한 사가의 중요성을 강조했었죠. 그런데 말입니다, 사가 도입, 절대 만만하게 볼 녀석이 아닙니다. 마치 오케스트라 연주처럼, 각 악기가 조화롭게 연주되어야 아름다운 음악이 탄생하듯, 사가 역시 탄탄한 기반 지식과 숙련된 기술 스택 없이는 그저 소음만 가득한 실패로 끝날 수 있습니다. 아니, 오히려 기술 부채라는 폭탄을 떠안게 될지도 모릅니다.
제가 직접 겪었던 쓰라린 경험을 바탕으로, 사가 도입 전 반드시 명심해야 할 3가지 함정을 공개합니다. 돌아보면 삽질이었지…라는 후회, 이제 그만!
함정 1: 헥사고날, CQRS, 이벤트 소싱… 개념 정복 없이 뛰어들면 미로 속 헤매기
사가를 제대로 이해하려면 헥사고날 아키텍처, CQRS(Command Query Responsibility Segregation), 이벤트 소싱과 같은 핵심 개념에 대한 깊이 있는 이해가 필수입니다. 마치 건축가가 설계도 없이 건물을 짓는 것과 같습니다. 엉성한 토대 위에 사가를 구축하려 한다면, 결국 유지보수 지옥에 갇히게 될 겁니다.
예를 들어, CQRS를 제대로 이해하지 못하고 사가를 구현하면, 읽기/쓰기 모델 분리의 장점을 활용하지 못하고 오히려 복잡도만 증가시킬 수 있습니다. 제가 참여했던 프로젝트에서는 CQRS 개념 부족으로 인해 쿼리 성능이 심각하게 저하되는 문제를 겪었습니다. 결국 아키텍처를 전면 수정해야 했고, 엄청난 시간과 비용을 낭비해야 했습니다.
함정 2: 기술 스택 궁합 무시, 삽질의 늪으로 직행
사가 구현에 적합한 기술 스택을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 메시지 큐 시스템(Kafka, RabbitMQ 등), 분산 트랜잭션 관리 도구(Atomikos, Narayana 등), 이벤트 스토어(EventStoreDB 등) 등을 프로젝트의 특성과 요구사항에 맞춰 신중하게 선택해야 합니다.
잘못된 기술 스택 선택은 성능 저하, 확장성 문제, 유지보수 어려움 등 다양한 문제를 야기할 수 있습니다. 제가 경험했던 프로젝트에서는 기술 스택 간의 호환성 문제를 간과하여, 결국 시스템 전체가 불안정해지는 상황을 겪었습니다. 각 기술 스택의 장단점을 꼼꼼히 비교 분석하고, 충분한 테스트를 거쳐야 합니다.
함정 3: 완벽한 사가? No! 점진적인 도입만이 살길
처음부터 완벽한 사가를 구축하려는 욕심은 금물입니다. 작은 규모의 기능부터 시작하여 점진적으로 사가를 도입하고, 지속적인 개선을 통해 완성도를 높여나가는 것이 현명합니다.
마치 집을 지을 때 기초 공사부터 차근차근 진행하는 것처럼, 사가 역시 작은 성공 경험을 쌓아가면서 점진적으로 확장해야 합니다. 처음부터 너무 복잡한 사가를 구축하려 하면, 오히려 개발 속도가 늦어지고 유지보수가 어려워지는 역효과를 낳을 수 있습니다.
자, 오늘은 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정에 대해 이야기했습니다. 다음 시간에는, 제가 직접 경험했던 사가 아키텍처 구축 사례를 통해, 실제 프로젝트에서 발생할 수 있는 문제점과 해결 방안을 좀 더 자세하게 공유해 드리겠습니다. 기대해주세요!
보상 트랜잭션, 완벽한 뒷수습은 미션 임파서블? (케이스 스터디 & 디버깅 지옥 탈출기)
삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정: 보상 트랜잭션, 완벽한 뒷수습은 미션 임파서블? (케이스 스터디 & 디버깅 지옥 탈출기)
지난번 글에서 사가 패턴 도입의 매력에 푹 빠졌던 이야기를 했었죠. 마치 레고 블록처럼 복잡한 트랜잭션을 쪼개고 연결해서, 장애 발생 시에도 깔끔하게 롤백할 수 있다는 달콤한 약속! 하지만 현실은… 젠장, 영화 미션 임파서블보다 더 험난했습니다. 이론은 완벽했지만, 막상 코드를 짜고 굴려보니 예상치 못한 에러들이 튀어나와 발목을 잡더군요. 오늘은 제가 직접 겪었던 삽질 경험을 바탕으로, 사가 도입 전에 반드시 알아야 할 3가지 함정을 파헤쳐 보겠습니다.
함정 1: 롤백 불가능! 멱등성 무시의 대가
가장 흔하게 발생하는 문제는 바로 롤백 불가 상황입니다. 사가의 핵심은 보상 트랜잭션인데, 이 보상 트랜잭션이 실패하면 정말 곤란해집니다. 예를 들어, 주문 -> 결제 -> 배송 사가를 구축했다고 가정해 봅시다. 만약 배송 과정에서 문제가 생겨 주문을 취소해야 한다면, 결제를 취소하고 주문 상태를 되돌려야 하죠.
여기서 중요한 것이 멱등성입니다. 멱등성이란, 동일한 요청을 여러 번 보내도 결과가 같아야 한다는 뜻입니다. 만약 결제 취소 API가 멱등성을 보장하지 않는다면 어떻게 될까요? 취소 요청이 두 번 이상 전송될 경우, 예상치 못한 금액이 환불되거나 시스템 오류가 발생할 수 있습니다.
저는 실제로 이 문제 때문에 밤샘 디버깅을 한 적이 있습니다. 결제 시스템의 API 멱등성을 제대로 확인하지 않고 사가를 구축했다가, 보상 트랜잭션이 실패하면서 데이터 불일치가 발생한 것이죠. 결국 결제 시스템 담당자와 머리를 맞대고 API를 수정하고, 꼬여버린 데이터를 수동으로 복구해야 했습니다.
함정 2: 데드락, 끝나지 않는 평행선
사가 패턴은 여러 서비스 간의 트랜잭션을 관리하기 때문에, 데드락 발생 가능성이 높습니다. 데드락은 두 개 이상의 트랜잭션이 서로의 자원을 기다리면서 무한정 멈춰버리는 상황을 말합니다.
예를 들어, A 서비스는 X 자원을 잠그고 Y 자원을 기다리고, B 사가아기띠워머 서비스는 Y 자원을 잠그고 X 자원을 기다리는 상황을 상상해 보세요. 이러면 A와 B는 영원히 서로를 기다리면서 멈춰버리겠죠.
저는 이 문제를 해결하기 위해 트랜잭션 격리 수준을 조정하고, 타임아웃 설정을 꼼꼼하게 했습니다. 또한, 데드락 감지 도구를 도입하여 발생 즉시 알림을 받도록 했습니다. 데드락은 예방도 중요하지만, 발생했을 때 신속하게 대처하는 것도 중요합니다.
함정 3: 메시지 유실, 보이지 않는 위험
사가 패턴은 메시지 큐를 사용하여 서비스 간 통신을 합니다. 그런데 메시지 큐는 완벽하지 않습니다. 네트워크 문제나 시스템 오류로 인해 메시지가 유실될 수 있습니다.
만약 주문 생성 메시지가 유실된다면 어떻게 될까요? 사용자는 주문을 했지만, 시스템에는 주문 정보가 없는 상태가 됩니다. 이는 사용자 불만으로 이어질 수 있으며, 심각한 경우 법적인 문제로까지 번질 수 있습니다.
저는 메시지 유실을 방지하기 위해 메시지 큐의 내구성을 강화하고, 메시지 재전송 메커니즘을 구축했습니다. 또한, 모든 메시지에 고유 ID를 부여하여 중복 처리를 방지했습니다. 메시지 유실은 눈에 잘 띄지 않지만, 시스템에 치명적인 영향을 미칠 수 있으므로 각별히 주의해야 합니다.
이처럼 사가 패턴은 이론적으로는 완벽해 보이지만, 실제 구현 과정에서는 다양한 문제들이 발생할 수 있습니다. 멱등성, 데드락, 메시지 유실은 제가 직접 겪었던 대표적인 문제들이며, 이 외에도 수많은 함정들이 숨어 있을 수 있습니다. 다음 글에서는 이러한 문제들을 효과적으로 해결하고, 밤샘 디버깅에서 벗어날 수 있는 디버깅 전략과 모니터링 시스템 구축 노하우를 공유하겠습니다. 밤샘은 이제 그만!
삽질 끝, 행복 시작? 사가, 우리 팀 스타일로 소화하는 비법 (성공적인 사가 도입을 위한 맞춤 전략)
삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정
지난 글에서 사가 도입의 필요성과 기본 개념을 살펴봤습니다. 이제 본격적으로 우리 팀 스타일에 맞는 사가를 구축하기 위한 함정을 파헤쳐 보겠습니다. 무턱대고 사가를 도입했다가는 삽질 레벨만 높아지고, 유지보수 지옥에 빠질 수 있습니다. 제가 직접 경험한 사례를 바탕으로, 사가 도입 전에 반드시 고려해야 할 3가지 함정을 짚어보겠습니다. 이제는 웃으면서 말할 수 있다!는 문장이 괜히 나온 게 아닙니다. 눈물 없이는 들을 수 없는 시행착오 스토리가 숨어있죠.
함정 1: 묻지 마 사가 패턴 선택의 늪
사가 패턴은 크게 오케스트레이션(Orchestration)과 코레오그래피(Choreography) 방식으로 나뉩니다. 마치 짜장면이냐 짬뽕이냐를 고르는 것처럼, 팀 상황에 맞는 선택이 중요합니다. 오케스트레이션은 중앙 집중형 컨트롤러가 모든 과정을 관리하는 방식입니다. 장점은 전체 흐름을 한눈에 파악하기 쉽고, 관리가 용이하다는 점입니다. 하지만 컨트롤러에 장애가 발생하면 전체 시스템이 멈추는 단점이 있습니다.
반면 코레오그래피는 각 서비스가 이벤트를 통해 자율적으로 작동하는 방식입니다. 장점은 서비스 간 결합도가 낮아 유연성이 높다는 점입니다. 하지만 전체 흐름을 추적하기 어렵고, 서비스 간 의존성을 관리하기 힘들다는 단점이 있습니다.
저희 팀은 초기 MSA 구축 경험이 부족했음에도 불구하고, 유행처럼 번지던 코레오그래피 방식을 선택했습니다. 결과는 참담했습니다. 서비스가 많아질수록 이벤트 흐름을 파악하기 어려워졌고, 장애 발생 시 원인 파악에 엄청난 시간을 쏟아야 했습니다. 결국 오케스트레이션 방식으로 전환하면서 삽질 경험을 청산할 수 있었습니다.
함정 2: 감으로 때려 맞추는 트랜잭션 관리
사가의 핵심은 분산 트랜잭션을 안정적으로 관리하는 것입니다. 이를 위해 보상 트랜잭션(Compensating Transaction)을 꼼꼼하게 설계해야 합니다. 보상 트랜잭션은 실패한 트랜잭션을 롤백하는 역할을 합니다. 문제는 이 보상 트랜잭션을 대충 설계하는 경우입니다.
예를 들어, 결제 시스템에서 결제는 성공했지만, 주문 시스템에서 주문 생성이 실패했다고 가정해 봅시다. 이때 결제 취소 로직이 제대로 작동하지 않으면 고객은 돈은 냈지만, 상품은 받지 못하는 황당한 상황이 발생합니다.
저희 팀은 초기에 보상 트랜잭션 로직을 완벽하게 구현하지 못했습니다. 예상치 못한 에러 발생 시, 데이터 정합성이 깨지는 문제가 빈번하게 발생했습니다. 결국 모든 시나리오를 고려한 보상 트랜잭션 로직을 재설계하고, 꼼꼼한 테스트를 거친 후에야 문제를 해결할 수 있었습니다.
함정 3: 나 몰라라 모니터링 시스템 부재
사가 시스템은 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션이 진행되기 때문에, 모니터링 시스템이 필수적입니다. 각 서비스의 상태, 트랜잭션 성공/실패 여부, 장애 발생 시 알림 등, 다양한 정보를 실시간으로 확인할 수 있어야 합니다.
하지만 많은 팀들이 개발 초기에는 기능 구현에만 집중한 나머지, 모니터링 시스템 구축을 소홀히 합니다. 장애가 발생하고 나서야 허둥지둥 모니터링 시스템을 구축하는 경우가 많습니다.
저희 팀도 비슷한 실수를 저질렀습니다. 장애 발생 시, 로그를 뒤져가며 원인을 파악해야 했습니다. 며칠 밤을 새워가며 문제를 해결하는 악순환이 반복되었습니다. 결국 ELK 스택을 활용하여 통합 모니터링 시스템을 구축하고 나서야 안정적인 운영이 가능해졌습니다.
결론: 우리 팀 맞춤 전략만이 살길이다
사가는 강력한 분산 트랜잭션 관리 패턴이지만, 만능 해결사는 아닙니다. 팀의 규모, 기술 스택, 비즈니스 요구사항을 고려하여 신중하게 도입해야 합니다. 묻지 마 도입은 삽질 레벨만 높일 뿐입니다. 사가 패턴 선택, 트랜잭션 관리, 모니터링 시스템 구축 등, 모든 과정을 꼼꼼하게 설계하고 테스트해야 성공적인 사가 구축이 가능합니다. 이제 삽질은 그만! 우리 팀만의 맞춤 전략으로 행복한 사가 라이프를 즐겨보세요.