???? 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.
잘못된 사가 도입, 재앙의 씨앗: 주문 취소 기능 개발 삽질기
[경고] 사가, 당신의 코드를 좀비로 만들 수 있습니다 (경험담) – 주문 취소 기능 개발 삽질기
아, 그때 삽질했던 기억이… 스타트업 초창기, 숨 가쁘게 돌아가던 그 시절을 떠올리면 지금도 아찔합니다. 특히 주문 취소 기능 개발은 잊을 수 없는 악몽이었죠. 당시 저희 팀은 사가라는 단어를 마치 만병통치약처럼 여겼습니다. 분산 트랜잭션? 그거 사가로 해결하면 된다며? 라는 안일한 생각으로 무작정 달려들었던 거죠.
결론부터 말하자면, 저희는 사가를 잘못 도입했다가 코드를 좀비로 만들어버렸습니다. 좀비 코드란, 죽지도 않고 살아 움직이지만 제 기능을 하지 못하는, 유지보수 지옥을 불러오는 그런 코드를 의미합니다.
사가, 왜 좀비 코드를 만드는가?
문제는 사가 패턴 자체가 나쁜 것이 아닙니다. 문제는 제대로 이해하지 못하고 적용했을 때 발생합니다. 저희 팀은 당시 마이크로서비스 아키텍처를 도입하고 있었고, 주문, 결제, 배송 등 여러 서비스가 연동되어 있었습니다. 주문 취소 기능을 구현하기 위해, 각 서비스에 취소 로직을 구현하고 이를 사가로 연결했습니다.
여기서부터 문제가 시작되었습니다. 각 서비스의 취소 로직은 서로 얽히고설켜 스파게티 코드가 되어갔고, 예상치 못한 예외 상황이 발생했을 때 이를 제대로 처리하지 못했습니다. 예를 들어, 결제 서비스에서 취소가 실패했을 경우, 주문 서비스와 배송 서비스는 어떻게 해야 할까요? 이를 명확하게 정의하지 않고, 어설프게 오류 처리를 하다 보니, 주문은 취소되었지만 결제는 그대로 진행되거나, 배송이 시작되는 황당한 상황이 발생했습니다.
더 큰 문제는 보상 트랜잭션이었습니다. 사가는 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 이전 상태로 롤백하는 것을 전제로 합니다. 하지만 저희는 보상 트랜잭션을 대충 구현했습니다. 에러 나면 그냥 로그 찍고 관리자한테 알림 보내면 되겠지 라는 안일한 생각으로 말이죠. 결국, 데이터 불일치가 발생하고, 이를 해결하기 위해 밤샘 작업을 하는 일이 다반사였습니다.
경험에서 얻은 교훈
이 경험을 통해 저희는 사가를 도입하기 전에 반드시 다음과 같은 사항들을 고려해야 한다는 것을 깨달았습니다.
- 사가 패턴에 대한 깊이 있는 이해: 단순히 분산 트랜잭션 해결이라는 피상적인 이해를 넘어, 사가의 동작 방식, 장단점, 그리고 다양한 구현 방식을 숙지해야 합니다.
- 명확한 보상 트랜잭션 정의: 각 서비스의 취소 로직뿐만 아니라, 실패 시 보상 트랜잭션을 명확하게 정의하고, 모든 예외 상황에 대한 처리 방안을 마련해야 합니다.
- 모니터링 및 로깅 시스템 구축: 사가의 실행 과정을 실시간으로 모니터링하고, 모든 트랜잭션에 대한 상세한 로그를 남겨야 합니다. 이를 통해 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악하고 해결할 수 있습니다.
저희 팀은 이후 사가를 재검토하고, 앞서 언급한 사항들을 고려하여 다시 구현했습니다. 물론, 여전히 쉽지 않은 과정이었지만, 이전의 삽질 경험 덕분에 훨씬 효율적으로 개발할 수 있었습니다.
다음 섹션에서는 구체적으로 어떤 부분을 개선했는지, 그리고 사가를 좀비 코드가 아닌 구원투수로 만들기 위한 몇 가지 실질적인 팁을 공유하겠습니다.
사가, 양날의 검: 복잡성 증가와 테스트 지옥
[경고] 사가, 당신의 코드를 좀비로 만들 수 있습니다 (경험담)
지난 글에서 사가 패턴이 분산 시스템에서 데이터 일관성을 유지하는 데 강력한 도구가 될 수 있다고 말씀드렸습니다. 하지만 마치 양날의 검과 같아서, 잘못 사용하면 프로젝트를 복잡성의 수렁에 빠뜨리고 개발자들을 테스트 지옥으로 몰아넣을 수 있습니다. 오늘은 제가 직접 겪었던 끔찍한 경험을 바탕으로 사가의 어두운 면을 파헤쳐 보겠습니다.
보상 트랜잭션, 이론과 현실의 괴리
사가의 핵심은 실패 시 이전 단계를 되돌리는 보상 트랜잭션입니다. 이론적으로는 완벽해 보이지만, 현실은 훨씬 복잡합니다. 예를 들어, 저희는 온라인 쇼핑몰에서 주문 처리 시스템을 구축하면서 사가를 도입했습니다. 주문 접수, 결제, 배송 준비, 배송 시작의 단계를 거치는데, 만약 배송 준비 단계에서 재고 부족이 발생하면 주문 접수와 결제를 취소하는 보상 트랜잭션을 구현해야 했습니다.
문제는 이 보상 트랜잭션이 단순하지 않다는 겁니다. 주문 접수는 비교적 간단히 롤백할 수 있지만, 결제 취소는 외부 PG사와 연동해야 하고, 복잡한 에러 케이스를 고려해야 합니다. 게다가 이미 배송이 시작된 경우에는 어떻게 해야 할까요? 고객에게 연락해서 반품을 요청해야 할까요? 이러한 예외 상황들을 모두 고려하다 보니 코드는 점점 더 복잡해졌습니다.
디버깅, 예측 불가능한 에러의 늪
사가의 복잡성은 디버깅을 악몽으로 만듭니다. 각 서비스 간의 의존성이 높고, 비동기적으로 동작하기 때문에 에러가 발생하면 원인을 추적하기가 매우 어렵습니다. 특히 보상 트랜잭션이 연쇄적으로 실패하는 경우에는 상황은 더욱 심각해집니다.
한번은 결제 시스템에서 예상치 못한 오류가 발생해서 주문이 취소되었는데, 보상 트랜잭션 과정에서 주문 접수 서비스에도 문제가 생겨서 데이터가 꼬이는 현상이 발생했습니다. 이때 진짜 밤샘 각오했었죠… 로그를 뒤져보고, 각 서비스의 상태를 일일이 확인하면서 원인을 찾느라 며칠을 꼬박 새웠습니다. 결국 문제의 원인은 특정 시간대에 트래픽이 몰리면서 발생한 데드락 때문이었지만, 사가가 아니었다면 이렇게까지 복잡하게 문제를 해결해야 했을까 하는 생각이 들었습니다.
무분별한 도입, 재앙의 씨앗
제가 드리고 싶은 말씀은 사가 자체가 나쁘다는 것이 아닙니다. 하지만 복잡성을 감당할 준비가 되어 있지 않은 상태에서 사가를 무분별하게 도입하면 오히려 더 큰 문제를 야기할 수 있다는 겁니다. 작은 규모의 프로젝트나 단순한 트랜잭션에는 사가가 오히려 과도한 오버헤드가 될 수 있습니다.
다음 섹션에서는 사가를 도입하기 전에 고려해야 할 사항과, 복잡성을 줄이는 방법에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 단순히 사가가 좋다더라라는 말만 듣고 섣불리 도입하지 마세요. 당신의 코드가 좀비가 될 수도 있습니다.
사가, 제대로 쓰려면: 경험에서 얻은 5가지 교훈
[경고] 사가, 당신의 코드를 좀비로 만들 수 있습니다 (경험담) – 1. 정확한 요구사항 분석
지난 글에서 사가 패턴 도입의 필요성을 역설했지만, 섣부른 도입은 오히려 독이 될 수 있다고 경고했습니다. 마치 강력한 도구일수록 잘못 사용하면 더 큰 재앙을 불러오듯 말이죠. 오늘은 제가 직접 겪었던 시행착오를 바탕으로, 사가 패턴을 성공적으로 적용하기 위한 첫 번째 교훈, 정확한 요구사항 분석에 대해 이야기해보려 합니다.
요구사항 분석, 왜 중요할까요?
애자일 개발 방법론이 널리 퍼지면서, 일단 만들고 보자는 분위기가 만연해진 것도 사실입니다. 하지만 사가방수쿠션 사가 패턴은 복잡성을 수반하기 때문에, 대충 만든 후 고쳐나가는 방식으로는 절대 성공할 수 없습니다. 사전에 시스템의 모든 흐름을 명확히 파악하고, 예외 상황까지 꼼꼼하게 고려해야 합니다.
경험담: 주문 시스템, 지옥으로 가는 특급열차
제가 참여했던 한 프로젝트는 온라인 쇼핑몰의 주문 시스템을 MSA(Microservices Architecture)로 전환하는 작업이었습니다. 초기에는 모든 팀원이 사가 패턴에 대한 이해도가 부족했고, 주문 생성 → 결제 → 재고 차감 → 배송 시작이라는 단순한 흐름만 고려했습니다.
문제는 예상치 못한 곳에서 터져 나왔습니다. 결제 과정에서 카드사와의 통신 오류가 발생하거나, 재고 차감 시점에 다른 사용자가 먼저 상품을 구매하는 경우 등, 다양한 예외 상황이 발생하기 시작한 겁니다.
이러한 예외 상황을 제대로 처리하지 못하자, 시스템은 걷잡을 수 없이 꼬여갔습니다. 주문은 생성되었지만 결제가 안 된 상태로 남거나, 재고는 차감되었지만 배송이 시작되지 않는 좀비 주문들이 속출했습니다. 결국, 저희는 밤샘 작업을 통해 데이터를 복구하고, 문제의 원인을 파악해야 했습니다.
정확한 요구사항 분석, 어떻게 해야 할까요?
저희 팀은 이 사건 이후, 요구사항 분석 단계를 대폭 강화했습니다. 단순히 기능 목록을 나열하는 것이 아니라, 유스케이스 다이어그램, 액티비티 다이어그램 등을 활용하여 시스템의 모든 흐름과 예외 상황을 시각적으로 표현했습니다. 또한, 도메인 전문가와 함께 브레인스토밍을 진행하며, 숨겨진 요구사항을 찾아내려고 노력했습니다.
결론: 꼼꼼한 준비만이 살길
이러한 노력 덕분에, 이후 프로젝트에서는 사가 패턴을 훨씬 안정적으로 적용할 수 있었습니다. 돌다리도 두들겨 보고 건너라라는 속담처럼, 사가 패턴을 도입하기 전에 요구사항을 꼼꼼하게 분석하는 것은 매우 중요합니다.
다음 글에서는 MSA 구조 적합성 검토에 대해 더 자세히 이야기해보겠습니다. 사가 패턴이 모든 MSA 환경에 적합한 것은 아니기 때문입니다.
사가, 무조건적인 맹신은 금물: 상황에 맞는 기술 선택의 중요성
[경고] 사가, 당신의 코드를 좀비로 만들 수 있습니다 (경험담)
지난 칼럼에서 사가 패턴 도입 시 고려해야 할 복잡성에 대해 이야기했습니다. 하지만 명심해야 할 점은, 사가가 만병통치약이 아니라는 것입니다. 오히려 무분별한 사가 도입은 코드 베이스를 살아 움직이는 좀비처럼 만들 수 있습니다.
저는 실제로 이런 경험을 했습니다. 대규모 분산 시스템 구축 프로젝트에서, 팀원들은 마이크로서비스 간 트랜잭션 관리를 위해 사가를 적극적으로 사용했습니다. 이론적으로는 완벽해 보였죠. 하지만 시간이 지날수록 시스템은 점점 더 예측 불가능해졌습니다. 보상 트랜잭션이 꼬이면서 데이터 불일치가 발생하고, 디버깅은 악몽 그 자체가 되었습니다. 마치 좀비 영화 속 한 장면처럼, 문제가 해결되는 듯하다가도 예상치 못한 곳에서 다시 튀어나왔습니다.
대안은 없을까요? 물론 있습니다. 사가의 복잡성이 부담스럽다면, 이벤트 기반 아키텍처를 고려해볼 수 있습니다. 각 마이크로서비스는 특정 이벤트에 반응하여 자신의 상태를 변경하고, 다른 이벤트를 발행합니다. 이를 통해 서비스 간의 의존성을 줄이고, 시스템 전체의 유연성을 높일 수 있습니다.
또 다른 대안은 상태 머신입니다. 복잡한 워크플로우를 명확하게 정의하고 관리하는 데 유용합니다. 각 상태와 상태 전환을 시각적으로 표현함으로써, 시스템의 동작을 더 쉽게 이해하고 예측할 수 있습니다.
그렇다면 어떤 기술을 선택해야 할까요? 핵심은 트레이드오프를 이해하는 것입니다. 사가는 분산 트랜잭션 관리에 강력하지만, 복잡성이 높고 디버깅이 어렵습니다. 이벤트 기반 아키텍처는 유연하지만, 이벤트의 순서 보장이 중요하며, 전체 시스템의 흐름을 추적하기 어려울 수 있습니다. 상태 머신은 워크플로우 관리에 효과적이지만, 상태가 복잡해질수록 관리 부담이 커집니다.
결국 중요한 건 상황에 맞는 도구를 선택하는 능력입니다. 맹목적인 기술 숭배에서 벗어나, 문제의 본질을 정확히 파악하고, 각 기술의 장단점을 비교 분석하여 최적의 솔루션을 찾아야 합니다. 코드를 좀비로 만들지 않으려면 말이죠.