마이크로서비스 간 데이터 일관성 확보 전략

 

마이크로서비스 간 데이터 일관성 확보 전략: 분산 시스템에서의 신뢰성 유지 방법

**마이크로서비스 아키텍처(MSA)**는 시스템을 독립적이고 작고 유연한 단위로 구성함으로써 빠른 배포, 확장성, 유지보수 효율을 제공합니다. 하지만 그 이면에는 **데이터 일관성(consistency)**이라는 복잡한 문제가 존재합니다.

하나의 트랜잭션이 여러 서비스에 걸쳐 실행될 때, 각 서비스의 데이터가 불일치하게 되는 위험이 존재하기 때문입니다.

이번 글에서는 마이크로서비스 간 데이터 일관성을 확보하기 위한 전략과 패턴들을 실제 사례와 함께 설명하겠습니다.

 

1. 왜 마이크로서비스에서 데이터 일관성이 문제가 될까?

모놀리식 구조에서는 하나의 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리하기 때문에 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)를 보장하는 것이 비교적 간단합니다. 하지만 MSA에서는 각 서비스가 독립된 데이터베이스를 가지는 것을 원칙으로 하기 때문에 분산된 환경에서의 트랜잭션 처리, 즉 분산 트랜잭션이 필요해집니다.

이로 인해 발생하는 문제는 다음과 같습니다:

• 하나의 작업이 여러 DB에 나눠 저장되면, 일부 성공/실패 시 복구가 어려움
• 네트워크 지연이나 장애로 인해 메시지 중복, 유실 가능성 존재
• 데이터 중복/불일치가 비즈니스 로직 오류로 이어질 수 있음

 

2. 데이터 일관성의 유형

2.1 강한 일관성 (Strong Consistency)

모든 서비스가 즉시 동일한 데이터를 보장해야 하는 경우입니다. 은행의 입출금 시스템처럼 절대 오차가 허용되지 않는 경우에 적용됩니다.

2.2 최종 일관성 (Eventual Consistency)

일시적으로는 데이터가 불일치할 수 있지만, 일정 시간이 지나면 모든 서비스가 일치된 상태에 도달합니다. 대부분의 마이크로서비스 환경에서는 이 전략이 사용됩니다.

 

3. 마이크로서비스 간 일관성을 위한 핵심 전략

3.1 SAGA 패턴

SAGA 패턴은 장기 실행 트랜잭션을 보상 트랜잭션으로 나누어 관리하는 방식입니다. 예를 들어, 주문-결제-배송 프로세스를 각 마이크로서비스가 담당할 경우:

1. 주문 서비스 → 주문 생성
2. 결제 서비스 → 결제 승인
3. 배송 서비스 → 배송 예약
   → 실패 시, 앞선 단계에 대해 보상 작업 수행 (결제 취소, 주문 취소)

장점:

• 분산 트랜잭션을 지원하지 않아도 일관성 보장
• 서비스 간 결합도를 낮출 수 있음

단점:

• 보상 로직 구현 필요
• 실패 시 복잡한 롤백 처리

3.2 이벤트 기반 아키텍처

서비스 간 통신을 **이벤트(Event)**를 통해 수행하는 방식입니다. Kafka, RabbitMQ 등의 메시지 브로커를 활용합니다.

예: 주문 완료 → ‘OrderCreated’ 이벤트 발행 → 다른 서비스들이 해당 이벤트를 구독하고 비동기적으로 동작

장점:

• 비동기 구조로 유연성 확보
• 확장성 용이

단점:

• 메시지 중복 또는 유실 가능성
• 트레이싱 및 디버깅 어려움

3.3 이벤트 소싱(Event Sourcing)

애플리케이션 상태를 데이터로 저장하는 대신, 이벤트들의 순서로 상태를 기록합니다. 상태를 변경하는 행위는 곧 하나의 이벤트로 기록되며, 그 이벤트 스트림을 재구성하면 현재 상태를 복원할 수 있습니다.

예:

• AccountCreated, MoneyDeposited, MoneyWithdrawn → 현재 잔고 계산

장점:

• 이력 추적 및 감사 로깅 용이
• 다양한 데이터 모델 파생 가능 (CQRS와 함께 사용됨)

단점:

• 학습 곡선이 높음
• 스냅샷 관리 필요

3.4 분산 트랜잭션 (2PC, 3PC)

각 서비스가 트랜잭션 코디네이터의 지시에 따라 ‘commit’ 또는 ‘rollback’하는 방식입니다. 이론적으로는 완전한 ACID 보장이 가능하지만, 지연 시간과 복잡도, 단일 실패 지점 문제로 인해 마이크로서비스에는 잘 사용되지 않습니다.

 

4. CQRS(Command Query Responsibility Segregation)

CQRS는 명령(Command)과 조회(Query)의 책임을 분리하는 패턴입니다. 이를 통해 쓰기 작업은 이벤트 소싱을 기반으로 처리하고, 읽기 작업은 읽기 전용 데이터 모델로 빠르게 제공하여 성능과 확장성을 동시에 확보할 수 있습니다.

CQRS는 이벤트 소싱이나 Kafka 등의 이벤트 브로커와 함께 사용될 때 시너지 효과가 크며, 읽기 모델은 ElasticSearch, Redis 등을 활용해 별도로 구성할 수 있습니다.

 

5. 실전 예제 시나리오: 주문 서비스 구성

서비스 구조

• Order Service: 주문 생성
• Payment Service: 결제 승인
• Inventory Service: 재고 감소
• Delivery Service: 배송 예약

처리 흐름

1. Order Service → 주문 생성 및 이벤트 발행
2. Payment Service → ‘OrderCreated’ 이벤트 수신 → 결제 처리 → ‘PaymentCompleted’ 이벤트 발행
3. Inventory Service → ‘PaymentCompleted’ 수신 → 재고 감소 → 실패 시 ‘InventoryRollback’ 발행
4. Order Service → 상태 업데이트 및 사용자 알림

이 과정에서 각 서비스는 자체 DB를 가지고 있으며, 이벤트를 통해 느슨하게 연결됩니다. 중간 실패에 대비해 보상 트랜잭션 또는 지연 큐를 설정할 수 있습니다.

 

6. 데이터 일관성을 위한 기술 도구

 

도구	역할
Apache Kafka	고성능 메시지 큐, 이벤트 스트리밍
Debezium	CDC(Change Data Capture) 기반 이벤트 발생
Outbox Pattern	DB 내 Outbox 테이블을 통해 메시지 생성
Axon Framework	이벤트 소싱 및 CQRS 지원 프레임워크
Temporal, Camunda	분산 워크플로우 관리 및 보상 로직 관리

 

7. 마무리

마이크로서비스 환경에서의 데이터 일관성 확보는 단순한 기술 문제가 아니라 시스템 전체의 안정성과 사용자 신뢰를 유지하기 위한 핵심 전략입니다. 분산된 시스템 내에서 정확한 데이터 흐름을 만들기 위해서는 각 서비스가 책임을 명확히 하고, 메시지 기반으로 통신하며, 실패에 대비한 보상 로직이 반드시 필요합니다.

이 글에서 소개한 SAGA, 이벤트 소싱, CQRS 등은 단순히 이론이 아닌, 실제 수많은 기업들이 활용하고 있는 실전 전략입니다. 향후 대규모 시스템을 설계하거나 운영하실 때 이 개념들을 충분히 고려하신다면 훨씬 안정적이고 유연한 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.