wb2875 님의 블로그

분산 트랜잭션과 Saga 패턴 실전 예제: 마이크로서비스에서 데이터 일관성을 유지하는 방법마이크로서비스 아키텍처에서는 하나의 서비스가 여러 DB나 시스템과 독립적으로 동작합니다.이는 서비스 간 결합도를 낮추고 확장성을 높여주지만, 동시에 트랜잭션 관리라는 새로운 과제를 안겨줍니다.예전처럼 하나의 RDBMS 안에서 BEGIN – COMMIT으로 처리되는 ACID 트랜잭션은 마이크로서비스 환경에서는 적용하기 어렵기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위한 대표적인 전략 중 하나가 바로 Saga 패턴입니다.이 글에서는 분산 트랜잭션의 개념과 문제점, 그리고 Saga 패턴의 적용 방식과 실전 예제까지 자세히 설명드리겠습니다. 1. 분산 트랜잭션이란?분산 트랜잭션은 **둘 이상의 독립된 자원(DB, 메시지 브로커 등..

스트리밍 데이터 처리: Apache Kafka vs RabbitMQ 완벽 비교현대의 웹 애플리케이션과 대규모 분산 시스템에서는 실시간 데이터 스트리밍이 핵심입니다. IoT 기기에서 발생하는 센서 데이터, SNS의 실시간 게시물, 실시간 로그 및 분석 시스템 등 수많은 시스템이 스트리밍 아키텍처를 요구하고 있습니다. 이러한 환경에서 가장 많이 사용되는 메시지 브로커로는 Apache Kafka와 RabbitMQ가 있습니다.이 글에서는 Apache Kafka와 RabbitMQ의 구조, 성능, 사용 사례, 장단점 등을 심층적으로 비교하고, 어떤 상황에 어떤 메시징 시스템을 선택해야 하는지에 대해 설명드리겠습니다. 1. 메시지 브로커란?메시지 브로커는 송신자와 수신자 사이에서 메시지를 중개하는 시스템입니다. 메시..

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)..