사가, 무작정 도입했다간 큰일납니다! [실패 사례 완벽 분석]

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.

괜찮겠지? 사가 도입, 그 달콤한 유혹 뒤에 숨겨진 함정 (경험담 주의)

사가, 무작정 도입했다간 큰일납니다! [실패 사례 완벽 분석]

괜찮겠지? 사가 도입, 그 달콤한 유혹 뒤에 숨겨진 함정 (경험담 주의)

최근 마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 대세로 떠오르면서, 트랜잭션 관리의 어려움을 해결해 줄 구원투수처럼 사가가 주목받고 있습니다. 저 역시 MSA 전환을 준비하면서 사가를 도입하면 모든 문제가 해결될 거라 믿었습니다. 마치 만병통치약처럼 느껴졌죠. 하지만 현실은 달랐습니다. 이론만으로는 절대 알 수 없는 깊고 어두운 함정이 기다리고 있었죠. 오늘은 제가 겪었던 생생한 실패 경험을 바탕으로, 사가 도입의 현실적인 어려움과 주의해야 할 점들을 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다.

MSA 전환의 꿈, 그리고 사가의 등장

저희 팀은 기존의 모놀리식 아키텍처를 MSA로 전환하기로 결정했습니다. 변화하는 비즈니스 요구사항에 민첩하게 대응하고, 독립적인 배포를 통해 개발 효율성을 높이기 위해서였죠. MSA의 장점은 익히 알고 있었지만, 가장 큰 고민은 바로 분산 트랜잭션 문제였습니다. 여러 서비스에 걸쳐 데이터 정합성을 유지하는 것이 쉽지 않았죠. 이때 사가가 등장했습니다. 사가는 로컬 트랜잭션을 순차적으로 실행하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 방식으로 데이터 정합성을 유지합니다. 이론적으로는 완벽해 보였죠.

이 정도면 되겠지? 안일함이 부른 참사

저희는 사가의 개념을 학습하고, 간단한 예제 코드를 구현하며 자신감을 얻었습니다. 이 정도면 충분하겠지?라는 안일한 생각으로 실제 서비스에 사가를 적용하기 시작했습니다. 문제는 예상치 못한 곳에서 터져 나왔습니다. MSA 환경의 복잡성을 간과했던 것이죠.

예를 들어, 주문 서비스와 결제 서비스 간의 트랜잭션을 사가로 관리한다고 가정해 봅시다. 주문 서비스에서 주문을 생성하고, 결제 서비스에서 결제를 진행합니다. 만약 결제 서비스에서 오류가 발생하면, 주문 서비스에서 주문을 취소하는 보상 트랜잭션을 실행해야 합니다. 그런데, 주문 취소 과정에서 또 다른 예외가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 이미 주문이 배송 중이라면 취소가 불가능하겠죠. 이러한 예외 상황들을 모두 고려하고, 각 서비스 간의 의존성을 정확하게 파악하는 것은 생각보다 훨씬 복잡하고 어려운 작업이었습니다.

저희는 이러한 복잡성을 제대로 이해하지 못하고, 단순히 사가의 기본 개념만 적용하려다 보니, 예상치 못한 데이터 불일치 문제가 발생했습니다. 주문은 취소되었지만, 결제는 완료된 상태로 남거나, 반대로 주문은 생성되었지만, 결제가 실패하는 상황이 발생한 것이죠. 이러한 문제는 사용자 경험에 심각한 영향을 미쳤고, 서비스 신뢰도를 떨어뜨리는 결과를 초래했습니다.

다음 섹션에서는 저희가 겪었던 구체적인 문제점들을 더욱 자세하게 분석하고, 사가 도입 시 반드시 고려해야 할 사항들을 짚어보겠습니다.

눈물의 삽질 연대기: 사가 도입, 왜 실패했을까? (실패 원인 심층 분석)

눈물의 삽질 연대기: 사가 도입, 왜 실패했을까? (실패 원인 심층 분석)

지난 글에서 사가 패턴 도입을 결정하게 된 배경과 초기 기대에 대해 이야기했었죠. 하지만 현실은 장밋빛 미래와는 거리가 멀었습니다. 오늘은 저희 팀이 사가 패턴을 적용하면서 겪었던 구체적인 문제 상황들을 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다. 마치 수술실에 들어간 의사의 심정으로, 문제의 원인을 꼼꼼히 진단하고 분석해볼게요.

트랜잭션 관리, 생각보다 복잡하네?

가장 먼저 발목을 잡았던 건 트랜잭션 관리의 복잡성이었습니다. 이론적으로는 각 서비스가 로컬 트랜잭션을 처리하고, 문제가 발생하면 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 방식이었죠. 하지만 실제 코드를 작성하다 보니 예상치 못한 시나리오들이 튀어나왔습니다. 예를 들어, A 서비스에서 데이터를 업데이트하고 B 서비스로 메시지를 보냈는데, B 서비스가 일시적으로 다운되는 상황이 발생했습니다. A 서비스는 이미 트랜잭션을 커밋했으니 롤백할 수 없고, B 서비스는 메시지를 받지 못했으니 데이터 정합성이 깨지는 거죠.

저희는 이 문제를 해결하기 위해 메시지 큐 시스템에 메시지 재전송 기능을 추가하고, 각 서비스에 idempotent(멱등성)한 API를 구현하는 방식으로 대응했습니다. 하지만 코드가 점점 복잡해지고, 디버깅 난이도 또한 급상승했습니다. 한 번은 보상 트랜잭션이 제대로 작동하지 않아 데이터가 꼬이는 바람에, 새벽까지 데이터를 복구하는 촌극을 벌이기도 했습니다. 그때 깨달았죠. 아, 이거 생각보다 훨씬 어려운 일이구나…

외부 API 의존성, 숨겨진 복병

외부 API 의존성 또한 간과할 수 없는 문제였습니다. 저희는 결제 시스템, 배송 시스템 등 다양한 외부 API를 사용하고 있었는데, 이 API들이 예상치 못한 에러를 뱉어낼 때마다 사가 패턴 전체가 흔들렸습니다. 예를 들어, 결제 API가 타임아웃되는 경우, 저희는 결제 취소 API를 호출해야 했는데, 이 API 또한 불안정해서 실패하는 경우가 종종 발생했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저희는 circuit breaker 패턴을 적용하고, 재시도 로직을 추가했습니다. 하지만 근본적인 해결책은 아니었습니다. 결국 외부 API의 안정성에 대한 신뢰가 없으면, 사가 패턴 자체가 무용지물이 될 수 있다는 결론에 도달했습니다.

데이터 정합성, 끝나지 않는 숙제

사가 패턴의 가장 큰 숙제는 역시 데이터 정합성 유지였습니다. 각 서비스가 독립적으로 데이터를 관리하기 때문에, 일관성을 유지하는 것이 매우 어려웠습니다. 특히, 여러 서비스에 걸쳐 데이터를 업데이트해야 하는 경우, 데이터 정합성을 보장하기가 더욱 까다로웠습니다.

저희는 이 문제를 해결하기 위해 eventual consistency(결과적 일관성) 모델을 채택하고, 주기적으로 데이터 정합성을 검증하는 배치 작업을 실행했습니다. 하지만 완벽한 해결책은 아니었습니다. 데이터 불일치가 발생할 가능성은 언제나 존재했고, 이를 감수해야만 했습니다.

결론적으로, 저희 팀의 사가 패턴 도입은 실패로 끝났습니다. 트랜잭션 관리의 복잡성, 외부 API 의존성, 데이터 정합성 문제 등 다양한 기술적인 난관들을 극복하지 못했습니다. 하지만 이 실패를 통해 많은 것을 배웠습니다. 사가 패턴은 만병통치약이 아니며, 특정한 상황에만 적합한 패턴이라는 것을 깨달았습니다.

다음 글에서는 저희 팀이 사가 패턴 대신 선택한 해결책과, 그 과정에서 얻은 교훈에 대해 이야기해보겠습니다.

돌아보니 보이는 것들: 사가, 이렇게 접근했어야 했다 (개선 방안 & 대안 제시)

돌아보니 보이는 것들: 사가, 이렇게 접근했어야 했다 (개선 방안 & 대안 제시)

지난 글에서 저희 팀이 사가 패턴 도입 후 겪었던 혹독한 성장통을 낱낱이 파헤쳤습니다. 마치 갓난아이가 어른 옷을 입은 것처럼, 준비되지 않은 상태에서 복잡한 기술을 섣불리 적용했다가 큰 코 다쳤죠. 오늘은 그 실패 경험을 거울삼아, 사가 패턴을 성공적으로 안착시키기 위한 개선 방안과 대안을 제시하고자 합니다. 만약 시간을 되돌릴 수 있다면, 저는 분명히 다른 선택을 했을 겁니다.

점진적인 도입 전략: 작은 것부터 시작하라

가장 후회되는 점은 처음부터 너무 거창하게 모든 것을 사가 패턴으로 해결하려 했다는 겁니다. 마치 폭포수처럼 한 번에 모든 것을 쏟아부으니, 감당이 안 되는 건 당연했습니다. 만약 다시 시작한다면, 저는 훨씬 더 작고, 덜 중요한 기능부터 사가 패턴을 적용해 볼 겁니다. 예를 들어, 회원 가입 시 쿠폰 발급 기능처럼 비교적 독립적인 기능부터 시작해서, 점진적으로 복잡한 트랜잭션으로 확장하는 것이죠.

이렇게 작은 범위에서 시작하면, 사가 패턴의 복잡성을 더 잘 이해하고, 발생할 수 있는 문제점을 미리 파악할 수 있습니다. 또한, 팀원들의 숙련도를 높이는 데에도 도움이 됩니다. 마치 레고 블록처럼, 작은 조각들을 하나씩 쌓아 올리면서 전체 시스템을 구축하는 것이죠.

꼼꼼한 모니터링 시스템 구축: 눈을 크게 뜨고 감시하라

사가 패턴은 분산된 트랜잭션을 관리하기 때문에, 문제가 발생했을 때 원인을 파악하기가 매우 어렵습니다. 따라서, 꼼꼼한 모니터링 시스템은 필수입니다. 저는 당시 로그를 제대로 분석하지 못해서, 문제 해결에 많은 시간을 허비했습니다.

만약 다시 한다면, 저는 각 서비스의 로그를 통합적으로 분석할 수 있는 시스템을 구축하고, 사가 패턴의 진행 상황을 시각적으로 보여주는 대시보드를 만들 겁니다. 또한, 장애 발생 시 알람을 받을 수 있도록 설정하여, 즉각적으로 대응할 수 있도록 대비할 것입니다. 마치 CCTV처럼, 시스템의 모든 움직임을 감시하고, 이상 징후를 포착하는 것이죠.

장애 발생 시 대응 프로세스 마련: 당황하지 말고 침착하게 대처하라

아무리 완벽하게 준비해도, 예상치 못한 장애는 발생할 수 있습니다. 중요한 것은 장애 발생 시 당황하지 않고, 침착하게 대응하는 것입니다. 저는 당시 장애가 발생했을 때, 무엇부터 해야 할지 몰라서 우왕좌왕했습니다.

만약 다시 한다면, 저는 장애 발생 시 대응 프로세스를 미리 정의하고, 팀원들과 함께 시뮬레이션 훈련을 실시할 겁니다. 또한, 롤백 전략과 보상 트랜잭션 실행 방법을 명확하게 문서화하여, 누구라도 쉽게 대처할 수 있도록 준비할 것입니다. 마치 소방 훈련처럼, 실제 상황에 대비하여 반복적으로 연습하는 것이죠.

사가 패턴만이 답은 아니다: 상황에 맞는 최적의 선택을 하라

사가 패턴은 강력한 분산 트랜잭션 관리 기법이지만, 모든 상황에 적합한 것은 아닙니다. 때로는 2PC(Two-Phase Commit)나 TCC(Try-Confirm-Cancel)와 같은 다른 기법이 더 효과적일 수 있습니다. 저는 당시 사가 패턴에만 매몰되어, 다른 대안을 고려하지 못했습니다.

만약 다시 한다면, 저는 각 기법의 장단점을 비교 분석하고, 상황에 따라 가장 적합한 대안을 선택할 겁니다. 예를 들어, ACID 트랜잭션이 중요한 경우에는 2PC를 사용하고, 최종 일관성이 허용되는 경우에는 사가 패턴을 사용하는 것이죠. 마치 요리사가 상황에 따라 다른 조리법을 선택하는 것처럼, 문제 해결에 가장 적합한 도구를 사용하는 것이 중요합니다.

이처럼 사가 패턴 도입은 신중하게 접근해야 할 문제입니다. 무작정 도입했다가는 저처럼 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 하지만, 실패를 통해 얻은 교훈을 바탕으로, 점진적인 도입 전략, 꼼꼼한 모니터링 시스템 사가방수쿠션 구축, 장애 발생 시 대응 프로세스 마련, 그리고 상황에 맞는 최적의 대안 선택이라는 네 가지 핵심 원칙을 따른다면, 사가 패턴을 성공적으로 활용하여 분산 시스템의 안정성과 확장성을 확보할 수 있을 것입니다.

다음 글에서는 실제 저희 팀이 사가 패턴 대신 선택했던 대안과, 그 결과에 대해 자세히 이야기해보겠습니다. 어떤 선택이 더 나은 결과를 가져왔을까요? 기대해주세요!

사가는 만능 해결사가 아니다: MSA와 분산 시스템, 현실적인 조언 (E-E-A-T 기반 결론)

사가, 무작정 도입했다간 큰일납니다! [실패 사례 완벽 분석]

지난 글에서 MSA(마이크로서비스 아키텍처)와 분산 시스템 설계에 대한 현실적인 조언을 드렸습니다. 오늘은 그 연장선상에서 사가(Saga) 패턴에 대해 이야기해보려 합니다. 사가는 분산 환경에서 트랜잭션을 관리하는 강력한 도구임에는 분명하지만, 마치 만병통치약처럼 생각하고 무턱대고 도입했다간 큰 낭패를 볼 수 있습니다. 제가 직접 겪었던 실패 사례를 중심으로, 사가 도입 시 주의해야 할 점들을 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다.

욕심이 부른 참사: 복잡성과의 싸움

몇 년 전, 저는 대규모 이커머스 플랫폼의 MSA 전환 프로젝트에 참여했습니다. 당시 저희 팀은 주문, 결제, 배송 등 핵심 서비스를 MSA로 분리하면서, 각 서비스 간 데이터 일관성을 유지하기 위해 사가 패턴을 적극적으로 활용하기로 결정했습니다. 이론적으로는 완벽해 보였습니다. 하지만 현실은 달랐습니다.

처음에는 간단한 주문 취소 로직에 사가를 적용했습니다. 주문 서비스에서 취소 요청을 받으면, 결제 서비스에 환불 요청을 보내고, 배송 서비스에 배송 중단 요청을 보내는 방식이었죠. 여기까지는 괜찮았습니다. 문제는 점점 더 복잡한 시나리오가 등장하면서 시작되었습니다.

예를 들어, 고객이 부분적으로 상품을 환불하거나, 배송 주소를 변경하는 경우, 혹은 프로모션 코드 적용에 오류가 발생하는 경우 등 다양한 예외 상황들이 발생했습니다. 각 서비스 간의 통신은 점점 더 복잡해졌고, 사가 오케스트레이터는 스파게티 코드가 되어갔습니다.

결국, 사가 패턴을 구현하고 유지보수하는 데 너무 많은 시간과 노력이 소요되었습니다. 새로운 기능을 추가하거나 기존 기능을 수정할 때마다, 사가 오케스트레이터를 꼼꼼히 살펴봐야 했고, 작은 변경 사항이 전체 시스템에 미치는 영향을 예측하기 어려웠습니다. 마치 복잡한 미로 속에서 길을 잃은 듯한 기분이었습니다.

작은 서비스, 큰 오버헤드: 팀 역량의 중요성

더 큰 문제는 팀의 역량 부족이었습니다. 저희 팀은 대부분 모놀리식 아키텍처 경험만 있었고, 분산 시스템에 대한 이해도가 높지 않았습니다. 사가 패턴의 복잡성을 제대로 이해하지 못한 채, 단순히 분산 트랜잭션이라는 키워드에만 매몰되었던 것이죠.

사가 패턴을 제대로 활용하려면, 각 서비스의 독립성을 보장하면서도 데이터 일관성을 유지해야 합니다. 이를 위해서는 이벤트 소싱, CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 등 다양한 패턴에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다. 하지만 저희 팀은 이러한 패턴들을 제대로 이해하지 못했고, 결국 사가 패턴은 시스템의 성능 저하와 복잡성 증가를 야기하는 주범이 되었습니다.

실패를 통해 얻은 교훈: 규모와 복잡성을 고려하라

이 프로젝트를 통해 저는 사가 패턴이 모든 MSA 환경에 적합한 해결책이 아니라는 것을 뼈저리게 깨달았습니다. 시스템의 규모, 복잡성, 그리고 팀의 역량을 종합적으로 고려하여 아키텍처를 선택해야 합니다. 작은 규모의 서비스나 단순한 트랜잭션에는 사가 패턴이 오히려 과도한 오버헤드를 초래할 수 있습니다.

사가 패턴을 도입하기 전에 다음과 같은 질문을 던져보세요.

• 우리 시스템은 정말로 분산 트랜잭션이 필요한가?
• 사가 패턴의 복잡성을 감당할 만큼 팀의 역량이 충분한가?
• 사가 패턴 외에 다른 대안은 없는가? (예: 2PC, TCC)

이러한 질문에 대한 답을 신중하게 고민하고, 충분한 검토와 준비를 거친 후에 사가 패턴을 도입해야 합니다.

MSA 전문가의 조언: 균형 잡힌 시각을 가져라

MSA는 단순히 서비스를 잘게 쪼개는 것이 아닙니다. 각 서비스의 독립성을 보장하면서도 전체 시스템의 일관성과 안정성을 유지하는 것이 핵심입니다. 사가 패턴은 이러한 목표를 달성하기 위한 하나의 도구일 뿐, 만능 해결사가 아닙니다.

MSA 전문가로서 저는 여러분에게 균형 잡힌 시각을 가지라고 조언하고 싶습니다. 사가 패턴의 장점과 단점을 명확히 이해하고, 시스템의 특성에 맞는 최적의 아키텍처를 선택해야 합니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 팀의 역량을 키우는 것입니다. 분산 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 사가 패턴을 포함한 다양한 기술들을 자유자재로 활용할 수 있어야 합니다.

MSA는 끊임없는 학습과 실험의 과정입니다. 실패를 두려워하지 말고, 다양한 시도를 통해 자신만의 노하우를 쌓아가세요. 그리고 언제나 현실적인 시각을 유지하며, 시스템의 복잡성을 최소화하는 방향으로 나아가세요. 이것이 MSA의 성공적인 여정을 위한 가장 중요한 덕목이라고 생각합니다.