API Composition API Composition 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 디자인 패턴 중 하나이다. 이 패턴은 여러 마이크로서비스의 데이터를 조합하여 클라이언트에게 단일 응답으로 제공하는 방식이다. API Composition은 여러 마이크로서비스의 API 응답을 집계하여 단일 API 엔드포인트로 제공하는 패턴이다. 이를 통해 클라이언트는 복잡한 데이터 요구사항을 단일 요청으로 처리할 수 있다. API Composition 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 접근을 간소화하고 클라이언트 경험을 개선하는 강력한 도구이나 구현 시 성능과 복잡성을 고려해야 하며, 시스템의 요구사항에 따라 적절히 적용해야 한다. ...
Dead Letter Queue Dead Letter Queue(DLQ)는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 메시징 패턴 중 하나로, 처리할 수 없는 메시지를 안전하게 저장하고 관리하는 중요한 메커니즘이다. Dead Letter Queue는 메시징 시스템에서 정상적으로 처리되지 못한 메시지를 저장하는 특별한 큐이다. Dead Letter Queue는 MSA 환경에서 메시지 처리의 신뢰성과 안정성을 높이는 중요한 패턴이다. 적절히 구현하고 관리함으로써 시스템의 복원력을 향상시키고 문제 상황에 대한 가시성을 확보할 수 있다. DLQ를 효과적으로 활용하면 마이크로서비스 간 통신의 안정성을 크게 개선할 수 있다. 데드 레터 큐에 메시지가 전달되는 일반적인 상황 존재하지 않는 큐로의 메시지 전송: 메시지가 존재하지 않는 큐로 전송될 때. 큐의 최대 길이 초과: 큐의 저장 용량이 초과되어 더 이상 메시지를 수용할 수 없을 때. 메시지 크기 제한 초과: 메시지의 크기가 시스템에서 허용하는 최대 크기를 초과할 때. 메시지 만료: 메시지가 설정된 TTL(Time To Live, 생존 시간)을 초과하여 만료되었을 때. 메시지 거부: 다른 큐나 교환기에 의해 메시지가 거부되었을 때. 과도한 재시도 실패: 메시지가 여러 번 처리되었지만 계속해서 실패할 때. DLQ의 주요 특징 분리 저장: 문제가 있는 메시지를 정상적인 메시지와 분리하여 저장한다. 재처리 가능성: DLQ에 저장된 메시지는 나중에 분석하거나 재처리할 수 있다. 시스템 안정성 향상: 문제가 있는 메시지로 인한 시스템 장애를 방지한다. 모니터링 및 알림: DLQ를 모니터링하여 시스템 문제를 조기에 발견할 수 있다. DLQ 구현 방법 큐 생성: 일반 큐와 별도로 DLQ를 생성한다. 재시도 정책 설정: 메시지 처리 실패 시 재시도 횟수와 간격을 정의한다. DLQ 연결: 일반 큐에 DLQ를 연결하여 처리 실패한 메시지가 자동으로 이동하도록 설정한다. DLQ 활용 전략 분석 및 디버깅: DLQ에 저장된 메시지를 분석하여 실패 원인을 파악한다. 자동 재처리: 특정 조건에 따라 DLQ의 메시지를 자동으로 원래 큐로 되돌려 재처리한다. 알림 설정: DLQ에 메시지가 쌓이면 운영팀에 알림을 보내 신속한 대응을 유도한다. 로깅 및 모니터링: DLQ 상태를 지속적으로 모니터링하고 로깅하여 시스템 건강 상태를 파악한다. 주의사항 보존 기간 설정: DLQ에 저장된 메시지의 보존 기간을 적절히 설정하여 리소스 관리에 유의해야 한다. 보안: DLQ에 저장된 메시지에 민감한 정보가 포함될 수 있으므로 보안에 주의해야 한다. 성능 영향: DLQ 처리로 인한 시스템 부하를 고려해야 한다. 데드 레터 큐를 지원하는 주요 메시징 시스템 Amazon SQS: 데드 레터 큐를 통해 처리 실패한 메시지를 별도로 보관하고, 이후에 재처리할 수 있다. Apache Kafka: 메시지 처리 중 오류가 발생한 경우, 해당 메시지를 데드 레터 토픽에 저장하여 후속 조치를 취할 수 있다. RabbitMQ: 데드 레터 교환기(Dead Letter Exchange)를 설정하여 처리되지 않은 메시지를 지정된 큐로 라우팅할 수 있다. 구현 예시 Node.js와 RabbitMQ를 사용 ...
Competing Consumers Competing Consumers 패턴은 여러 소비자(Consumer)가 동일한 메시지 채널에서 동시에 메시지를 처리하는 방식이다. 이 패턴을 통해 시스템의 처리량을 높이고 확장성과 가용성을 개선할 수 있다. Competing Consumers 패턴은 MSA 환경에서 메시지 처리의 확장성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 하지만 메시지 순서와 같은 특정 요구사항이 있는 경우에는 신중하게 적용해야 한다. 작동 원리 메시지 생성: 애플리케이션이 메시지 큐에 메시지를 게시한다. 메시지 소비: 여러 소비자 인스턴스가 동일한 큐에서 메시지를 가져와 처리한다. 경쟁: 각 소비자는 다음 메시지를 처리하기 위해 경쟁한다. 동작 방식 메시지 생산자(Producer): 애플리케이션은 처리해야 할 작업을 메시지 형태로 메시지 큐에 게시한다. 메시지 큐(Message Queue): 게시된 메시지는 큐에 저장되어 대기한다. 메시지 소비자(Consumer): 여러 개의 소비자 인스턴스가 동일한 메시지 큐에서 메시지를 수신한다. 각 메시지는 한 번에 하나의 소비자에게만 전달되며, 이를 통해 작업이 병렬로 처리된다. 이러한 구조를 통해 시스템은 작업 부하를 여러 소비자 인스턴스에 분산시켜 병목 현상을 방지하고, 동시 처리 능력을 향상시킨다. ...
Message Filter Message Filter는 특정 기준에 따라 원하지 않는 메시지를 제거하고 원하는 메시지만 통과시키는 패턴이다. 이 패턴은 컴포넌트가 관심 없는 메시지를 받지 않도록 하여 시스템의 효율성을 높이는 데 사용된다. Message Filter 패턴을 적절히 활용하면 MSA 환경에서 메시지 처리의 효율성을 크게 높일 수 있다. 하지만 필터링 로직의 복잡성과 유지보수성을 고려하여 설계해야 한다. 주요 특징 단일 입력 채널과 단일 출력 채널을 가진다. 정의된 기준에 따라 메시지를 평가한다. 기준을 충족하는 메시지만 출력 채널로 전달한다. 기준을 충족하지 않는 메시지는 폐기된다. 구현 방법 필터 조건 정의: 메시지를 평가할 기준을 설정한다. 메시지 평가: 입력된 메시지가 정의된 조건을 충족하는지 확인한다. 메시지 라우팅: 조건을 충족하는 메시지는 다음 단계로 전달하고, 그렇지 않은 메시지는 폐기한다. 구현 방식 메시지 필터는 주로 다음과 같은 방식으로 구현된다: ...
Message Router Message Router는 메시지의 내용이나 메타데이터를 기반으로 메시지를 적절한 목적지로 전달하는 컴포넌트이다. 이는 메시지의 흐름을 제어하고 시스템의 유연성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. Message Router는 MSA 환경에서 메시지 흐름을 효과적으로 관리하고 시스템의 유연성을 높이는 중요한 패턴이다. 적절히 구현하면 시스템의 확장성과 유지보수성을 크게 향상시킬 수 있다. Message Router의 주요 특징 메시지 내용 기반 라우팅: 메시지의 페이로드나 헤더를 분석하여 라우팅 결정을 내린다. 동적 라우팅: 런타임에 라우팅 규칙을 변경할 수 있어 시스템의 유연성을 높인다. 다중 목적지 지원: 하나의 메시지를 여러 목적지로 라우팅할 수 있다. 메시지 변환: 필요에 따라 메시지 형식을 변환할 수 있다. Message Router의 종류 콘텐츠 기반 라우터: 메시지 내용을 분석하여 라우팅한다. 헤더 값 라우터: 메시지 헤더의 특정 값을 기준으로 라우팅한다. 수신자 목록 라우터: 미리 정의된 수신자 목록에 따라 메시지를 분배한다. 동적 라우터: 외부 조건이나 설정에 따라 라우팅 로직을 동적으로 변경한다. Message Router의 장점 유연성: 시스템 구성 요소 간의 결합도를 낮추어 유연성을 높인다. 확장성: 새로운 처리 로직이나 목적지를 쉽게 추가할 수 있다. 트래픽 관리: 메시지 흐름을 제어하여 시스템 부하를 관리할 수 있다. 비즈니스 로직 분리: 라우팅 로직을 중앙화하여 비즈니스 로직과 분리할 수 있다. 주의사항 복잡성 관리: 라우팅 규칙이 복잡해질수록 관리가 어려워질 수 있다. 성능 고려: 복잡한 라우팅 로직은 시스템 성능에 영향을 줄 수 있다. 오류 처리: 라우팅 실패 시의 오류 처리 전략이 필요하다. Message Router 구현 예시 Node.js를 사용한 Message Filter ...
Idempotent Consumer Idempotent Consumer는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 메시징 패턴 중 하나로, 메시지의 중복 처리를 방지하고 시스템의 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. Idempotent Consumer는 동일한 메시지를 여러 번 처리하더라도 시스템의 상태가 변하지 않도록 설계된 소비자를 의미한다. 즉, 메시지의 중복 처리가 발생해도 최종 결과는 항상 동일하다. Idempotent Consumer 패턴은 MSA 환경에서 메시지의 안정적인 처리를 보장하고, 시스템의 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 이 패턴을 적절히 구현함으로써 분산 시스템의 신뢰성과 견고성을 크게 향상시킬 수 있다. ...
Saga Pattern 아래는 “Saga(사가)” 패턴에 대한 체계적이고 포괄적인 조사 결과입니다. 1. 태그 Saga-Pattern Distributed-Transactions Event-Driven-Architecture Microservices 2. 분류 구조 분석 계층 구조: Computer Science and Engineering > Software Engineering > Design and Architecture > Architecture Styles and Patterns > Architecture Patterns > Data Management 분석 및 근거: Saga 패턴은 마이크로서비스, 분산 시스템 환경에서 여러 서비스에 걸친 트랜잭션의 데이터 일관성을 보장하기 위한 아키텍처 패턴으로, “Architecture Styles and Patterns” 하위의 “Architecture Patterns” 에 적합합니다. 또한, 데이터 관리 (Data Management) 와도 밀접하게 연관되어 있으므로 하위로 포함하는 것이 타당합니다 13. ...
Aggregate Pattern Aggregate 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 중요한 패턴 중 하나이다. 이 패턴은 도메인 주도 설계(DDD)에서 유래했으며, 복잡한 도메인 모델을 관리하고 트랜잭션 경계를 정의하는 데 도움을 줍니다. Aggregate는 하나의 루트 엔티티(Aggregate Root)와 관련된 객체들의 집합이다. 이 집합은 하나의 단위로 취급되며, 데이터 일관성을 유지하는 경계 역할을 한다. Aggregate 패턴을 효과적으로 사용하려면 도메인에 대한 깊은 이해와 지속적인 리팩토링이 필요하다. 이 패턴을 통해 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성을 유지하면서도 확장 가능하고 유지보수가 용이한 시스템을 구축할 수 있다. ...
3rd Party Registration 3rd Party Registration은 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 디스커버리를 위한 패턴 중 하나이다. 이 패턴에서는 서비스 인스턴스가 직접 자신을 서비스 레지스트리에 등록하지 않고, 별도의 외부 컴포넌트가 서비스의 등록과 해제를 담당한다. 주요 특징: 서비스 인스턴스와 레지스트리 간의 결합도 감소 중앙 집중식 서비스 관리 다양한 언어와 프레임워크에 대한 일관된 등록 메커니즘 제공 3rd Party Registration 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 디스커버리를 효과적으로 관리할 수 있는 방법이지만, 추가적인 복잡성을 감수해야 하므로, 시스템의 규모와 요구사항을 고려하여 적절히 적용해야 한다. ...
Self Registration Self Registration은 각 마이크로서비스 인스턴스가 자신의 정보를 서비스 레지스트리에 직접 등록하고 관리하는 패턴이다. 서비스가 시작될 때 자동으로 등록되고, 종료될 때 해제되는 방식으로 동작한다. Self Registration 패턴은 마이크로서비스 환경에서 동적으로 변화하는 서비스 인스턴스를 효과적으로 관리할 수 있게 해주는 중요한 패턴이다. 하지만 구현의 복잡성과 유지보수 측면에서 주의가 필요하며, 프로젝트의 규모와 요구사항에 따라 적절히 선택해야 한다. 주요 특징 자동 등록: 서비스 인스턴스가 시작될 때 자신의 정보(호스트, IP 주소, 포트 등)를 레지스트리에 등록한다. 자동 해제: 서비스가 종료될 때 레지스트리에서 자신의 정보를 제거한다. 헬스체크: 주기적으로 레지스트리에 헬스체크 신호를 보내 자신이 살아있음을 알린다. 상태 관리: 서비스 인스턴스가 자신의 상태를 가장 잘 알기 때문에, UP/DOWN 외에도 STARTING, AVAILABLE 등 더 복잡한 상태 모델을 구현할 수 있다. 구현 방법 서비스 레지스트리 설정: Eureka, Consul, ZooKeeper 등의 도구를 사용하여 중앙 레지스트리를 구축한다. 서비스 등록 코드 구현: 각 마이크로서비스에 자신을 레지스트리에 등록하는 코드를 추가한다. 헬스체크 메커니즘 구현: 주기적으로 레지스트리에 헬스체크 신호를 보내는 로직을 구현한다. 서비스 디스커버리 클라이언트 구현: 다른 서비스들이 등록된 서비스를 찾고 통신할 수 있도록 한다. 장점 구현이 비교적 간단하다. 추가적인 시스템 컴포넌트가 필요하지 않다. 서비스가 자신의 상태를 가장 잘 알기 때문에 정확한 정보를 제공할 수 있다. 단점 서비스와 레지스트리 간의 결합도가 높아진다. 각 프로그래밍 언어와 프레임워크마다 등록 로직을 구현해야 한다. 서비스가 비정상적으로 종료될 경우 레지스트리에서 자동으로 제거되지 않을 수 있다. 구현 예시 Netflix Eureka는 셀프 등록 패턴의 대표적인 예시이다. Eureka 클라이언트는 다음과 같은 방식으로 동작한다: ...