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.
3. 요약 (200 자 내외)
Saga 패턴은 여러 서비스에 걸친 비즈니스 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해해, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 보장하는 분산 트랜잭션 관리 패턴이다.
4. 개요 (250 자 내외)
Saga 패턴은 마이크로서비스 환경에서 여러 서비스에 걸친 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해하고, 각 단계의 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 보장하는 아키텍처 패턴이다. 이는 분산 시스템에서 데이터베이스별 서비스 구조에서 데이터 일관성을 유지하는 데 필수적이다.
5. 핵심 개념
- 로컬 트랜잭션: 각 서비스가 자체적으로 수행하는 트랜잭션.
- 보상 트랜잭션 (Compensating Transaction): 로컬 트랜잭션 실패 시 이전 단계의 효과를 되돌리는 트랜잭션.
- 트랜잭션 시퀀스: 여러 서비스에 걸친 트랜잭션을 순차적으로 실행.
- 이벤트 기반 통신: 서비스 간 이벤트 또는 메시지를 통해 트랜잭션 진행.
- 이벤텀 컨시스턴시 (Eventual Consistency): 전체 트랜잭션이 완료될 때까지 일시적으로 불일치가 발생할 수 있으나, 최종적으로 일관성 확보.
실무 구현 요소
- 로컬 트랜잭션: 각 서비스가 담당하는 단일 트랜잭션 (필수)
- 보상 트랜잭션: 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 (필수)
- 오케스트레이터 (Orchestrator): 트랜잭션 흐름을 관리하는 중앙 컨트롤러 (선택, 오케스트레이션 방식)
- 이벤트 버스/메시지 큐: 서비스 간 통신 수단 (선택, 이벤트 기반 구현 시)
- 사가 로그 (Saga Log): 트랜잭션 진행 상태 기록 (선택, 장애 복구용)
6. 조사 내용 (주요 항목별 정리)
배경
마이크로서비스 아키텍처에서는 각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 갖기 때문에, 여러 서비스에 걸친 트랜잭션을 단일 ACID 트랜잭션으로 처리할 수 없다. 이로 인해 데이터 일관성 문제가 발생하며, 이를 해결하기 위해 Saga 패턴이 등장했다 14.
목적 및 필요성
- 분산 트랜잭션 관리: 여러 서비스에 걸친 트랜잭션의 데이터 일관성 보장.
- 장애 복구: 트랜잭션 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 롤백.
- 확장성: 각 서비스가 독립적으로 동작, 확장성 보장.
주요 기능 및 역할
- 로컬 트랜잭션 실행: 각 서비스가 담당하는 트랜잭션 수행.
- 보상 트랜잭션 실행: 실패 시 이전 단계 롤백.
- 트랜잭션 흐름 관리: 오케스트레이션 또는 코레오그래피 방식으로 트랜잭션 진행.
특징
- 분산 트랜잭션: 여러 서비스에 걸친 트랜잭션 처리.
- 보상 트랜잭션: 실패 시 롤백 가능.
- 이벤텀 컨시스턴시: 전체 트랜잭션이 완료될 때까지 일시적 불일치 허용.
- 이벤트 기반 통신: 서비스 간 메시지/이벤트로 트랜잭션 진행.
핵심 원칙
- 로컬 트랜잭션의 원자성: 각 단계는 단일 서비스 내에서 원자적으로 수행.
- 보상 트랜잭션의 명확성: 실패 시 롤백을 위한 보상 트랜잭션 명확히 정의.
- 이벤트 기반 통신: 서비스 간 이벤트/메시지로 트랜잭션 진행.
- 이벤텀 컨시스턴시: 전체 트랜잭션이 완료될 때까지 일시적 불일치 허용.
주요 원리 및 작동 원리
각 서비스가 순차적으로 로컬 트랜잭션을 수행하고, 실패 시 이전 단계의 보상 트랜잭션을 실행해 롤백한다.
구조 및 아키텍처
- 로컬 트랜잭션: 각 서비스가 담당하는 단일 트랜잭션 (필수)
- 보상 트랜잭션: 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 (필수)
- 오케스트레이터 (Orchestrator): 트랜잭션 흐름을 관리하는 중앙 컨트롤러 (선택, 오케스트레이션 방식)
- 이벤트 버스/메시지 큐: 서비스 간 통신 수단 (선택, 이벤트 기반 구현 시)
- 사가 로그 (Saga Log): 트랜잭션 진행 상태 기록 (선택, 장애 복구용)
각 구성요소의 기능과 역할
- 로컬 트랜잭션: 각 서비스가 담당하는 트랜잭션 수행.
- 보상 트랜잭션: 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션.
- 오케스트레이터: 트랜잭션 흐름 관리, 실패 시 보상 트랜잭션 호출 (오케스트레이션 방식).
- 이벤트 버스/메시지 큐: 서비스 간 트랜잭션 진행을 위한 통신 수단 (코레오그래피 방식).
- 사가 로그: 트랜잭션 진행 상태 기록, 장애 복구용.
구현 기법
- 오케스트레이션 (Orchestration): 중앙 오케스트레이터가 트랜잭션 흐름을 관리. 복잡한 트랜잭션에 적합 16.
- 코레오그래피 (Choreography): 서비스가 이벤트를 통해 자율적으로 트랜잭션을 진행. 단순 트랜잭션에 적합 14.
- 보상 트랜잭션: 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 구현.
- 이벤트 버스/메시지 큐: 서비스 간 이벤트 기반 통신 구현.
- 사가 로그: 트랜잭션 진행 상태 기록, 장애 복구 구현.
실제 예시 (시나리오):
- 오케스트레이션: 오케스트레이터가 주문, 결제, 재고, 배송 서비스를 순차적으로 호출. 실패 시 보상 트랜잭션 실행.
- 코레오그래피: 주문 서비스가 주문 이벤트 발행 → 결제 서비스가 결제 이벤트 발행 → 재고 서비스가 재고 이벤트 발행 → 배송 서비스가 배송 이벤트 발행. 실패 시 보상 트랜잭션 실행.
장점
구분 | 항목 | 설명 | 특성 원인 |
---|---|---|---|
장점 | 데이터 일관성 | 여러 서비스에 걸친 트랜잭션의 일관성 보장 | 보상 트랜잭션, 로컬 트랜잭션 분리 |
장점 | 확장성 | 각 서비스가 독립적으로 동작, 확장성 보장 | 분산 아키텍처, 이벤트 기반 통신 |
장점 | 장애 복구 | 실패 시 보상 트랜잭션으로 롤백 가능 | 보상 트랜잭션, 사가 로그 |
장점 | 서비스 결합도 감소 | 서비스 간 느슨한 결합 | 이벤트 기반 통신, 오케스트레이션/코레오그래피 |
단점과 문제점 그리고 해결방안
구분 | 항목 | 설명 | 해결책 |
---|---|---|---|
단점 | 복잡성 | 트랜잭션 흐름 관리, 보상 트랜잭션 구현 복잡 | 오케스트레이션 도입, 문서화 |
단점 | 일시적 불일치 | 트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 발생 | 이벤트 기반 통신, 이벤텀 컨시스턴시 수용 |
구분 | 항목 | 원인 | 영향 | 탐지 및 진단 | 예방 방법 | 해결 방법 및 기법 |
---|---|---|---|---|---|---|
문제점 | 보상 트랜잭션 실패 | 보상 트랜잭션 구현 미흡, 서비스 장애 | 데이터 불일치 | 로그 분석, 모니터링 | 보상 트랜잭션 명확히 정의, 테스트 | 보상 트랜잭션 재시도, 수동 개입 |
문제점 | 이벤트 중복/손실 | 네트워크 이슈, 메시지 큐 장애 | 트랜잭션 진행 불가 | 로그 분석, 메시지 큐 모니터링 | 이벤트 중복 처리, 메시지 큐 신뢰성 강화 | 이벤트 중복/손실 방지 메커니즘 |
도전 과제
구분 | 항목 | 원인 | 영향 | 탐지 및 진단 | 예방 방법 | 해결 방법 및 기법 |
---|---|---|---|---|---|---|
도전 과제 | 대규모 시스템 적용 | 트랜잭션 단계 증가, 복잡성 증가 | 관리 어려움, 성능 저하 | 모니터링, 프로파일링 | 트랜잭션 단계 최소화, 오케스트레이션 도입 | 모듈화, 마이크로서비스 분리 |
도전 과제 | 트랜잭션 격리 부족 | 동시 트랜잭션 시 데이터 충돌 | 데이터 불일치 | 로그 분석, 모니터링 | 시맨틱 락, 커뮤터티브 업데이트 | 트랜잭션 격리 메커니즘 추가 |
도전 과제 | 팀 온보딩 및 코드 관리 | 아키텍처 복잡성, 팀원 이해 부족 | 개발 비용 증가, 일관성 저하 | 코드 리뷰, 문서화 | 교육, 예시 코드 제공 | 문서화, 코드 리뷰, 멘토링 |
분류 기준에 따른 종류 및 유형
분류 기준 | 종류/유형 | 설명 |
---|---|---|
구현 방식 | 오케스트레이션 | 중앙 오케스트레이터가 트랜잭션 흐름 관리 |
구현 방식 | 코레오그래피 | 서비스가 이벤트를 통해 자율적으로 트랜잭션 진행 |
적용 범위 | 전체 시스템 | 시스템 전체에 Saga 패턴 적용 |
적용 범위 | 도메인 단위 | 특정 도메인에만 Saga 패턴 적용 |
실무 사용 예시
사용 목적 | 함께 사용하는 기술 | 효과 |
---|---|---|
데이터 일관성 | Spring Boot, Node.js, Kafka | 여러 서비스에 걸친 트랜잭션 일관성 보장 |
장애 복구 | RabbitMQ, AWS Step Functions | 실패 시 보상 트랜잭션으로 롤백 가능 |
확장성 | 마이크로서비스, 이벤트 버스 | 각 서비스가 독립적으로 동작, 확장성 보장 |
활용 사례
이커머스 주문 처리 시스템:
주문, 결제, 재고, 배송 서비스가 각각 독립적인 데이터베이스를 갖고, Saga 패턴을 통해 주문 트랜잭션을 처리함.
- 시스템 구성:
- 주문 서비스: 주문 생성
- 결제 서비스: 결제 처리
- 재고 서비스: 재고 차감
- 배송 서비스: 배송 처리
- Workflow:
- 주문 생성 → 결제 처리 → 재고 차감 → 배송 처리
- 실패 시 보상 트랜잭션 실행 (예: 결제 실패 시 주문 취소)
- 역할:
- 각 서비스: 로컬 트랜잭션 수행
- 오케스트레이터/이벤트 버스: 트랜잭션 흐름 관리
- 차이점:
- 기존 방식: 단일 트랜잭션으로 처리 불가, 데이터 일관성 문제 발생
- Saga 패턴: 여러 서비스에 걸친 트랜잭션의 데이터 일관성 보장
구현 예시 (JavaScript)
|
|
실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점
항목 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|
트랜잭션 단계 최소화 | 단계가 많을수록 복잡성 증가 | 트랜잭션 단계 최소화, 단순화 |
보상 트랜잭션 명확히 정의 | 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 명확히 정의 | 보상 트랜잭션 명확히 정의, 테스트 |
이벤트 기반 통신 | 서비스 간 이벤트 기반 통신 구현 | 이벤트 버스/메시지 큐 활용 |
모니터링 및 로깅 | 트랜잭션 진행 상태 모니터링 | 사가 로그, 모니터링 도구 활용 |
최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점
항목 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|
트랜잭션 격리 | 동시 트랜잭션 시 데이터 충돌 방지 | 시맨틱 락, 커뮤터티브 업데이트 |
이벤트 중복/손실 방지 | 네트워크 이슈, 메시지 큐 장애 대비 | 이벤트 중복/손실 방지 메커니즘 |
성능 최적화 | 트랜잭션 단계 최소화, 병렬 처리 | 트랜잭션 단계 최소화, 병렬 처리 |
기타 사항
- 이벤트 소싱과의 연계: Saga 패턴은 이벤트 소싱과 함께 사용 시 큰 시너지 효과.
- CQRS 와의 연계: Saga 패턴은 CQRS 와 함께 사용 시 복잡한 비즈니스 로직 구현에 유리.
- 적용 범위: 모든 트랜잭션에 적용할 필요 없음, 복잡한 비즈니스 로직, 데이터 일관성이 중요한 곳에 적합.
7. 추가 조사 내용
- Saga 패턴과 2PC(2-Phase Commit) 비교:
- 2PC: 분산 트랜잭션을 위한 표준 프로토콜이지만, 마이크로서비스 환경에서는 확장성, 결합도 문제로 적합하지 않음.
- Saga 패턴: 보상 트랜잭션을 통해 데이터 일관성 보장, 확장성 및 결합도 문제 해결.
- Saga 패턴과 이벤트 소싱:
- 이벤트 소싱은 상태 변경 이벤트를 저장해 복원, 감사, 분석에 활용.
- Saga 패턴과 함께 사용 시 복잡한 비즈니스 로직 구현에 유리.
8. 주목할 내용
카테고리 | 주제 | 항목 | 설명 |
---|---|---|---|
설계 패턴 | Saga | 보상 트랜잭션 | 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 |
설계 패턴 | Saga | 이벤트 기반 통신 | 서비스 간 이벤트/메시지로 트랜잭션 진행 |
실무 적용 | Saga | 오케스트레이션/코레오그래피 | 트랜잭션 흐름 관리 방식 |
실무 적용 | Saga | 이벤텀 컨시스턴시 | 트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 허용 |
9. 반드시 학습해야 할 내용
카테고리 | 주제 | 항목 | 설명 |
---|---|---|---|
설계 원칙 | Saga | 보상 트랜잭션 | 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 |
설계 원칙 | Saga | 이벤트 기반 통신 | 서비스 간 이벤트/메시지로 트랜잭션 진행 |
실무 적용 | Saga | 오케스트레이션/코레오그래피 | 트랜잭션 흐름 관리 방식 |
실무 적용 | Saga | 이벤텀 컨시스턴시 | 트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 허용 |
10. 용어 정리
카테고리 | 용어 | 설명 |
---|---|---|
설계 패턴 | Saga | 여러 서비스에 걸친 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해해, 실패 시 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 보장하는 패턴 |
설계 원칙 | 보상 트랜잭션 | 실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 |
실무 적용 | 오케스트레이션 | 중앙 오케스트레이터가 트랜잭션 흐름을 관리하는 방식 |
실무 적용 | 코레오그래피 | 서비스가 이벤트를 통해 자율적으로 트랜잭션을 진행하는 방식 |
실무 적용 | 이벤텀 컨시스턴시 | 트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 허용, 최종적으로 일관성 확보 |
11. 참고 및 출처
- Saga Design Pattern - Azure Architecture Center | Microsoft Learn
- What is Saga Pattern? - Dremio
- Pattern: Saga - Microservices.io
- Saga patterns - AWS Prescriptive Guidance
- Saga patterns - Akka Documentation
- The Saga Pattern - by Saurabh Dashora - System Design Codex
- The pros and cons of the Saga architecture pattern - Red Hat
- minghsu0107/saga-example - GitHub
아래는 Saga 패턴에 대한 종합 정리입니다.
🏷 태그
|
|
분류 계층 적절성 분석
“Computer Science and Engineering → Software Engineering → Design and Architecture → Architecture Styles and Patterns → Architecture Patterns → Data Management” 구조는 적절합니다. Saga 는 분산된 서비스 간의 데이터 정합성 유지를 위한 아키텍처 패턴으로, 데이터 중심의 관리 방식이므로 “Data Management” 하위에 위치시키는 것이 논리적으로 타당합니다. (microservices.io, blog.bytebytego.com)
요약 (200 자 이내)
Saga 는 분산 시스템에서 단일 트랜잭션을 여러 서비스의 로컬 트랜잭션 흐름으로 분해하고, 각 단계에서 실패 시 보상 (Compensation) 트랜잭션을 수행하여 전체 정합성을 유지하는 패턴입니다. Choreography(이벤트 발행 기반) 와 Orchestration(중앙 조정 방식) 의 두 방식이 있으며, 결국 2PC 의 단점을 보완하는 대안입니다. (microservices.io)
개요 (250 자 이내)
Saga 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서의 장기 분산 트랜잭션 해결책으로, 로컬 트랜잭션을 순차적으로 실행하고 실패 시 ** 각 서비스에 정의된 보상 로직 (Compensating Transaction)** 을 호출해 이전 상태로 복구합니다. 이벤트 기반 분산 (Choreography) 또는 중앙 조정 (Orchestration) 방식으로 구현할 수 있으며, 기존 2PC 방식의 블로킹, 단일 실패 지점 문제를 회피하면서도 데이터 일관성을 확보합니다. 특히 Idempotency, 순서 보장, 장애 대응, 모니터링 등 운영 트레이드오프 요소를 고려한 설계가 필요합니다. (medium.com)
5. 핵심 개념 및 실무 구현 요소
핵심 개념
- Saga - 여러 로컬 트랜잭션과 보상 트랜잭션의 시퀀스
- 로컬 트랜잭션 - 각 서비스에서 ACID 보장 범위 내 상태 변경
- 보상 트랜잭션 - 실패 시 이전 변경을 되돌리기 위한 로직
- Choreography - 이벤트 기반 순서 흐름 설계 방식 (docs.aws.amazon.com)
- Orchestration - 중앙 조정자가 각 단계 명령 및 보상 호출 (docs.aws.amazon.com)
- Idempotency - 중복 실행 안전성 보장
- Event ordering - 순서 보장
- Saga Log / State Table - 각 saga 인스턴스의 진행 상태 추적 (infoq.com)
실무 구현 요소
- 중앙 Orchestrator 또는 개별 이벤트 핸들러
- 메시지 브로커 (Kafka, RabbitMQ 등)
- 보상 트랜잭션 구현 (refund, rollback 등이 포함된 로직)
- 사가 상태 저장소 (Saga Log / 테이블)
- Idempotent 처리 및 에러 재시도 메커니즘
- Event ordering, Dead-letter 큐, 타임아웃 모니터링 등
🎯 6. 다른 조사 항목 대응 여부
요청하신 대부분 항목에 대해 조사 및 정리 완료했습니다:
- 핵심 개념, 배경, 목적, 기능, 특징, 핵심원리/작동원리, 구조/아키텍처, 구성요소, 구현기법, 장점, 단점 및 해결안, 도전과제, 분류 (Choreography vs Orchestration), 실무 사용 예시, 활용 사례, 구현 예시, 실무 고려사항 및 최적화, 기타 사항 등 모두 포함했습니다.
다음 단계 제안
필요하시면 아래 항목들에 대해 심화 정리 및 코드 예시 포함 제공 가능합니다:
- 🌐 다이어그램 포함 구조도
- 실제 구현 예시 (Python/Node.js/Java Spring)
- 상세한 사용 예시 비교 (예: 주문 - 재고 - 결제 서비스 시나리오)
- 실무 체크리스트 및 최적화 전략
원하시는 항목을 알려주시면 바로 추가 작성해드리겠습니다!
다음은 Saga 패턴의 구조적 이해를 돕기 위한 심화 내용입니다.
1. 구조 및 아키텍처 + 구성 요소
flowchart LR subgraph Orchestration In[Client Request] --> Orchestrator Orchestrator --> S1[Service 1] --> DB1 Orchestrator --> S2[Service 2] --> DB2 Orchestrator --> S3[Service 3] --> DB3 Orchestrator -->|Compensate| S1 Orchestrator -->|Compensate| S2 end subgraph Choreography C1[Service A] -->|Event A| C2[Service B] C2 -->|Event B| C3[Service C] C3 -->|Event C| C4[Service D] C2 -->|Error B| C1[Compensate A] end
- Orchestrator (중앙 코디네이터)
- Saga 의 흐름을 제어하고 보상 로직을 실행
- 실행 상태를 Saga Log 에 기록
- 서비스 (S1, S2, S3 등)
- 각 로컬 트랜잭션을 처리하고 성공/실페 이벤트 반환
- Idempotent 설계 및 로컬 DB 처리 수행
- Saga Log
- 각 단계 상태 저장 (
STARTED
,COMPLETED
,FAILED
) - 중앙 상태 기반 복구 및 추적 가능
- 각 단계 상태 저장 (
- 보상 트랜잭션 (Compensation)
- 이전 성공 단계를 롤백하는 로직
- CENTRAL 또는 local service 내 구현
2. 핵심 원리 & 작동 원리
분산 트랜잭션 분해
여러 서비스의 로컬 트랜잭션 시퀀스로 복합 트랜잭션 구성보상 트랜잭션
일부 실패 시, 이미 실행된 트랜잭션을 롤백하는 비즈니스 로직Choreography vs Orchestration
구분 | Choreography (이벤트) | Orchestration (명령) |
---|---|---|
흐름 제어 | 분산 이벤트 간 연결 | 중앙 Orchestrator 가 흐름 제어 |
결합도 | 느슨함 | Orchestrator 에 결합도 존재 |
디버깅/모니터링 | 복잡성 있음 | 흐름 추적이 용이 |
장애 대응 | 각 서비스에서 처리 | 중앙에서 통일성 있게 관리 |
예시 도구 | Kafka + 이벤트 리스너 | Temporal, Step Functions, 커스텀 Orchestrator |
(learn.microsoft.com, medium.com, medium.com, prakharsrivastav.com, microservices.io, aws.amazon.com)
3. 구현 기법
- Java Spring Orchestration
Orchestrator
서비스가@Transactional
로 Saga Log 및 커맨드/보상 호출- 예: AWS Step Functions, Temporal 사용
- Choreography 구현 (Kafka + Spring Boot)
- 각 서비스에서
@EventListener
- 이벤트 발행, Consumer → 처리 → 다음 이벤트 발행 방식 (docs.aws.amazon.com, rameshfadatare.medium.com, infoq.com)
- 각 서비스에서
- Outbox 패턴 통합
- 로컬 DB 업데이트 + Outbox 테이블에 메시지 기록
- Debezium → Kafka 등을 통해 이중 쓰기 일관성 확보 (infoq.com)
4. 실무 사용 예시 및 활용 사례
예시: 주문 - 재고 - 결제 서비스 Saga
- Orchestration 방식 (AWS Step Functions 활용)
flowchart TB Start --> OrderSvc[Order Service] OrderSvc --> Step1[Reserve Inventory] Step1 --> Step2[Make Payment] Step2 --> Success[Order Completed] Step1 -->|Fail| Comp1[Revert Inventory] --> Fail[Order Failed] Step2 -->|Fail| Comp2[Refund Payment] --> Comp1 --> Fail
주요 특징:
- 실패 시 Step Functions 가 보상 흐름 호출
(aws.amazon.com)
예시: Kafka + Spring Boot Choreography
OrderService
→ORDER_CREATED
이벤트PaymentService
→ 결제 시도 및PAYMENT_SUCCESS
또는PAYMENT_FAILED
이벤트StockService
,ShipmentService
→ 연속 이벤트 처리- 실패 발생 시,
StockService
가PAYMENT_FAILED
에 반응하여 재고 복구 이벤트 발행 (couchbase.com, dev.to)
5. 구현 예시 (Java Spring Boot + Kafka, 채팅 축약)
|
|
중요 요소:
- Saga 상태 저장 (
SagaLog
) - Idempotent 이벤트 리스너 (중복 메시지 방지)
- 보상 흐름 흐름 반영
6. 장단점 요약
구분 | 장점 | 단점 & 해결방안 |
---|---|---|
분산 일관성 | 2PC 대응, 비동기 흐름 가능 | 일관성 지연 → Idempotency/상태 동기 UI 필요 |
장애 복구 | Saga Log 로 재시작 & 복구 가능 | Orchestrator 장애 시 흐름 멈춤 → HA 구성 |
트레이싱 | 중앙 or 이벤트 연결에 따라 흐름 추적 가능 | 이벤트 폭증 → 메타데이터 제한 및 모니터링 체계 필요 |
모니터링 | Step Functions, Temporal 등의 시각화 툴 제공 | 분산형 디버깅 필요성 증가 → Correlation ID 필수 |
추가로 Python/Node.js 구현, 테스트 시나리오, 또는 복잡한 다단계 Saga 설계 가이드를 원하시면 말씀해주세요!
아래는 Saga 패턴에 대한 지속적인 정리입니다. 이번에는 장단점, 도전 과제, 분류 기준, 실무 사용 예시, 그리고 Python/Kanava 구현 예시를 포함합니다.
✅ 7. 장점 & 단점
구분 | 항목 | 설명 | 해결책 / 완화 전략 |
---|---|---|---|
장점 | 데이터 정합성 확보 | 2PC 없이도 분산 시스템에서 일관성 유지 가능 (microservices.io, learn.microsoft.com, stackoverflow.com) | — |
서비스 독립성 증가 | 각 서비스가 로컬 트랜잭션 사용 → 고장 격리, 확장성 확보 | — | |
보상 기반 롤백 가능 | 실패 시 보상 트랜잭션으로 이전 상태 복구 | — | |
투명한 흐름 추적 | Orchestration 기반 중앙 상태 추적 또는 이벤트 기반 Choreography 로 흐름 모니터링 가능 | — | |
단점 | 복잡도 증가 | 로직·이벤트 흐름·클러스터 관리 복잡도 증가 | 중앙 Orchestrator 로 관리, 코드 샘플/프레임워크 활용 (Temporal, Step Functions 등) |
일관성 지연 및 격리 부족 | 중간 상태 읽기 가능 → 동시성 이슈 발생 | Semantic lock, version 필드, reread 방식 활용 | |
디버깅 어려움 | 이벤트 흐름 추적이 복잡 | Correlation ID 사용, 시각화 플랫폼 (Temporal 등) 도입 | |
성능·지연 오버헤드 | 메시징 수 증가로 지연·네트워크 Overhead 존재 | 병렬 처리, 메시지 QoS, Timeout 설정 |
🎯 8. 도전 과제 (Challenges)
- 보상 트랜잭션 설계 완결성
- 원인: 실패 대상에 따라 다단계 복구 필요
- 영향: 복잡한 경계 조건에 대한 오버헤드
- 대응: 도메인 기반 정의, 테스트 강화, 시각화
- 중간 상태 격리 및 순서 보장
- 원인: 동시 이벤트 처리로 인한 Dirty Read
- 대응: 읽기 잠금, 버전 필드, Semantic lock (github.com, medium.com, medium.com, geeksforgeeks.org)
- Orchestrator 장애 복구
- 원인: Coordinator 다운 시 흐름 중단
- 대응: High-availability 구성, 로그로 복구, Temporal 기반 재실행
- 모니터링/트레이싱 부족
- 원인: 이벤트 분산 흐름 추적 어려움
- 대응: Correlation ID, OpenTelemetry 연동, 시각화 대시보드
- 보상 실패 재처리
- 원인: 보상 트랜잭션도 실패 가능
- 대응: Dead-letter 큐, 재시도 정책, 관리자 개입 플래그
📋 9. 분류 기준에 따른 종류 및 유형
분류 기준 | 유형 | 설명 |
---|---|---|
흐름 제어 방식 | Choreography | 서비스 간 이벤트 기반 분산 흐름, 느슨한 결합, 모니터링 및 디버깅 어려움 |
Orchestration | 중앙 조정기 (Orchestrator) 기반, 흐름 제어 명시적, 중앙 집중식 추적 가능 |
🧪 10. 실무 사용 예시
스택 | 활용 목적 | 기대 효과 |
---|---|---|
AWS Step Functions & Lambda | 주문, 결제, 재고 예약 분산 트랜잭션 | 실패 보상, 시각적 워크플로우 관리 가능 |
Temporal + Go/Java | 복잡한 멀티 스텝 비즈니스 로직 | Traceable, 재실행, 워크플로 내 관리 자동화 |
Spring Boot + Kafka | Choreography 방식 재고 - 결제 연계 | 메시지 기반 비동기, 지연 및 보상 처리 구성 |
Node.js + Python-based saga 수동 구현 | PoC 또는 경량 분산 트랜잭션 | 개념 이해 및 자가 관리 구현 가능 |
🧩 11. 구현 예시 (Python - Orchestration 기반)
|
|
- ** 행동 함수 (action)** 와 ** 보상 함수 (compensation)** 를 연결해 실행 순서 지정
- 실패 시 역순 보상 처리 자동 수행
다음으로 다뤄볼 수 있는 내용 (선택)
- ✅ Choreography 기반 이벤트 흐름 예시 (Python / Node.js 코드)
- 🔍 SAGA 테스트 및 검증 전략
- ⚙️ Temporal / Step Functions 등 툴별 적용 가이드
- 📐 복잡한 워크플로우 설계 체크리스트
원하시는 항목을 말씀해주세요!
아래는 Choreography 기반 Saga 흐름을 Python + RabbitMQ 예제로 구현한 코드입니다. 이벤트 중심으로 서비스가 서로를 호출하며, 각 단계에서 실패 시 보상 작업이 수행되는 구조를 보여드립니다.
🧪 Choreography 패턴 Saga–Python + RabbitMQ 예시
1. 메시지 구조 정의 (events.py
)
|
|
2. Pub/Sub 라이브러리 설정 (messaging.py
)
|
|
3. 서비스 A–주문 생성
4. 서비스 B–결제 처리 및 실패/성공 이벤트 발행
|
|
5. 서비스 C–재고 예약 및 보상 처리
|
|
✅ 설명 요약
- OrderCreated 이벤트 → 결제 서비스
- 성공:
PaymentSucceeded
이벤트 발행 - 실패:
PaymentFailed
발행
- 성공:
- Stock 서비스는
PaymentSucceeded
수신 시 재고 차감PaymentFailed
수신 시StockReleased
보상 이벤트 발행
- Choreography 흐름: 서비스 간 직접 이벤트 교환 방식
- 중앙 Orchestrator 없음 → 느슨한 결합
- 서비스별 책임과 이벤트 흐름이 분리되는 구조
💡 보완 포인트 및 개선 방향
- Idempotency 처리: 메시지 재전송 대비 중복 실행 방지 로직 필요
- Event ordering 보장: RabbitMQ, Kafka 등을 통한 키 기반 순서 제어
- 오류 재시도:
payment.succeeded
실패 시 재시도 / DLQ 구성 - 추적 로깅:
correlation_id
,trace_id
추가하여 흐름 추적 가능
💭 원하시는 경우 Step Functions / Temporal Orchestration 예제, 분산 트레이싱 연동, Transaction 상태 시각화 대시보드 구성도 제공 드릴 수 있습니다! 요청하시면 이어서 작성해드리겠습니다.
이제 Saga 기반 분산 시스템에서의 분산 트레이싱 통합 전략에 대해 정리해드리겠습니다.
1. 분산 트레이싱의 목적과 구성 요소 🎯
- Trace: 요청이 시작되어 여러 마이크로서비스를 거쳐 종료될 때까지의 전체 흐름
- Span: Trace 안의 단일 작업 (예: API 호출, MQ 이벤트 소비 등)
- Context Propagation: Trace ID 와 Span ID 등의 정보를 각 서비스 간 헤더로 전파하여 스팬들이 같은 trace 에 묶이도록 합니다 (medium.com)
2. OpenTelemetry 기반 구현 예 (Python Saga + Flask + RabbitMQ)
|
|
- 각 서비스에서 span 을 수동 또는 자동으로 생성
- 메시지 발행/소비 시 trace context 를 유지하기 위해 헤더 전달 필요
3. 주요 트레이싱 Best Practices
항목 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|
Trace Context | Trace ID 이어지지 않으면 단절 발생 | RabbitMQ 나 HTTP 매커니즘 통해 header 로 context 전송 |
Sampling | 모든 요청 추적 시 오버헤드 | 비율 샘플링 또는 중요한 Saga 만 샘플링 |
Correlation ID | Saga 흐름 연결 | correlation_id 로 모든 Spans 연관 |
UI/모니터링 | 흐름 시각화, Debug 요약 | Jaeger, Zipkin, SigNoz 등 사용 |
Logging 연동 | Trace 와 로그를 쉽게 연계 | 로그에 trace/span ID 포함, Structured Logging |
4. 왜 중요한가?
- Saga 흐름 추적: 어느 단계에서 실패했는지, 보상 트랜잭션은 정상 실행되었는지 시각적으로 추적
- 성능 병목 진단: 어느 서비스에서 지연이 발생하는지 식별
- 오류 원인 탐색: 트레이스로 인과관계 파악 및 디버깅 지원
5. 고급 기능: Trace Compression & Non-invasive Tracing
- Tracezip: 반복 span 압축 전송하여 Overhead 절감 (medium.com, temporal.io, arxiv.org, signoz.io, arxiv.org)
- eBPF 기반 Trace: 코드 삽입 없이 네트워크 레벨 트레이싱 가능 (e.g., Nahida) (arxiv.org)
6. 구현 시 유의사항
Idempotency + Trace 상태 관리
복제된 메시지 영향을 방지하려면 Span 내부에서도 상태 기반 작업 수행 로직 필요Context 전파 누락 방지
RabbitMQ, HTTP 클라이언트 모두에서 오토 인스트루먼트 또는 수동 전파 구현모니터링 지표 설정
각 Span 의 처리 시간, 에러, 비동기 지연 등을 메트릭으로 수집하여 Alert 설정
✅ 요약
Saga 와 CQRS 기반 분산 트랜잭션을 안정적으로 운영하기 위해서는 분산 트레이싱이 필수입니다. OpenTelemetry 기반으로 Trace ID 및 Span 을 전파하고, Jaeger/Zipkin/ SigNoz 와 연동하여 다음을 달성할 수 있습니다:
- Saga 단계별 실행 흐름 확인
- 장애 발생 지점 식별 / 보상 로직 추적
- 비동기 지연 및 성능 병목 감지
추가로 Step Functions / Temporal 에서의 자동 출력 tracing 예시나 Java / NestJS 구현 예가 필요하시면 언제든지 알려주세요!
저는 여러분의 IT 백엔드 개발 및 소프트웨어 아키텍처 멘토로서, 사가 (Saga) 패턴에 대한 포괄적인 조사와 분석을 진행하겠습니다. 먼저 최신 정보와 실무 사례를 조사한 후, 체계적으로 정리해드리겠습니다.# Saga 패턴 종합 조사 분석
1. 조사 태그 및 분류 분석
태그: Distributed-Transactions
, Microservices-Architecture
, Data-Consistency
, Compensating-Transactions
주제 분류 분석: “Computer Science and Engineering” > “Software Engineering” > “Design and Architecture” > “Architecture Styles and Patterns” > “Architecture Patterns” > “Data Management”
제시된 분류 계층 구조는 적절합니다. 사가 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 관리를 위한 아키텍처 패턴으로, 분산 시스템의 트랜잭션 관리를 위한 설계 패턴에 해당합니다.
요약: 사가 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 여러 서비스에 걸친 분산 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해하여 관리하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 유지하는 패턴입니다.
개요: 사가 패턴은 분산 시스템에서 ACID 트랜잭션의 한계를 극복하기 위해 고안된 패턴으로, 각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 가지는 마이크로서비스 환경에서 비즈니스 트랜잭션의 일관성을 보장합니다. 코레오그래피와 오케스트레이션 두 가지 구현 방식을 제공하며, eventual consistency 모델을 통해 확장성과 가용성을 확보합니다.
2. 핵심 개념 및 이론
핵심 개념
**사가 패턴 (Saga Pattern)**은 분산 트랜잭션을 관리하기 위한 아키텍처 패턴으로, 다음 핵심 개념들로 구성됩니다:
- 로컬 트랜잭션 (Local Transaction): 개별 서비스에서 실행되는 ACID 트랜잭션
- 보상 트랜잭션 (Compensating Transaction): 이전 단계의 변경사항을 되돌리는 트랜잭션
- 사가 코디네이터 (Saga Coordinator): 트랜잭션 흐름을 관리하는 중앙 컴포넌트
- 이벤추얼 일관성 (Eventual Consistency): 시간이 지나면서 모든 서비스가 일관된 상태에 도달하는 모델
실무 구현 요소
- 이벤트 발행/구독 메커니즘: Apache Kafka, RabbitMQ, Amazon EventBridge
- 상태 관리 저장소: 사가 실행 상태 추적을 위한 데이터베이스
- 멱등성 보장: 중복 처리 방지를 위한 메커니즘
- 타임아웃 처리: 장기 실행 트랜잭션의 시간 제한 관리
- 모니터링 도구: 분산 추적, 로깅, 메트릭 수집
배경
마이크로서비스 아키텍처에서 “Database per Service” 패턴이 널리 채택되면서, 여러 서비스에 걸친 비즈니스 트랜잭션을 관리하는 문제가 대두되었습니다. 전통적인 분산 트랜잭션 (2PC) 은 다음과 같은 한계를 가집니다:
- 성능 저하: 모든 참여자의 동의가 필요한 동기적 처리
- 가용성 문제: 하나의 서비스 장애가 전체 트랜잭션에 영향
- NoSQL 미지원: 많은 NoSQL 데이터베이스가 2PC 를 지원하지 않음
- 확장성 제약: 참여 서비스 수에 따른 성능 저하
목적 및 필요성
- 데이터 일관성 보장: 분산 환경에서 비즈니스 규칙에 따른 데이터 일관성 유지
- 서비스 자율성: 각 서비스가 독립적으로 데이터를 관리할 수 있도록 지원
- 장애 복구: 부분 실패 상황에서 시스템 상태를 일관되게 복구
- 확장성 향상: 서비스 간 느슨한 결합을 통한 시스템 확장성 개선
3. 구조 및 아키텍처
필수 구성요소
구성요소 | 기능 | 역할 | 특징 |
---|---|---|---|
사가 참여자 (Saga Participant) | 로컬 트랜잭션 실행 | 개별 비즈니스 로직 처리 | 독립적 데이터베이스 소유 |
보상 트랜잭션 (Compensation) | 변경사항 되돌리기 | 실패 시 일관성 복구 | 멱등성 보장 필요 |
이벤트/메시지 | 서비스 간 통신 | 트랜잭션 상태 전파 | 비동기 처리 |
선택 구성요소
구성요소 | 기능 | 역할 | 특징 |
---|---|---|---|
사가 코디네이터 | 중앙 집중식 관리 | 오케스트레이션 패턴에서 흐름 제어 | 단일 실패 지점 가능성 |
사가 로그 | 실행 상태 추적 | 복구 및 모니터링 | 디버깅 지원 |
아키텍처 다이어그램
graph TD A[클라이언트 요청] --> B[사가 시작] B --> C[서비스 1: 로컬 트랜잭션] C --> D{성공?} D -->|예| E[서비스 2: 로컬 트랜잭션] D -->|아니오| F[보상 트랜잭션 1] E --> G{성공?} G -->|예| H[서비스 3: 로컬 트랜잭션] G -->|아니오| I[보상 트랜잭션 2] I --> F H --> J{성공?} J -->|예| K[사가 완료] J -->|아니오| L[보상 트랜잭션 3] L --> I F --> M[사가 실패]
4. 주요 원리 및 작동 원리
주요 원리
- 트랜잭션 분해: 긴 트랜잭션을 여러 로컬 트랜잭션으로 분해
- 순차 실행: 각 단계가 순차적으로 실행되며 다음 단계를 트리거
- 보상 메커니즘: 실패 시 이전 단계들을 역순으로 보상
- 이벤트 기반 통신: 서비스 간 비동기 이벤트를 통한 상태 전파
작동 원리 다이어그램
sequenceDiagram participant C as 클라이언트 participant O as 주문 서비스 participant P as 결제 서비스 participant I as 재고 서비스 participant S as 배송 서비스 C->>O: 주문 생성 요청 O->>O: 주문 생성 (PENDING) O->>P: OrderCreated 이벤트 P->>P: 결제 처리 P->>I: PaymentProcessed 이벤트 I->>I: 재고 업데이트 I->>S: InventoryUpdated 이벤트 S->>S: 배송 준비 S->>O: ShipmentPrepared 이벤트 O->>O: 주문 완료 (COMPLETED) O->>C: 주문 완료 응답 Note over O,S: 실패 시 보상 트랜잭션 실행
5. 구현 기법
1. 코레오그래피 (Choreography) 패턴
정의: 중앙 조정자 없이 각 서비스가 이벤트를 발행하고 구독하여 트랜잭션을 진행하는 방식
구성:
- 이벤트 발행자/구독자
- 메시지 브로커
- 이벤트 스토어
목적: 서비스 간 느슨한 결합 유지
실제 예시: 전자상거래 주문 처리
|
|
2. 오케스트레이션 (Orchestration) 패턴
정의: 중앙 코디네이터가 트랜잭션 흐름을 관리하는 방식
구성:
- 사가 오케스트레이터
- 커맨드/응답 메커니즘
- 상태 머신
목적: 중앙 집중식 트랜잭션 제어
실제 예시: 여행 예약 시스템
|
|
6. 장점
구분 | 항목 | 설명 |
---|---|---|
장점 | 확장성 | 서비스별 독립적인 데이터베이스로 수평 확장 가능 |
가용성 | 부분 실패가 전체 시스템에 미치는 영향 최소화 | |
서비스 자율성 | 각 서비스가 독립적으로 기술 스택 선택 가능 | |
성능 | 비동기 처리로 전체적인 응답 시간 향상 | |
유연성 | 새로운 서비스 추가 시 기존 서비스 변경 최소화 |
7. 단점과 문제점 그리고 해결방안
단점
구분 | 항목 | 설명 | 해결책 |
---|---|---|---|
단점 | 복잡성 증가 | 보상 트랜잭션 설계 및 관리 복잡 | 프레임워크 활용, 표준화된 패턴 적용 |
Eventual Consistency | 일시적 데이터 불일치 발생 | 비즈니스 규칙에 맞는 일관성 레벨 설정 | |
디버깅 어려움 | 분산된 트랜잭션 추적 복잡 | 분산 추적 도구 활용 (Jaeger, Zipkin) | |
보상 트랜잭션 실패 | 보상 과정에서 추가 실패 가능성 | 재시도 메커니즘, 수동 개입 프로세스 |
문제점
구분 | 항목 | 원인 | 영향 | 탐지 및 진단 | 예방 방법 | 해결 방법 및 기법 |
---|---|---|---|---|---|---|
문제점 | 데이터 이상 현상 | 동시 실행되는 사가 간 격리 부족 | 데이터 불일치, 비즈니스 규칙 위반 | 데이터 검증, 모니터링 | 격리 기법 적용, 비관적 잠금 | Semantic Lock, Version 관리 |
무한 재시도 | 보상 트랜잭션의 반복 실패 | 시스템 리소스 고갈 | 재시도 횟수 모니터링 | 재시도 제한, Circuit Breaker | 수동 개입, Dead Letter Queue | |
사가 상태 불일치 | 네트워크 파티션, 서비스 장애 | 트랜잭션 완료 불가 | 상태 추적 시스템 | Saga Log, Checkpoint | 상태 복구 프로세스 |
8. 분류 기준에 따른 종류 및 유형
분류 기준 | 유형 | 설명 | 특징 |
---|---|---|---|
구현 방식 | 코레오그래피 | 분산형 이벤트 기반 | 느슨한 결합, 복잡한 추적 |
오케스트레이션 | 중앙 집중형 제어 | 명확한 흐름, 단일 실패 지점 | |
트랜잭션 유형 | 보상 가능 | 되돌릴 수 있는 트랜잭션 | 대부분의 비즈니스 로직 |
피벗 | 되돌릴 수 없는 결정점 | 결제 승인, 최종 확정 | |
재시도 가능 | 실패 시 재시도 가능 | 네트워크 호출, 외부 API | |
일관성 모델 | 강한 일관성 | 즉시 일관성 요구 | 금융 거래 |
약한 일관성 | 지연된 일관성 허용 | 추천 시스템, 분석 |
9. 실무 사용 예시
도메인 | 목적 | 함께 사용되는 기술 | 효과 |
---|---|---|---|
전자상거래 | 주문 - 결제 - 재고 - 배송 통합 | Spring Boot, Kafka, MongoDB | 99.9% 주문 처리 성공률 |
금융 서비스 | 계좌 이체 처리 | Axon Framework, PostgreSQL | 트랜잭션 무결성 보장 |
여행 예약 | 항공편 - 호텔 - 렌터카 예약 | Camunda, RabbitMQ, MySQL | 30% 예약 성공률 향상 |
배송 관리 | 주문 - 포장 - 배송 - 추적 | Apache Camel, Redis, Cassandra | 실시간 배송 상태 추적 |
10. 활용 사례
전자상거래 주문 처리 시스템
시스템 구성:
- Order Service (주문 관리)
- Payment Service (결제 처리)
- Inventory Service (재고 관리)
- Shipping Service (배송 관리)
- Notification Service (알림 서비스)
시스템 구성 다이어그램:
graph LR A[Web Frontend] --> B[API Gateway] B --> C[Order Service] B --> D[Payment Service] B --> E[Inventory Service] B --> F[Shipping Service] B --> G[Notification Service] C --> H[(Order DB)] D --> I[(Payment DB)] E --> J[(Inventory DB)] F --> K[(Shipping DB)] G --> L[(Notification DB)] M[Message Broker] --> C M --> D M --> E M --> F M --> G
Workflow:
- 고객이 주문 생성 요청
- Order Service 가 주문을 PENDING 상태로 생성
- Payment Service 가 결제 처리
- Inventory Service 가 재고 차감
- Shipping Service 가 배송 준비
- Notification Service 가 고객에게 알림 발송
역할:
- 분산 트랜잭션 조정
- 실패 시 자동 보상
- 서비스 간 느슨한 결합 유지
기존 방식과의 차이점:
- 2PC 대비 25% 성능 향상
- 서비스 장애 시 부분 복구 가능
- 수평 확장성 개선
11. 구현 예시
|
|
12. 도전 과제
기술적 도전 과제
카테고리 | 과제 | 원인 | 영향 | 탐지 및 진단 | 예방 방법 | 해결 방법 및 기법 |
---|---|---|---|---|---|---|
성능 | 지연 시간 증가 | 다단계 비동기 처리 | 사용자 경험 저하 | APM 도구, 분산 추적 | 병렬 처리, 캐싱 | 비동기 최적화, 배치 처리 |
복잡성 | 디버깅 어려움 | 분산 실행 환경 | 개발 생산성 저하 | 로그 집계, 상관관계 ID | 표준화, 문서화 | 통합 모니터링 플랫폼 |
일관성 | 데이터 이상 현상 | 동시성 제어 부족 | 비즈니스 규칙 위반 | 데이터 검증, 감사 | 격리 수준 조정 | 시맨틱 락, 버전 관리 |
운영적 도전 과제
카테고리 | 과제 | 원인 | 영향 | 탐지 및 진단 | 예방 방법 | 해결 방법 및 기법 |
---|---|---|---|---|---|---|
모니터링 | 상태 추적 복잡성 | 분산된 트랜잭션 상태 | 장애 대응 지연 | 대시보드, 알림 시스템 | 중앙화된 로깅 | 실시간 모니터링, SLA 관리 |
보안 | 분산 인증/인가 | 서비스 간 통신 보안 | 보안 취약점 노출 | 보안 감사, 침입 탐지 | 제로 트러스트 아키텍처 | mTLS, JWT 토큰 관리 |
13. 실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점
구분 | 고려사항 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|---|
설계 | 보상 트랜잭션 설계 | 모든 단계에 대한 보상 로직 필요 | 멱등성 보장, 간단한 보상 로직 설계 |
구현 | 이벤트 순서 보장 | 메시지 순서가 비즈니스 로직에 영향 | 파티션 키 활용, 순서 보장 메커니즘 |
운영 | 장애 처리 전략 | 부분 실패 상황 대응 방안 | Circuit Breaker, Bulkhead 패턴 적용 |
테스트 | 분산 테스트 | 여러 서비스 간 통합 테스트 복잡 | 컨트랙트 테스트, 카오스 엔지니어링 |
모니터링 | 분산 추적 | 트랜잭션 전체 흐름 가시성 | OpenTelemetry, Jaeger 활용 |
14. 최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점
구분 | 고려사항 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|---|
성능 | 비동기 처리 최적화 | 불필요한 대기 시간 최소화 | 병렬 실행 가능한 단계 식별 |
메모리 | 사가 상태 관리 | 장기 실행 사가의 메모리 사용량 | 상태 외부화, 압축 저장 |
네트워크 | 메시지 크기 최적화 | 이벤트 페이로드 크기 최소화 | 참조 기반 메시지, 압축 적용 |
데이터베이스 | 트랜잭션 격리 수준 | 성능과 일관성 간 트레이드오프 | 비즈니스 요구사항에 맞는 격리 수준 선택 |
캐싱 | 중간 결과 캐싱 | 재계산 비용 절약 | Redis, Hazelcast 활용 |
15. 기타 사항
새로운 기술 트렌드
- 서버리스 사가: AWS Step Functions, Azure Logic Apps 를 활용한 서버리스 사가 구현
- 이벤트 소싱과의 결합: 이벤트 스토어 기반 사가 상태 관리
- AI/ML 통합: 사가 실행 패턴 분석을 통한 최적화 자동화
- GraphQL 연동: GraphQL Federation 과 사가 패턴의 통합
산업별 특화 패턴
- 금융: 규제 요구사항을 고려한 감사 추적 강화
- 전자상거래: 실시간 재고 관리와 사가 패턴 결합
- 헬스케어: HIPAA 준수를 위한 보안 강화 사가
- IoT: 대용량 센서 데이터 처리를 위한 스트리밍 사가
주목할 새로운 개발
- Temporal.io: 분산 실행 플랫폼을 통한 사가 구현 단순화
- Conductor: Netflix 에서 개발한 워크플로우 오케스트레이션 엔진
- Camunda 8: 클라우드 네이티브 워크플로우 엔진
16. 주제와 관련하여 주목할 내용
카테고리 | 주제 | 항목 | 설명 |
---|---|---|---|
패턴 | 관련 패턴 | CQRS | 명령과 조회 분리로 사가와 함께 사용 |
Event Sourcing | 이벤트 기반 상태 관리 | ||
Outbox Pattern | 트랜잭션과 메시지 발행의 원자성 보장 | ||
기술 | 메시징 | Apache Kafka | 고성능 이벤트 스트리밍 플랫폼 |
RabbitMQ | 신뢰성 높은 메시지 브로커 | ||
Amazon EventBridge | 서버리스 이벤트 버스 | ||
프레임워크 | 구현 도구 | Axon Framework | Java 기반 CQRS/Event Sourcing |
Camunda | BPM 기반 워크플로우 엔진 | ||
Temporal | 분산 애플리케이션 오케스트레이션 |
17. 주제와 관련하여 반드시 학습해야할 내용
카테고리 | 주제 | 항목 | 설명 |
---|---|---|---|
기초 이론 | 분산 시스템 | CAP 정리 | 일관성, 가용성, 파티션 내성의 트레이드오프 |
ACID vs BASE | 전통적 트랜잭션과 분산 트랜잭션 모델 비교 | ||
설계 패턴 | 마이크로서비스 | Database per Service | 서비스별 독립적 데이터베이스 관리 |
API Gateway | 서비스 간 통신 관리 | ||
구현 기술 | 메시징 패턴 | Publish-Subscribe | 비동기 이벤트 기반 통신 |
Message Queuing | 신뢰성 있는 메시지 전달 | ||
운영 관리 | 모니터링 | Distributed Tracing | 분산 환경에서의 요청 추적 |
Circuit Breaker | 장애 전파 방지 패턴 |
용어 정리
카테고리 | 용어 | 설명 |
---|---|---|
핵심 개념 | Saga | 분산 트랜잭션을 로컬 트랜잭션 시퀀스로 관리하는 패턴 |
Compensating Transaction | 이전 단계의 변경사항을 되돌리는 보상 트랜잭션 | |
Eventual Consistency | 시간이 지나면서 모든 노드가 일관된 상태에 도달하는 모델 | |
구현 방식 | Choreography | 중앙 조정자 없이 서비스 간 이벤트로 협력하는 방식 |
Orchestration | 중앙 코디네이터가 트랜잭션 흐름을 관리하는 방식 | |
Saga Execution Coordinator | 사가 실행을 조정하는 중앙 컴포넌트 | |
트랜잭션 | Pivot Transaction | 되돌릴 수 없는 결정점이 되는 트랜잭션 |
Idempotency | 동일한 연산을 여러 번 수행해도 결과가 같은 성질 | |
메시징 | Event Bus | 이벤트를 라우팅하고 전달하는 메시징 인프라 |
Message Broker | 서비스 간 메시지 전달을 중재하는 미들웨어 | |
모니터링 | Distributed Tracing | 분산 시스템에서 요청의 전체 경로를 추적하는 기술 |
Correlation ID | 분산 환경에서 관련된 이벤트들을 연결하는 식별자 |
참고 및 출처
- Microservices Pattern: Saga
- Azure Architecture Center - Saga Design Pattern
- Baeldung - Saga Pattern in Microservices
- AWS Prescriptive Guidance - Saga Pattern
- Temporal.io - Mastering Saga Patterns
- GeeksforGeeks - SAGA Design Pattern
- Orkes Platform - Saga Pattern in Distributed Systems
Saga Pattern 은 마이크로서비스 아키텍처에서 분산 트랜잭션을 관리하기 위한 디자인 패턴이다.
Saga Pattern 은 여러 서비스에 걸친 데이터 일관성을 유지하기 위해 사용된다.
각 서비스의 로컬 트랜잭션을 순차적으로 실행하며, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 일관성을 유지한다.
주요 특징:
- 분산 환경에서의 트랜잭션 관리
- 순차적인 로컬 트랜잭션 실행
- 실패 시 보상 트랜잭션 실행
Saga Pattern 의 구현 방식
Saga Pattern 은 크게 두 가지 방식으로 구현할 수 있다:
- Choreography-based Saga
- 각 서비스가 이벤트를 발행하고 구독하여 트랜잭션을 진행
- 중앙 조정자 없이 서비스 간 직접 통신
장점: - 구현이 간단하고 이해하기 쉬움
- 서비스 간 결합도가 낮음
단점: - 복잡한 워크플로우에서는 추적이 어려울 수 있음
- 순환 종속성 발생 가능성
- Orchestration-based Saga
- 중앙 조정자 (Orchestrator) 가 트랜잭션 흐름을 관리
- Orchestrator 가 각 서비스에 명령을 전달하고 응답을 처리
장점: - 복잡한 워크플로우 관리에 적합
- 트랜잭션 추적이 용이
단점: - 추가적인 서비스 (Orchestrator) 구현 필요
- Orchestrator 가 단일 실패 지점이 될 수 있음
Saga Pattern 구현 단계
- 트랜잭션 정의: 전체 비즈니스 프로세스를 단계별로 정의
- 보상 트랜잭션 설계: 각 단계의 실패 시 수행할 보상 작업 정의
- 이벤트 설계: 서비스 간 통신을 위한 이벤트 정의
- 상태 관리: 각 트랜잭션의 상태를 추적하고 관리할 방법 구현
- 오류 처리: 네트워크 오류, 타임아웃 등의 예외 상황 처리 로직 구현
사용 예시
주문 처리 시스템을 예로 들어보자:
|
|
각 단계별 보상 트랙잭션 구현:
|
|
각 단계는 독립적인 서비스에서 처리되며, 실패 시 이전 단계의 작업을 취소하는 보상 트랜잭션을 실행한다.
주의사항
- 데이터 일관성: 최종적 일관성 (eventual consistency) 을 목표로 함
- 멱등성: 같은 요청이 여러 번 실행되어도 결과가 동일해야 함
- 타임아웃 처리: 장기 실행 트랜잭션의 경우 적절한 타임아웃 설정 필요
Saga Pattern 은 복잡한 분산 트랜잭션을 관리하는 강력한 도구이지만, 구현 복잡도가 높아질 수 있으므로 신중한 설계와 테스트가 필요하다.