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

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[Diagram: Saga Pattern Flow]
┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐
│   Service A │ → │   Service B │ → │   Service C │ → │   Service D │
└─────────────┘   └─────────────┘   └─────────────┘   └─────────────┘
      |                 |                 |                 |
      └────Compensate───┴────Compensate───┴────Compensate───┘

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

구분항목설명특성 원인
장점데이터 일관성여러 서비스에 걸친 트랜잭션의 일관성 보장보상 트랜잭션, 로컬 트랜잭션 분리
장점확장성각 서비스가 독립적으로 동작, 확장성 보장분산 아키텍처, 이벤트 기반 통신
장점장애 복구실패 시 보상 트랜잭션으로 롤백 가능보상 트랜잭션, 사가 로그
장점서비스 결합도 감소서비스 간 느슨한 결합이벤트 기반 통신, 오케스트레이션/코레오그래피

단점과 문제점 그리고 해결방안

구분항목설명해결책
단점복잡성트랜잭션 흐름 관리, 보상 트랜잭션 구현 복잡오케스트레이션 도입, 문서화
단점일시적 불일치트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 발생이벤트 기반 통신, 이벤텀 컨시스턴시 수용
구분항목원인영향탐지 및 진단예방 방법해결 방법 및 기법
문제점보상 트랜잭션 실패보상 트랜잭션 구현 미흡, 서비스 장애데이터 불일치로그 분석, 모니터링보상 트랜잭션 명확히 정의, 테스트보상 트랜잭션 재시도, 수동 개입
문제점이벤트 중복/손실네트워크 이슈, 메시지 큐 장애트랜잭션 진행 불가로그 분석, 메시지 큐 모니터링이벤트 중복 처리, 메시지 큐 신뢰성 강화이벤트 중복/손실 방지 메커니즘

도전 과제

구분항목원인영향탐지 및 진단예방 방법해결 방법 및 기법
도전 과제대규모 시스템 적용트랜잭션 단계 증가, 복잡성 증가관리 어려움, 성능 저하모니터링, 프로파일링트랜잭션 단계 최소화, 오케스트레이션 도입모듈화, 마이크로서비스 분리
도전 과제트랜잭션 격리 부족동시 트랜잭션 시 데이터 충돌데이터 불일치로그 분석, 모니터링시맨틱 락, 커뮤터티브 업데이트트랜잭션 격리 메커니즘 추가
도전 과제팀 온보딩 및 코드 관리아키텍처 복잡성, 팀원 이해 부족개발 비용 증가, 일관성 저하코드 리뷰, 문서화교육, 예시 코드 제공문서화, 코드 리뷰, 멘토링

분류 기준에 따른 종류 및 유형

분류 기준종류/유형설명
구현 방식오케스트레이션중앙 오케스트레이터가 트랜잭션 흐름 관리
구현 방식코레오그래피서비스가 이벤트를 통해 자율적으로 트랜잭션 진행
적용 범위전체 시스템시스템 전체에 Saga 패턴 적용
적용 범위도메인 단위특정 도메인에만 Saga 패턴 적용

실무 사용 예시

사용 목적함께 사용하는 기술효과
데이터 일관성Spring Boot, Node.js, Kafka여러 서비스에 걸친 트랜잭션 일관성 보장
장애 복구RabbitMQ, AWS Step Functions실패 시 보상 트랜잭션으로 롤백 가능
확장성마이크로서비스, 이벤트 버스각 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)

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// 간단한 오케스트레이션 기반 Saga 예시
class SagaOrchestrator {
  constructor(services) {
    this.services = services;
    this.sagaLog = [];
  }

  async executeSaga() {
    try {
      for (const service of this.services) {
        await service.execute();
        this.sagaLog.push({ service: service.name, status: 'success' });
      }
      console.log('Saga completed successfully');
    } catch (error) {
      console.error('Saga failed, compensating...');
      for (let i = this.sagaLog.length - 1; i >= 0; i--) {
        await this.services[i].compensate();
        this.sagaLog[i].status = 'compensated';
      }
      console.log('Saga compensated');
    }
  }
}

// 서비스 예시
const orderService = {
  name: 'Order',
  execute: async () => { console.log('Order created'); },
  compensate: async () => { console.log('Order cancelled'); }
};
const paymentService = {
  name: 'Payment',
  execute: async () => { console.log('Payment processed'); },
  compensate: async () => { console.log('Payment refunded'); }
};

const orchestrator = new SagaOrchestrator([orderService, paymentService]);
orchestrator.executeSaga();

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

항목설명권장사항
트랜잭션 단계 최소화단계가 많을수록 복잡성 증가트랜잭션 단계 최소화, 단순화
보상 트랜잭션 명확히 정의실패 시 롤백을 위한 트랜잭션 명확히 정의보상 트랜잭션 명확히 정의, 테스트
이벤트 기반 통신서비스 간 이벤트 기반 통신 구현이벤트 버스/메시지 큐 활용
모니터링 및 로깅트랜잭션 진행 상태 모니터링사가 로그, 모니터링 도구 활용

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

항목설명권장사항
트랜잭션 격리동시 트랜잭션 시 데이터 충돌 방지시맨틱 락, 커뮤터티브 업데이트
이벤트 중복/손실 방지네트워크 이슈, 메시지 큐 장애 대비이벤트 중복/손실 방지 메커니즘
성능 최적화트랜잭션 단계 최소화, 병렬 처리트랜잭션 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

카테고리주제항목설명
설계 패턴Saga보상 트랜잭션실패 시 롤백을 위한 트랜잭션
설계 패턴Saga이벤트 기반 통신서비스 간 이벤트/메시지로 트랜잭션 진행
실무 적용Saga오케스트레이션/코레오그래피트랜잭션 흐름 관리 방식
실무 적용Saga이벤텀 컨시스턴시트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 허용

9. 반드시 학습해야 할 내용

카테고리주제항목설명
설계 원칙Saga보상 트랜잭션실패 시 롤백을 위한 트랜잭션
설계 원칙Saga이벤트 기반 통신서비스 간 이벤트/메시지로 트랜잭션 진행
실무 적용Saga오케스트레이션/코레오그래피트랜잭션 흐름 관리 방식
실무 적용Saga이벤텀 컨시스턴시트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 허용

10. 용어 정리

카테고리용어설명
설계 패턴Saga여러 서비스에 걸친 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해해, 실패 시 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 보장하는 패턴
설계 원칙보상 트랜잭션실패 시 롤백을 위한 트랜잭션
실무 적용오케스트레이션중앙 오케스트레이터가 트랜잭션 흐름을 관리하는 방식
실무 적용코레오그래피서비스가 이벤트를 통해 자율적으로 트랜잭션을 진행하는 방식
실무 적용이벤텀 컨시스턴시트랜잭션 완료 전 일시적 불일치 허용, 최종적으로 일관성 확보

11. 참고 및 출처

아래는 Saga 패턴에 대한 종합 정리입니다.


🏷 태그

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Distributed-Transactions, Compensating-Transactions, Orchestration-vs-Choreography, Event-Driven

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

  1. Saga - 여러 로컬 트랜잭션과 보상 트랜잭션의 시퀀스
  2. 로컬 트랜잭션 - 각 서비스에서 ACID 보장 범위 내 상태 변경
  3. 보상 트랜잭션 - 실패 시 이전 변경을 되돌리기 위한 로직
  4. Choreography - 이벤트 기반 순서 흐름 설계 방식 (docs.aws.amazon.com)
  5. Orchestration - 중앙 조정자가 각 단계 명령 및 보상 호출 (docs.aws.amazon.com)
  6. Idempotency - 중복 실행 안전성 보장
  7. Event ordering - 순서 보장
  8. 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!

Saga Pattern in Microservices | Baeldung on Computer Science

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
  • 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 구성

  • 보상 트랜잭션
    일부 실패 시, 이미 실행된 트랜잭션을 롤백하는 비즈니스 로직

  • Choreography vs Orchestration

구분Choreography (이벤트)Orchestration (명령)
흐름 제어분산 이벤트 간 연결중앙 Orchestrator 가 흐름 제어
결합도느슨함Orchestrator 에 결합도 존재
디버깅/모니터링복잡성 있음흐름 추적이 용이
장애 대응각 서비스에서 처리중앙에서 통일성 있게 관리
예시 도구Kafka + 이벤트 리스너Temporal, 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)
  • 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:

예시: Kafka + Spring Boot Choreography

  • OrderServiceORDER_CREATED 이벤트
  • PaymentService → 결제 시도 및 PAYMENT_SUCCESS 또는 PAYMENT_FAILED 이벤트
  • StockService, ShipmentService → 연속 이벤트 처리
  • 실패 발생 시, StockServicePAYMENT_FAILED 에 반응하여 재고 복구 이벤트 발행 (couchbase.com, dev.to)

5. 구현 예시 (Java Spring Boot + Kafka, 채팅 축약)

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@Service
public class OrderSagaOrchestrator {
  @Autowired private KafkaTemplate<String, OrderEvent> kafka;
  @Autowired private SagaLogRepository sagaLog;

  @Transactional
  public void startSaga(CreateOrderCmd cmd) {
    sagaLog.save(new Saga(cmd.getOrderId(), "STARTED", ...));
    kafka.send("order", new OrderCreated(cmd.getOrderId(), ...));
  }

  @KafkaListener(topics="payments")
  public void onPaymentResult(PaymentResult evt) {
    Saga saga = sagaLog.find(evt.getOrderId());
    if (evt.isSuccess()) {
      kafka.send("stock", new ReserveStock(evt.getOrderId(), evt.getItems()));
      saga.updateStep("STOCK");
    } else {
      kafka.send("order", new CompensateOrder(evt.getOrderId()));
      saga.updateStatus("COMPENSATED");
    }
    sagaLog.save(saga);
  }
}

중요 요소:

  • Saga 상태 저장 (SagaLog)
  • Idempotent 이벤트 리스너 (중복 메시지 방지)
  • 보상 흐름 흐름 반영

6. 장단점 요약

구분장점단점 & 해결방안
분산 일관성2PC 대응, 비동기 흐름 가능일관성 지연 → Idempotency/상태 동기 UI 필요
장애 복구Saga Log 로 재시작 & 복구 가능Orchestrator 장애 시 흐름 멈춤 → HA 구성
트레이싱중앙 or 이벤트 연결에 따라 흐름 추적 가능이벤트 폭증 → 메타데이터 제한 및 모니터링 체계 필요
모니터링Step Functions, Temporal 등의 시각화 툴 제공분산형 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

구분항목설명해결책 / 완화 전략
장점데이터 정합성 확보2PC 없이도 분산 시스템에서 일관성 유지 가능 (microservices.io, learn.microsoft.com, stackoverflow.com)
서비스 독립성 증가각 서비스가 로컬 트랜잭션 사용 → 고장 격리, 확장성 확보
보상 기반 롤백 가능실패 시 보상 트랜잭션으로 이전 상태 복구
투명한 흐름 추적Orchestration 기반 중앙 상태 추적 또는 이벤트 기반 Choreography 로 흐름 모니터링 가능
단점복잡도 증가로직·이벤트 흐름·클러스터 관리 복잡도 증가중앙 Orchestrator 로 관리, 코드 샘플/프레임워크 활용 (Temporal, Step Functions 등)
일관성 지연 및 격리 부족중간 상태 읽기 가능 → 동시성 이슈 발생Semantic lock, version 필드, reread 방식 활용
디버깅 어려움이벤트 흐름 추적이 복잡Correlation ID 사용, 시각화 플랫폼 (Temporal 등) 도입
성능·지연 오버헤드메시징 수 증가로 지연·네트워크 Overhead 존재병렬 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
  • 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 기준유형설명
흐름 제어 방식Choreography서비스 간 이벤트 기반 분산 흐름, 느슨한 결합, 모니터링 및 디버깅 어려움
Orchestration중앙 조정기 (Orchestrator) 기반, 흐름 제어 명시적, 중앙 집중식 추적 가능

🧪 10. 실무 사용 예시

스택활용 목적기대 효과
AWS Step Functions & Lambda주문, 결제, 재고 예약 분산 트랜잭션실패 보상, 시각적 워크플로우 관리 가능
Temporal + Go/Java복잡한 멀티 스텝 비즈니스 로직Traceable, 재실행, 워크플로 내 관리 자동화
Spring Boot + KafkaChoreography 방식 재고 - 결제 연계메시지 기반 비동기, 지연 및 보상 처리 구성
Node.js + Python-based saga 수동 구현PoC 또는 경량 분산 트랜잭션개념 이해 및 자가 관리 구현 가능

🧩 11. 구현 예시 (Python - Orchestration 기반)

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# saga.py
class SagaStep:
    def __init__(self, action, compensation):
        self.action, self.compensation = action, compensation

class SagaOrchestrator:
    def __init__(self, steps):
        self.steps, self.completed = steps, []

    def run(self):
        for step in self.steps:
            try:
                step.action()
                self.completed.append(step)
            except Exception:
                for prev in reversed(self.completed):
                    prev.compensation()
                raise

# application example
def reserve_stock(): print('stock reserved')

def charge_payment(): print('payment charged')
def refund_payment(): print('payment refunded')

steps = [
    SagaStep(reserve_stock, lambda: print('stock released')),
    SagaStep(charge_payment, refund_payment)
]

SagaOrchestrator(steps).run()
  • ** 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 흐름Python + 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)

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from dataclasses import dataclass

@dataclass
class OrderCreated:
    order_id: str
    items: list

@dataclass
class PaymentSucceeded:
    order_id: str
    amount: float

@dataclass
class PaymentFailed:
    order_id: str
    reason: str

@dataclass
class StockReleased:
    order_id: str

2. Pub/Sub 라이브러리 설정 (messaging.py)

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import pika, json

class Broker:
    def __init__(self):
        self.conn = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.ch = self.conn.channel()
        self.ch.exchange_declare(exchange='saga', exchange_type='topic')

    def publish(self, routing_key, event):
        self.ch.basic_publish(
            exchange='saga',
            routing_key=routing_key,
            body=json.dumps(event.__dict__)
        )

    def subscribe(self, routing_key, callback):
        q = self.ch.queue_declare('', exclusive=True).method.queue
        self.ch.queue_bind(exchange='saga', queue=q, routing_key=routing_key)
        self.ch.basic_consume(q, lambda ch, method, prop, body: callback(json.loads(body)), auto_ack=True)
        self.ch.start_consuming()

3. 서비스 A–주문 생성

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from events import OrderCreated
from messaging import Broker
import uuid

broker = Broker()
order_id = str(uuid.uuid4())
broker.publish('order.created', OrderCreated(order_id, ['item1', 'item2']))
print(f"OrderCreated published for {order_id}")

4. 서비스 B–결제 처리 및 실패/성공 이벤트 발행

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from events import OrderCreated, PaymentSucceeded, PaymentFailed
from messaging import Broker

broker = Broker()

def on_order_created(data):
    order_id = data['order_id']
    # 결제 시뮬레이션
    if True:  # 결제 성공 조건
        broker.publish('payment.succeeded', PaymentSucceeded(order_id, 100.0))
    else:
        broker.publish('payment.failed', PaymentFailed(order_id, "Insufficient funds"))

broker.subscribe('order.created', on_order_created)

5. 서비스 C–재고 예약 및 보상 처리

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from events import PaymentSucceeded, PaymentFailed, StockReleased
from messaging import Broker

broker = Broker()

def on_payment_succeeded(data):
    order_id = data['order_id']
    # 재고 차감 시뮬레이션
    print(f"Stock reserved for {order_id}")

def on_payment_failed(data):
    order_id = data['order_id']
    broker.publish('stock.released', StockReleased(order_id))

broker.subscribe('payment.succeeded', on_payment_succeeded)
broker.subscribe('payment.failed', on_payment_failed)
broker.subscribe('stock.released', lambda data: print(f"Stock released for {data['order_id']}"))

✅ 설명 요약

  • OrderCreated 이벤트 → 결제 서비스
    • 성공: PaymentSucceeded 이벤트 발행
    • 실패: PaymentFailed 발행
  • Stock 서비스PaymentSucceeded 수신 시 재고 차감
    • PaymentFailed 수신 시 StockReleased 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)

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# tracing.py
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.jaeger.thrift import JaegerExporter

trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
jaeger_exporter = JaegerExporter(agent_host_name="localhost", agent_port=6831)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(BatchSpanProcessor(jaeger_exporter))
tracer = trace.get_tracer(__name__)
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# service_a.py
from tracing import tracer
from messaging import Broker
from events import OrderCreated

broker = Broker()

def create_order(...):
    with tracer.start_as_current_span("create_order_saga"):
        order_id = ...
        broker.publish("order.created", OrderCreated(order_id, ...))
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# service_b.py
from tracing import tracer

def on_order_created(msg):
    with tracer.start_as_current_span("payment_step") as span:
        span.set_attribute("order_id", msg["order_id"])
        # 결제 시도…
  • 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

항목설명권장사항
Trace ContextTrace ID 이어지지 않으면 단절 발생RabbitMQ 나 HTTP 매커니즘 통해 header 로 context 전송
Sampling모든 요청 추적 시 오버헤드비율 샘플링 또는 중요한 Saga 만 샘플링
Correlation IDSaga 흐름 연결correlation_id 로 모든 Spans 연관
UI/모니터링흐름 시각화, Debug 요약Jaeger, Zipkin, SigNoz 등 사용
Logging 연동Trace 와 로그를 쉽게 연계로그에 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


6. 구현 시 유의사항

  • Idempotency + Trace 상태 관리
    복제된 메시지 영향을 방지하려면 Span 내부에서도 상태 기반 작업 수행 로직 필요

  • Context 전파 누락 방지
    RabbitMQ, HTTP 클라이언트 모두에서 오토 인스트루먼트 또는 수동 전파 구현

  • 모니터링 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:

  1. 로컬 트랜잭션 (Local Transaction): 개별 서비스에서 실행되는 ACID 트랜잭션
  2. 보상 트랜잭션 (Compensating Transaction): 이전 단계의 변경사항을 되돌리는 트랜잭션
  3. 사가 코디네이터 (Saga Coordinator): 트랜잭션 흐름을 관리하는 중앙 컴포넌트
  4. 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

  1. 데이터 일관성 보장: 분산 환경에서 비즈니스 규칙에 따른 데이터 일관성 유지
  2. 서비스 자율성: 각 서비스가 독립적으로 데이터를 관리할 수 있도록 지원
  3. 장애 복구: 부분 실패 상황에서 시스템 상태를 일관되게 복구
  4. 확장성 향상: 서비스 간 느슨한 결합을 통한 시스템 확장성 개선

3. 구조 및 아키텍처

필수 구성요소

구성요소기능역할특징
사가 참여자 (Saga Participant)로컬 트랜잭션 실행개별 비즈니스 로직 처리독립적 데이터베이스 소유
보상 트랜잭션 (Compensation)변경사항 되돌리기실패 시 일관성 복구멱등성 보장 필요
이벤트/메시지서비스 간 통신트랜잭션 상태 전파비동기 처리

선택 구성요소

구성요소기능역할특징
사가 코디네이터중앙 집중식 관리오케스트레이션 패턴에서 흐름 제어단일 실패 지점 가능성
사가 로그실행 상태 추적복구 및 모니터링디버깅 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

  1. 트랜잭션 분해: 긴 트랜잭션을 여러 로컬 트랜잭션으로 분해
  2. 순차 실행: 각 단계가 순차적으로 실행되며 다음 단계를 트리거
  3. 보상 메커니즘: 실패 시 이전 단계들을 역순으로 보상
  4. 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

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# 주문 서비스
class OrderService:
    def create_order(self, order_data):
        order = Order.create(order_data)
        self.event_bus.publish(OrderCreatedEvent(order.id))
        return order

# 결제 서비스
class PaymentService:
    @event_handler
    def handle_order_created(self, event):
        payment_result = self.process_payment(event.order_id)
        if payment_result.success:
            self.event_bus.publish(PaymentProcessedEvent(event.order_id))
        else:
            self.event_bus.publish(PaymentFailedEvent(event.order_id))

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

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class TravelBookingSaga:
    def __init__(self):
        self.state = "STARTED"
        self.bookings = {}
    
    def execute(self, booking_request):
        try:
            # 항공편 예약
            flight_booking = self.flight_service.book(booking_request.flight)
            self.bookings['flight'] = flight_booking
            
            # 호텔 예약
            hotel_booking = self.hotel_service.book(booking_request.hotel)
            self.bookings['hotel'] = hotel_booking
            
            # 렌터카 예약
            car_booking = self.car_service.book(booking_request.car)
            self.bookings['car'] = car_booking
            
            self.state = "COMPLETED"
            return True
            
        except Exception as e:
            self.compensate()
            return False
    
    def compensate(self):
        if 'car' in self.bookings:
            self.car_service.cancel(self.bookings['car'].id)
        if 'hotel' in self.bookings:
            self.hotel_service.cancel(self.bookings['hotel'].id)
        if 'flight' in self.bookings:
            self.flight_service.cancel(self.bookings['flight'].id)
        self.state = "COMPENSATED"

6. 장점

구분항목설명
장점확장성서비스별 독립적인 데이터베이스로 수평 확장 가능
가용성부분 실패가 전체 시스템에 미치는 영향 최소화
서비스 자율성각 서비스가 독립적으로 기술 스택 선택 가능
성능비동기 처리로 전체적인 응답 시간 향상
유연성새로운 서비스 추가 시 기존 서비스 변경 최소화

7. 단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

구분항목설명해결책
단점복잡성 증가보상 트랜잭션 설계 및 관리 복잡프레임워크 활용, 표준화된 패턴 적용
Eventual Consistency일시적 데이터 불일치 발생비즈니스 규칙에 맞는 일관성 레벨 설정
디버깅 어려움분산된 트랜잭션 추적 복잡분산 추적 도구 활용 (Jaeger, Zipkin)
보상 트랜잭션 실패보상 과정에서 추가 실패 가능성재시도 메커니즘, 수동 개입 프로세스

문제점

구분항목원인영향탐지 및 진단예방 방법해결 방법 및 기법
문제점데이터 이상 현상동시 실행되는 사가 간 격리 부족데이터 불일치, 비즈니스 규칙 위반데이터 검증, 모니터링격리 기법 적용, 비관적 잠금Semantic Lock, Version 관리
무한 재시도보상 트랜잭션의 반복 실패시스템 리소스 고갈재시도 횟수 모니터링재시도 제한, Circuit Breaker수동 개입, Dead Letter Queue
사가 상태 불일치네트워크 파티션, 서비스 장애트랜잭션 완료 불가상태 추적 시스템Saga Log, Checkpoint상태 복구 프로세스

8. 분류 기준에 따른 종류 및 유형

분류 기준유형설명특징
구현 방식코레오그래피분산형 이벤트 기반느슨한 결합, 복잡한 추적
오케스트레이션중앙 집중형 제어명확한 흐름, 단일 실패 지점
트랜잭션 유형보상 가능되돌릴 수 있는 트랜잭션대부분의 비즈니스 로직
피벗되돌릴 수 없는 결정점결제 승인, 최종 확정
재시도 가능실패 시 재시도 가능네트워크 호출, 외부 API
일관성 모델강한 일관성즉시 일관성 요구금융 거래
약한 일관성지연된 일관성 허용추천 시스템, 분석

9. 실무 사용 예시

도메인목적함께 사용되는 기술효과
전자상거래주문 - 결제 - 재고 - 배송 통합Spring Boot, Kafka, MongoDB99.9% 주문 처리 성공률
금융 서비스계좌 이체 처리Axon Framework, PostgreSQL트랜잭션 무결성 보장
여행 예약항공편 - 호텔 - 렌터카 예약Camunda, RabbitMQ, MySQL30% 예약 성공률 향상
배송 관리주문 - 포장 - 배송 - 추적Apache Camel, Redis, Cassandra실시간 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:

  1. 고객이 주문 생성 요청
  2. Order Service 가 주문을 PENDING 상태로 생성
  3. Payment Service 가 결제 처리
  4. Inventory Service 가 재고 차감
  5. Shipping Service 가 배송 준비
  6. 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

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import asyncio
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
import uuid

class SagaStatus(Enum):
    STARTED = "STARTED"
    COMPLETED = "COMPLETED"
    COMPENSATING = "COMPENSATING"
    FAILED = "FAILED"

@dataclass
class OrderData:
    customer_id: str
    product_id: str
    quantity: int
    amount: float

@dataclass
class SagaStep:
    step_id: str
    service_name: str
    action: str
    compensating_action: str
    status: str = "PENDING"
    result: Dict = None

class OrderProcessingSaga:
    def __init__(self):
        self.saga_id = str(uuid.uuid4())
        self.status = SagaStatus.STARTED
        self.steps: List[SagaStep] = []
        self.completed_steps: List[str] = []
    
    async def execute_order_saga(self, order_data: OrderData):
        """주문 처리 사가 실행"""
        try:
            # Step 1: 주문 생성
            order_step = SagaStep(
                step_id="1",
                service_name="OrderService",
                action="create_order",
                compensating_action="cancel_order"
            )
            order_result = await self.create_order(order_data)
            order_step.result = order_result
            order_step.status = "COMPLETED"
            self.steps.append(order_step)
            self.completed_steps.append("1")
            
            # Step 2: 결제 처리
            payment_step = SagaStep(
                step_id="2",
                service_name="PaymentService",
                action="process_payment",
                compensating_action="refund_payment"
            )
            payment_result = await self.process_payment(
                order_result['order_id'], 
                order_data.amount
            )
            payment_step.result = payment_result
            payment_step.status = "COMPLETED"
            self.steps.append(payment_step)
            self.completed_steps.append("2")
            
            # Step 3: 재고 차감
            inventory_step = SagaStep(
                step_id="3",
                service_name="InventoryService",
                action="reserve_inventory",
                compensating_action="release_inventory"
            )
            inventory_result = await self.reserve_inventory(
                order_data.product_id,
                order_data.quantity
            )
            inventory_step.result = inventory_result
            inventory_step.status = "COMPLETED"
            self.steps.append(inventory_step)
            self.completed_steps.append("3")
            
            # Step 4: 배송 준비
            shipping_step = SagaStep(
                step_id="4",
                service_name="ShippingService",
                action="prepare_shipment",
                compensating_action="cancel_shipment"
            )
            shipping_result = await self.prepare_shipment(
                order_result['order_id']
            )
            shipping_step.result = shipping_result
            shipping_step.status = "COMPLETED"
            self.steps.append(shipping_step)
            self.completed_steps.append("4")
            
            self.status = SagaStatus.COMPLETED
            return {"status": "SUCCESS", "saga_id": self.saga_id}
            
        except Exception as e:
            print(f"사가 실행 중 오류 발생: {e}")
            await self.compensate()
            return {"status": "FAILED", "saga_id": self.saga_id, "error": str(e)}
    
    async def compensate(self):
        """보상 트랜잭션 실행"""
        self.status = SagaStatus.COMPENSATING
        
        # 완료된 단계를 역순으로 보상
        for step_id in reversed(self.completed_steps):
            step = next(s for s in self.steps if s.step_id == step_id)
            
            try:
                if step.service_name == "ShippingService":
                    await self.cancel_shipment(step.result['shipment_id'])
                elif step.service_name == "InventoryService":
                    await self.release_inventory(
                        step.result['product_id'],
                        step.result['quantity']
                    )
                elif step.service_name == "PaymentService":
                    await self.refund_payment(step.result['payment_id'])
                elif step.service_name == "OrderService":
                    await self.cancel_order(step.result['order_id'])
                    
                step.status = "COMPENSATED"
                print(f"Step {step_id} 보상 완료")
                
            except Exception as e:
                print(f"보상 트랜잭션 실패 - Step {step_id}: {e}")
                step.status = "COMPENSATION_FAILED"
        
        self.status = SagaStatus.FAILED
    
    # 각 서비스 메서드들 (실제로는 HTTP 호출)
    async def create_order(self, order_data: OrderData):
        """주문 생성 서비스 호출"""
        # 시뮬레이션: 주문 서비스 API 호출
        await asyncio.sleep(0.1)
        order_id = str(uuid.uuid4())
        print(f"주문 생성 완료: {order_id}")
        return {"order_id": order_id, "status": "PENDING"}
    
    async def process_payment(self, order_id: str, amount: float):
        """결제 처리 서비스 호출"""
        await asyncio.sleep(0.1)
        # 10% 확률로 결제 실패 시뮬레이션
        if asyncio.get_event_loop().time() % 10 < 1:
            raise Exception("결제 처리 실패")
        
        payment_id = str(uuid.uuid4())
        print(f"결제 처리 완료: {payment_id}")
        return {"payment_id": payment_id, "amount": amount}
    
    async def reserve_inventory(self, product_id: str, quantity: int):
        """재고 예약 서비스 호출"""
        await asyncio.sleep(0.1)
        print(f"재고 예약 완료: {product_id}, 수량: {quantity}")
        return {"product_id": product_id, "quantity": quantity}
    
    async def prepare_shipment(self, order_id: str):
        """배송 준비 서비스 호출"""
        await asyncio.sleep(0.1)
        shipment_id = str(uuid.uuid4())
        print(f"배송 준비 완료: {shipment_id}")
        return {"shipment_id": shipment_id, "order_id": order_id}
    
    # 보상 트랜잭션 메서드들
    async def cancel_order(self, order_id: str):
        await asyncio.sleep(0.1)
        print(f"주문 취소 완료: {order_id}")
    
    async def refund_payment(self, payment_id: str):
        await asyncio.sleep(0.1)
        print(f"결제 환불 완료: {payment_id}")
    
    async def release_inventory(self, product_id: str, quantity: int):
        await asyncio.sleep(0.1)
        print(f"재고 해제 완료: {product_id}, 수량: {quantity}")
    
    async def cancel_shipment(self, shipment_id: str):
        await asyncio.sleep(0.1)
        print(f"배송 취소 완료: {shipment_id}")

# 사용 예시
async def main():
    """사가 패턴 실행 예시"""
    saga = OrderProcessingSaga()
    
    order_data = OrderData(
        customer_id="customer_123",
        product_id="product_456",
        quantity=2,
        amount=99.99
    )
    
    print("=== 주문 처리 사가 시작 ===")
    result = await saga.execute_order_saga(order_data)
    
    print(f"\n=== 사가 실행 결과 ===")
    print(f"상태: {result['status']}")
    print(f"사가 ID: {result['saga_id']}")
    
    if result['status'] == 'FAILED':
        print(f"오류: {result.get('error', 'Unknown error')}")
    
    print(f"\n=== 사가 단계 상세 ===")
    for step in saga.steps:
        print(f"Step {step.step_id} ({step.service_name}): {step.status}")

# 실행
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

12. 도전 과제

기술적 도전 과제

카테고리과제원인영향탐지 및 진단예방 방법해결 방법 및 기법
성능지연 시간 증가다단계 비동기 처리사용자 경험 저하APM 도구, 분산 추적병렬 처리, 캐싱비동기 최적화, 배치 처리
복잡성디버깅 어려움분산 실행 환경개발 생산성 저하로그 집계, 상관관계 ID표준화, 문서화통합 모니터링 플랫폼
일관성데이터 이상 현상동시성 제어 부족비즈니스 규칙 위반데이터 검증, 감사격리 수준 조정시맨틱 락, 버전 관리

운영적 도전 과제

카테고리과제원인영향탐지 및 진단예방 방법해결 방법 및 기법
모니터링상태 추적 복잡성분산된 트랜잭션 상태장애 대응 지연대시보드, 알림 시스템중앙화된 로깅실시간 모니터링, SLA 관리
보안분산 인증/인가서비스 간 통신 보안보안 취약점 노출보안 감사, 침입 탐지제로 트러스트 아키텍처mTLS, JWT 토큰 관리

13. 실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

구분고려사항설명권장사항
설계보상 트랜잭션 설계모든 단계에 대한 보상 로직 필요멱등성 보장, 간단한 보상 로직 설계
구현이벤트 순서 보장메시지 순서가 비즈니스 로직에 영향파티션 키 활용, 순서 보장 메커니즘
운영장애 처리 전략부분 실패 상황 대응 방안Circuit Breaker, Bulkhead 패턴 적용
테스트분산 테스트여러 서비스 간 통합 테스트 복잡컨트랙트 테스트, 카오스 엔지니어링
모니터링분산 추적트랜잭션 전체 흐름 가시성OpenTelemetry, Jaeger 활용

14. 최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

구분고려사항설명권장사항
성능비동기 처리 최적화불필요한 대기 시간 최소화병렬 실행 가능한 단계 식별
메모리사가 상태 관리장기 실행 사가의 메모리 사용량상태 외부화, 압축 저장
네트워크메시지 크기 최적화이벤트 페이로드 크기 최소화참조 기반 메시지, 압축 적용
데이터베이스트랜잭션 격리 수준성능과 일관성 간 트레이드오프비즈니스 요구사항에 맞는 격리 수준 선택
캐싱중간 결과 캐싱재계산 비용 절약Redis, Hazelcast 활용

15. 기타 사항

새로운 기술 트렌드

  1. 서버리스 사가: AWS Step Functions, Azure Logic Apps 를 활용한 서버리스 사가 구현
  2. 이벤트 소싱과의 결합: 이벤트 스토어 기반 사가 상태 관리
  3. AI/ML 통합: 사가 실행 패턴 분석을 통한 최적화 자동화
  4. GraphQL 연동: GraphQL Federation 과 사가 패턴의 통합

산업별 특화 패턴

  1. 금융: 규제 요구사항을 고려한 감사 추적 강화
  2. 전자상거래: 실시간 재고 관리와 사가 패턴 결합
  3. 헬스케어: HIPAA 준수를 위한 보안 강화 사가
  4. IoT: 대용량 센서 데이터 처리를 위한 스트리밍 사가

주목할 새로운 개발

  1. Temporal.io: 분산 실행 플랫폼을 통한 사가 구현 단순화
  2. Conductor: Netflix 에서 개발한 워크플로우 오케스트레이션 엔진
  3. Camunda 8: 클라우드 네이티브 워크플로우 엔진

16. 주제와 관련하여 주목할 내용

카테고리주제항목설명
패턴관련 패턴CQRS명령과 조회 분리로 사가와 함께 사용
Event Sourcing이벤트 기반 상태 관리
Outbox Pattern트랜잭션과 메시지 발행의 원자성 보장
기술메시징Apache Kafka고성능 이벤트 스트리밍 플랫폼
RabbitMQ신뢰성 높은 메시지 브로커
Amazon EventBridge서버리스 이벤트 버스
프레임워크구현 도구Axon FrameworkJava 기반 CQRS/Event Sourcing
CamundaBPM 기반 워크플로우 엔진
Temporal분산 애플리케이션 오케스트레이션

17. 주제와 관련하여 반드시 학습해야할 내용

카테고리주제항목설명
기초 이론분산 시스템CAP 정리일관성, 가용성, 파티션 내성의 트레이드오프
ACID vs BASE전통적 트랜잭션과 분산 트랜잭션 모델 비교
설계 패턴마이크로서비스Database per Service서비스별 독립적 데이터베이스 관리
API Gateway서비스 간 통신 관리
구현 기술메시징 패턴Publish-Subscribe비동기 이벤트 기반 통신
Message Queuing신뢰성 있는 메시지 전달
운영 관리모니터링Distributed Tracing분산 환경에서의 요청 추적
Circuit Breaker장애 전파 방지 패턴

용어 정리

카테고리용어설명
핵심 개념Saga분산 트랜잭션을 로컬 트랜잭션 시퀀스로 관리하는 패턴
Compensating Transaction이전 단계의 변경사항을 되돌리는 보상 트랜잭션
Eventual Consistency시간이 지나면서 모든 노드가 일관된 상태에 도달하는 모델
구현 방식Choreography중앙 조정자 없이 서비스 간 이벤트로 협력하는 방식
Orchestration중앙 코디네이터가 트랜잭션 흐름을 관리하는 방식
Saga Execution Coordinator사가 실행을 조정하는 중앙 컴포넌트
트랜잭션Pivot Transaction되돌릴 수 없는 결정점이 되는 트랜잭션
Idempotency동일한 연산을 여러 번 수행해도 결과가 같은 성질
메시징Event Bus이벤트를 라우팅하고 전달하는 메시징 인프라
Message Broker서비스 간 메시지 전달을 중재하는 미들웨어
모니터링Distributed Tracing분산 시스템에서 요청의 전체 경로를 추적하는 기술
Correlation ID분산 환경에서 관련된 이벤트들을 연결하는 식별자

참고 및 출처


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:

  1. 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

Choreography-based Saga
https://microservices.io/patterns/data/saga.html

  1. 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

Orchestration-based saga
https://microservices.io/patterns/data/saga.html

Saga Pattern 구현 단계

  1. 트랜잭션 정의: 전체 비즈니스 프로세스를 단계별로 정의
  2. 보상 트랜잭션 설계: 각 단계의 실패 시 수행할 보상 작업 정의
  3. 이벤트 설계: 서비스 간 통신을 위한 이벤트 정의
  4. 상태 관리: 각 트랜잭션의 상태를 추적하고 관리할 방법 구현
  5. 오류 처리: 네트워크 오류, 타임아웃 등의 예외 상황 처리 로직 구현

사용 예시

주문 처리 시스템을 예로 들어보자:

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public interface Saga {
    // Saga의 각 단계를 정의
    void execute();
    // 실패 시 보상 트랜잭션 실행
    void compensate();
}

// 주문 처리를 위한 Saga 구현
public class OrderSaga implements Saga {
    private final OrderService orderService;
    private final PaymentService paymentService;
    private final InventoryService inventoryService;
    private final List<SagaStep> completedSteps = new ArrayList<>();

    @Override
    public void execute() {
        try {
            // 1단계: 주문 생성
            Order order = orderService.createOrder();
            completedSteps.add(new OrderCreationStep(order));

            // 2단계: 결제 처리
            Payment payment = paymentService.processPayment(order);
            completedSteps.add(new PaymentProcessingStep(payment));

            // 3단계: 재고 감소
            inventoryService.decreaseStock(order);
            completedSteps.add(new StockDecrementStep(order));

        } catch (Exception e) {
            // 오류 발생 시 보상 트랜잭션 실행
            compensate();
            throw e;
        }
    }

    @Override
    public void compensate() {
        // 실행된 단계들을 역순으로 보상 처리
        for (int i = completedSteps.size() - 1; i >= 0; i--) {
            completedSteps.get(i).compensate();
        }
    }
}

각 단계별 보상 트랙잭션 구현:

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public interface SagaStep {
    void execute();
    void compensate();
}

public class OrderCreationStep implements SagaStep {
    private final Order order;
    private final OrderService orderService;

    @Override
    public void execute() {
        orderService.createOrder(order);
    }

    @Override
    public void compensate() {
        orderService.cancelOrder(order.getId());
    }
}

public class PaymentStep implements SagaStep {
    private final Payment payment;
    private final PaymentService paymentService;

    @Override
    public void execute() {
        paymentService.processPayment(payment);
    }

    @Override
    public void compensate() {
        paymentService.refundPayment(payment.getId());
    }
}

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.


참고 및 출처