Consistency Models

Consistency Models

분산 시스템에서의 일관성 패턴 (Consistency Patterns) 은 데이터 일관성을 유지하기 위한 다양한 전략을 말한다. 이러한 패턴은 시스템의 성능, 가용성, 지연 시간 등과의 균형을 고려하여 선택된다. 주요 패턴으로는 강한 일관성 (Strong Consistency), 약한 일관성 (Weak Consistency), 최종 일관성 (Eventual Consistency), 인과 일관성 (Causal Consistency) 등이 있으며, 각 패턴은 특정한 사용 사례와 요구 사항에 적합하다.

핵심 개념

일관성 패턴은 분산 시스템에서 데이터의 일관성을 유지하기 위한 설계 전략이다. 분산 시스템이란 여러 노드 (서버, 컴퓨터) 로 구성되어 네트워크를 통해 서로 통신하며 작동하는 시스템을 말한다. 이런 환경에서 데이터 일관성을 유지하는 것은 중요한 과제이다.

시스템의 요구 사항에 따라 강한 일관성부터 최종 일관성까지 다양한 수준의 일관성을 선택할 수 있으며, 이는 시스템의 성능, 가용성, 지연 시간 등에 영향을 미친다.

일관성 패턴의 기본 개념

1. 분산 시스템 (Distributed System): 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터가 메시지를 교환하며 공동 목표를 달성하는 시스템. 각 컴포넌트는 애플리케이션의 일부분을 담당한다.

2. CAP 정리 (CAP Theorem): 분산 시스템에서 일관성 (Consistency), 가용성 (Availability), 분할 내성 (Partition Tolerance) 세 가지 특성을 동시에 모두 만족시킬 수 없다는 이론. 셋 중 최대 두 가지만 보장할 수 있다.

3. 데이터 복제 (Data Replication): 동일한 데이터를 여러 노드에 복사하여 저장하는 기술로, 가용성과 내결함성을 높인다.

4. 일관성 모델 (Consistency Model): 분산 시스템과 그 위에서 실행되는 애플리케이션 간의 계약으로, 시스템이 제공하는 일관성 보장의 수준을 정의한다.

일관성 패턴의 주요 유형

1. 강한 일관성 (Strong Consistency): 데이터 업데이트 후 모든 후속 읽기 작업이 즉시 최신 데이터를 반환한다. 데이터는 동기적으로 복제되며 모든 노드가 동시에 업데이트된다.

2. 약한 일관성 (Weak Consistency): 데이터 업데이트 후 후속 읽기 작업이 최신 데이터를 볼 수도 있고, 보지 못할 수도 있다. 가용성과 성능을 높이지만 일관성은 낮다.

3. 최종 일관성 (Eventual Consistency): 약한 일관성의 한 형태로, 데이터 업데이트 후 일정 시간이 지나면 모든 노드가 최종적으로 일관된 상태에 도달한다. 비동기적 복제 방식을 사용한다.

4. 인과적 일관성 (Causal Consistency): 관련된 이벤트 (원인 - 결과) 는 모든 노드에서 동일한 순서로 관찰되지만, 관련 없는 이벤트는 특정 순서 없이 관찰될 수 있다.

5. 선형화 가능성 (Linearizability): 강한 일관성의 변형으로 모든 작업이 원자적이고 순차적으로 실행되는 것처럼 보이게 한다.

6. 순차적 일관성 (Sequential Consistency): 모든 노드가 작업의 순서에 동의하는 모델이다. 각 프로세스의 작업은 프로그램 순서대로 실행되지만, 다른 프로세스 간의 순서는 정의되지 않는다.

7. 충돌 없는 복제 데이터 타입 (Conflict-free Replicated Data Types, CRDTs): 강한 최종 일관성을 제공하는 데이터 구조로, 네트워크 파티션과 높은 지연 시간에도 불구하고 동시 업데이트를 처리할 수 있다.

이러한 핵심 개념들은 분산 시스템에서 데이터 일관성을 관리하는 기본 틀을 제공하며, 시스템 설계자가 특정 사용 사례에 가장 적합한 일관성 모델을 선택할 수 있게 한다.

목적 및 필요성

일관성 패턴의 주요 목적과 필요성은 다음과 같다:

1. 데이터 무결성 보장: 분산 시스템에서 여러 서버에 걸쳐 데이터의 일관성과 정확성을 유지한다.
2. 비즈니스 로직 안정성: 금융 거래, 재고 관리 등 중요한 비즈니스 프로세스가 정확한 데이터를 기반으로 동작하도록 보장한다.
3. 사용자 경험 개선: 사용자가 일관된 데이터를 보게 함으로써 혼란을 방지하고 신뢰성을 높인다.
4. 시스템 확장성 지원: 분산 시스템이 확장될 때도 데이터 일관성을 유지할 수 있는 방법을 제공한다.
5. 네트워크 파티션 대응: 네트워크 장애나 분할이 발생했을 때도 시스템이 계속 작동할 수 있는 방법을 정의한다.
6. 동시성 문제 해결: 여러 사용자나 프로세스가 동시에 데이터를 수정할 때 발생할 수 있는 충돌을 관리한다.

주요 기능 및 역할

일관성 패턴의 주요 기능과 역할은 다음과 같다:

1. 데이터 복제 전략 정의: 데이터가 여러 노드에 어떻게 복제되고 동기화될지 결정한다.
2. 읽기/쓰기 작업 조정: 분산 환경에서 읽기와 쓰기 작업의 순서와 가시성을 조정한다.
3. 충돌 감지 및 해결: 동시 업데이트로 인한 데이터 충돌을 감지하고 해결하는 메커니즘을 제공한다.
4. 시스템 성능과 일관성 간 균형: 시스템의 성능, 가용성, 일관성 사이의 트레이드오프를 관리한다.
5. 장애 복구 지원: 노드 장애 발생 시 데이터 일관성을 복구하는 방법을 제공한다.
6. 트랜잭션 지원: 분산 환경에서 트랜잭션의 ACID 속성 (원자성, 일관성, 격리성, 지속성) 을 어떻게 지원할지 정의한다.

특징

일관성 패턴의 주요 특징은 다음과 같다:

1. 일관성 수준의 다양성: 강한 일관성부터 약한 일관성까지 다양한 수준의 일관성 모델을 제공한다.
2. 트레이드오프: 일관성, 가용성, 성능 사이의 트레이드오프를 명확히 한다.
3. 비동기/동기 복제: 데이터 복제를 동기적 또는 비동기적으로 수행할 수 있는 옵션을 제공한다.
4. 확장성: 시스템이 확장됨에 따라 일관성을 유지하는 방법을 정의한다.
5. 적응성: 다양한 시스템 요구사항과 사용 사례에 맞게 적응할 수 있다.
6. 복잡성 관리: 분산 시스템의 고유한 복잡성을 관리하는 패턴을 제공한다.

핵심 원칙

일관성 패턴의 핵심 원칙은 다음과 같다:

1. CAP 정리 준수: 일관성, 가용성, 분할 내성 중 최대 두 가지만 동시에 보장할 수 있다는 원칙을 따른다.
2. 데이터 신뢰성 보장: 분산 환경에서도 데이터의 신뢰성을 보장한다.
3. 일관성과 성능 균형: 일관성 수준과 시스템 성능 사이의, 그리고 가용성 사이의 균형을 맞춘다.
4. 장애 내성: 네트워크 파티션이나 노드 장애에도 계속 작동할 수 있다.
5. 사용자 경험 고려: 사용자에게 일관된 시스템 동작을 제공한다.
6. 비즈니스 요구사항 반영: 비즈니스의 특정 요구사항에 맞는 일관성 모델을 선택한다.

주요 원리 및 작동 원리

일관성 패턴의 작동 원리는 패턴 유형에 따라 다르다:

구조 및 아키텍처

일관성 패턴은 다양한 구조와 아키텍처를 통해 구현된다:

주요 구성 요소

도전 과제

일관성 패턴을 구현하고 적용할 때 다양한 도전 과제가 있다:

분류에 따른 종류 및 유형

Consistency Pattern(일관성 패턴) 비교

분산 시스템에서 일관성 패턴은 여러 노드에 저장된 데이터의 동기화 방식을 결정하며 데이터의 정확성과 시스템의 성능 사이의 균형을 결정짓는 중요한 요소이다.
일관성의 수준에 따라 Strong Consistency, Linearizability, Sequential Consistency, Causal Consistency, Eventual Consistency, Weak Consistency 등 다양한 모델이 존재하며, 각 패턴은 데이터 일관성 보장 수준, 시스템 성능, 가용성, 구현 복잡성, 데이터의 읽기 및 쓰기 작업의 순서, 가시성 등에서 차이를 보인다.

이러한 모델들은 시스템의 설계 목표, 예를 들어 지연 시간 최소화, 가용성 극대화, 데이터 정확성 보장 등에 따라 선택되어야 하며, 각 모델의 특성과 trade-off 를 이해하는 것이 중요하다.

일관성 강도

1
2
3
4
5
6
7
8

Strong Consistency
    ↑
    ├── Linearizability
    ├── Sequential Consistency
    ├── Causal Consistency
    ├── Eventual Consistency
    ↓
Weak Consistency

주요 항목별 비교

각 일관성 모델은 데이터 동기화 강도, 가용성, 성능, 구현 난이도에 따라 선택이 달라진다.

주요 원리 다이어그램

1
2
3
4

[Strong/Linearizability]    [Sequential]     [Causal]         [Eventual/Weak]
  모든 노드 동기화           프로세스별 순서   인과관계만 보장     임시 불일치 허용
      ↓                        ↓                ↓                ↓
  실시간 일관성             전체 순서 일치     인과관계 순서      최종적으로 수렴

강점과 약점 비교

실무 적용 예시

시스템 구성 요소

산업 분야

활용 사례

사례 1

시나리오: 온라인 쇼핑몰에서의 장바구니 시스템

• 요구 사항:

  • 사용자는 상품을 장바구니에 추가하거나 제거할 수 있어야 함
  • 결제 시점에는 장바구니의 상태가 정확해야 함

• 적용된 일관성 패턴:

  • 장바구니 추가/제거: 최종 일관성
  • 결제 처리: 강한 일관성

다이어그램:

1
2
3
4
5
6
7

[사용자]
   |
   v
[장바구니 서비스 (최종 일관성)]
   |
   v
[결제 서비스 (강한 일관성)]

사례 2

시나리오: 여러 사용자가 동시에 동일한 문서를 편집할 수 있는 실시간 협업 문서 편집 도구 (Google Docs 와 유사한 서비스) 를 구현하는 사례.

• 문제점:
  • 여러 사용자가 동시에 동일한 부분을 편집할 때 충돌이 발생할 수 있다.
  • 네트워크 지연이나 연결 끊김으로 인해 변경사항이 즉시 전파되지 않을 수 있다.
  • 오프라인 상태에서도 작업을 계속할 수 있어야 한다.
• CRDT 를 적용한 해결책:
  1. 데이터 모델: 문서를 CRDT 중 하나인 Sequence CRDT 로 모델링한다 (예: Yjs, Automerge 등).
  2. 작동 방식:
     • 각 사용자의 편집 작업은 로컬에서 즉시 적용된다.
     • 편집 작업은 CRDT 연산으로 변환되어 다른 사용자에게 전파된다.
     • 각 사용자는 받은 연산을 자신의 로컬 상태에 적용한다.
     • CRDT 의 수학적 특성으로 인해 모든 사용자가 결국 동일한 문서 상태로 수렴한다.
  3. 오프라인 지원:
     • 사용자는 오프라인 상태에서도 문서를 편집할 수 있다.
     • 다시 온라인이 되면 변경사항이 자동으로 동기화된다.
  4. 충돌 해결:
     • 동시 삽입 충돌은 각 문자에 고유한 식별자를 할당하여 해결한다.
     • 동시 삭제 충돌은 토막 표시 (tombstone) 를 사용하여 해결한다.
• 구현 세부사항:
  • 각 편집 작업은 (사용자 ID, 작업 카운터, 작업 유형, 위치, 내용) 형태의 연산으로 표현된다.
  • 각 문자는 (사용자 ID, 작업 카운터) 형태의 고유 식별자를 가진다.
  • 벡터 클럭을 사용하여 인과 관계를 추적한다.
• 효과:
  • 사용자는 네트워크 상태와 관계없이 항상 문서를 편집할 수 있다.
  • 충돌이 자동으로 해결되어 일관된 문서 상태를 유지한다.
  • 강한 최종 일관성을 보장하여 결국 모든 사용자가 동일한 문서를 보게 된다.

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

일관성 패턴을 적용할 때 추가로 고려해야 할 사항들

1. 사용자 경험 설계: 일관성 모델은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미친다. 예를 들어, 최종 일관성 모델에서는 사용자가 자신의 변경사항이 즉시 반영되지 않는 것을 이해할 수 있도록 UI/UX 를 설계해야 한다.

2. 법적/규제 요구사항: 금융, 의료 등 특정 산업에서는 데이터 일관성에 대한 법적 또는 규제 요구사항이 있을 수 있다. 적용하는 일관성 패턴이 이러한 요구사항을 충족하는지 확인해야 한다.

3. 다중 데이터 센터 고려: 지리적으로 분산된 데이터 센터에서는 네트워크 지연이 크게 증가하므로, 데이터 센터 간 데이터 일관성을 어떻게 유지할지 신중하게 설계해야 한다.

4. 보안 측면: 일관성 모델이 시스템의 보안에 미치는 영향을 고려해야 한다. 예를 들어, 약한 일관성 모델에서는 보안 정책의 변경사항이 즉시 적용되지 않을 수 있다.

5. 장애 시나리오 계획: 다양한 장애 시나리오 (네트워크 파티션, 노드 장애 등) 에서 일관성이 어떻게 유지되는지 계획하고 테스트해야 한다.

6. 교육 및 문서화: 개발팀이 선택한 일관성 모델을 이해하고 올바르게 활용할 수 있도록 교육 및 문서화가 중요하다.

7. 혼합 일관성 모델: 단일 시스템 내에서도 데이터 종류나 작업 유형에 따라 다른 일관성 모델을 적용할 수 있다. 이를 통해 성능과 일관성 사이의 균형을 최적화할 수 있다.

8. 일관성 패턴 진화: 시스템이 발전함에 따라 일관성 요구사항이 변할 수 있으므로, 일관성 패턴을 유연하게 발전시킬 수 있는 아키텍처를 설계해야 한다.

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최신 동향

주제와 관련하여 주목할 내용

앞으로의 전망

주제와 관련하여서 하위 주제로 분류해서 추가적으로 학습해야할 내용

주제와 관련하여서 추가로 알아야 하거나 학습해야할 내용

용어 정리

참고 및 출처

Consistency 패턴 및 개념

• Consistency Patterns in Distributed Systems - cs.fyi
• System Design - Consistency Patterns
• Mastering Consistency Patterns in Distributed Systems - ThinhDA
• Consistency Patterns | GeeksforGeeks
• Strong vs Eventual Consistency Explained - FaunaDB 블로그
• Baeldung - Eventual vs Strong vs Strong Eventual Consistency

일관성 모델별 정의 및 비교

• Wikipedia - Eventual Consistency
• Wikipedia - Conflict-free Replicated Data Type (CRDT)
• Wikipedia - Sequential Consistency
• Wikipedia - Linearizability
• Wikipedia - Causal Consistency
• GeeksforGeeks - Consistency Model in Distributed System
• GeeksforGeeks - Linearizability in Distributed Systems
• Educative - Understanding the Sequential Consistency Model
• Dagster Glossary - Linearizability

CRDT 관련 자료

• Microsoft Research - Strong Eventual Consistency and CRDTs
• Ably - CRDTs solve distributed data consistency challenges
• Redis Blog - Diving into CRDTs
• CRDT Tech - About CRDTs
• RxDB - CRDT Database
• TechTarget - What is CRDT
• DZone - CRDTs: How Conflict-Free Replicated Data Types Work

산업 사례 및 시스템 설계 참고

• CAP theorem and Consistency models - Microsoft Azure Architecture Center
• Consistency Models - AWS Dynamo 공식 문서
• Google Spanner Whitepaper
• Google Spanner 사례 연구
• Eventual Consistency Revisited - ACM Queue
• AWS 일관성 모델 가이드
• 마이크로소프트 Saga 패턴 문서