Replication 복제 (Replication) 는 시스템 디자인에서 데이터나 서비스의 동일한 복사본을 여러 위치에 유지하는 기술이다. 주요 목적은 장애 발생 시에도 서비스 가용성을 보장하고, 지리적으로 분산된 사용자에게 낮은 지연 시간을 제공하며, 읽기 성능을 향상시키는 것이다. 복제 방식은 동기식과 비동기식으로 나뉘며, 액티브 - 패시브 (마스터 - 슬레이브), 액티브 - 액티브 (다중 마스터) 등의 아키텍처를 통해 구현된다. 일관성, 가용성, 분할 내성 사이의 트레이드오프를 고려해 적절한 복제 전략을 선택하는 것이 중요하다. 핵심 개념 복제 (Replication) 는 시스템 디자인에서 데이터의 복사본을 여러 노드나 시스템에 분산시켜 저장하는 기술이다. 이를 통해 단일 장애점 (Single Point of Failure) 을 방지하고 시스템 가용성 (Availability) 을 높이는 것이 주요 목적이다. ...
데이터베이스 클러스터링 (Clustering)과 레플리케이션(Replication) 두 기술은 모두 데이터베이스의 가용성과 성능을 향상시키는 중요한 아키텍처 전략이지만, 각각의 목적과 구현 방식에서 차이가 있다. 기본 개념 비교 구분 클러스터링 (Clustering) 레플리케이션 (Replication) 정의 여러 서버를 하나의 시스템처럼 운영하여 작업을 분산처리하는 방식 데이터베이스를 복제하여 여러 위치에서 동일한 데이터를 유지하는 방식 주요 목적 성능 향상 및 고가용성 확보 데이터 안정성 및 가용성 확보 작동 방식 여러 노드가 동시에 작업을 처리 마스터 DB의 데이터를 슬레이브 DB에 복제 데이터 동기화 실시간 동기화 필수 비동기 또는 동기식 복제 가능 기술적 특징 비교 구분 클러스터링 (Clustering) 레플리케이션 (Replication) 노드 역할 모든 노드가 동등한 역할 수행 마스터-슬레이브 구조의 역할 구분 로드밸런싱 자동 로드밸런싱 지원 읽기 작업에 대한 로드밸런싱 가능 확장성 수평적 확장 용이 읽기 성능 위주의 확장 장애 대응 자동 페일오버 지원 수동 또는 반자동 페일오버 장단점 비교 구분 클러스터링 (Clustering) 레플리케이션 (Replication) 장점 • 높은 가용성 • 우수한 확장성 • 효율적인 로드밸런싱 • 실시간 데이터 동기화 • 구현이 상대적으로 간단 • 비용 효율적 • 지리적 분산 용이 • 읽기 성능 향상 단점 • 구현 비용이 높음 • 복잡한 구성 • 네트워크 대역폭 필요 • 관리 어려움 • 데이터 일관성 보장 어려움 • 쓰기 성능 향상 제한적 • 마스터 노드 병목 현상 • 복제 지연 가능성 적용 시나리오 구분 클러스터링 (Clustering) 레플리케이션 (Replication) 최적 사용 사례 • 고성능이 필요한 트랜잭션 처리 • 실시간 데이터 처리 • 무중단 서비스 필요 • 대규모 동시 접속 처리 • 데이터 백업 • 읽기 작업이 많은 서비스 • 지역별 서비스 제공 • 재해 복구 대비 산업 분야 • 금융 거래 시스템 • 통신 서비스 • 대형 전자상거래 • 실시간 예약 시스템 • 콘텐츠 제공 서비스 • 분석 리포팅 시스템 • 글로벌 서비스 • 미디어 스트리밍 구현 고려사항 구분 클러스터링 (Clustering) 레플리케이션 (Replication) 네트워크 요구사항 • 고속 전용 네트워크 필요 • 낮은 지연시간 필수 • 안정적인 네트워크 연결 • 일반 네트워크 사용 가능 • 비동기 복제 시 네트워크 요구사항 낮음 하드웨어 요구사항 • 고성능 서버 필요 • 동일한 사양의 노드 권장 • 충분한 메모리 • 마스터 노드 성능 중요 • 슬레이브는 상대적으로 낮은 사양 가능 운영 관리 • 전문 관리자 필요 • 모니터링 시스템 필수 • 정기적인 유지보수 • 상대적으로 간단한 관리 • 백업 정책 중요 • 복제 상태 모니터링 비용 분석 구분 클러스터링 (Clustering) 레플리케이션 (Replication) 초기 구축 비용 매우 높음 중간 운영 비용 높음 중간 유지보수 비용 높음 중간~낮음 ROI 장기적으로 높음 중단기적으로 높음 특히 주목할 만한 차이점은 다음과 같다: ...
Master-Slave Pattern 마스터-슬레이브 패턴(Master-Slave Pattern)은 분산 시스템에서 널리 사용되는 소프트웨어 아키텍처 패턴. 이 패턴은 하나의 마스터 컴포넌트와 여러 슬레이브 컴포넌트로 구성되어 있으며, 작업을 효율적으로 분배하고 관리하는 데 사용된다. 주요 구성요소 마스터(Master): 작업 분배와 조정을 담당합니다 슬레이브들의 상태를 관리합니다 작업의 완료 여부를 추적합니다 결과를 취합하고 클라이언트에게 전달합니다 슬레이브(Slave): 마스터로부터 할당받은 작업을 처리합니다 독립적으로 동작합니다 처리 결과를 마스터에게 반환합니다 자신의 상태(사용 가능/처리 중)를 관리합니다 작업(Task): 처리해야 할 작업의 단위입니다 작업에 필요한 데이터와 결과를 포함합니다 고유한 식별자를 가집니다 작동 방식 마스터는 전체 작업을 여러 개의 하위 작업으로 분할합니다. 분할된 작업을 슬레이브들에게 분배합니다. 슬레이브들은 할당받은 작업을 독립적으로 수행합니다. 작업 완료 후, 슬레이브들은 결과를 마스터에게 보고합니다. 마스터는 모든 결과를 취합하여 최종 결과를 생성합니다. 장점 병렬 처리: 여러 슬레이브가 동시에 작업을 수행하여 전체 처리 속도를 향상시킵니다. 확장성: 슬레이브의 수를 늘리거나 줄여 시스템의 처리 능력을 조절할 수 있습니다. 부하 분산: 마스터가 작업을 효율적으로 분배하여 시스템 자원을 최적화할 수 있습니다. fault tolerance: 일부 슬레이브가 실패해도 마스터가 작업을 재분배하여 시스템이 계속 작동할 수 있습니다. 단점 단일 장애점: 마스터 노드가 실패하면 전체 시스템이 중단될 수 있습니다. 복잡성: 여러 노드 간의 통신과 동기화를 관리해야 하므로 시스템이 복잡해질 수 있습니다. 불균형한 작업 크기: 작업의 크기가 불균형할 경우 일부 슬레이브가 과부하될 수 있습니다. 적용 분야 데이터베이스 복제: 마스터 데이터베이스가 쓰기 작업을 처리하고, 슬레이브 데이터베이스들이 읽기 작업을 분산 처리합니다. 분산 컴퓨팅: 대규모 계산 작업을 여러 노드에 분산하여 처리합니다. 데이터 처리: 빅데이터 처리 시스템에서 마스터 노드가 작업을 관리하고 슬레이브 노드들이 실제 데이터 처리를 수행합니다. 임베디드 시스템: 여러 센서나 액추에이터를 제어하는 데 사용됩니다. 구현 예시 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 import threading from abc import ABC, abstractmethod from queue import Queue from typing import List import time import random # 작업을 정의하는 기본 클래스 class Task: def __init__(self, task_id: int, data: List[int]): self.task_id = task_id self.data = data self.result = None # 슬레이브의 추상 클래스 class Slave(ABC): def __init__(self, slave_id: int): self.slave_id = slave_id self.is_busy = False @abstractmethod def process_task(self, task: Task) -> None: pass # 구체적인 슬레이브 구현 - 숫자 배열의 합을 계산 class SumCalculatorSlave(Slave): def process_task(self, task: Task) -> None: print(f"Slave {self.slave_id} starting task {task.task_id}") # 실제 작업 처리를 시뮬레이션하기 위한 지연 time.sleep(random.uniform(0.5, 2.0)) task.result = sum(task.data) print(f"Slave {self.slave_id} completed task {task.task_id}, result: {task.result}") # 마스터 클래스 class Master: def __init__(self, num_slaves: int): # 슬레이브 풀 초기화 self.slaves = [SumCalculatorSlave(i) for i in range(num_slaves)] # 작업 큐 self.task_queue = Queue() # 완료된 작업 저장 self.completed_tasks = {} # 작업 분배를 위한 쓰레드 self.distribution_thread = threading.Thread(target=self._distribute_tasks) self.is_running = True def start(self): """마스터 시작""" print("Master starting…") self.distribution_thread.start() def stop(self): """마스터 종료""" print("Master stopping…") self.is_running = False self.distribution_thread.join() def submit_task(self, task: Task): """새로운 작업 제출""" print(f"Submitting task {task.task_id}") self.task_queue.put(task) def get_result(self, task_id: int) -> int: """작업 결과 조회""" while task_id not in self.completed_tasks: time.sleep(0.1) # 결과가 준비될 때까지 대기 return self.completed_tasks[task_id] def _distribute_tasks(self): """작업 분배 로직""" while self.is_running: try: # 대기 중인 작업이 있는지 확인 task = self.task_queue.get(timeout=1.0) # 사용 가능한 슬레이브 찾기 slave = self._get_available_slave() if slave: # 작업 처리를 위한 새 쓰레드 시작 threading.Thread( target=self._process_task_with_slave, args=(slave, task) ).start() except Queue.Empty: continue def _get_available_slave(self) -> Slave: """사용 가능한 슬레이브 찾기""" for slave in self.slaves: if not slave.is_busy: return slave return None def _process_task_with_slave(self, slave: Slave, task: Task): """슬레이브를 사용하여 작업 처리""" try: slave.is_busy = True slave.process_task(task) self.completed_tasks[task.task_id] = task.result finally: slave.is_busy = False # 사용 예시 def main(): # 3개의 슬레이브로 마스터 생성 master = Master(num_slaves=3) master.start() try: # 여러 작업 제출 tasks = [ Task(1, [1, 2, 3, 4, 5]), Task(2, [10, 20, 30, 40, 50]), Task(3, [100, 200, 300, 400, 500]), Task(4, [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]) ] # 작업 제출 for task in tasks: master.submit_task(task) # 결과 수집 for task in tasks: result = master.get_result(task.task_id) print(f"Final result for task {task.task_id}: {result}") # 잠시 대기 후 종료 time.sleep(5) finally: master.stop() if __name__ == "__main__": main() 용어 정리 용어 설명 참고 및 출처