Eventual Consistency란 무엇인가요?

김상욱·2024년 12월 15일
0

Eventual Consistency란 무엇인가요?

Eventual Consistency(최종적 일관성)은 분산 시스템이나 데이터베이스에서 데이터의 일관성을 유지하는 여러 가지 방법 중 하나입니다. 특히, 분산 환경에서 여러 노드에 걸쳐 데이터가 저장되고 업데이트될 때, 모든 노드가 도시에 일관된 상태를 유지하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 상황에서 Eventual Consistency는 시간이 지남에 따라 모든 노드가 일관된 상태로 수렴하게 된다는 보장을 제공합니다.

기본 개념
Eventual Consistency는 모든 업데이트가 최종저긍로 모든 복제(replica)에 전파되어, 결국에는 모든 복제본이 동일한 값을 가지게 된다는 모델입니다. 즉, 일시적인 불일치가 있을 수 있지만, 시간이 지나면 모든 노드가 동일한 상태로 동기화된다는 개념.

주로 분산 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 클라우드 서비스, 대규모 웹 애플리케이션 등에서 사용됩니다. 대표적인 예로는 Amazon DynamoDB, Cassandra, Riak 등이 있으며, 이러한 시스템들은 높은 가용성과 확장성을 제공하기 위해 eventual consistency 모델을 채택하고 있습니다.

작동 방식

  • 클라이언트가 데이터를 업데이트하면, 이 업데이트는 여러 복제본에 비동기적으로 전파됩니다.
  • 업데이트는 즉시 모든 복제본에 적용되지 않으며, 네트워크 지연이나 노드의 상태에 따라 일정 시간이 소요될 수 있습니다.
  • 동시에 여러 노드에서 업데이트가 발생할 경우, 충돌 해결 메커니즘을 통해 일관성을 유지합니다.
  • 시간이 지나면서 모든 복제본이 동일한 데이터를 가지게 되어 최종적인 일관성이 확보

장점

  • 높은 가용성 : 일부 노드가 실패하거나 네트워크가 일시적으로 분리되더라도 시스템 전체가 계속 동작할 수 있습니다.
  • 확장성 : 데이터가 여러 노드에 분산 저장되므로, 수평적 확장이 용이
  • 성능 향상 : 데이터 접근이 로컬 복제본에서 이루어질 수 있어, 읽기 및 쓰기 지연 시간이 줄어듭니다.

단점

  • 일시적 불일치 : 데이터가 즉시 일관되지 않기 때문에, 사용자에게 일시적으로 최신 데이터가 반영되지 않을 수 있습니다.
  • 복잡한 충돌 해결 : 여러 노드에서 동시 업데이트가 발생할 경우, 이를 해결하기 위한 추가적인 로직이 필요합니다.
  • 개발 복잡성 증가 : 일관성 모델을 이해하고 이에 맞게 애플리케이션을 설계해야 하므로 개발이 복잡해질 수 있습니다.

vs Strong Consistency
강한 일관성은 모든 노드가 동시에 동일한 데이터를 보장하며, 일관된 상태를 즉시 유지합니다. 응용 프로그램의 요구 사항에 따라 적절한 일관성 모델을 선택해야 합니다. 예를 들어, 실시간 금융 거래와 같이 강한 일관성이 필요한 경우에는 강한 일관성을 선택하고, 소셜 미디어 피드처럼 일시적인 불일치를 허용할 수 있는 경우에는 eventual consistency를 선택할 수 있습니다.

구현 방법

  • 데이터를 여러 노드에 복제하여 저장
    -> 업데이트를 복제본에 전파하기 위한 프로토콜 사용
    -> 데이터 충돌 시 이를 해결하기 위한 메커니즘 구현
    -> 업데이트가 모든 복제본에 도달할 때까지 지속적으로 전파를 시도

ex) 소셜 미디어의 사용자 게시물, 좋아요, 댓글 등
캐시 시스템처럼 데이터베이스의 부하를 줄이기 위해 사용되는 캐시는 일관성보다는 속도가 중요
분산 파일 시스템은 대규모 데이터 저장 및 접근을 지원하기 위해 eventual consistency 모델을 사용.

신입 및 취업 준비 중인 Java와 Spring 백엔드 개발자라면 Eventual Consistency(최종적 일관성) 개념을 이해하고 실제로 구현해보는 것이 큰 도움이 될 것입니다. 이를 통해 분산 시스템의 동작 원리를 파악하고, 관련 기술 스택을 경험할 수 있습니다. 다음은 실습해볼 만한 프로젝트와 단계별 가이드입니다.

1. 분산 캐시 시스템 구축하기

프로젝트 개요

여러 인스턴스로 구성된 Spring Boot 애플리케이션에서 Redis를 이용한 분산 캐시를 구축하고, 캐시 동기화를 통해 eventual consistency를 구현합니다.

실습 단계

  1. 환경 설정

    • Spring Boot 프로젝트 생성: Spring Initializr를 사용하여 기본적인 Spring Boot 프로젝트를 생성합니다.
    • Redis 설치: 로컬에 Redis 서버를 설치하거나 Docker를 이용해 Redis 컨테이너를 실행합니다.
    • 의존성 추가:
      <!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 기타 필요한 의존성 -->
</dependencies>

  2. Redis 설정

    • application.properties 또는 application.yml에 Redis 설정 추가:
      spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

  3. 데이터 모델링

    • 간단한 엔티티(예: User)를 정의하고, Redis를 캐시로 사용하는 리포지토리를 구현합니다.
      @Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@RedisHash("User")
public class User {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    private String email;
}

  4. 캐시 서비스 구현

    • CRUD 연산 시 Redis를 이용한 캐시 저장 및 조회 로직 구현.

      @Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @Cacheable(value = "users", key = "#id")
    public User getUserById(String id) {
        return userRepository.findById(id).orElse(null);
    }

    @CachePut(value = "users", key = "#user.id")
    public User updateUser(User user) {
        return userRepository.save(user);
    }

    @CacheEvict(value = "users", key = "#id")
    public void deleteUser(String id) {
        userRepository.deleteById(id);
    }
}

  5. 다중 인스턴스 실행

    • 여러 개의 Spring Boot 인스턴스를 실행하여 각 인스턴스가 동일한 Redis 캐시를 공유하도록 설정.
    • 예를 들어, 서로 다른 포트에서 애플리케이션을 실행:
      mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments=--server.port=8081
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments=--server.port=8082

  6. 데이터 동기화 및 최종적 일관성 확인

    • 한 인스턴스에서 데이터를 업데이트하면 다른 인스턴스에서도 업데이트된 데이터를 일정 시간 후에 조회할 수 있음을 확인.
    • 캐시 무효화나 업데이트 전략을 통해 데이터 일관성을 유지하는 방법 실습.

학습 포인트

  • Redis와 Spring Data Redis를 이용한 캐시 구현
  • @Cacheable, @CachePut, @CacheEvict 어노테이션 활용
  • 다중 인스턴스 환경에서 캐시 동기화 및 일관성 관리

2. 마이크로서비스 아키텍처에서의 Eventual Consistency 구현

프로젝트 개요

두 개 이상의 마이크로서비스 간에 비동기 메시징(예: RabbitMQ 또는 Apache Kafka)을 사용하여 데이터 일관성을 유지하는 시스템을 구축합니다.

실습 단계

  1. 환경 설정

    • Spring Boot 프로젝트 생성: 최소 두 개의 마이크로서비스(예: Order Service, Inventory Service)를 생성합니다.
    • 메시지 브로커 설치: RabbitMQ나 Kafka를 로컬에 설치하거나 Docker를 이용해 실행합니다.
    • 의존성 추가:
      <!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> <!-- RabbitMQ의 경우 -->
    </dependency>
    <!-- 또는 Apache Kafka의 경우 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 기타 필요한 의존성 -->
</dependencies>

  2. 마이크로서비스 설계

    • Order Service: 주문 생성 시 Inventory Service에 재고 감소 요청을 메시지로 전송.
    • Inventory Service: 메시지를 수신하여 재고를 업데이트하고, 필요시 보상 트랜잭션을 수행.

  3. 메시지 송수신 구현

    • Order Service:

      @Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    public void createOrder(Order order) {
        // 주문 저장 로직
        rabbitTemplate.convertAndSend("order-exchange", "order.routing.key", order);
    }
}

    • Inventory Service:

      @Service
public class InventoryListener {
    @RabbitListener(queues = "inventory-queue")
    public void handleOrder(Order order) {
        // 재고 감소 로직
    }
}

  4. 데이터 일관성 검증

    • Order Service에서 주문을 생성하면 Inventory Service가 비동기적으로 재고를 업데이트.
    • 일정 시간 후 두 서비스 간의 데이터가 일관성을 유지하는지 확인.

  5. 충돌 및 오류 처리

    • 메시지 수신 실패 시 재시도 로직 구현.
    • 보상 트랜잭션을 통해 데이터 일관성 유지.

학습 포인트

  • Spring Boot에서 RabbitMQ 또는 Kafka 설정 및 사용법
  • 비동기 메시징을 통한 마이크로서비스 간 통신
  • 분산 트랜잭션과 보상 트랜잭션 이해
  • Eventual Consistency 모델에서의 데이터 일관성 유지 방법

3. Apache Cassandra를 이용한 Eventual Consistency 데이터베이스 구축

프로젝트 개요

NoSQL 데이터베이스인 Apache Cassandra를 사용하여 데이터 복제 및 최종적 일관성을 경험합니다. Spring Data Cassandra를 활용해 CRUD 애플리케이션을 구현합니다.

실습 단계

  1. 환경 설정

    • Apache Cassandra 설치: 로컬에 설치하거나 Docker를 이용해 클러스터 구성.
    • Spring Boot 프로젝트 생성: Spring Initializr를 사용하여 Spring Data Cassandra 의존성을 포함한 프로젝트 생성.
    • 의존성 추가:
      <!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-cassandra</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 기타 필요한 의존성 -->
</dependencies>

  2. Cassandra 설정

    • application.properties 또는 application.yml에 Cassandra 설정 추가:
      spring:
  data:
    cassandra:
      keyspace-name: mykeyspace
      contact-points: localhost
      port: 9042

  3. 데이터 모델링

    • 간단한 엔티티(예: Product)를 정의하고, Cassandra 리포지토리를 구현합니다.
      @Table
public class Product {
    @PrimaryKey
    private String id;
    private String name;
    private int quantity;
}

  4. CRUD 서비스 구현

    • Spring Data Cassandra 리포지토리를 이용한 CRUD 서비스 구현.

      @Repository
public interface ProductRepository extends CassandraRepository<Product, String> {}

@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    public Product createProduct(Product product) {
        return productRepository.save(product);
    }

    public Optional<Product> getProduct(String id) {
        return productRepository.findById(id);
    }

    public Product updateProduct(Product product) {
        return productRepository.save(product);
    }

    public void deleteProduct(String id) {
        productRepository.deleteById(id);
    }
}

  5. 데이터 복제 설정

    • Cassandra 클러스터에서 복제 팩터(replication factor)를 설정하여 데이터 복제.
      CREATE KEYSPACE mykeyspace WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 3};

  6. Eventual Consistency 검증

    • 여러 노드에 데이터를 저장하고, 일시적으로 데이터 불일치 상태를 확인한 후 시간이 지나면서 데이터가 일관성 있게 되는지 확인.
    • Consistency Level 설정을 통해 읽기/쓰기 일관성 조정.

학습 포인트

  • Apache Cassandra의 기본 개념 및 데이터 모델링
  • Spring Data Cassandra를 이용한 데이터 접근
  • 복제 팩터 및 Consistency Level 설정 이해
  • Eventual Consistency 환경에서의 데이터 일관성 경험

4. Spring Cloud와 Netflix Eureka를 이용한 분산 시스템 구축

프로젝트 개요

Spring Cloud와 Netflix Eureka를 사용하여 서비스 디스커버리 및 분산 시스템을 구축하고, eventual consistency를 구현합니다. 이를 통해 마이크로서비스 간의 상호 작용을 경험할 수 있습니다.

실습 단계

  1. 환경 설정

    • Spring Boot 프로젝트 생성: Eureka Server와 여러 Eureka Client(예: Service A, Service B) 프로젝트 생성.

    • 의존성 추가:

      <!-- Eureka Server -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 기타 필요한 의존성 -->
</dependencies>

<!-- Eureka Client -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 기타 필요한 의존성 -->
</dependencies>

  2. Eureka Server 설정

    • @EnableEurekaServer 어노테이션을 사용하여 Eureka Server 애플리케이션 설정.

      @SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

    • application.yml 설정:

      server:
  port: 8761

eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    fetch-registry: false
  server:
    enable-self-preservation: false

  3. Eureka Client 설정

    • 각 마이크로서비스에 @EnableEurekaClient 어노테이션 추가.

      @SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class ServiceAApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceAApplication.class, args);
    }
}

    • application.yml 설정:

      spring:
  application:
    name: service-a

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/

  4. 마이크로서비스 간 통신 구현

    • Service A에서 Service B로 비동기 메시징을 통해 데이터 업데이트 요청 전송.
    • Service B에서 요청을 처리하고, 결과를 다시 Service A로 전송.

  5. Eventual Consistency 구현

    • 메시징 큐(RabbitMQ, Kafka 등)를 도입하여 비동기 방식으로 데이터 동기화.
    • 데이터 업데이트 시 즉시 반영되지 않고, 메시지 브로커를 통해 시간이 지나면서 일관성을 유지하도록 설계.

  6. 데이터 동기화 및 검증

    • 여러 서비스에서 데이터를 업데이트하고, 시간이 지나면서 데이터가 일관되게 되는지 확인.
    • 로그나 모니터링 도구를 이용해 데이터 동기화 과정을 추적.

학습 포인트

  • Spring Cloud와 Netflix Eureka를 이용한 서비스 디스커버리
  • 마이크로서비스 간의 비동기 통신 구현
  • 분산 시스템에서의 데이터 일관성 관리
  • Eventual Consistency 모델을 실제 시스템에 적용하는 방법

추가 학습 자료 및 참고 링크

마무리

Eventual Consistency는 분산 시스템에서 높은 가용성과 확장성을 제공하는 중요한 개념입니다. 위의 실습 프로젝트를 통해 Java와 Spring 환경에서 이를 어떻게 구현하고 관리하는지 경험해보세요. 실습을 진행하면서 발생하는 문제를 해결하고, 시스템의 동작 원리를 깊이 이해하게 될 것입니다. 또한, 이러한 경험은 백엔드 개발자로서의 역량을 크게 향상시킬 것입니다. 화이팅하세요!

profile
김상욱
이전 포스트

데이터베이스 리플리케이션(Replication)이란 무엇인가요?

다음 포스트

2단계 커밋 프로토콜(2PC)이란 무엇이며, 어떻게 동작하나요?

0개의 댓글

관련 채용 정보