분산 시스템에서 데이터 일관성(Data Consistency)은 모든 사용자에게 동일하고 정확한 데이터를 제공하는 것을 의미합니다.

시스템 내 여러 노드에 걸쳐 데이터가 분산되어 있기 때문에, 각 노드에서 조회한 데이터가 일관되게 유지되는 것이 중요합니다.

이를 위해 고려해야 할 주요 사항들은 다음과 같습니다.

데이터 일관성의 유형

1. 강한 일관성 (Strong Consistency)

모든 쓰기 작업이 완료된 후에만 다른 사용자에게 데이터를 제공하며, 항상 최신 상태의 데이터가 유지됩니다.

• 장점: 사용자에게 항상 최신의 일관된 데이터를 제공함으로써 데이터 무결성이 보장됩니다.

• 단점: 높은 지연 시간(Latency)이 발생할 수 있으며, 가용성 또는 파티션 내구성과 충돌 가능성이 큽니다.

2.약한 일관성 (Weak Consistency)

데이터 변경이 즉시 반영되지 않아도 되고, 시간이 지남에 따라 일관성을 확보하는 방식입니다.

• 장점: 쓰기 속도가 빨라지고, 높은 가용성을 보장합니다.
• 단점: 최신 데이터 보장이 어렵고, 사용자 경험에 영향을 줄 수 있습니다.

3. 최종 일관성 (Eventual Consistency):

특정 시간 이후에는 모든 노드에 데이터가 동일하게 유지되는 모델입니다.
분산 환경에서 자주 사용됩니다.

• 장점: 데이터 동기화에 유연성을 두어 성능과 가용성 간의 균형을 맞출 수 있습니다.
• 단점: 짧은 시간 동안 최신 데이터가 보장되지 않으며, 시스템에 따라 불완전한 데이터 상태가 있을 수 있습니다.

데이터 일관성을 고려할 때의 주요 요소

1.시스템의 요구사항

• 금융 시스템처럼 실시간 거래가 중요한 경우 강한 일관성이 필수적입니다.

• 소셜 미디어나 캐싱 시스템에서는 최종 일관성을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다.

2.지연 시간 (Latency)

• 강한 일관성을 보장하려면 여러 노드에서 데이터를 동기화해야 하므로 응답 지연 시간이 증가할 수 있습니다.

• 성능 최적화를 위해 데이터 일관성 보장 수준과 지연 시간 간의 균형을 고려해야 합니다.

3.트랜잭션 처리 모델

• ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability): 데이터 무결성을 최우선으로 보장해야 하는 경우에 적합하며, 대부분의 RDBMS에서 제공하는 트랜잭션 모델입니다.

• BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency): 최종 일관성을 통해 성능과 확장성을 높이며, NoSQL 데이터베이스에서 주로 사용됩니다.

4. 데이터 복제 및 샤딩 전략

• 데이터를 여러 노드에 복제하거나 특정 기준에 따라 나누어 저장하는 방식입니다.

• 데이터를 일관성 있게 복제하려면 강한 동기화가 필요하며, 샤딩을 통해 데이터 분할 시 각 샤드 간 동기화 문제가 발생할 수 있습니다.

5. 네트워크 상태와 파티션 내구성

• 네트워크 지연이나 분할 상황에서도 데이터 일관성을 유지해야 하는 경우, 파티션 내구성의 수준과 일관성 요구 간의 트레이드오프를 결정해야 합니다.

6. 캐싱과 데이터 동기화

• 캐시가 사용될 경우 캐싱된 데이터와 실제 데이터 소스 간의 일관성을 유지하기 위한 동기화가 필요합니다.

• 캐시 무효화, TTL(Timeout), 캐시 업데이트 주기 등으로 최신 데이터를 보장하는 정책을 고려해야 합니다.

데이터 일관성 설계 시 고려사항

• 성능과 일관성 간의 트레이드오프: 일관성을 높일수록 성능이 떨어질 수 있기 때문에, 시스템의 요구에 맞는 일관성 수준을 선택하는 것이 중요합니다.

• 일관성 모델 선택: 강한 일관성을 요구하지 않는 경우에는 최종 일관성을 선택하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

• 적절한 동기화 전략: 각 노드에서 데이터를 어떻게 동기화할지에 대한 정책을 수립해야 하며, 이를 통해 장애 발생 시 데이터 복구를 용이하게 할 수 있습니다.

• 오류 복구 및 장애 처리: 장애 상황에서도 데이터 일관성을 최대한 유지하기 위해 데이터 복구 및 장애 대응 전략을 준비해야 합니다.

데이터 일관성은 분산 시스템의 신뢰성과 성능을 좌우하는 중요한 요소이므로,
시스템의 특성과 요구 사항에 맞게 일관성 모델과 복제 전략을 신중히 설계해야 합니다.