대규모 마이크로서비스에서 데이터 일관성 유지 전략: 설계, 운영, 검증 AI 생성 이미지: 대규모 마이크로서비스에서 데이터 일관성 유지 전략 문제 정의 — 대규모 분산 시스템에서 일관성을 확보하기 어려운 이유 대규모 마이크로서비스 환경에서는 상태가 각 서비스와 여러 데이터 저장소에 분산되어 있고, 통신은 주로 네트워크를 통한 비동기 방식으로 이루어진다. 복제 지연, 네트워크 분할, 부분 장애는 동시성 제어를 어렵게 만든다. 타임스탬프와 시스템 클럭의 편차가 설계 가정을 깨뜨리는 일도 잦다. 또한 재시도·타임아웃·캐시로 인해 발생하는 보상 로직이 시스템 복잡도를 크게 높인다. 특히 트랜잭션 경계가 서비스 경계를 넘나들면 일관성 보장이 약화된다. 실무 체크리스트 예: 핵심 도메인(예: 결제·재고)은 강한 일관성으로 설계하고, 부차적 서비스는 최종적 일관성으로 허용할지 먼저 결정하라. 이런 요소들이 바로 대규모 마이크로서비스에서 데이터 일관성 유지 전략을 수립할 때 반드시 고려해야 할 사항이다. 재고 동시 갱신 → 오버셀(oversell): 복제 지연이나 비관적 잠금 부재로 발생 결제 중복 청구: 재시도 과정에서 중복 처리를 막지 못할 때 발생 캐시/머티리얼라이즈드 뷰의 직렬성 위반 → 오래된 데이터 노출 사가(Saga) 실패로 인한 중간 상태 잔존: 보상 트랜잭션 누락 시 데이터 불일치 발생 일관성 모델과 트레이드오프를 명확히 이해하기 대규모 마이크로서비스 환경에서는 설계 초기에 '강 일관성'(모든 읽기에서 최신 쓰기 반영)과 '약 일관성'(최종적으로 일관화)을 분명히 구분해야 한다. CAP 정리는 네트워크 분할 상황에서 일관성(C)과 가용성(A) 중 하나를 포기해야 한다고 설명한다. PACELC는 분할 상황 외에도 평상시(Else)에는 지연(Latency)과 일관성(Consistency) 간의 절충을 고려하라고 확장한 개념이다. 강 일관성: 단순성 증가, 응답 지연 증가, 가용성 감소 —...