대규모 분산 트랜잭션 관리를 위한 설계 패턴과 운영 사례 AI 생성 이미지: 대규모 분산 트랜잭션 관리를 위한 설계 패턴과 운영 사례 문제 정의 — 분산 트랜잭션이 특히 어려운 이유 서비스 경계가 넓어지면 단일 프로세스 수준의 ACID 보장이 무의미해지고, 각 서비스의 로컬 트랜잭션을 서로 조정해야 한다. 네트워크 불안정과 분할(partition)은 메시지 손실·중복·지연을 초래해 상태 결정을 불확실하게 만들고, 부분 실패는 일부 참가자만 성공하게 하여 롤백이나 보상(compensation)의 복잡도를 키운다. 동기적 조정(예: 2PC)은 강한 일관성을 제공하지만 지연과 가용성 손실이 크다. 반면 최종 일관성 모델은 지연과 가용성 측면에서 유리하지만 복구 절차와 정합성 검증을 필요로 한다. 규모와 SLA별 요구차: - 대규모·고처리량: 지연 민감도가 높아 비동기 방식, 사가(Saga), 아웃박스 패턴, 멱등성 설계를 선호한다. - 금융·원장 등 강한 일관성이 요구되는 영역: 동기적 합의, 원자적 로그, 분산 락 등을 사용하며 그 대가로 가용성 저하와 높은 복구 비용을 감수해야 한다. 운영적 시사점: 타임아웃과 재시도 정책을 명확히 정의하고, 모니터링으로 in-doubt 거래를 신속히 탐지하며 보상과 재건 전략을 설계·검증해야 한다. 체크리스트: - 핵심 항목: 타임아웃·재시도 규칙 문서화, 아웃박스/사가 구현 여부 확인, 멱등성 보장 점검, 인-돈우트 탐지와 보상 절차 테스트 요약: 위 고려사항은 대규모 분산 트랜잭션 관리를 위한 설계 패턴과 운영 사례를 설계할 때 우선 점검해야 할 실무 항목들이다. 일관성 모델과 트레이드오프 — 강한 일관성에서 최종 일관성까지 강한 일관성은 모든 클라이언트가 항상 최신 상태를 보도록 보장한다. 이를 위해 직렬화 격리, 동기 복제, 2PC 같은 메커니즘을 사용하며, 그 대가로 지연 증가와 가용성 저하가 발생한다. 반면 약한 일관성(또는 최종 일관성)은 업데이트 전파 지연을 허용해 응답성과 확장성을 높인다...