MSA에서 데이터베이스 분리 전략 – 서비스 독립성과 일관성의 균형
마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 설계할 때 가장 중요한 결정 중 하나는 데이터베이스(DB)의 분리 여부입니다. 각 서비스가 독립적인 책임을 가지기 위해서는 데이터 저장소 역시 독립적으로 구성하는 것이 바람직합니다. 이 글에서는 MSA에서의 데이터베이스 분리 전략과 그에 따른 문제점, 해결 방안을 함께 소개합니다.
서비스당 DB 분리 원칙 (Database per Service)
MSA에서 가장 권장되는 방식은 각 서비스가 자신만의 DB를 가지는 것입니다. 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 서비스 간의 강한 결합 제거
- 독립적 배포 및 확장성 보장
- 데이터 스키마 변경 시 다른 서비스에 영향 없음
데이터 일관성 문제
그러나 서비스별 DB 분리는 데이터 정합성(consistency) 문제를 동반합니다. 서로 다른 서비스에서 데이터를 공유해야 할 경우 분산 트랜잭션 또는 데이터 동기화 전략이 필요합니다.
해결 전략
1. 이벤트 기반 비동기 처리 (Eventual Consistency)
서비스 간 직접적인 트랜잭션 연결을 피하고, 이벤트(Event)를 발행하여 다른 서비스가 이를 구독하여 처리하는 방식입니다. Kafka, RabbitMQ 등을 활용합니다.
2. SAGA 패턴
분산 트랜잭션의 복잡성을 해결하기 위해 SAGA 패턴을 사용합니다. 하나의 트랜잭션을 여러 단계로 나누고, 실패 시 보상 작업을 수행합니다. - Choreography 방식: 서비스 간 이벤트 흐름 중심 - Orchestration 방식: 중앙 컨트롤러가 트랜잭션 흐름 제어
3. API Composition
클라이언트 요청을 처리할 때 여러 서비스의 API를 호출하여 데이터를 통합합니다. 예: 주문 서비스가 회원 및 상품 정보를 REST API로 호출 후 응답을 조합
주의할 점
- 중복 데이터 허용: 필요한 경우 데이터를 복제하여 저장하고 변경사항을 이벤트로 동기화
- 데이터 소유권 정의: 한 서비스가 특정 데이터의 소유자가 되어야 함
- 데이터 변경 주기 고려: 실시간 동기화가 필요한 데이터와 그렇지 않은 데이터 구분
결론
MSA에서 데이터베이스 분리는 서비스 독립성과 유연성을 확보하는 핵심 전략입니다. 그러나 그만큼 데이터 정합성을 유지하기 위한 별도의 설계와 운영이 필요합니다. 상황에 따라 Eventual Consistency, SAGA, API Composition을 조합하여 안정성과 효율성을 모두 확보하는 것이 중요합니다.