CQRS: 명령 조회 책임 분리 완벽 가이드

끊임없이 진화하는 소프트웨어 아키텍처의 세계에서 개발자들은 확장성, 유지보수성, 성능을 증진시키는 패턴과 관행을 끊임없이 찾고 있습니다. 상당한 주목을 받은 패턴 중 하나가 바로 CQRS(Command Query Responsibility Segregation, 명령 조회 책임 분리)입니다. 이 글에서는 CQRS의 원칙, 이점, 구현 전략 및 실제 적용 사례를 탐구하며 CQRS에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

CQRS란 무엇인가?

CQRS는 데이터 저장소에 대한 읽기 및 쓰기 작업을 분리하는 아키텍처 패턴입니다. 이는 시스템의 상태를 변경하는 작업인 '명령(Command)'과 상태를 수정하지 않고 데이터를 검색하는 작업인 '조회(Query)'를 처리하기 위해 별개의 모델을 사용하도록 권장합니다. 이러한 분리를 통해 각 모델을 독립적으로 최적화할 수 있어 성능, 확장성 및 보안이 향상됩니다.

전통적인 아키텍처는 종종 단일 모델 내에서 읽기 및 쓰기 작업을 결합합니다. 처음에는 구현이 더 간단하지만, 이 접근 방식은 시스템이 복잡해짐에 따라 여러 가지 문제로 이어질 수 있습니다.

• 성능 병목 현상: 단일 데이터 모델은 읽기 및 쓰기 작업 모두에 최적화되지 않을 수 있습니다. 복잡한 쿼리는 쓰기 작업을 느리게 할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
• 확장성 한계: 모놀리식 데이터 저장소를 확장하는 것은 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 데이터 일관성 문제: 전체 시스템에 걸쳐 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려워질 수 있으며, 특히 분산 환경에서는 더욱 그렇습니다.
• 복잡한 도메인 로직: 읽기 및 쓰기 작업을 결합하면 복잡하고 긴밀하게 결합된 코드가 되어 유지보수 및 발전이 더 어려워집니다.

CQRS는 관심사의 명확한 분리를 도입하여 이러한 문제를 해결하며, 개발자가 각 모델을 특정 요구에 맞게 조정할 수 있도록 합니다.

CQRS의 핵심 원칙

CQRS는 여러 핵심 원칙을 기반으로 합니다.

• 관심사 분리: 근본적인 원칙은 명령과 조회 책임을 별개의 모델로 분리하는 것입니다.
• 독립적인 모델: 명령 모델과 조회 모델은 서로 다른 데이터 구조, 기술, 심지어 물리적 데이터베이스를 사용하여 구현될 수 있습니다. 이를 통해 독립적인 최적화 및 확장이 가능합니다.
• 데이터 동기화: 읽기 모델과 쓰기 모델이 분리되어 있으므로 데이터 동기화가 중요합니다. 이는 일반적으로 비동기 메시징이나 이벤트 소싱을 사용하여 달성됩니다.
• 최종적 일관성: CQRS는 종종 최종적 일관성을 채택합니다. 이는 데이터 업데이트가 읽기 모델에 즉시 반영되지 않을 수 있음을 의미합니다. 이로 인해 성능과 확장성이 향상되지만 사용자에 대한 잠재적 영향을 신중하게 고려해야 합니다.

CQRS의 이점

CQRS를 구현하면 다음과 같은 수많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 성능 향상: 읽기 모델과 쓰기 모델을 독립적으로 최적화함으로써 CQRS는 전반적인 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 읽기 모델은 빠른 데이터 검색을 위해 특별히 설계될 수 있으며, 쓰기 모델은 효율적인 데이터 업데이트에 집중할 수 있습니다.
• 확장성 강화: 읽기 및 쓰기 모델의 분리로 독립적인 확장이 가능합니다. 증가된 조회 부하를 처리하기 위해 읽기 복제본을 추가할 수 있으며, 쓰기 작업은 샤딩과 같은 기술을 사용하여 별도로 확장할 수 있습니다.
• 단순화된 도메인 로직: CQRS는 명령 처리와 조회 처리를 분리하여 복잡한 도메인 로직을 단순화할 수 있습니다. 이는 더 유지보수하기 쉽고 테스트 가능한 코드로 이어질 수 있습니다.
• 유연성 증가: 읽기 및 쓰기 모델에 서로 다른 기술을 사용하면 각 작업에 적합한 도구를 선택하는 데 더 큰 유연성을 가질 수 있습니다.
• 보안 향상: 명령 모델은 더 엄격한 보안 제약 조건으로 설계할 수 있으며, 읽기 모델은 공개적인 사용에 최적화될 수 있습니다.
• 감사 용이성 향상: 이벤트 소싱과 결합될 때 CQRS는 시스템 상태의 모든 변경 사항에 대한 완전한 감사 추적을 제공합니다.

언제 CQRS를 사용해야 하는가

CQRS는 많은 이점을 제공하지만 만병통치약은 아닙니다. 특정 프로젝트에 CQRS가 적합한 선택인지 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. CQRS는 다음과 같은 시나리오에서 가장 유용합니다.

• 복잡한 도메인 모델: 읽기 및 쓰기 작업에 대해 서로 다른 데이터 표현이 필요한 복잡한 도메인 모델을 가진 시스템.
• 높은 읽기/쓰기 비율: 쓰기 볼륨보다 읽기 볼륨이 현저히 높은 애플리케이션.
• 확장성 요구사항: 높은 확장성과 성능이 요구되는 시스템.
• 이벤트 소싱과의 통합: 지속성 및 감사를 위해 이벤트 소싱을 사용할 계획인 프로젝트.
• 독립적인 팀 책임: 애플리케이션의 읽기 측과 쓰기 측을 다른 팀이 책임지는 경우.

반대로, 간단한 CRUD 애플리케이션이나 확장성 요구사항이 낮은 시스템에는 CQRS가 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 이러한 경우 CQRS의 추가적인 복잡성이 그 이점을 상쇄할 수 있습니다.

CQRS 구현하기

CQRS를 구현하려면 여러 핵심 구성 요소가 필요합니다.

• 명령(Commands): 명령은 시스템의 상태를 변경하려는 의도를 나타냅니다. 일반적으로 'CreateCustomer', 'UpdateProduct'와 같은 명령형 동사로 명명됩니다. 명령은 처리를 위해 커맨드 핸들러로 전달됩니다.
• 커맨드 핸들러(Command Handlers): 커맨드 핸들러는 명령을 실행하는 책임을 집니다. 일반적으로 도메인 모델과 상호 작용하여 시스템의 상태를 업데이트합니다.
• 조회(Queries): 조회는 데이터 요청을 나타냅니다. 일반적으로 'GetCustomerById', 'ListProducts'와 같은 설명적인 명사로 명명됩니다. 조회는 처리를 위해 쿼리 핸들러로 전달됩니다.
• 쿼리 핸들러(Query Handlers): 쿼리 핸들러는 데이터를 검색하는 책임을 집니다. 일반적으로 조회를 충족시키기 위해 읽기 모델과 상호 작용합니다.
• 커맨드 버스(Command Bus): 커맨드 버스는 명령을 적절한 커맨드 핸들러로 라우팅하는 중재자입니다.
• 쿼리 버스(Query Bus): 쿼리 버스는 조회를 적절한 쿼리 핸들러로 라우팅하는 중재자입니다.
• 읽기 모델(Read Model): 읽기 모델은 읽기 작업에 최적화된 데이터 저장소입니다. 조회 성능을 위해 특별히 설계된 데이터의 비정규화된 뷰일 수 있습니다.
• 쓰기 모델(Write Model): 쓰기 모델은 시스템의 상태를 업데이트하는 데 사용되는 도메인 모델입니다. 일반적으로 정규화되어 있으며 쓰기 작업에 최적화되어 있습니다.
• 이벤트 버스(Event Bus, 선택 사항): 이벤트 버스는 도메인 이벤트를 게시하는 데 사용되며, 이 이벤트는 읽기 모델을 포함한 시스템의 다른 부분에서 소비될 수 있습니다.

예시: 전자상거래 애플리케이션

전자상거래 애플리케이션을 생각해 봅시다. 전통적인 아키텍처에서는 단일 'Product' 엔티티가 제품 정보 표시와 제품 세부 정보 업데이트 모두에 사용될 수 있습니다.

CQRS 구현에서는 읽기 모델과 쓰기 모델을 분리합니다.

• 명령 모델:
• `CreateProductCommand`: 새 제품을 생성하는 데 필요한 정보를 포함합니다.
• `UpdateProductPriceCommand`: 제품 ID와 새 가격을 포함합니다.
• `CreateProductCommandHandler`: `CreateProductCommand`를 처리하여 쓰기 모델에 새 `Product` 애그리거트를 생성합니다.
• `UpdateProductPriceCommandHandler`: `UpdateProductPriceCommand`를 처리하여 쓰기 모델에서 제품 가격을 업데이트합니다.
• 조회 모델:
• `GetProductDetailsQuery`: 제품 ID를 포함합니다.
• `ListProductsQuery`: 필터링 및 페이지네이션 매개변수를 포함합니다.
• `GetProductDetailsQueryHandler`: 표시에 최적화된 읽기 모델에서 제품 세부 정보를 검색합니다.
• `ListProductsQueryHandler`: 지정된 필터와 페이지네이션을 적용하여 읽기 모델에서 제품 목록을 검색합니다.

읽기 모델은 제품명, 설명, 가격, 이미지와 같이 표시에 필요한 정보만 포함하는 제품 데이터의 비정규화된 뷰일 수 있습니다. 이를 통해 여러 테이블을 조인할 필요 없이 제품 세부 정보를 빠르게 검색할 수 있습니다.

`CreateProductCommand`가 실행되면, `CreateProductCommandHandler`는 쓰기 모델에 새로운 `Product` 애그리거트를 생성합니다. 이 애그리거트는 `ProductCreatedEvent`를 발생시키고, 이는 이벤트 버스에 게시됩니다. 별도의 프로세스가 이 이벤트를 구독하고 그에 따라 읽기 모델을 업데이트합니다.

데이터 동기화 전략

쓰기 모델과 읽기 모델 간의 데이터 동기화를 위해 여러 전략을 사용할 수 있습니다.

• 이벤트 소싱: 이벤트 소싱은 애플리케이션의 상태를 이벤트 시퀀스로 지속시킵니다. 읽기 모델은 이러한 이벤트를 재생하여 구축됩니다. 이 접근 방식은 완전한 감사 추적을 제공하며 처음부터 읽기 모델을 재구축할 수 있게 합니다.
• 비동기 메시징: 비동기 메시징은 메시지 큐나 브로커에 이벤트를 게시하는 것을 포함합니다. 읽기 모델은 이러한 이벤트를 구독하고 그에 따라 자신을 업데이트합니다. 이 접근 방식은 쓰기 모델과 읽기 모델 간의 느슨한 결합을 제공합니다.
• 데이터베이스 복제: 데이터베이스 복제는 쓰기 데이터베이스에서 읽기 데이터베이스로 데이터를 복제하는 것을 포함합니다. 이 접근 방식은 구현이 더 간단하지만 지연 시간과 일관성 문제를 야기할 수 있습니다.

CQRS와 이벤트 소싱

CQRS와 이벤트 소싱은 서로를 잘 보완하기 때문에 종종 함께 사용됩니다. 이벤트 소싱은 쓰기 모델을 지속시키고 읽기 모델을 업데이트하기 위한 이벤트를 생성하는 자연스러운 방법을 제공합니다. CQRS와 이벤트 소싱이 결합되면 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 완전한 감사 추적: 이벤트 소싱은 시스템 상태의 모든 변경 사항에 대한 완전한 감사 추적을 제공합니다.
• 시간 여행 디버깅: 이벤트 소싱을 사용하면 이벤트를 재생하여 특정 시점의 시스템 상태를 재구성할 수 있습니다. 이는 디버깅 및 감사에 매우 유용할 수 있습니다.
• 시간적 쿼리: 이벤트 소싱은 특정 시점에 존재했던 시스템 상태를 쿼리할 수 있는 시간적 쿼리를 가능하게 합니다.
• 손쉬운 읽기 모델 재구축: 이벤트를 재생하여 읽기 모델을 처음부터 쉽게 재구축할 수 있습니다.

그러나 이벤트 소싱은 시스템에 복잡성을 더하기도 합니다. 이벤트 버전 관리, 스키마 진화 및 이벤트 저장에 대한 신중한 고려가 필요합니다.

마이크로서비스 아키텍처에서의 CQRS

CQRS는 마이크로서비스 아키텍처에 자연스럽게 들어맞습니다. 각 마이크로서비스는 CQRS를 독립적으로 구현하여 각 서비스 내에서 최적화된 읽기 및 쓰기 모델을 가질 수 있습니다. 이는 느슨한 결합, 확장성 및 독립적인 배포를 촉진합니다.

마이크로서비스 아키텍처에서 이벤트 버스는 종종 Apache Kafka나 RabbitMQ와 같은 분산 메시지 큐를 사용하여 구현됩니다. 이를 통해 마이크로서비스 간의 비동기 통신이 가능하며 이벤트가 안정적으로 전달되도록 보장합니다.

예시: 글로벌 전자상거래 플랫폼

마이크로서비스를 사용하여 구축된 글로벌 전자상거래 플랫폼을 생각해 봅시다. 각 마이크로서비스는 다음과 같은 특정 도메인 영역을 책임질 수 있습니다.

• 제품 카탈로그: 제품명, 설명, 가격, 이미지 등 제품 정보를 관리합니다.
• 주문 관리: 주문 생성, 처리, 이행을 포함한 주문을 관리합니다.
• 고객 관리: 프로필, 주소, 결제 방법을 포함한 고객 정보를 관리합니다.
• 재고 관리: 재고 수준과 재고 가용성을 관리합니다.

이러한 각 마이크로서비스는 CQRS를 독립적으로 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 카탈로그 마이크로서비스는 제품 정보에 대해 별도의 읽기 및 쓰기 모델을 가질 수 있습니다. 쓰기 모델은 모든 제품 속성을 포함하는 정규화된 데이터베이스일 수 있으며, 읽기 모델은 웹사이트에 제품 세부 정보를 표시하는 데 최적화된 비정규화된 뷰일 수 있습니다.

새 제품이 생성되면 제품 카탈로그 마이크로서비스는 메시지 큐에 `ProductCreatedEvent`를 게시합니다. 주문 관리 마이크로서비스는 이 이벤트를 구독하고 주문 요약에 새 제품을 포함하도록 로컬 읽기 모델을 업데이트합니다. 마찬가지로, 고객 관리 마이크로서비스는 고객을 위한 제품 추천을 개인화하기 위해 `ProductCreatedEvent`를 구독할 수 있습니다.

CQRS의 과제

CQRS는 많은 이점을 제공하지만 다음과 같은 여러 가지 과제도 있습니다.

• 복잡성 증가: CQRS는 시스템 아키텍처에 복잡성을 더합니다. 읽기 모델과 쓰기 모델이 올바르게 동기화되도록 신중한 계획과 설계가 필요합니다.
• 최종적 일관성: CQRS는 종종 최종적 일관성을 채택하는데, 이는 즉각적인 데이터 업데이트를 기대하는 사용자에게 어려울 수 있습니다.
• 데이터 동기화: 읽기 모델과 쓰기 모델 간의 데이터 동기화를 유지하는 것은 복잡할 수 있으며 데이터 불일치 가능성을 신중하게 고려해야 합니다.
• 인프라 요구사항: CQRS는 종종 메시지 큐 및 이벤트 저장소와 같은 추가 인프라가 필요합니다.
• 학습 곡선: 개발자는 CQRS를 효과적으로 구현하기 위해 새로운 개념과 기술을 배워야 합니다.

CQRS를 위한 모범 사례

CQRS를 성공적으로 구현하려면 다음 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.

• 단순하게 시작하기: 한 번에 모든 곳에 CQRS를 구현하려고 하지 마십시오. 시스템의 작고 고립된 영역에서 시작하여 필요에 따라 점차적으로 사용을 확장하십시오.
• 비즈니스 가치에 집중하기: CQRS가 가장 큰 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 시스템 영역을 선택하십시오.
• 이벤트 소싱 현명하게 사용하기: 이벤트 소싱은 강력한 도구일 수 있지만 복잡성을 더합니다. 비용보다 이점이 클 때만 사용하십시오.
• 모니터링 및 측정: 읽기 및 쓰기 모델의 성능을 모니터링하고 필요에 따라 조정하십시오.
• 데이터 동기화 자동화: 데이터 불일치 가능성을 최소화하기 위해 읽기 모델과 쓰기 모델 간의 데이터 동기화 프로세스를 자동화하십시오.
• 명확하게 소통하기: 최종적 일관성의 영향을 사용자에게 명확하게 전달하십시오.
• 철저하게 문서화하기: 다른 개발자들이 이해하고 유지보수할 수 있도록 CQRS 구현을 철저하게 문서화하십시오.

CQRS 도구 및 프레임워크

CQRS 구현을 단순화하는 데 도움이 되는 여러 도구와 프레임워크가 있습니다.

• MediatR (C#): 명령, 쿼리, 이벤트를 지원하는 .NET용 간단한 중재자 구현.
• Axon Framework (Java): CQRS 및 이벤트 소싱 애플리케이션 구축을 위한 포괄적인 프레임워크.
• Broadway (PHP): PHP용 CQRS 및 이벤트 소싱 라이브러리.
• EventStoreDB: 이벤트 소싱을 위해 특별히 제작된 데이터베이스.
• Apache Kafka: 이벤트 버스로 사용할 수 있는 분산 스트리밍 플랫폼.
• RabbitMQ: 마이크로서비스 간의 비동기 통신에 사용할 수 있는 메시지 브로커.

CQRS의 실제 사례

많은 대기업들이 확장 가능하고 유지보수 가능한 시스템을 구축하기 위해 CQRS를 사용합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 넷플릭스(Netflix): 넷플릭스는 방대한 영화 및 TV 쇼 카탈로그를 관리하기 위해 CQRS를 광범위하게 사용합니다.
• 아마존(Amazon): 아마존은 높은 트랜잭션 볼륨과 복잡한 비즈니스 로직을 처리하기 위해 전자상거래 플랫폼에서 CQRS를 사용합니다.
• 링크드인(LinkedIn): 링크드인은 사용자 프로필과 연결을 관리하기 위해 소셜 네트워킹 플랫폼에서 CQRS를 사용합니다.
• 마이크로소프트(Microsoft): 마이크로소프트는 Azure 및 Office 365와 같은 클라우드 서비스에서 CQRS를 사용합니다.

이러한 예들은 CQRS가 전자상거래 플랫폼에서 소셜 네트워킹 사이트에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 성공적으로 적용될 수 있음을 보여줍니다.

결론

CQRS는 복잡한 시스템의 확장성, 유지보수성 및 성능을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 아키텍처 패턴입니다. 읽기 및 쓰기 작업을 별개의 모델로 분리함으로써 CQRS는 독립적인 최적화 및 확장을 가능하게 합니다. CQRS는 추가적인 복잡성을 야기하지만, 많은 시나리오에서 그 이점이 비용을 능가할 수 있습니다. CQRS의 원칙, 이점 및 과제를 이해함으로써 개발자는 이 패턴을 프로젝트에 언제 어떻게 적용할지에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

마이크로서비스 아키텍처, 복잡한 도메인 모델 또는 고성능 애플리케이션을 구축하든, CQRS는 아키텍처 무기고에서 귀중한 도구가 될 수 있습니다. CQRS와 관련 패턴을 채택함으로써 변경에 더 확장 가능하고 유지보수 가능하며 탄력적인 시스템을 구축할 수 있습니다.

추가 학습 자료

• 마틴 파울러의 CQRS 글: https://martinfowler.com/bliki/CQRS.html
• 그렉 영의 CQRS 문서: "Greg Young CQRS"로 검색하여 찾을 수 있습니다.
• 마이크로소프트 문서: Microsoft Docs에서 CQRS 및 마이크로서비스 아키텍처 가이드라인을 검색하십시오.

이 CQRS 탐구는 이 강력한 아키텍처 패턴을 이해하고 구현하기 위한 견고한 기반을 제공합니다. CQRS 채택 여부를 결정할 때 프로젝트의 특정 요구사항과 맥락을 고려하는 것을 잊지 마십시오. 아키텍처 여정에 행운이 있기를 바랍니다!