분산 데이터베이스: 글로벌 애플리케이션을 위한 일관성 모델 이해

오늘날 상호 연결된 세상에서 애플리케이션은 지리적 경계를 넘어 사용자를 지원해야 하는 경우가 많습니다. 이를 위해서는 분산 데이터베이스, 즉 데이터가 여러 물리적 위치에 분산된 데이터베이스를 사용해야 합니다. 그러나 데이터를 분산하는 것은 특히 데이터 일관성을 유지하는 데 있어 상당한 문제를 야기합니다. 이 블로그 게시물에서는 분산 데이터베이스의 일관성 모델이라는 중요한 개념을 탐구하고, 그 장단점과 강력하고 확장 가능한 글로벌 애플리케이션 구축에 대한 시사점을 살펴봅니다.

분산 데이터베이스란 무엇인가요?

분산 데이터베이스는 스토리지 장치가 CPU와 같은 공통 처리 장치에 모두 연결되어 있지 않은 데이터베이스입니다. 동일한 물리적 위치에 있는 여러 컴퓨터에 저장될 수도 있고, 상호 연결된 컴퓨터 네트워크에 분산될 수도 있습니다. 처리가 긴밀하게 결합되어 단일 데이터베이스 시스템을 구성하는 병렬 시스템과 달리, 분산 데이터베이스 시스템은 물리적 구성 요소를 공유하지 않는 느슨하게 결합된 사이트로 구성됩니다.

분산 데이터베이스의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 데이터 분산: 데이터는 여러 노드 또는 사이트에 분산됩니다.
• 자율성: 각 사이트는 자체 로컬 데이터 및 처리 기능으로 독립적으로 작동할 수 있습니다.
• 투명성: 사용자는 이상적으로는 분산 데이터베이스를 단일 중앙 집중식 데이터베이스처럼 사용해야 합니다.
• 내결함성: 시스템은 일부 노드를 사용할 수 없게 되더라도 데이터에 계속 액세스할 수 있도록 장애에 대한 복원력이 있어야 합니다.

일관성의 중요성

일관성은 모든 사용자가 동일한 시점에 동일한 데이터 보기를 보는 것을 보장하는 것을 의미합니다. 중앙 집중식 데이터베이스에서는 일관성을 달성하는 것이 비교적 간단합니다. 그러나 분산 환경에서는 네트워크 지연 시간, 동시 업데이트 가능성 및 노드 장애 가능성으로 인해 일관성을 보장하는 것이 훨씬 더 복잡해집니다.

유럽과 북미에 서버가 있는 전자상거래 애플리케이션을 상상해 보세요. 유럽에 있는 사용자가 배송 주소를 업데이트합니다. 북미 서버가 이 업데이트를 신속하게 받지 못하면 이전 주소를 볼 수 있어 잠재적인 배송 오류와 좋지 않은 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다. 여기서 일관성 모델이 중요해집니다.

일관성 모델 이해

일관성 모델은 데이터 업데이트의 순서와 가시성에 관한 분산 데이터베이스에서 제공하는 보장을 정의합니다. 다양한 모델은 일관성, 가용성 및 성능 간의 다양한 균형을 제공합니다. 올바른 일관성 모델을 선택하는 것은 데이터 무결성과 애플리케이션 정확성을 보장하는 데 중요합니다.

ACID 속성: 전통적인 데이터베이스의 기반

전통적인 관계형 데이터베이스는 일반적으로 ACID 속성을 준수합니다.

• 원자성: 트랜잭션은 단일하고 분할할 수 없는 작업 단위로 처리됩니다. 트랜잭션 내의 모든 변경 사항이 적용되거나 전혀 적용되지 않습니다.
• 일관성: 트랜잭션은 데이터베이스가 하나의 유효한 상태에서 다른 상태로 전환되도록 보장합니다. 무결성 제약 조건을 적용하고 데이터 유효성을 유지합니다.
• 격리: 동시 트랜잭션은 서로 격리되어 간섭을 방지하고 각 트랜잭션이 데이터베이스에 액세스하는 유일한 트랜잭션인 것처럼 작동하도록 합니다.
• 영속성: 트랜잭션이 커밋되면 변경 사항은 영구적이며 시스템 장애에서도 살아남습니다.

ACID 속성은 강력한 보장을 제공하지만, 고도로 분산된 시스템에서는 구현하기가 어려울 수 있으며 종종 성능 병목 현상과 가용성 감소로 이어집니다. 이로 인해 이러한 제약 조건 중 일부를 완화하는 대체 일관성 모델이 개발되었습니다.

일반적인 일관성 모델

일반적인 일관성 모델과 주요 특징 및 장단점에 대한 개요는 다음과 같습니다.

1. 강한 일관성 (예: 선형성, 직렬화 가능성)

설명: 강한 일관성은 모든 사용자가 항상 최신 버전의 데이터를 보도록 보장합니다. 데이터가 여러 노드에 분산되어 있더라도 데이터의 단일 복사본만 있는 것과 같습니다.

특징:

• 데이터 무결성: 데이터 무결성에 대한 가장 강력한 보장을 제공합니다.
• 복잡성: 분산 시스템에서 구현하기 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 성능 영향: 동기 복제 및 노드 간의 엄격한 조정이 필요하기 때문에 종종 상당한 성능 오버헤드가 발생합니다.

예: 글로벌 은행 시스템을 상상해 보세요. 사용자가 돈을 이체할 때, 이중 지불을 방지하기 위해 모든 서버에서 잔액이 즉시 업데이트되어야 합니다. 이러한 시나리오에서는 강한 일관성이 중요합니다.

구현 기법: 2단계 커밋(2PC), Paxos, Raft.

2. 최종적 일관성

설명: 최종적 일관성은 특정 데이터 항목에 대한 새로운 업데이트가 이루어지지 않으면 결국 해당 항목에 대한 모든 액세스가 마지막 업데이트된 값을 반환할 것이라고 보장합니다. 즉, 데이터는 결국 모든 노드에서 일관성을 유지하게 됩니다.

특징:

• 높은 가용성: 업데이트가 비동기적으로 적용되고 엄격한 조정을 요구하지 않기 때문에 높은 가용성과 확장성을 허용합니다.
• 낮은 지연 시간: 업데이트가 시스템 전체에 전파될 때까지 기다리지 않고 로컬 복제본에서 읽기를 자주 제공할 수 있으므로 강한 일관성보다 지연 시간이 낮습니다.
• 충돌 가능성: 여러 사용자가 동일한 데이터 항목을 동시에 업데이트하는 경우 일시적인 불일치와 잠재적인 충돌이 발생할 수 있습니다.

예: 소셜 미디어 플랫폼은 좋아요 및 댓글과 같은 기능에 최종적 일관성을 사용하는 경우가 많습니다. 사진에 게시된 좋아요가 모든 사용자에게 즉시 표시되지 않을 수 있지만, 결국 모든 서버로 전파될 것입니다.

구현 기법: 가십 프로토콜, 충돌 해결 전략 (예: 마지막 쓰기 승리).

3. 인과적 일관성

설명: 인과적 일관성은 한 프로세스가 다른 프로세스에 데이터 항목을 업데이트했음을 알리면, 두 번째 프로세스가 해당 항목에 대해 후속 액세스하는 것이 해당 업데이트를 반영할 것이라고 보장합니다. 그러나 인과적으로 관련이 없는 업데이트는 다른 프로세스에서 다른 순서로 볼 수 있습니다.

특징:

• 인과 관계 보존: 인과적으로 관련된 이벤트가 올바른 순서로 보이도록 합니다.
• 강한 일관성보다 약함: 강한 일관성보다 약한 보장을 제공하여 가용성과 확장성을 높입니다.

예: 공동 문서 편집 애플리케이션을 고려해 보세요. 사용자 A가 변경하고 사용자 B에게 알리면, 사용자 B는 사용자 A의 변경 사항을 봐야 합니다. 그러나 다른 사용자가 만든 변경 사항은 즉시 표시되지 않을 수 있습니다.

4. 읽은 항목 다시 읽기 일관성

설명: 읽은 항목 다시 읽기 일관성은 사용자가 값을 쓰면, 해당 사용자의 후속 읽기가 항상 업데이트된 값을 반환할 것이라고 보장합니다.

특징:

• 사용자 중심: 사용자가 항상 자신의 업데이트를 보도록 보장하여 좋은 사용자 경험을 제공합니다.
• 구현이 비교적 용이: 읽기를 쓰기를 처리한 동일한 서버로 라우팅하여 구현할 수 있습니다.

예: 온라인 쇼핑 카트. 사용자가 장바구니에 항목을 추가하면, 후속 페이지 보기에서 해당 항목을 장바구니에서 즉시 봐야 합니다.

5. 세션 일관성

설명: 세션 일관성은 사용자가 특정 버전의 데이터 항목을 읽으면, 동일한 세션 내의 후속 읽기가 해당 항목의 이전 버전을 반환하지 않을 것이라고 보장합니다. 이는 읽은 항목 다시 읽기 일관성의 더 강력한 형태이며 세션 전체에 보장을 확장합니다.

특징:

• 향상된 사용자 경험: 읽은 항목 다시 읽기 일관성보다 더 일관된 사용자 경험을 제공합니다.
• 세션 관리가 필요함: 사용자 세션을 관리하고 어떤 데이터 버전이 읽혔는지 추적해야 합니다.

예: 고객 서비스 애플리케이션. 고객이 세션 중에 연락처 정보를 업데이트하면, 고객 서비스 담당자는 해당 세션 내의 후속 상호 작용에서 업데이트된 정보를 봐야 합니다.

6. 단조적 읽기 일관성

설명: 단조적 읽기 일관성은 사용자가 데이터 항목의 특정 버전을 읽으면, 후속 읽기가 해당 항목의 이전 버전을 반환하지 않을 것이라고 보장합니다. 사용자가 항상 시간이 지남에 따라 데이터를 진행하는 것을 보도록 합니다.

특징:

• 데이터 진행: 데이터가 항상 앞으로 진행되도록 합니다.
• 감사에 유용: 데이터 변경 사항을 추적하고 데이터가 손실되지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

예: 금융 감사 시스템. 감사자는 트랜잭션의 일관된 기록을 봐야 하며, 트랜잭션이 사라지거나 재정렬되지 않아야 합니다.

CAP 정리: 장단점 이해

CAP 정리는 분산 시스템의 기본 원칙으로, 분산 시스템이 다음 세 가지 속성을 동시에 보장하는 것이 불가능하다고 명시합니다.

• 일관성(C): 모든 노드가 동시에 동일한 데이터를 봅니다.
• 가용성(A): 모든 요청은 응답을 받지만, 최신 버전의 정보인지에 대한 보장은 없습니다.
• 분할 내성(P): 시스템은 네트워크 분할(즉, 노드가 서로 통신할 수 없는 경우)에도 불구하고 계속 작동합니다.

CAP 정리는 분산 데이터베이스를 설계할 때 네트워크 분할 상황에서 일관성과 가용성 중 하나를 선택해야 함을 의미합니다. 일관성(CP 시스템) 또는 가용성(AP 시스템)을 우선시할 수 있습니다. 많은 시스템에서 네트워크 분할 중에 가용성을 유지하기 위해 최종적 일관성을 선택합니다.

BASE: 확장 가능한 애플리케이션을 위한 ACID의 대안

ACID와 달리 BASE는 NoSQL 데이터베이스 및 최종적 일관성과 관련된 속성 집합입니다.

• 기본적으로 사용 가능: 시스템은 장애가 발생해도 높은 가용성을 갖도록 설계되었습니다.
• 느슨한 상태: 명시적인 업데이트가 없더라도 시스템의 상태는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 이는 데이터가 모든 노드에서 즉시 일관되지 않을 수 있는 최종적 일관성 모델 때문입니다.
• 최종적으로 일관성: 시스템은 결국 일관성을 유지하지만, 데이터가 일관되지 않은 기간이 있을 수 있습니다.

BASE는 소셜 미디어, 전자 상거래 및 콘텐츠 관리 시스템과 같이 높은 가용성과 확장성이 엄격한 일관성보다 더 중요한 애플리케이션에서 종종 선호됩니다.

올바른 일관성 모델 선택: 고려 사항

분산 데이터베이스에 대한 적절한 일관성 모델을 선택하는 것은 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.

• 애플리케이션 요구 사항: 애플리케이션의 데이터 무결성 요구 사항은 무엇입니까? 강한 일관성이 필요합니까, 아니면 최종적 일관성을 감수할 수 있습니까?
• 성능 요구 사항: 애플리케이션의 지연 시간 및 처리량 요구 사항은 무엇입니까? 강한 일관성은 상당한 성능 오버헤드를 초래할 수 있습니다.
• 가용성 요구 사항: 장애가 발생해도 애플리케이션이 계속 사용 가능하게 유지되는 것이 얼마나 중요합니까? 최종적 일관성은 더 높은 가용성을 제공합니다.
• 복잡성: 특정 일관성 모델을 구현하고 유지 관리하는 것은 얼마나 복잡합니까? 강한 일관성 모델은 구현이 더 복잡할 수 있습니다.
• 비용: 분산 데이터베이스 솔루션을 구현하고 유지 관리하는 비용입니다.

이러한 요인을 신중하게 평가하고 일관성, 가용성 및 성능의 균형을 맞춰 애플리케이션의 특정 요구 사항을 충족하는 일관성 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

실제 애플리케이션에서의 일관성 모델 사용 예

다음은 실제 애플리케이션에서 다양한 일관성 모델이 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예입니다.

• Google Cloud Spanner: 전 세계적으로 분산되고 확장 가능하며 강력하게 일관된 데이터베이스 서비스입니다. 지리적으로 분산된 복제본 간에 강한 일관성을 달성하기 위해 원자 시계와 2단계 커밋의 조합을 사용합니다.
• Amazon DynamoDB: 튜닝 가능한 일관성을 제공하는 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. 작업별로 최종적 일관성과 강한 일관성 중에서 선택할 수 있습니다.
• Apache Cassandra: 높은 가용성을 위해 설계된 확장성이 뛰어난 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 최종적 일관성을 제공하지만, 최신 데이터를 읽을 가능성을 높일 수 있는 튜닝 가능한 일관성 수준을 제공합니다.
• MongoDB: 튜닝 가능한 일관성 수준을 제공합니다. 일관성 수준에 영향을 미치는 데이터 읽기 위치를 제어할 수 있는 읽기 선호도 설정을 지원합니다.

분산 데이터베이스에서 데이터 일관성을 관리하기 위한 모범 사례

분산 데이터베이스에서 데이터 일관성을 관리하기 위한 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 데이터 이해: 데이터 액세스 패턴과 데이터 무결성 요구 사항을 파악합니다.
• 올바른 일관성 모델 선택: 애플리케이션의 요구 사항 및 장단점과 일치하는 일관성 모델을 선택합니다.
• 모니터링 및 튜닝: 데이터베이스의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 일관성 설정을 조정합니다.
• 충돌 해결 구현: 잠재적인 불일치를 처리하기 위한 적절한 충돌 해결 전략을 구현합니다.
• 버전 관리 사용: 변경 사항을 추적하고 충돌을 해결하기 위해 데이터 버전 관리를 사용합니다.
• 재시도 및 멱등성 구현: 실패한 작업에 대한 재시도 메커니즘을 구현하고 작업이 멱등성(즉, 여러 번 실행해도 결과가 변경되지 않음)이 되도록 합니다.
• 데이터 지역성 고려: 지연 시간을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 필요한 사용자에게 더 가까이 데이터를 저장합니다.
• 분산 트랜잭션 신중하게 사용: 분산 트랜잭션은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. 절대적으로 필요한 경우에만 사용합니다.

결론

일관성 모델은 분산 데이터베이스 설계의 기본 측면입니다. 다양한 모델과 그 장단점을 이해하는 것은 강력하고 확장 가능한 글로벌 애플리케이션을 구축하는 데 중요합니다. 애플리케이션 요구 사항을 신중하게 고려하고 올바른 일관성 모델을 선택함으로써 분산 환경에서도 데이터 무결성을 보장하고 일관된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

분산 시스템이 계속 발전함에 따라 새로운 일관성 모델과 기술이 끊임없이 개발되고 있습니다. 이 분야의 최신 발전에 대한 최신 정보를 유지하는 것은 분산 데이터베이스를 다루는 모든 개발자에게 필수적입니다. 분산 데이터베이스의 미래는 진정으로 필요한 곳에서 강한 일관성을 유지하는 것과 다른 맥락에서 확장성과 가용성을 향상시키기 위해 최종적 일관성을 활용하는 것 사이의 균형을 맞추는 것을 포함합니다. 새로운 하이브리드 접근 방식과 적응형 일관성 모델도 등장하고 있으며, 전 세계 분산 애플리케이션의 성능과 복원력을 더욱 최적화할 것을 약속합니다.