데이터 일관성 마스터하기: 최종적 일관성 패턴 탐구

분산 시스템 영역에서 모든 노드에 걸쳐 절대적인 실시간 데이터 일관성을 달성하는 것은 엄청난 어려움이 될 수 있습니다. 시스템이 복잡성과 규모 면에서 성장함에 따라, 특히 광대한 지리적 거리와 다양한 시간대에 걸쳐 사용자에게 서비스를 제공하는 글로벌 애플리케이션의 경우, 강력한 일관성을 추구하는 것은 종종 가용성 및 성능 저하를 초래합니다. 바로 이 지점에서 최종적 일관성의 개념이 강력하고 실용적인 패러다임으로 등장합니다. 이 블로그 게시물에서는 최종적 일관성이 무엇인지, 왜 현대 분산 아키텍처에 중요한지, 효과적으로 관리하기 위한 다양한 패턴과 전략을 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 일관성 모델 이해

최종적 일관성을 제대로 이해하기 전에 데이터 일관성 모델의 더 넓은 landscape를 이해하는 것이 필수적입니다. 이러한 모델은 데이터에 대한 변경 사항이 분산 시스템의 여러 부분에서 어떻게, 언제 표시되는지를 규정합니다.

강력한 일관성

자주 선형성이라고도 하는 강력한 일관성은 모든 읽기가 가장 최근의 쓰기를 반환하도록 보장합니다. 강력한 일관성을 가진 시스템에서 모든 작업은 단일 글로벌 시점에 발생하는 것으로 나타납니다. 이는 예측 가능하고 직관적인 사용자 경험을 제공하지만 일반적으로 노드 간에 상당한 조정 오버헤드가 필요하며 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다.

• 대기 시간 증가: 작업은 여러 노드에서 확인을 기다려야 하므로 응답 속도가 느려집니다.
• 가용성 감소: 시스템의 상당 부분이 사용할 수 없게 되면 일부 노드가 여전히 작동 중이더라도 쓰기 및 읽기가 차단될 수 있습니다.
• 확장성 제한: 필요한 조정은 시스템이 확장될 때 병목 현상이 될 수 있습니다.

많은 글로벌 애플리케이션, 특히 트랜잭션 볼륨이 높거나 전 세계 사용자를 위해 짧은 대기 시간 액세스가 필요한 애플리케이션의 경우 강력한 일관성의 절충이 금지될 수 있습니다.

최종적 일관성

최종적 일관성은 더 약한 일관성 모델로, 주어진 데이터 항목에 대한 새로운 업데이트가 이루어지지 않으면 결국 해당 항목에 대한 모든 액세스는 마지막 업데이트된 값을 반환합니다. 더 간단히 말하면 업데이트는 시간이 지남에 따라 시스템을 통해 전파됩니다. 서로 다른 노드가 데이터의 서로 다른 버전을 보유하는 기간이 있을 수 있지만 이러한 차이는 일시적입니다. 결국 모든 복제본이 동일한 상태로 수렴됩니다.

최종적 일관성의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 높은 가용성: 노드는 다른 노드와 즉시 통신할 수 없더라도 읽기 및 쓰기를 계속 허용할 수 있습니다.
• 향상된 성능: 작업은 다른 모든 노드로부터 승인을 기다릴 필요가 없으므로 더 빠르게 완료할 수 있습니다.
• 향상된 확장성: 조정 오버헤드가 줄어들어 시스템을 보다 쉽게 확장할 수 있습니다.

즉각적인 일관성 부족이 우려스러울 수 있지만, 이는 대규모 소셜 미디어 플랫폼, 전자 상거래 거대 기업, 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크를 포함한 많은 고가용성 및 확장 가능한 시스템이 의존하는 모델입니다.

CAP 정리와 최종적 일관성

최종적 일관성과 시스템 설계 간의 관계는 본질적으로 CAP 정리와 연결되어 있습니다. 분산 시스템의 기본 정리인 이 정리는 분산 데이터 저장소가 다음 세 가지 보장 중 두 가지만 동시에 제공할 수 있다고 명시합니다.

• 일관성(C): 모든 읽기는 가장 최근의 쓰기 또는 오류를 수신합니다. (이는 강력한 일관성을 의미합니다.)
• 가용성(A): 모든 요청은 가장 최근의 쓰기를 포함한다는 보장 없이 (오류가 아닌) 응답을 수신합니다.
• 파티션 내성(P): 시스템은 노드 간의 네트워크에서 임의의 메시지가 삭제(또는 지연)되더라도 계속 작동합니다.

실제로 네트워크 파티션(P)은 모든 분산 시스템, 특히 글로벌 시스템에서 현실입니다. 따라서 설계자는 파티션이 발생할 때 일관성(C) 또는 가용성(A) 중 우선 순위를 선택해야 합니다.

• CP 시스템: 이러한 시스템은 일관성 및 파티션 내성을 우선시합니다. 네트워크 파티션 중에 나머지 노드 간의 데이터 일관성을 보장하기 위해 가용성을 희생할 수 있습니다.
• AP 시스템: 이러한 시스템은 가용성 및 파티션 내성을 우선시합니다. 네트워크 파티션 중에는 계속 사용할 수 있지만 이는 종종 즉각적인 일관성을 희생하여 최종적 일관성으로 이어집니다.

높은 가용성과 확장성을 목표로 하는 대부분의 최신 글로벌 분산 시스템은 본질적으로 AP 시스템을 지향하며 그 결과 최종적 일관성을 수용합니다.

최종적 일관성이 적합한 경우는 언제입니까?

최종적 일관성은 모든 분산 시스템에 대한 만병통치약이 아닙니다. 그 적합성은 애플리케이션의 요구 사항과 오래된 데이터에 대한 허용 오차에 크게 좌우됩니다. 다음과 같은 경우에 특히 적합합니다.

• 읽기 작업량이 많은 워크로드: 읽기가 쓰기보다 훨씬 더 빈번한 애플리케이션은 매우 큰 이점을 얻습니다. 예를 들어 제품 카탈로그, 소셜 미디어 피드 또는 뉴스 기사 표시가 있습니다.
• 비핵심 데이터: 전파 지연이나 일시적인 불일치가 중요한 비즈니스 또는 사용자 영향으로 이어지지 않는 데이터. 사용자 기본 설정, 세션 데이터 또는 분석 지표를 생각해보세요.
• 글로벌 배포: 전 세계 사용자에게 서비스를 제공하는 애플리케이션은 종종 가용성과 짧은 대기 시간을 우선시해야 하므로 최종적 일관성이 필요한 절충안입니다.
• 높은 가동 시간이 필요한 시스템: 피크 쇼핑 시즌 동안 액세스 가능해야 하는 전자 상거래 플랫폼 또는 중요 인프라 서비스.

반대로 강력한 일관성을 요구하는 시스템에는 금융 거래(예: 은행 잔고, 주식 거래), 초과 판매를 방지해야 하는 재고 관리 또는 작업의 엄격한 순서가 가장 중요한 시스템이 있습니다.

주요 최종적 일관성 패턴

최종적 일관성을 효과적으로 구현하고 관리하려면 특정 패턴과 기술을 채택해야 합니다. 핵심 과제는 서로 다른 노드가 분기될 때 발생하는 충돌을 처리하고 최종적인 수렴을 보장하는 데 있습니다.

1. 복제 및 가십 프로토콜

복제는 분산 시스템의 기본입니다. 최종적으로 일관된 시스템에서 데이터는 여러 노드에 복제됩니다. 업데이트는 소스 노드에서 다른 복제본으로 전파됩니다. 가십 프로토콜(전염병 프로토콜이라고도 함)은 이를 달성하는 일반적이고 강력한 방법입니다. 가십 프로토콜에서:

• 각 노드는 주기적으로 임의로 다른 노드의 하위 집합과 통신합니다.
• 통신하는 동안 노드는 현재 상태와 보유한 업데이트에 대한 정보를 교환합니다.
• 이 프로세스는 모든 노드에 최신 정보가 있을 때까지 계속됩니다.

예: Apache Cassandra는 노드 검색 및 데이터 전파를 위해 피어 투 피어 가십 메커니즘을 사용합니다. 클러스터의 노드는 상태 및 데이터에 대한 정보를 지속적으로 교환하여 업데이트가 시스템 전체에 궁극적으로 확산되도록 합니다.

2. 벡터 클록

벡터 클록은 분산 시스템에서 인과 관계 및 동시 업데이트를 감지하는 메커니즘입니다. 각 프로세스는 시스템의 각 프로세스에 대해 하나의 카운터 벡터를 유지 관리합니다. 이벤트가 발생하거나 프로세스가 로컬 상태를 업데이트하면 벡터에서 자체 카운터를 증가시킵니다. 메시지를 보낼 때 현재 벡터 클록을 포함합니다. 메시지를 받으면 프로세스는 자체 카운터와 각 프로세스에 대해 받은 카운터의 최대값을 사용하여 벡터 클록을 업데이트합니다.

벡터 클록은 다음을 식별하는 데 도움이 됩니다.

• 인과적으로 관련된 이벤트: 벡터 클록 A가 벡터 클록 B보다 작거나 같으면(구성 요소별로) 이벤트 A는 이벤트 B 이전에 발생했습니다.
• 동시 이벤트: 벡터 클록 A가 B보다 작거나 같지 않고 B가 A보다 작거나 같지 않으면 이벤트는 동시입니다.

이 정보는 충돌 해결에 매우 중요합니다.

예: Amazon DynamoDB와 같은 많은 NoSQL 데이터베이스는(내부적으로) 데이터 항목의 버전을 추적하고 병합해야 할 수 있는 동시 쓰기를 감지하기 위해 벡터 클록 형식을 사용합니다.

3. Last-Writer-Wins(LWW)

Last-Writer-Wins(LWW)는 간단한 충돌 해결 전략입니다. 동일한 데이터 항목에 대해 여러 충돌하는 쓰기가 발생하는 경우 최신 타임스탬프가 있는 쓰기가 최종 버전으로 선택됩니다. 이를 위해서는 '최신' 타임스탬프를 결정하는 신뢰할 수 있는 방법이 필요합니다.

• 타임스탬프 생성: 타임스탬프는 클라이언트, 쓰기를 수신하는 서버 또는 중앙 집중식 시간 서비스에서 생성할 수 있습니다.
• 문제점: 노드 간의 클록 드리프트는 심각한 문제가 될 수 있습니다. 클록이 동기화되지 않으면 '나중' 쓰기가 '이전'에 나타날 수 있습니다. 해결 방법으로는 동기화된 클록(예: NTP) 또는 물리적 시간과 논리적 증분을 결합한 하이브리드 논리 클록을 사용하는 것이 있습니다.

예: 복제를 위해 구성된 Redis는 장애 조치 시나리오 중에 충돌을 해결하기 위해 LWW를 자주 사용합니다. 마스터가 실패하면 복제본이 새 마스터가 될 수 있으며, 두 복제본에서 동시에 쓰기가 발생한 경우 최신 타임스탬프가 있는 쓰기가 승리합니다.

4. 인과적 일관성

엄밀히 말하면 '최종적'은 아니지만, 인과적 일관성은 기본 최종적 일관성보다 더 강력한 보장이며 최종적으로 일관된 시스템에서 자주 사용됩니다. 하나의 이벤트가 다른 이벤트보다 인과적으로 먼저 발생하는 경우 두 번째 이벤트를 보는 모든 노드는 첫 번째 이벤트도 봐야 합니다. 인과적으로 관련이 없는 작업은 서로 다른 노드에서 서로 다른 순서로 볼 수 있습니다.

이는 종종 벡터 클록 또는 유사한 메커니즘을 사용하여 작업의 인과 관계 기록을 추적하여 구현됩니다.

예: 새 개체에 대한 Amazon S3의 읽기 후 쓰기 일관성과 덮어쓰기 PUT 및 DELETE에 대한 최종적 일관성은 일부 작업에 대해 강력한 일관성을 제공하고 다른 작업에 대해 더 약한 일관성을 제공하는 시스템을 보여주며 종종 인과 관계에 의존합니다.

5. 집합 조정(CRDT)

충돌 없는 복제 데이터 형식(CRDT)은 복잡한 충돌 해결 논리나 중앙 권한 없이 복제본에 대한 동시 업데이트를 자동으로 병합할 수 있도록 설계된 데이터 구조입니다. 본질적으로 최종적 일관성 및 높은 가용성을 위해 설계되었습니다.

CRDT는 두 가지 주요 형태로 제공됩니다.

• 상태 기반 CRDT(CvRDT): 복제본은 전체 상태를 교환합니다. 병합 작업은 결합적, 교환적 및 멱등적입니다.
• 작업 기반 CRDT(OpRDT): 복제본은 작업을 교환합니다. 메커니즘(예: 인과적 브로드캐스트)은 작업이 인과적 순서로 모든 복제본에 전달되도록 보장합니다.

예: 분산 NoSQL 데이터베이스인 Riak KV는 카운터, 집합, 맵 및 목록에 대한 CRDT를 지원하여 개발자가 서로 다른 노드에서 데이터를 동시에 업데이트하고 자동으로 병합할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.

6. 병합 가능한 데이터 구조

CRDT와 유사하게 일부 시스템은 동시 수정 후에도 병합되도록 설계된 특수 데이터 구조를 사용합니다. 여기에는 종종 지능적으로 결합할 수 있는 데이터 버전 또는 델타를 저장하는 것이 포함됩니다.

• 작업 변환(OT): 공동 편집 시스템(예: Google 문서)에서 일반적으로 사용되는 OT는 여러 사용자의 동시 편집이 순서가 맞지 않게 도착하더라도 일관된 순서로 적용되도록 보장합니다.
• 버전 벡터: 더 간단한 형태의 벡터 클록인 버전 벡터는 복제본에 알려진 데이터 버전을 추적하고 충돌을 감지하고 해결하는 데 사용됩니다.

예: CRDT는 아니지만 Google 문서가 동시 편집을 처리하고 사용자와 동기화하는 방식은 모든 사람이 일관되게 업데이트된 문서를 볼 수 있도록 보장하는 병합 가능한 데이터 구조의 대표적인 예입니다.

7. 정족수 읽기 및 쓰기

종종 강력한 일관성과 관련이 있지만 정족수 메커니즘은 읽기 및 쓰기 정족수 크기를 조정하여 최종적 일관성에 맞게 조정할 수 있습니다. Cassandra와 같은 시스템에서 쓰기 작업은 노드의 과반수(W)에서 승인한 경우 성공한 것으로 간주될 수 있으며, 읽기 작업은 노드의 과반수(R)에서 응답을 받을 수 있는 경우 데이터를 반환합니다. W + R > N(여기서 N은 총 복제본 수)인 경우 강력한 일관성을 얻을 수 있습니다. 그러나 W + R <= N인 값을 선택하면 가용성을 높이고 최종적 일관성을 조정할 수 있습니다.

최종적 일관성을 위해서는 일반적으로:

• 쓰기: 단일 노드(W=1) 또는 적은 수의 노드에서 승인할 수 있습니다.
• 읽기: 사용 가능한 모든 노드에서 제공될 수 있으며, 불일치가 있는 경우 읽기 작업은 백그라운드 조정을 트리거할 수 있습니다.

예: Apache Cassandra를 사용하면 읽기 및 쓰기의 일관성 수준을 조정할 수 있습니다. 높은 가용성과 최종적 일관성을 위해 W=1(한 노드에서 승인된 쓰기) 및 R=1(한 노드에서 읽기)을 구성할 수 있습니다. 그런 다음 데이터베이스는 백그라운드에서 읽기 복구를 수행하여 불일치를 해결합니다.

8. 백그라운드 조정/읽기 복구

최종적으로 일관된 시스템에서는 불일치가 불가피합니다. 백그라운드 조정 또는 읽기 복구는 이러한 불일치를 감지하고 수정하는 프로세스입니다.

• 읽기 복구: 읽기 요청이 이루어질 때 여러 복제본이 서로 다른 버전의 데이터를 반환하는 경우 시스템은 클라이언트에 최신 버전을 반환하고 비동기적으로 오래된 복제본을 올바른 데이터로 업데이트할 수 있습니다.
• 백그라운드 소거: 주기적인 백그라운드 프로세스는 복제본에서 불일치를 검색하고 복구 메커니즘을 시작할 수 있습니다.

예: Amazon DynamoDB는 백그라운드에서 불일치를 감지하고 복구하기 위한 정교한 내부 메커니즘을 사용하여 명시적인 클라이언트 개입 없이 데이터가 궁극적으로 수렴되도록 합니다.

최종적 일관성에 대한 과제 및 고려 사항

강력하지만 최종적 일관성은 아키텍트와 개발자가 신중하게 고려해야 하는 자체적인 과제를 제시합니다.

1. 오래된 읽기

최종적 일관성의 가장 직접적인 결과는 오래된 데이터를 읽을 가능성이 있다는 것입니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

• 일관성 없는 사용자 경험: 사용자는 약간 오래된 정보를 볼 수 있어 혼란스럽거나 실망스러울 수 있습니다.
• 잘못된 결정: 중요한 결정을 위해 이 데이터에 의존하는 애플리케이션은 최적이 아닌 선택을 할 수 있습니다.

완화: 읽기 복구, 유효성 검사가 있는 클라이언트 측 캐싱 또는 중요 경로에 대한 보다 강력한 일관성 모델(예: 인과적 일관성)과 같은 전략을 사용합니다. 데이터가 약간 지연될 수 있는 경우 사용자에게 명확하게 전달합니다.

2. 충돌하는 쓰기

여러 사용자 또는 서비스가 업데이트를 동기화하기 전에 서로 다른 노드에서 동일한 데이터 항목을 동시에 업데이트하면 충돌이 발생합니다. 이러한 충돌을 해결하려면 LWW, CRDT 또는 애플리케이션별 병합 논리와 같은 강력한 전략이 필요합니다.

예: 두 사용자가 오프라인 우선 애플리케이션에서 동일한 문서를 편집한다고 상상해 보세요. 두 사용자 모두 서로 다른 섹션에 단락을 추가한 다음 동시에 온라인 상태가 되면 시스템은 어느 것도 잃지 않고 이러한 추가 사항을 병합할 수 있는 방법이 필요합니다.

3. 디버깅 및 관찰 가능성

최종적으로 일관된 시스템의 문제를 디버깅하는 것은 훨씬 더 복잡할 수 있습니다. 업데이트 경로를 추적하고, 특정 노드에 오래된 데이터가 있는 이유를 이해하거나, 충돌 해결 실패를 진단하려면 정교한 도구와 깊은 이해가 필요합니다.

실행 가능한 통찰력: 데이터 복제 지연, 충돌률 및 복제 메커니즘의 상태에 대한 가시성을 제공하는 포괄적인 로깅, 분산 추적 및 모니터링 도구에 투자합니다.

4. 구현의 복잡성

최종적 일관성의 개념은 매력적이지만 올바르고 강력하게 구현하는 것은 복잡할 수 있습니다. 올바른 패턴을 선택하고, 에지 사례를 처리하고, 시스템이 궁극적으로 수렴되도록 하려면 신중한 설계와 테스트가 필요합니다.

실행 가능한 통찰력: LWW와 같은 더 간단한 최종적 일관성 패턴으로 시작하고 요구 사항이 진화하고 더 많은 경험을 쌓으면서 CRDT와 같은 더 정교한 패턴을 점진적으로 도입합니다. 이러한 복잡성 중 일부를 추상화하는 관리형 서비스를 활용합니다.

5. 비즈니스 논리에 미치는 영향

비즈니스 논리는 최종적 일관성을 염두에 두고 설계해야 합니다. 정확하고 최신 상태에 의존하는 작업은 실패하거나 예기치 않게 작동할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 항목을 장바구니에 추가할 때 즉시 재고를 줄이는 전자 상거래 시스템은 재고 업데이트가 모든 서비스 및 복제본에서 강력하게 일관되지 않으면 초과 판매될 수 있습니다.

완화: 임시 불일치에 내성이 있는 비즈니스 논리를 설계합니다. 중요한 작업의 경우 기본 데이터 저장소가 최종적으로 일관되더라도 Saga 패턴과 같은 패턴을 사용하여 마이크로서비스 간에 분산 트랜잭션을 관리하는 것을 고려하십시오.

최종적 일관성을 전역적으로 관리하기 위한 모범 사례

글로벌 애플리케이션의 경우 최종적 일관성을 수용하는 것이 종종 필요합니다. 다음은 몇 가지 모범 사례입니다.

1. 데이터 및 워크로드를 이해합니다.

애플리케이션의 데이터 액세스 패턴을 철저히 분석합니다. 어떤 데이터가 최종적 일관성을 허용할 수 있는지, 어떤 데이터가 더 강력한 보증을 요구하는지 식별합니다. 모든 데이터가 전역적으로 강력하게 일관될 필요는 없습니다.

2. 올바른 도구 및 기술을 선택합니다.

최종적 일관성을 위해 설계되었으며 복제, 충돌 감지 및 해결을 위한 강력한 메커니즘을 제공하는 데이터베이스 및 분산 시스템을 선택합니다. 예시는 다음과 같습니다.

• NoSQL 데이터베이스: Cassandra, Riak, Couchbase, DynamoDB, MongoDB(적절한 구성 포함).
• 분산 캐시: Redis Cluster, Memcached.
• 메시징 큐: Kafka, RabbitMQ(비동기 업데이트용).

3. 강력한 충돌 해결을 구현합니다.

충돌이 발생하지 않을 것이라고 가정하지 마십시오. 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 충돌 해결 전략(LWW, CRDT, 사용자 지정 논리)을 선택하고 신중하게 구현합니다. 높은 동시성에서 철저히 테스트합니다.

4. 복제 지연 및 일관성을 모니터링합니다.

노드 간의 복제 지연을 추적하기 위해 포괄적인 모니터링을 구현합니다. 업데이트가 전파되는 데 일반적으로 걸리는 시간을 이해하고 과도한 지연에 대한 경고를 설정합니다.

예: 분산 데이터 저장소에서 '읽기 복구 대기 시간', '복제 대기 시간' 및 '버전 차이'와 같은 메트릭을 모니터링합니다.

5. 정상적인 성능 저하를 위해 설계합니다.

애플리케이션은 일부 데이터가 일시적으로 일관성이 없는 경우에도 감소된 기능으로 기능을 수행할 수 있어야 합니다. 오래된 읽기로 인한 중요한 오류를 피하십시오.

6. 네트워크 대기 시간을 최적화합니다.

글로벌 시스템에서 네트워크 대기 시간은 주요 요인입니다. 대기 시간의 영향을 최소화하기 위해 복제 및 데이터 액세스 전략을 설계합니다. 다음과 같은 기술을 고려하십시오.

• 지역 배포: 사용자에게 더 가까운 데이터 복제본을 배포합니다.
• 비동기 작업: 비동기 통신 및 백그라운드 처리를 선호합니다.

7. 팀을 교육합니다.

개발 및 운영 팀이 최종적 일관성, 그 의미 및 관리하는 데 사용되는 패턴에 대한 강력한 이해를 갖도록 합니다. 이는 안정적인 시스템을 구축하고 유지 관리하는 데 매우 중요합니다.

결론

최종적 일관성은 절충안이 아닙니다. 특히 글로벌 컨텍스트에서 가용성이 높고 확장 가능하며 성능이 뛰어난 분산 시스템을 구축할 수 있도록 지원하는 근본적인 설계 선택입니다. 절충안을 이해하고 가십 프로토콜, 벡터 클록, LWW 및 CRDT와 같은 적절한 패턴을 수용하고 불일치를 부지런히 모니터링함으로써 개발자는 최종적 일관성의 힘을 활용하여 전 세계 사용자에게 효과적으로 서비스를 제공하는 탄력적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

최종적 일관성을 마스터하기 위한 여정은 지속적인 학습과 적응이 필요한 여정입니다. 시스템이 진화하고 사용자 기대치가 변화함에 따라 점점 더 상호 연결되는 디지털 세상에서 데이터 무결성 및 가용성을 보장하기 위해 사용되는 전략과 패턴도 바뀔 것입니다.