메시지 큐 설계: 메시지 순서 보장하기

메시지 큐는 현대 분산 시스템의 기본 구성 요소로, 서비스 간의 비동기 통신을 가능하게 하고 확장성을 개선하며 복원력을 향상시킵니다. 그러나 메시지가 전송된 순서대로 처리되도록 보장하는 것은 많은 애플리케이션에서 중요한 요구 사항입니다. 이 블로그 게시물에서는 분산 메시지 큐에서 메시지 순서를 유지하는 것의 어려움을 살펴보고 다양한 설계 전략과 장단점에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

메시지 순서가 중요한 이유

메시지 순서는 이벤트의 순서가 데이터 일관성 및 애플리케이션 로직을 유지하는 데 중요한 시나리오에서 매우 중요합니다. 다음 예시를 고려해 보세요:

• 금융 거래: 은행 시스템에서 출금 및 입금 작업은 초과 인출이나 부정확한 잔액을 방지하기 위해 올바른 순서로 처리되어야 합니다. 입금 메시지보다 출금 메시지가 먼저 도착하면 부정확한 계좌 상태로 이어질 수 있습니다.
• 주문 처리: 전자 상거래 플랫폼에서 주문 접수, 결제 처리, 배송 확인 메시지는 원활한 고객 경험과 정확한 재고 관리를 보장하기 위해 올바른 순서로 처리되어야 합니다.
• 이벤트 소싱: 이벤트 소싱 시스템에서 이벤트의 순서는 애플리케이션의 상태를 나타냅니다. 순서에 맞지 않게 이벤트를 처리하면 데이터 손상 및 불일치가 발생할 수 있습니다.
• 소셜 미디어 피드: 최종적 일관성이 허용되는 경우가 많지만, 게시물이 시간 순서대로 표시되지 않으면 사용자 경험을 저해할 수 있습니다. 거의 실시간에 가까운 순서 보장이 종종 요구됩니다.
• 재고 관리: 특히 분산 환경에서 재고 수준을 업데이트할 때, 재고 추가 및 차감이 올바른 순서로 처리되도록 보장하는 것은 정확성을 위해 매우 중요합니다. 반품으로 인한 재고 추가보다 판매가 먼저 처리되는 시나리오는 부정확한 재고 수준과 잠재적인 초과 판매로 이어질 수 있습니다.

메시지 순서를 유지하지 못하면 데이터 손상, 부정확한 애플리케이션 상태 및 사용자 경험 저하로 이어질 수 있습니다. 따라서 메시지 큐 설계 중에 메시지 순서 보장을 신중하게 고려하는 것이 필수적입니다.

메시지 순서 유지의 어려움

분산 메시지 큐에서 메시지 순서를 유지하는 것은 여러 요인으로 인해 어렵습니다:

• 분산 아키텍처: 메시지 큐는 종종 여러 브로커 또는 노드가 있는 분산 환경에서 작동합니다. 모든 노드에서 메시지가 동일한 순서로 처리되도록 보장하기는 어렵습니다.
• 동시성: 여러 컨슈머가 동시에 메시지를 처리할 수 있으며, 이는 잠재적으로 순서에 맞지 않는 처리로 이어질 수 있습니다.
• 장애: 노드 장애, 네트워크 파티션 또는 컨슈머 충돌은 메시지 처리를 방해하고 순서 문제를 야기할 수 있습니다.
• 메시지 재시도: 실패한 메시지를 재시도하면 재시도된 메시지가 후속 메시지보다 먼저 처리될 경우 순서 문제가 발생할 수 있습니다.
• 로드 밸런싱: 로드 밸런싱 전략을 사용하여 여러 컨슈머에 메시지를 분산하면 의도치 않게 메시지가 순서에 맞지 않게 처리될 수 있습니다.

메시지 순서 보장 전략

분산 메시지 큐에서 메시지 순서를 보장하기 위해 여러 전략을 사용할 수 있습니다. 각 전략은 성능, 확장성 및 복잡성 측면에서 고유한 장단점을 가집니다.

1. 단일 큐, 단일 컨슈머

가장 간단한 접근 방식은 단일 큐와 단일 컨슈머를 사용하는 것입니다. 이는 메시지가 수신된 순서대로 처리될 것을 보장합니다. 그러나 이 접근 방식은 한 번에 하나의 컨슈머만 메시지를 처리할 수 있으므로 확장성과 처리량을 제한합니다. 이 접근 방식은 소규모 금융 기관의 전신 송금을 한 번에 하나씩 처리하는 것과 같이 처리량이 적고 순서가 중요한 시나리오에 적합합니다.

장점:

• 구현이 간단함
• 엄격한 순서 보장

단점:

• 제한된 확장성 및 처리량
• 단일 장애점

2. 순서 지정 키를 사용한 파티셔닝

보다 확장 가능한 접근 방식은 순서 지정 키를 기반으로 큐를 파티셔닝하는 것입니다. 동일한 순서 지정 키를 가진 메시지는 동일한 파티션으로 전달되는 것이 보장되며, 컨슈머는 각 파티션 내에서 순서대로 메시지를 처리합니다. 일반적인 순서 지정 키는 사용자 ID, 주문 ID 또는 계좌 번호가 될 수 있습니다. 이를 통해 각 키 내에서 순서를 유지하면서 서로 다른 순서 지정 키를 가진 메시지를 병렬로 처리할 수 있습니다.

예시:

특정 주문과 관련된 메시지를 순서대로 처리해야 하는 전자 상거래 플랫폼을 생각해 보세요. 주문 ID를 순서 지정 키로 사용할 수 있습니다. 주문 ID 123과 관련된 모든 메시지(예: 주문 접수, 결제 확인, 배송 업데이트)는 동일한 파티션으로 라우팅되어 순서대로 처리됩니다. 다른 주문 ID(예: 주문 ID 456)와 관련된 메시지는 다른 파티션에서 동시에 처리될 수 있습니다.

Apache Kafka 및 Apache Pulsar와 같은 인기 있는 메시지 큐 시스템은 순서 지정 키를 사용한 파티셔닝을 기본적으로 지원합니다.

장점:

• 단일 큐에 비해 향상된 확장성 및 처리량
• 각 파티션 내 순서 보장

단점:

• 순서 지정 키의 신중한 선택 필요
• 순서 지정 키의 불균등한 분포는 핫 파티션을 유발할 수 있음
• 파티션 및 컨슈머 관리의 복잡성

3. 시퀀스 번호

또 다른 접근 방식은 메시지에 시퀀스 번호를 할당하고 컨슈머가 시퀀스 번호 순서대로 메시지를 처리하도록 하는 것입니다. 이는 순서에 맞지 않게 도착한 메시지를 버퍼링하고 이전 메시지가 처리되었을 때 해제함으로써 달성할 수 있습니다. 이를 위해서는 누락된 메시지를 감지하고 재전송을 요청하는 메커니즘이 필요합니다.

예시:

분산 로깅 시스템은 여러 서버에서 로그 메시지를 수신합니다. 각 서버는 로그 메시지에 시퀀스 번호를 할당합니다. 로그 수집기는 메시지를 버퍼링하고 시퀀스 번호 순서대로 처리하여 네트워크 지연으로 인해 순서에 맞지 않게 도착하더라도 로그 이벤트가 올바르게 정렬되도록 보장합니다.

장점:

• 순서에 맞지 않는 메시지를 유연하게 처리 가능
• 모든 메시지 큐 시스템과 함께 사용 가능

단점:

• 컨슈머 측에 버퍼링 및 재정렬 로직 필요
• 누락된 메시지 및 재시도 처리의 복잡성 증가
• 버퍼링으로 인한 잠재적인 지연 시간 증가

4. 멱등성 컨슈머

멱등성은 초기 적용을 넘어서 결과를 변경하지 않고 여러 번 적용할 수 있는 작업의 속성입니다. 컨슈머가 멱등성을 갖도록 설계되면 불일치를 유발하지 않고 안전하게 메시지를 여러 번 처리할 수 있습니다. 이는 메시지가 최소 한 번은 전달되지만 두 번 이상 전달될 수 있는 '최소 한 번 전달(at-least-once delivery)' 의미론을 허용합니다. 이것이 엄격한 순서를 보장하지는 않지만, 메시지가 처음에 순서에 맞지 않게 도착하더라도 최종적 일관성을 보장하기 위해 시퀀스 번호와 같은 다른 기술과 결합될 수 있습니다.

예시:

결제 처리 시스템에서 컨슈머는 결제 확인 메시지를 받습니다. 컨슈머는 데이터베이스를 쿼리하여 결제가 이미 처리되었는지 확인합니다. 결제가 이미 처리된 경우 컨슈머는 메시지를 무시합니다. 그렇지 않으면 결제를 처리하고 데이터베이스를 업데이트합니다. 이렇게 하면 동일한 결제 확인 메시지가 여러 번 수신되더라도 결제는 한 번만 처리됩니다.

장점:

• 최소 한 번 전달을 허용하여 메시지 큐 설계 단순화
• 메시지 중복의 영향 감소

단점:

• 멱등성을 보장하기 위한 신중한 컨슈머 설계 필요
• 컨슈머 로직의 복잡성 증가
• 메시지 순서 보장 안 됨

5. 트랜잭셔널 아웃박스 패턴

트랜잭셔널 아웃박스 패턴은 데이터베이스 트랜잭션의 일부로 메시지가 메시지 큐에 안정적으로 게시되도록 보장하는 디자인 패턴입니다. 이는 데이터베이스 트랜잭션이 성공하는 경우에만 메시지가 게시되고, 애플리케이션이 메시지를 게시하기 전에 충돌하더라도 메시지가 손실되지 않도록 보장합니다. 주로 안정적인 메시지 전달에 초점을 맞추지만, 특정 엔티티와 관련된 메시지의 순서 있는 전달을 보장하기 위해 파티셔닝과 함께 사용될 수 있습니다.

작동 방식:

1. 애플리케이션이 데이터베이스를 업데이트하고 메시지를 게시해야 할 때, 데이터 업데이트와 동일한 데이터베이스 트랜잭션 내에서 "아웃박스" 테이블에 메시지를 삽입합니다.
2. 별도의 프로세스(예: 데이터베이스 트랜잭션 로그 테일러 또는 스케줄된 작업)가 아웃박스 테이블을 모니터링합니다.
3. 이 프로세스는 아웃박스 테이블에서 메시지를 읽어 메시지 큐에 게시합니다.
4. 메시지가 성공적으로 게시되면, 프로세스는 아웃박스 테이블에서 해당 메시지를 전송됨으로 표시하거나 삭제합니다.

예시:

새로운 고객 주문이 접수되면, 애플리케이션은 `orders` 테이블에 주문 세부 정보를 삽입하고, 동일한 데이터베이스 트랜잭션 내에서 `outbox` 테이블에 해당 메시지를 삽입합니다. `outbox` 테이블의 메시지에는 새 주문에 대한 정보가 포함됩니다. 별도의 프로세스가 이 메시지를 읽어 `new_orders` 큐에 게시합니다. 이렇게 하면 주문이 데이터베이스에 성공적으로 생성된 경우에만 메시지가 게시되고, 애플리케이션이 게시하기 전에 충돌하더라도 메시지가 손실되지 않도록 보장합니다. 또한, 메시지 큐에 게시할 때 고객 ID를 파티션 키로 사용하면 해당 고객과 관련된 모든 메시지가 순서대로 처리되도록 보장합니다.

장점:

• 데이터베이스 업데이트와 메시지 게시 간의 안정적인 메시지 전달 및 원자성 보장.
• 관련 메시지의 순서 있는 전달을 보장하기 위해 파티셔닝과 결합 가능.

단점:

• 애플리케이션에 복잡성을 더하고 아웃박스 테이블을 모니터링하기 위한 별도의 프로세스 필요.
• 데이터 불일치를 피하기 위해 데이터베이스 트랜잭션 격리 수준을 신중하게 고려해야 함.

올바른 전략 선택하기

메시지 순서를 보장하기 위한 최상의 전략은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 다음 요소를 고려하세요:

• 확장성 요구 사항: 얼마나 많은 처리량이 필요한가요? 애플리케이션이 단일 컨슈머를 감당할 수 있나요, 아니면 파티셔닝이 필요한가요?
• 순서 요구 사항: 모든 메시지에 대해 엄격한 순서가 필요한가요, 아니면 관련된 메시지에 대해서만 순서가 중요한가요?
• 복잡성: 애플리케이션이 얼마나 많은 복잡성을 감당할 수 있나요? 단일 큐와 같은 간단한 솔루션은 구현하기 쉽지만 확장성이 떨어질 수 있습니다.
• 내결함성: 시스템이 장애에 얼마나 탄력적이어야 하나요?
• 지연 시간 요구 사항: 메시지를 얼마나 빨리 처리해야 하나요? 버퍼링과 재정렬은 지연 시간을 증가시킬 수 있습니다.
• 메시지 큐 시스템 기능: 선택한 메시지 큐 시스템이 어떤 순서 보장 기능을 제공하나요?

올바른 전략을 선택하는 데 도움이 되는 결정 가이드는 다음과 같습니다:

• 엄격한 순서, 낮은 처리량: 단일 큐, 단일 컨슈머
• 컨텍스트 내 순서 있는 메시지(예: 사용자, 주문), 높은 처리량: 순서 지정 키를 사용한 파티셔닝
• 가끔 발생하는 순서에 맞지 않는 메시지 처리, 유연성: 버퍼링을 사용한 시퀀스 번호
• 최소 한 번 전달, 메시지 중복 허용 가능: 멱등성 컨슈머
• 데이터베이스 업데이트와 메시지 게시 간의 원자성 보장: 트랜잭셔널 아웃박스 패턴 (순서 있는 전달을 위해 파티셔닝과 결합 가능)

메시지 큐 시스템 고려 사항

다양한 메시지 큐 시스템은 메시지 순서에 대해 다양한 수준의 지원을 제공합니다. 메시지 큐 시스템을 선택할 때 다음을 고려하세요:

• 순서 보장: 시스템이 엄격한 순서를 제공하나요, 아니면 파티션 내에서만 순서를 보장하나요?
• 파티셔닝 지원: 시스템이 순서 지정 키를 사용한 파티셔닝을 지원하나요?
• 정확히 한 번 의미론(Exactly-Once Semantics): 시스템이 정확히 한 번 의미론을 제공하나요, 아니면 최소 한 번 또는 최대 한 번 의미론만 제공하나요?
• 내결함성: 시스템이 노드 장애 및 네트워크 파티션을 얼마나 잘 처리하나요?

일부 인기 있는 메시지 큐 시스템의 순서 보장 기능에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다:

• Apache Kafka: 파티션 내에서 엄격한 순서를 제공합니다. 동일한 키를 가진 메시지는 동일한 파티션으로 전달되어 순서대로 처리되는 것이 보장됩니다.
• Apache Pulsar: 파티션 내에서 엄격한 순서를 제공합니다. 또한 정확히 한 번 의미론을 달성하기 위해 메시지 중복 제거를 지원합니다.
• RabbitMQ: 엄격한 순서를 위해 단일 큐, 단일 컨슈머를 지원합니다. 또한 익스체인지 유형 및 라우팅 키를 사용하여 파티셔닝을 지원하지만, 추가적인 클라이언트 측 로직 없이는 파티션 간 순서가 보장되지 않습니다.
• Amazon SQS: 최선 노력 순서(best-effort ordering)를 제공합니다. 메시지는 일반적으로 전송된 순서대로 전달되지만, 순서에 맞지 않는 전달이 가능합니다. SQS FIFO 큐(First-In-First-Out)는 정확히 한 번 처리 및 순서 보장을 제공합니다.
• Azure Service Bus: 관련 메시지를 함께 그룹화하고 단일 컨슈머에 의해 순서대로 처리되도록 보장하는 방법인 메시지 세션을 지원합니다.

실용적인 고려 사항

올바른 전략과 메시지 큐 시스템을 선택하는 것 외에도 다음과 같은 실용적인 고려 사항을 고려하세요:

• 모니터링 및 알림: 순서에 맞지 않는 메시지 및 기타 순서 문제를 감지하기 위해 모니터링 및 알림을 구현하세요.
• 테스트: 메시지 큐 시스템이 순서 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 철저히 테스트하세요. 장애 및 동시 처리를 시뮬레이션하는 테스트를 포함하세요.
• 분산 추적: 시스템을 통해 메시지가 흐르는 것을 추적하고 잠재적인 순서 문제를 식별하기 위해 분산 추적을 구현하세요. Jaeger, Zipkin, AWS X-Ray와 같은 도구는 분산 메시지 큐 아키텍처의 문제를 진단하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 메시지에 고유 식별자를 태그하고 다른 서비스를 거치는 여정을 추적함으로써 메시지가 지연되거나 순서에 맞지 않게 처리되는 지점을 쉽게 식별할 수 있습니다.
• 메시지 크기: 큰 메시지 크기는 성능에 영향을 미치고 네트워크 지연 또는 메시지 큐 제한으로 인해 순서 문제가 발생할 가능성을 높일 수 있습니다. 데이터를 압축하거나 큰 메시지를 더 작은 청크로 분할하여 메시지 크기를 최적화하는 것을 고려하세요.
• 타임아웃 및 재시도: 일시적인 장애 및 네트워크 문제를 처리하기 위해 적절한 타임아웃 및 재시도 정책을 구성하세요. 그러나 재시도가 메시지 순서에 미치는 영향, 특히 메시지가 여러 번 처리될 수 있는 시나리오에서는 주의해야 합니다.

결론

분산 메시지 큐에서 메시지 순서를 보장하는 것은 다양한 요소를 신중하게 고려해야 하는 복잡한 과제입니다. 이 블로그 게시물에서 설명한 다양한 전략, 장단점 및 실용적인 고려 사항을 이해함으로써 애플리케이션의 순서 요구 사항을 충족하고 데이터 일관성과 긍정적인 사용자 경험을 보장하는 메시지 큐 시스템을 설계할 수 있습니다. 애플리케이션의 특정 요구에 따라 올바른 전략을 선택하고, 시스템이 순서 요구 사항을 충족하는지 철저히 테스트하는 것을 잊지 마세요. 시스템이 발전함에 따라 변화하는 요구 사항에 적응하고 최적의 성능과 안정성을 보장하기 위해 메시지 큐 설계를 지속적으로 모니터링하고 개선하세요.