사가 패턴(Saga Pattern)

사가 패턴(Saga Pattern)이란 무엇인가?

사가 패턴(Saga Pattern)은 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 분산 트랜잭션을 관리하기 위한 아키텍처적 패턴입니다. 전통적인 모놀리스 아키텍처에서는 데이터베이스 내에서 트랜잭션을 통해 ACID 특성을 보장할 수 있지만, 마이크로서비스 환경에서는 서비스별로 독립된 데이터베이스를 가지기 때문에 전통적인 의미의 전역 트랜잭션 관리(2PC, XA 트랜잭션 등)가 어렵습니다.

사가 패턴은 하나의 비즈니스 논리(프로세스)를 여러 마이크로서비스가 협력하여 처리할 때, 각 서비스가 독립적으로 자신의 로컬 트랜잭션을 실행하고, 실패 발생 시 보상(Compensation) 작업을 통해 전체적으로 일관성 있는 상태로 복구하는 분산 트랜잭션 관리 기법입니다.

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사가 패턴의 기본 아이디어

1. 로컬 트랜잭션 단위 작업:
   각 마이크로서비스는 자신이 관할하는 데이터베이스에 대해 로컬 트랜잭션을 수행합니다. 이는 해당 서비스 레벨에서 ACID를 보장할 수 있으나, 전체 비즈니스 프로세스를 아우르는 전역적 원자성은 확보하지 않습니다.

2. 이벤트 또는 메시지 기반 워크플로우:
   사가는 일련의 서비스 호출 시퀀스로 구성되며, 각 단계가 성공하면 다음 단계로 진행하는 이벤트(메시지)를 발행합니다. 만약 어느 단계에서 실패가 발생하면, 이전에 성공한 단계들을 원상복구하기 위한 보상 트랜잭션(Compensation Transaction)을 실행합니다.

3. 보상 트랜잭션(Compensation Transaction):
   로컬 트랜잭션이 성공한 후 후속 단계에서 오류가 발생하면, 이미 커밋된 변경 사항을 되돌려 전체적인 비즈니스 일관성을 확보해야 합니다. 사가 패턴에서는 이를 위해 각 단계마다 역방향(Undo) 작업을 정의하는 보상 트랜잭션을 둡니다. 보상 트랜잭션은 기존 ACID 트랜잭션의 롤백과 달리, 데이터 상태를 "수정"하여 일관성을 회복하는 방식으로 동작합니다.

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사가 패턴의 종류

사가 패턴은 구현 방식에 따라 크게 코레오그래피(Choreography)와 오케스트레이션(Orchestration) 두 가지 스타일로 나눌 수 있습니다.

1. 코레오그래피(Choreography) 사가:

   • 이벤트 주도(Event-Driven) 방식.
   • 각 서비스는 이벤트를 구독하고, 필요한 작업을 수행한 뒤 다시 이벤트를 발행합니다.
   • 중앙집중식 조정자가 없으며, 서비스들이 이벤트를 통해 느슨하게 결합되어 상호 작용합니다.
   • 장점: 단순한 이벤트 흐름으로 시작할 수 있으며, 별도의 코디네이터 없이도 동작 가능
   • 단점: 서비스 간 이벤트 의존 관계가 늘어나며, 워크플로우 파악이 복잡해짐

2. 오케스트레이션(Orchestration) 사가:

   • 중앙 오케스트레이터(Orchestrator)가 사가의 진행 과정을 관리합니다.
   • 오케스트레이터는 특정 순서로 서비스를 호출하고, 성공/실패에 따라 다음 액션을 결정합니다.
   • 장점: 흐름 제어가 명확하고, 전체 비즈니스 로직을 한 곳에서 관리 가능
   • 단점: 중앙 오케스트레이터에 대한 의존이 생기고, 해당 부분이 복잡해질 경우 단일 장애점(Single Point of Failure)이 될 수 있음

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사가 패턴 구현 시 고려사항

1. 보상 로직 설계:
   각 로컬 트랜잭션에 대해 "되돌릴 수 있는" 보상 트랜잭션을 정의해야 합니다. 예를 들어, 재고를 감소시킨 후 주문 단계에서 실패가 발생한다면, 감소했던 재고를 다시 원래 상태로 복구하는 로직이 필요합니다.

2. 이벤트 일관성 및 중복 처리:
   사가에서는 이벤트 기반 비동기 통신을 많이 활용합니다. 동일한 이벤트가 중복으로 발생하거나 네트워크 지연, 실패 등으로 메시지 재전달이 이루어질 수 있으므로 멱등성(Idempotency)을 보장하는 로직을 구현해야 합니다.

3. 비즈니스 논리 단순화:
   사가 패턴은 비즈니스 프로세스를 여러 단계로 나누고, 각 단계를 독립적으로 수행하면서도 오류 발생 시 보상해야 하는 복잡한 로직을 구현해야 합니다. 가능한 한 단계를 최소화하고, 보상 로직을 명확하고 단순하게 유지하는 것이 중요합니다.

4. 모니터링 및 로깅:
   사가 실행 과정에서 어떤 서비스가 어떤 상태에 있는지 추적하기 위해서는 충분한 로깅, 모니터링, 트레이싱을 갖추어야 합니다. 이를 통해 문제 발생 시 원인을 쉽게 파악하고 적절한 대응을 할 수 있습니다.

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사가 패턴의 장점

1. 분산 트랜잭션 관리 가능:
   2PC(XA) 같은 중앙집중식 전역 트랜잭션 관리 기법을 회피하면서도, 마이크로서비스 환경에서 비즈니스 일관성을 유지할 수 있습니다.

2. 높은 확장성 & 유연성:
   각 서비스가 독립적으로 자신의 트랜잭션을 처리하므로, 전체 시스템이 더 탄력적입니다. 서비스별로 독립 배포, 확장, 변경이 용이합니다.

3. 기술 스택 및 아키텍처 다양성 수용:
   다양한 언어, 프레임워크, 데이터베이스를 사용하는 마이크로서비스 환경에서 사가를 통해 전반적인 비즈니스 로직의 일관성을 확보할 수 있습니다.

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사가 패턴의 단점 및 도전 과제

1. 복잡성 증가:
   로컬 트랜잭션 및 보상 로직을 설계하고, 이벤트 흐름을 관리하는 것은 단순한 모놀리스 트랜잭션 관리보다 훨씬 복잡합니다.

2. 개발 및 유지보수 부담:
   사가를 이해하고 올바르게 구현하기 위해서는 아키텍트, 개발자 모두 추가적인 학습과 경험이 필요합니다. 변경 시 보상 로직도 함께 수정해야 하는 등 유지보수 비용이 높아질 수 있습니다.

3. 결과적 일관성(Eventual Consistency):
   사가 패턴은 즉각적 일관성 대신 결과적 일관성(Eventual Consistency)에 의존합니다. 즉, 어떤 시점에는 데이터 불일치 상태가 발생할 수 있으며, 이를 비즈니스적으로 수용할 수 있는지 사전에 고려해야 합니다.

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결론

사가 패턴은 마이크로서비스 환경에서 분산 트랜잭션 문제를 해결하기 위한 실용적인 접근법입니다. 보상 트랜잭션을 통해 전역적인 원자성 대신 결과적 일관성을 달성함으로써, 대규모 분산 시스템에서도 유연하게 비즈니스 로직을 구현할 수 있게 합니다. 다만 설계·구현·운영 측면에서 복잡성이 증가하므로, 비즈니스 요구사항과 조직 역량, 인프라 성숙도를 종합적으로 고려한 뒤 신중히 적용하는 것이 좋습니다.