이해하기마이크로서비스건축학

팀이모놀리식 애플리케이션마이크로서비스 아키텍처에 대해 그들은 성취감에 휩싸이는 경우가 많습니다. 애플리케이션을 더 작고 관리 가능한 서비스로 나누는 아이디어는 혁명적인 것 같습니다. 각 서비스는 독립적으로 개발, 배포 및 확장이 가능하여 유연성과 속도를 제공합니다. 그러나 실제 트래픽이 급증하면 흥분은 금방 좌절감으로 바뀔 수 있습니다.

마이크로서비스는 독립적인 확장 및 배포를 허용하지만 많은 팀이 중대한 실수를 범합니다. 모든 서비스를 단일 공유 데이터베이스에 연결하는 것입니다. 이는 분산된 단일체라는 일반적인 함정으로 이어집니다. 이 아키텍처는 특히 부하가 심한 경우 확장 시 심각한 문제를 야기할 수 있습니다.

마이크로서비스의 본질을 이해하는 것이 중요합니다. 마이크로서비스는 애플리케이션 개발을 더 작고 집중된 부분으로 나누어 애플리케이션 개발을 단순화하기 위한 것입니다. 각 서비스는 일반적으로 단일 기능을 수행하고 API를 통해 다른 서비스와 통신합니다. 이 모듈식 접근 방식은 유지 관리성을 향상시키고 전체 시스템에 영향을 주지 않고 개별 구성 요소를 보다 쉽게 업데이트할 수 있도록 해줍니다.

분산 모놀리스란 무엇입니까?

분산형 모놀리스는 서비스를 독립적으로 확장하려고 할 때 발생하지만 모두 동일한 데이터베이스에 의존합니다. 이 설정은 모든 서비스가 동일한 소스에 요청을 보내기 때문에 병목 현상을 발생시킵니다. 일반적으로 전개되는 방식은 다음과 같습니다.

여러 서비스가 요청을 하나의 데이터베이스로 전달합니다. 이로 인해 동시 요청량이 많아져 데이터베이스가 과부하될 수 있습니다.
트래픽이 증가하면 데이터베이스 과부하가 발생하여 속도 저하 및 시간 초과가 발생할 수 있습니다.
지연 문제가 발생하여 응답 시간이 느려지고 이로 인해 사용자가 불편해지고 비즈니스 성과에 영향을 미칠 수 있습니다.

간단히 말해서, 서비스가 확장되더라도 데이터베이스는 따라잡을 수 없습니다. 이러한 불일치로 인해 마이크로서비스가 예상대로 작동하지 않는다는 인식이 생기는 경우가 많습니다.

환상확장성

마이크로서비스는 시스템의 각 부분을 독립적으로 확장한다는 매력적인 약속을 제시합니다. 그러나 이 약속은 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 자주 일어나는 일은 다음과 같습니다.

서비스는 사일로에서 개발 및 배포되므로 팀 간의 조정이 부족할 수 있습니다.
각 서비스는 수평적으로 확장되도록 설계되었습니다. 즉, 서비스 인스턴스를 더 추가하여 증가된 로드를 처리할 수 있습니다.
모든 서비스는 단일 데이터베이스 인스턴스를 공유하므로 경합 및 성능 문제가 발생합니다.

이 접근 방식은 수많은 연결과 쿼리로 인해 데이터베이스가 압도되는 상황을 만듭니다. 마이크로서비스 자체에 문제가 있는 것은 아닙니다. 오히려 공유 데이터베이스가 위기 지점으로 변합니다. 예를 들어, 서비스 B가 데이터를 쓰는 동안 서비스 A가 데이터를 읽어야 하는 경우 경합이 발생하여 지연이 발생합니다.

결과적으로 팀은 새로운 기능을 개발하는 데 집중하는 것보다 데이터베이스 성능 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 소비하게 될 수 있습니다. 이는 좌절감과 생산성 저하로 이어질 수 있습니다.

데이터베이스 과부하의 일반적인 증상

애플리케이션이 확장됨에 따라 데이터베이스에 부담이 가는 징후가 나타날 수 있습니다. 이러한 증상을 조기에 인식하면 향후 주요 문제를 예방할 수 있습니다. 일반적인 징후는 다음과 같습니다:

지연 시간 증가:요청을 처리하는 데 시간이 더 오래 걸리므로 사용자 경험이 저하됩니다.
연결 풀피로:데이터베이스가 서비스에서 요청한 동시 연결 수를 처리할 수 없습니다.
거래 잠금:과도한 잠금이 발생하여 다른 트랜잭션이 진행되지 않을 수 있습니다.

이러한 증상은 단지 일시적인 둔화를 나타내는 것이 아닙니다. 그들은 아키텍처가 어떻게 구성되어 있는지에 대한 더 깊은 문제를 제안합니다. 예를 들어 서비스에서 시간 초과 횟수가 많이 발생하는 경우 데이터베이스가 요청을 충분히 빠르게 처리할 수 없기 때문일 수 있습니다.

지연 시간 급증 이해

데이터베이스 과부하의 첫 번째 경고 신호 중 하나는 대기 시간 급증입니다. 이는 오류나 충돌 없이 발생하지만 요청이 점진적으로 느려지는 것으로 나타납니다. 이 상황이 어떻게 전개될 수 있는지는 다음과 같습니다.

서비스 A는 데이터베이스의 로드를 증가시키는 여러 쿼리를 추가하는 새로운 엔드포인트를 도입합니다.
서비스 B는 특히 데이터베이스가 이러한 쿼리에 대해 최적화되지 않은 경우 로드를 증가시키는 복잡한 조인 작업을 수행합니다.
서비스 C는 몇 초마다 데이터를 폴링하므로 데이터베이스에 더 큰 부담을 주고 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다.

개별적으로 이러한 변경 사항은 무해해 보일 수 있습니다. 그러나 전체적으로는 데이터베이스를 수요를 따라잡기 위해 고군분투하는 압도적인 개체로 변환할 수 있습니다. 여기서의 실제적인 예는 여러 서비스가 제품 데이터베이스와 상호 작용하는 간단한 전자 상거래 애플리케이션일 수 있습니다. 주문 서비스가 새 주문을 작성하려고 하는 동안 제품 세부 정보 서비스가 제품 정보를 쿼리하는 경우 데이터베이스가 동시 로드를 처리할 수 없으면 두 서비스 모두 상당한 지연이 발생할 수 있습니다.

마이크로서비스 확장에 대한 주요 고려 사항

🚫

공유 데이터베이스 피하기
서비스 요청의 병목 현상을 방지합니다.

💾

캐싱 전략 구현
데이터베이스 로드를 줄이고 응답 시간을 향상시킵니다.

🔑

데이터 소유권 보장
서비스에 명확한 데이터 책임을 할당합니다.

🌉

API 게이트웨이 사용
트래픽을 관리하고 서비스 커뮤니케이션을 개선합니다.

⏳

지연 문제 모니터링
느린 응답 시간을 식별하고 해결합니다.

모니터링 도구는 이러한 지연 시간 급증을 식별하는 데 매우 유용할 수 있습니다. New Relic 또는 Datadog과 같은 도구는 데이터베이스 성능에 대한 통찰력을 제공하여 팀이 속도 저하의 정확한 원인을 찾아내는 데 도움을 줍니다.

확장 서비스의 영향

서비스를 확장하면 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 서비스 인스턴스 수를 2에서 20으로 늘리면 여러 가지 영향을 미칠 수 있습니다.

더 많은 연결이 열려 있습니다.각각의 새로운 서비스 인스턴스에는 데이터베이스에 대한 연결이 필요하므로 동시 연결 수가 더 많아집니다.
유휴 트랜잭션 증가:이러한 트랜잭션은 리소스를 소비하여 데이터베이스 속도를 저하시킬 수 있습니다.
잠금 경합 가능성이 높아짐:여러 인스턴스가 데이터베이스에 쓰기를 시도하면 잠금이 발생하여 지연이 발생할 수 있습니다.

애플리케이션에서 서비스 대기 시간이 허용 가능하다고 보고할 수도 있지만 현실은 데이터베이스가 요청 유입으로 인해 어려움을 겪고 있는 것입니다. 서비스 확장이 데이터베이스 확장과 동일하지 않다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.

연결을 보다 효과적으로 관리하려면 연결 풀링 전략을 구현하는 것이 좋습니다. 예를 들어, HikariCP와 같은 연결 풀 관리자를 사용하면 동시 연결 수를 제한하고 데이터베이스의 응답성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

왜캐싱완벽한 솔루션은 아닙니까

이 시점에서 누군가는 일반적으로 솔루션으로 캐싱 구현을 제안합니다. 캐싱은 실제로 응답 속도를 높일 수 있지만 핵심 문제를 해결하지는 못합니다.

쓰기에는 여전히 동일한 데이터베이스에 대한 액세스가 필요합니다.캐시된 읽기는 성능을 향상시킬 수 있지만 쓰기 작업은 여전히 데이터베이스에 영향을 미칩니다.
캐시 무효화는 복잡한 작업이 될 수 있습니다.캐시를 데이터베이스와 동기화 상태로 유지하면 불일치가 발생할 수 있습니다.
서비스 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.서비스마다 캐시 상태가 다르므로 데이터가 부실해질 수 있습니다.

본질적으로 캐싱은 구조적 솔루션이 아닌 임시 수정 역할을 합니다. 일부 증상은 완화될 수 있지만 공유 데이터베이스 과부하의 근본적인 문제는 해결되지 않습니다. 실용적인 접근 방식은 Redis 또는 Memcached와 같은 분산 캐싱 메커니즘을 구현하는 것입니다. 그러나 함정을 피하려면 캐싱 전략을 신중하게 설계하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 애플리케이션이 데이터베이스를 쿼리하기 전에 먼저 캐시에서 데이터를 확인하는 캐시 배제 패턴을 고려할 수 있습니다. 데이터를 찾을 수 없으면 데이터베이스에서 검색하여 캐시에 추가할 수 있습니다. 이 접근 방식은 자주 액세스하는 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 하면서 데이터베이스의 로드를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

핵심 문제: 공유 데이터베이스 소유권

많은 마이크로서비스 아키텍처의 근본적인 문제는 데이터베이스의 공유 소유권입니다. 이 설정은 복잡하고 비효율적입니다.

긴밀하게 결합된 서비스:각 서비스는 데이터베이스 스키마와 긴밀하게 결합되므로 다른 서비스에 영향을 주지 않고 서비스를 변경하기가 어렵습니다.
한 서비스의 변경 사항이 다른 서비스에 의도치 않게 영향을 미칠 수 있습니다.한 서비스가 데이터베이스 스키마를 수정하면 다른 서비스의 기능이 중단될 수 있습니다.
운영 복잡성 증가:서비스 수가 증가함에 따라 데이터베이스 액세스를 관리하고 성능을 보장하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

마이크로서비스의 이점을 실제로 활용하려면 데이터 관리 및 액세스 방법을 재고하는 것이 중요합니다. 효과적인 솔루션 중 하나는 각 서비스가 해당 데이터를 소유하는 마이크로서비스 데이터 관리 패턴을 채택하는 것입니다. 이 접근 방식은 공유 데이터베이스 문제를 제거하고 보다 효율적인 서비스 상호 작용으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 사용자 서비스, 주문 서비스, 제품 서비스가 있는 경우 각각 데이터베이스를 유지 관리할 수 있습니다. 사용자 서비스는 사용자 데이터를 관리하고, 주문 서비스는 주문 정보를 처리하며, 상품 서비스는 상품 세부정보를 관리합니다. 이러한 분리를 통해 각 서비스는 공유 데이터베이스에 병목 현상을 일으키지 않고 독립적으로 확장할 수 있습니다.

효과적인 마이크로서비스 확장을 위한 전략

마이크로서비스 아키텍처를 효과적으로 관리하려면 다음 전략을 고려하십시오.

데이터 소유권 분산:각 서비스는 자체 데이터를 소유해야 하므로 결합을 줄이고 독립적인 확장이 가능해야 합니다.
API 게이트웨이 구현:게이트웨이를 사용하여 요청을 관리하고 직접적인 데이터베이스 상호 작용을 줄이세요. 이는 서비스 간 통신을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이벤트 소싱 사용:변경 사항을 이벤트로 캡처하여 데이터베이스에 직접 액세스하지 않고도 서비스가 반응할 수 있도록 합니다. 이는 보다 반응성이 뛰어난 아키텍처로 이어질 수 있습니다.
데이터베이스 샤딩을 고려해보세요:데이터베이스를 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 분할하세요. 이를 통해 다양한 서비스가 자체 데이터베이스 샤드와 상호 작용하여 경합을 줄일 수 있습니다.
쿼리 최적화:데이터베이스 쿼리가 효율적인지 확인하세요. 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위해 느린 쿼리를 분석하고 리팩터링합니다.

이러한 접근 방식은 마이크로서비스의 이점을 유지하면서 공유 데이터베이스로 인해 발생하는 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

효과적으로 마이크로서비스 확장

디커플링 서비스

서비스가 독립적으로 작동하는지 확인합니다.

데이터베이스 배포

각 서비스에 대해 별도의 데이터베이스를 할당합니다.

요청 최적화

동시 요청 수를 줄입니다.

로드 밸런싱 구현

서비스 전체에 트래픽을 균등하게 분배합니다.

성공적인 마이크로서비스 구현의 예

몇몇 조직에서는 데이터베이스 과부하를 피하면서 마이크로서비스를 성공적으로 구현했습니다. 예를 들어:

넷플릭스:높은 트래픽 부하를 지원하기 위해 마이크로서비스와 독립적인 데이터 스토리지의 조합을 사용합니다. 이들은 대규모 인프라를 효과적으로 관리할 수 있는 고유한 데이터 전략을 사용합니다.
우버:이벤트 기반 아키텍처를 구현하여 서비스가 직접적인 데이터베이스 종속성 없이 통신할 수 있도록 합니다. 이 아키텍처를 통해 수백만 건의 탑승과 거래를 원활하게 처리할 수 있습니다.

두 회사 모두 적절한 데이터 관리가 어떻게 성공적인 마이크로서비스 확장으로 이어질 수 있는지 보여줍니다. 이들은 대규모 애플리케이션에서 마이크로서비스를 효과적으로 활용하는 방법에 대한 업계 표준을 설정했습니다.

이러한 사례 외에도 소규모 기업에서도 성공을 거두었습니다. 예를 들어, 스타트업은 마이크로서비스를 사용하여 각 서비스가 결제, 제품 목록 또는 사용자 계정과 같은 특정 측면을 처리하는 간단한 전자 상거래 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 각 서비스에 자체 데이터베이스가 있는지 확인함으로써 데이터베이스 계층에서 병목 현상 없이 필요에 따라 각 부분을 확장할 수 있습니다.

결론

결론적으로 마이크로서비스는 확장 가능한 아키텍처로의 경로를 제공하지만 공유 데이터베이스와 결합하면 심각한 문제가 발생할 수도 있습니다. 성능을 저해할 수 있는 함정을 피하려면 이 설정의 한계를 이해하는 것이 중요합니다. 잘 설계된 마이크로서비스 솔루션은 애플리케이션의 민첩성과 응답성을 향상시킬 수 있습니다.

마이크로서비스 아키텍처 최적화에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 다음과 같은 도구를 살펴보세요.무료 온라인 차트 작성기데이터 시각화를 위해. 데이터 소유권을 분산시키고 서비스가 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 재고함으로써 진정으로 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처를 달성할 수 있습니다.