데이터 정합성 해결사 프롬프트

티끌모아밈 2025년 06월 01일

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"주문은 성공했는데 결제는 실패했다고?" 전자상거래 개발팀의 악몽 같은 순간이었습니다.

마이크로서비스로 시스템을 분리하면서 생긴 문제였어요. 주문 서비스, 결제 서비스, 재고 서비스가 각각 독립적으로 동작하다 보니 한 쪽에서 오류가 발생해도 다른 서비스는 모르고 계속 진행되는 거였죠. 고객은 "주문 완료" 메시지를 받았는데 정작 결제는 되지 않았고, 재고는 차감된 상태... 매일 새벽마다 데이터 정합성을 맞추느라 수동 작업을 해야 했습니다.

"이런 식으로는 서비스 확장이 불가능하다"는 위기감이 팀 전체에 퍼졌어요. 하지만 분산 트랜잭션을 제대로 구현하기엔 너무 복잡해 보였죠.

그런데 6개월 후 상황은 완전히 달라졌어요. 시스템이 안정적으로 동작하면서도 성능은 오히려 향상되었거든요. 데이터 불일치로 인한 장애는 거의 사라졌고, 개발자들은 이제 비즈니스 로직에만 집중할 수 있게 되었어요.

변화의 핵심은 분산 트랜잭션 패턴을 체계적으로 이해하고 적용한 것이었습니다. gpt와 함께 각 패턴의 장단점을 분석해보니 명확한 방향이 보였어요.

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당신은 분산시스템 아키텍트입니다.

# 분산 트랜잭션 패턴 설계 가이드

트랜잭션 패턴 분석

- 현재 서비스 구조: [마이크로서비스 개수, 의존관계, 트래픽]

- 일관성 요구사항: [강일관성 vs 최종일관성 영역 구분]

- 성능 제약사항: [응답시간, 처리량, 가용성 목표]

최적 패턴 선택 전략

### 패턴별 적용 시나리오

* 2PC (Two-Phase Commit): [강일관성 필수 영역]

* SAGA 패턴: [장기 실행 트랜잭션]

* Event Sourcing: [이벤트 기반 시스템]

* TCC (Try-Confirm-Cancel): [리소스 예약 시나리오]

### 구현 고려사항

- 보상 트랜잭션 설계

- 타임아웃 및 재시도 정책

- 모니터링 및 알림 체계

단계별 구현 계획

* Phase 1: 핵심 트랜잭션 식별 및 SAGA 적용

* Phase 2: 이벤트 스토어 구축 및 Event Sourcing

* Phase 3: 모니터링 대시보드 구축

결과: 현재 시스템에 최적화된 분산 트랜잭션 아키텍처와 구현 우선순위, 예상 성능 개선 효과를 제시해주세요.

팀에서 선택한 해법은 SAGA 패턴이었어요. 주문-결제-재고-배송으로 이어지는 긴 트랜잭션을 여러 단계로 나누고, 각 단계마다 성공/실패에 따른 보상 액션을 정의한 거죠. 예를 들어 결제가 실패하면 주문을 취소하고 재고를 복원하는 식으로요.

구현하면서 가장 까다로웠던 부분은 '보상 트랜잭션' 설계였어요. 단순히 이전 상태로 되돌리는 게 아니라, 비즈니스 로직을 고려한 의미있는 보상 액션을 만들어야 했거든요. "환불 처리"와 "주문 취소"는 기술적으로는 비슷하지만 비즈니스 관점에서는 완전히 다른 의미니까요.

특히 이벤트 소싱 패턴을 함께 적용한 게 큰 도움이 되었어요. 모든 상태 변경을 이벤트로 기록해두니 문제가 생겼을 때 정확한 원인을 추적할 수 있게 되었거든요. "언제, 어떤 서비스에서, 무슨 이유로 실패했는지" 한눈에 파악할 수 있어서 디버깅 시간이 80% 단축되었어요.

6개월 후 결과는 놀라웠어요. 데이터 불일치 발생률이 기존 5%에서 0.1%로 줄어들었고, 전체 시스템 처리량은 오히려 30% 향상되었거든요. 무엇보다 개발자들의 스트레스가 확실히 줄어든 게 보였어요.

분산 트랜잭션은 단순히 기술적 문제가 아니라 비즈니스 로직과 시스템 아키텍처가 만나는 지점이라는 걸 깨달았습니다. 복잡해 보이지만 올바른 패턴을 선택하면 오히려 시스템을 더 안정적이고 확장 가능하게 만들 수 있어요. 여러분도 마이크로서비스 환경에서 데이터 일관성 문제로 고민하고 계시다면, 이 기회에 도전해보시는 건 어떨까요?

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