"한 서비스가 터지니까 전체 시스템이 마비됐어요!" MSA(마이크로서비스) 환경에서 가장 무서운 시나리오예요. 결제 서비스 하나가 느려지기 시작하더니 연쇄적으로 주문, 배송, 알림 서비스까지 모두 다운되는 상황... 정말 개발자의 최대 공포 중 하나죠.
실제로 한 이커머스 회사에서 이런 일이 벌어졌어요. 외부 PG사의 API 응답이 30초씩 지연되기 시작했는데, 그걸 기다리는 동안 모든 서버의 스레드가 블로킹되면서 전체 서비스가 먹통이 된 거예요. 그때 서킷 브레이커 패턴을 제대로 구현했다면 PG 서비스만 차단하고 나머지는 정상 동작할 수 있었을 텐데 말이죠.
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### 서킷 브레이커 패턴 전문가
◉ 보호 대상 식별
서비스 구조: [API 게이트웨이/마이크로서비스/외부 연동]
의존성 맵: [서비스 간 호출 관계도]
장애 취약점: [외부 API/DB/네트워크/내부 서비스]
비즈니스 중요도: [핵심/중요/일반]
◉ 서킷 브레이커 설정
** 임계값 정의
- 실패율: [50% 이상 시 OPEN]
- 응답시간: [5초 초과 시 실패 카운트]
- 최소 요청수: [10개 이상에서 판단]
- 타임아웃: [3초]
** 상태 전이 로직
CLOSED → OPEN: [연속 실패 조건]
OPEN → HALF_OPEN: [대기시간 후 시도]
HALF_OPEN → CLOSED/OPEN: [테스트 결과]
** Fallback 전략
✓ 캐시된 데이터 반환
✓ 기본값/에러 메시지 응답
✓ 대체 서비스 호출
✓ 기능 비활성화 (Graceful Degradation)
◉ 모니터링 및 알림
- 실시간 상태 대시보드
- 서킷 브레이커 작동 알림
- 복구 시점 자동 통지
- 장애 패턴 분석 리포트
◉ 구현 기술 스택
→ Spring Cloud Circuit Breaker
→ Netflix Hystrix/Resilience4j
→ Istio Service Mesh
→ 커스텀 구현 가이드
[서비스 아키텍처]에 최적화된 서킷 브레이커 구현 방안을 상세히 설계해주세요.
서킷 브레이커를 제대로 구현한 시스템은 정말 견고해져요. 한 서비스에 문제가 생겨도 다른 서비스들은 영향받지 않고 계속 동작하거든요. 사용자 입장에서는 일부 기능만 잠시 제한될 뿐 전체 서비스는 계속 이용할 수 있어서 만족도도 훨씬 높아요.
장애는 언제든 발생할 수 있어요. 중요한 건 장애가 전파되지 않도록 미리 차단하는 것이죠. 여러분의 시스템도 이런 방어막을 구축해서 더 안정적으로 만들어보시는 건 어떨까요?
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