마이크로서비스 간 통신 패턴: Synchronous vs. Asynchronous 비교
마이크로서비스 아키텍처는 느슨하게 결합된 분산 시스템을 만드는 데 도움이 되는 일련의 독립적인 서비스로 구성됩니다. 이러한 서비스는 서로 통신해야 하기 때문에 각 서비스 간의 통신 패턴을 결정하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 마이크로서비스 간의 통신 패턴 중에서 Synchronous(동기)와 Asynchronous(비동기) 패턴을 비교하고, 각 패턴의 장단점과 어떤 경우에 어떤 패턴을 선택해야 하는지에 대해 살펴보겠습니다.
Synchronous Communication
Synchronous(동기) 통신 패턴은 클라이언트가 서버 측으로 요청을 보내고, 서버는 요청을 처리할 때까지 클라이언트를 대기시키는 패턴입니다. 이 패턴에서는 클라이언트와 서버 간에 실시간으로 통신이 이루어집니다. 서버가 요청을 처리하기 위해 필요한 모든 작업을 완료한 후에 클라이언트에게 응답을 보냅니다.
전통적인 모놀리식 애플리케이션에서는 Synchronous 통신 패턴이 일반적이었습니다. 하지만 이 패턴은 마이크로서비스 환경에서는 문제를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 클라이언트가 서버에서 응답을 기다리는 동안, 다른 서비스에 대한 요청을 보낼 수 없기 때문에 서비스 간의 의존성이 높아집니다. 이는 전체 시스템의 확장성과 유연성을 제한할 수 있습니다.
Synchronous 통신 패턴은 다음과 같은 장단점이 있습니다.
장점
- 간단하고 직관적입니다.
- 요청과 응답 간의 동기화가 보장됩니다.
- 데이터 일관성이 유지됩니다.
단점
- 클라이언트가 응답을 기다리는 동안 다른 작업을 수행할 수 없습니다.
- 서비스 간의 의존성이 높아집니다.
- 확장성이 제한됩니다.
Asynchronous Communication
Asynchronous(비동기) 통신 패턴은 클라이언트가 요청을 보낸 후에 서버가 응답을 보내지 않고, 다른 작업을 수행하는 동안 클라이언트가 다른 요청을 보낼 수 있도록 허용하는 패턴입니다. 서버는 요청을 처리한 후, 결과를 메시지 큐나 이벤트 버스(발행/구독)와 같은 브로커에 보내고, 클라이언트는 이벤트를 구독하여 결과를 수신합니다.
Asynchronous 통신 패턴은 서비스 간의 의존성을 낮출 수 있기 때문에, 마이크로서비스 아키텍처에서는 일반적으로 이 패턴을 사용합니다. 이러한 패턴은 시스템의 확장성과 유연성을 높일 수 있습니다.
Asynchronous 통신 패턴은 다음과 같은 장단점이 있습니다.
장점
- 클라이언트가 다른 작업을 수행할 수 있습니다.
- 서비스 간의 의존성이 낮아집니다.
- 확장성과 유연성이 높아집니다.
단점
- 요청과 응답 간의 동기화가 보장되지 않습니다.
- 데이터 일관성을 유지하기 위해 추가적인 작업이 필요합니다.
Choosing the Right Communication Pattern for Your Microservices
마이크로서비스 간의 통신 패턴을 선택할 때는 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.
- 서비스 간의 의존성: 서비스 간의 의존성이 높은 경우 Synchronous 패턴을 사용하면 됩니다. 그러나 서비스 간의 의존성이 낮은 경우 Asynchronous 패턴을 사용하는 것이 좋습니다.
- 요청과 응답 간의 동기화: 요청과 응답 간의 동기화가 필요한 경우 Synchronous 패턴을 사용하면 됩니다. 그러나 이 요구 사항이 없는 경우 Asynchronous 패턴을 사용하는 것이 좋습니다.
- 데이터 일관성: 데이터 일관성이 중요한 경우 Synchronous 패턴을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 이러한 요구 사항이 없는 경우 Asynchronous 패턴을 사용하는 것이 좋습니다.
아래는 Asynchronous 통신 패턴을 사용하는 Python 기반 마이크로서비스 예제 코드입니다.
# 서비스 1
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] %r" % body)
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
channel.start_consuming()
# 서비스 2
import pika
import time
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
message = 'Hello World!'
while True:
channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
time.sleep(1)
connection.close()위의 예제 코드에서는 서비스 1이 메시지 큐를 구독하고, 서비스 2가 메시지를 보내고 있습니다. 이러한 방식으로 서비스 간의 통신이 이루어집니다.
결론
이 글에서는 마이크로서비스 아키텍처에서 Synchronous와 Asynchronous 통신 패턴을 비교하고, 각 패턴의 장단점과 어떤 경우에 어떤 패턴을 선택해야 하는지에 대해 살펴보았습니다. 마이크로서비스 아키텍처에서는 서비스 간의 의존성을 낮출 수 있는 Asynchronous 통신 패턴을 사용하는 것이 바람직합니다. 그러나 요청과 응답 간의 동기화가 필요하거나 데이터 일관성이 중요한 경우에는 Synchronous 통신 패턴을 사용해야 합니다.