🚀 [Spring Cloud] Resilience4j Circuit Breaker 구현 가이드마이크로서비스는 네트워크로 연결된 다양한 원격 서비스와 지속적인 상호작용을 하며 운영됩니다. 이런 환경에서 하나의 서비스 장애가 전체 시스템으로 전파되는 걸 막는 핵심 전략이 바로 서킷 브레이커(Circuit Breaker)입니다. 이번 글에서는 Spring Cloud 환경에서 Resilience4j를 통해 서킷 브레이커 패턴을 어떻게 정확히 구현하는지 모든 개념과 예제를 철저히 분석하며 살펴보겠습니다. 📌 1. 서킷 브레이커(Circuit Breaker) 개념 이해하기서킷 브레이커의 작동 원리는 전기 회로에서 사용하는 차단기와 같습니다. 전기 시스템에서 과전류가 흐르면 차단기가 즉시 전류를 차단해 시스템을 ..

🚀 Spring Cloud와 Resilience4j로 장애 허용 시스템을 구현하는 방법 (Licensing 서비스 설정하기)이전 포스팅에서 Resilience4j가 어떤 개념이고 왜 중요한지 충분히 이해했습니다. 이제 실제로 Resilience4j를 어떻게 Spring Cloud 기반의 Licensing 서비스에 적용할 수 있는지, 구체적인 설정법을 살펴보겠습니다. 🔍 Resilience4j를 적용할 프로젝트 설정하기먼저 Resilience4j를 우리의 프로젝트에 추가하려면 Maven의 pom.xml 파일에 관련 의존성을 추가해 주어야 합니다. 현재 예시로 사용하는 Licensing 서비스에 Resilience4j를 추가해보겠습니다. 🛠️ Maven 설정: Resilience4j 의존성 추가하기다음..

🚀 Resilience4j로 마이크로서비스의 장애 내성을 구현하는 완벽 가이드마이크로서비스 아키텍처를 클라우드에서 운영하다 보면, 네트워크 문제나 원격 서비스 장애로 인해 시스템 전체가 위험에 빠질 가능성이 큽니다. 이런 위험을 방지하기 위해 등장한 대표적인 라이브러리가 바로 Resilience4j입니다. 🛠️이 글에서는 Resilience4j가 제공하는 다양한 복원력 패턴과 이를 실제로 마이크로서비스에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 깊게 다뤄보겠습니다. 📌 Resilience4j란?Resilience4j는 과거 널리 사용되었던 Netflix의 Hystrix에서 영감을 받아 만들어진 Java 기반의 장애 허용 시스템(fault tolerance) 라이브러리입니다. 현재 Hystrix는 유지보수 모..

💡 클라이언트 사이드 복원력(Client-side Resiliency)이 중요한 이유와 구체적인 시나리오 분석하기지난 글에서는 클라이언트 측 복원력 패턴의 이론적 개념들을 살펴봤는데요, 이번 포스팅에서는 조금 더 구체적인 예제를 통해 왜 이러한 패턴이 중요한지 함께 살펴보겠습니다. 실제 마이크로서비스 환경에서 흔히 일어날 수 있는 장애 상황을 통해 클라이언트 측 복원력의 필요성을 느껴보시죠. 🔍📌 왜 클라이언트 사이드 복원력 패턴이 필요할까요?마이크로서비스 기반 아키텍처를 클라우드 환경에서 운영할 때는 수많은 원격 자원들(다른 마이크로서비스, 데이터베이스 등)과 상호작용하게 됩니다. 만약 하나의 원격 자원이 성능 저하나 장애를 겪게 되면 이 문제가 전체 시스템으로 전파되어 심각한 장애로 이어질 수 ..

🚀 마이크로서비스 안정성을 위한 클라이언트 사이드 Resiliency(복원력) 패턴 정리마이크로서비스 아키텍처가 점점 복잡해지면서, 원격 자원(Remote Resource)을 호출하는 과정에서 발생하는 성능 저하나 장애 상황을 관리하는 것이 중요해졌습니다. 특히 클라이언트(소비자 마이크로서비스)가 다른 마이크로서비스나 데이터베이스 같은 원격 자원과 통신할 때, 이 원격 자원이 오류나 성능 문제로 실패할 때 전체 시스템으로 문제가 확산되지 않도록 보호하는 장치가 필요합니다.이때 등장하는 개념이 바로 클라이언트 사이드 복원력(Client-side Resiliency) 패턴입니다. 🌟 이 패턴들은 원격 자원이 실패할 때 빠르게 실패(fail fast)하고, 클라이언트가 소중한 리소스(데이터베이스 연결, 쓰..

🛠️ Resilience Patterns로 탄탄한 마이크로서비스 구축하기 (feat. Spring Cloud & Resilience4j)분산 시스템을 운영하다 보면 필연적으로 장애가 발생하게 됩니다. 장애 자체를 막을 순 없지만, 중요한 것은 이 장애에 얼마나 효과적이고 빠르게 대응할 수 있느냐입니다. 하지만 많은 개발자들이 장애 대응 시 전체적인 인프라나 서비스의 완전한 장애만 고려하고, 부분적이거나 간헐적인 장애에 대한 대비는 부족한 것이 현실입니다.이 글에서는 마이크로서비스 환경에서 자주 발생하지만 놓치기 쉬운 부분적인 성능 저하 문제를 다루는 Resiliency Patterns에 대해 알아보고, Spring Cloud와 Resilience4j를 활용하여 이를 효과적으로 대응하는 방법을 소개합니다..