Spring Microservice

Resilience Patterns로 탄탄한 마이크로서비스 구축하기

헬로우월드 2025. 3. 16. 13:03

🛠️ 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. 🚨

 

🔍 왜 '완전 장애' 대응만으로는 부족할까?

많은 시스템이 클러스터링, 로드밸런싱, 다중 지역 인프라 구성 등으로 '완전한 장애' 상황에는 비교적 잘 대응하지만, 서비스가 완전히 다운되지 않고 간헐적으로 성능이 떨어질 때의 문제는 제대로 대응하지 못하는 경우가 많습니다.

그 이유는 다음과 같습니다.

  • 서비스 성능 저하는 간헐적이며, 점점 악화되는 특성을 가짐
    • 처음에는 일부 사용자만 문제가 발생하다가, 어느 순간 애플리케이션 컨테이너가 스레드 풀을 모두 소진하여 전체 서비스가 마비될 수 있습니다.
  • 원격 서비스 호출이 대부분 동기(synchronous) 방식으로 동작함
    • 서비스 호출 시 호출자는 서비스의 응답이 돌아올 때까지 기다리며, 보통 타임아웃 개념 없이 무작정 대기합니다.
  • 부분 장애(partial degradation)에 대비되지 않은 애플리케이션 구조
    • 서비스가 완전히 다운되지 않으면, 서비스 호출을 계속 시도하면서 자원 소진(resource exhaustion)을 초래하고 결국엔 시스템이 마비될 수 있습니다.

이러한 부분적 성능 저하는 쉽게 발견되지 않을 뿐만 아니라, 잘못된 서비스가 전체 시스템으로 장애를 확산시키는 연쇄적인 문제로 발전할 수도 있습니다.

🌩️ 마이크로서비스 환경에서 더 심각한 문제

특히 클라우드 기반 마이크로서비스 환경은 많은 분산 서비스로 구성되어 있기 때문에, 하나의 서비스 성능 저하가 다른 여러 서비스에 영향을 끼칠 가능성이 매우 높습니다.

이 때문에 마이크로서비스 아키텍처에서는 반드시 장애 상황에 신속히 대응할 수 있는 Resiliency Patterns을 적용해야 합니다.

🚀 Resilience4j와 Spring Cloud로 시작하기

Resilience4j는 간편하고 강력한 서킷 브레이커(Circuit Breaker) 및 장애 대응 패턴을 제공하는 경량 라이브러리입니다. Spring Cloud와 함께 사용하면 쉽게 마이크로서비스에 Resiliency Patterns를 적용할 수 있습니다.

간단한 예시 코드와 함께 실제 구현 방법은 다음 포스트에서 더욱 깊이 있게 다뤄보겠습니다!

결론: 완전한 장애 대비뿐만 아니라 부분적이고 간헐적인 장애 상황에서도 시스템이 안정적으로 동작하도록 Resiliency Patterns을 반드시 적용하여 탄탄한 마이크로서비스를 만들어가세요! 😊