MSA에서 서비스 통신 방법: 동기, 비동기, 그리고 그 너머
안녕하세요! 오늘은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 서비스 간 통신을 구현하는 다양한 방법을 살펴보고, 각각의 장단점을 정리해보려고 합니다. MSA에서는 서비스가 독립적으로 동작하기 때문에 통신 방식이 성능, 유연성, 유지보수성에 큰 영향을 미치죠. 이번 글에서는 동기 방식(HTTP/OpenFeign), 비동기 방식(메시지큐/Kafka), 그리고 제로 페이로드, GraphQL, gRPC까지 다뤄보겠습니다. 그럼 시작해볼까요?
1. 동기 통신: HTTP (OpenFeign)
설명:
HTTP는 MSA에서 가장 널리 사용되는 동기 통신 방식입니다. RESTful API를 통해 서비스 간 요청과 응답을 주고받죠. Spring Boot에서는 OpenFeign 같은 선언적 HTTP 클라이언트를 사용하면 코드가 간결해지고 외부 API 호출이 쉬워집니다. 예를 들어, 주문 서비스가 상품 서비스에 "재고 확인" 요청을 보내고 즉시 응답을 받는 식이에요.
장점:
- 직관적: 요청과 응답이 바로 이어져 로직이 단순하고 이해하기 쉬움.
- 즉시성: 결과를 실시간으로 받아야 하는 경우 적합 (예: 결제 처리).
- 생태계: REST API는 표준화되어 있어 도구와 라이브러리가 풍부함.
단점:
- 강한 결합: 호출하는 서비스가 응답을 기다려야 하므로 의존성이 강해질 수 있음.
- 지연: 응답이 느리거나 호출받는 서비스가 다운되면 전체 흐름이 멈춤.
- 확장성 한계: 트래픽이 많아지면 동기 호출이 병목현상을 일으킬 가능성 있음.
2. 비동기 통신: 메시지큐 (Kafka)
설명:
비동기 통신은 메시지큐를 통해 서비스 간 데이터를 전달합니다. Apache Kafka는 대표적인 메시지 브로커로, 프로듀서가 토픽에 메시지를 보내고 컨슈머가 이를 비동기적으로 처리하죠. 예를 들어, 주문 서비스가 "주문 생성" 이벤트를 Kafka에 보내고, 배송 서비스가 나중에 이를 받아 처리하는 방식입니다.
장점:
- 느슨한 결합: 서비스가 서로 직접 호출하지 않아 독립성이 높아짐.
- 확장성: 높은 처리량과 대규모 이벤트 처리가 가능 (Kafka의 강점!).
- 장애 내성: 한 서비스가 실패해도 메시지가 큐에 남아 있어 복구 후 처리 가능.
단점:
- 복잡성: 메시지 브로커 설정, 토픽 관리 등 추가 인프라가 필요.
- 지연 가능성: 실시간 응답이 필요한 경우 부적합.
- 추적 어려움: 메시지 흐름이 분산되어 디버깅이 까다로울 수 있음.
3. 제로 페이로드 (Zero Payload)
설명:
제로 페이로드는 데이터 자체를 주고받지 않고, 참조(예: ID나 URL)만 전달하는 방식입니다. 수신 서비스가 필요한 데이터를 직접 조회하죠. 예를 들어, 주문 서비스가 "상품 ID"만 보내고, 재고 서비스가 DB에서 해당 데이터를 가져오는 식이에요.
장점:
- 경량화: 네트워크 부하가 줄어 빠른 통신 가능.
- 유연성: 수신 측에서 필요한 데이터만 조회해 처리 가능.
- 단순성: 페이로드 구조를 신경 쓸 필요 없음.
단점:
- 추가 요청: 데이터를 조회하려면 별도 호출이 필요해 지연 발생 가능.
- 의존성: 수신 서비스가 데이터 소스에 접근할 수 있어야 함.
- 일관성 문제: 참조 데이터가 변경되면 불일치 위험이 있음.
4. GraphQL
설명:
GraphQL은 클라이언트가 필요한 데이터만 요청할 수 있는 쿼리 언어 기반 API입니다. MSA에서는 여러 서비스의 데이터를 하나의 GraphQL 엔드포인트로 통합해 제공하거나, 서비스 간 통신에 사용할 수 있어요. 예를 들어, 주문 서비스가 상품과 사용자 데이터를 한 번에 요청할 수 있죠.
장점:
- 효율성: 필요한 데이터만 받아 과다/과소 페칭 문제를 해결.
- 유연성: 클라이언트가 요청 형식을 자유롭게 정의 가능.
- 단일 엔드포인트: 여러 서비스 호출을 하나로 통합 가능.
단점:
- 복잡성: 서버 측에서 스키마 정의와 리졸버 구현이 필요.
- 캐싱 어려움: HTTP GET 기반 REST에 비해 캐싱이 까다로움.
- 오버헤드: 쿼리 파싱과 실행에 추가 리소스 소요.
5. gRPC
설명:
gRPC는 Google에서 개발한 고성능 RPC(Remote Procedure Call) 프레임워크로, HTTP/2와 Protocol Buffers(Protobuf)를 사용합니다. MSA에서 서비스 간 빠르고 효율적인 통신을 위해 사용되죠. 예를 들어, 주문 서비스가 재고 서비스의 함수를 직접 호출하듯 사용할 수 있습니다.
장점:
- 고성능: 이진 데이터(Protobuf)와 HTTP/2로 속도가 빠름.
- 타입 안정성: Protobuf로 인터페이스 정의 시 컴파일 타임에 오류 체크 가능.
- 스트리밍 지원: 양방향 스트리밍으로 실시간 통신 가능.
단점:
- 학습 곡선: Protobuf와 gRPC 설정이 처음에는 낯설 수 있음.
- 호환성: REST에 비해 브라우저 지원이 제한적.
- 복잡성: 설정과 디버깅이 HTTP보다 까다로울 수 있음.
어떤 방식을 선택할까?
- 실시간 응답 필요: HTTP(OpenFeign) 또는 gRPC.
- 대규모 이벤트 처리: Kafka.
- 최소 데이터 전송: 제로 페이로드.
- 클라이언트 유연성: GraphQL.
- 최고 성능: gRPC.
각 방법은 사용 사례와 요구사항에 따라 빛을 발합니다. 예를 들어, 결제처럼 즉시 응답이 필요한 경우는 OpenFeign, 주문 이벤트 전파처럼 비동기 처리가 적합한 경우는 Kafka를 선택하면 좋겠죠. 여러 방식을 조합해 사용하는 것도 좋은 전략이에요!
마무리
MSA에서 서비스 통신은 시스템의 성공을 좌우하는 핵심 요소입니다. 이번 글에서 다룬 다섯 가지 방법의 장단점을 이해하고, 프로젝트에 맞는 방식을 골라보세요.