[충격] 사가 때문에 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

꿈은 크게! 사가, 왜 도입하려 했더라? (뜬구름 잡는 이상과 현실 사이)

삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정: 꿈은 크게! 사가, 왜 도입하려 했더라? (뜬구름 잡는 이상과 현실 사이)

마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하면서, 장밋빛 미래를 꿈꿨던 개발자라면 누구나 한 번쯤 사가(Saga)라는 단어를 접해봤을 겁니다. 마치 영화 속 영웅 서사시처럼 멋들어진 이름이지만, 현실은 녹록지 않았죠. 저희 팀도 예외는 아니었습니다. MSA 환경에서 데이터 정합성 문제 해결을 위해 사가를 도입하려 했지만, 결과는 처참했습니다. 마치 고급 스포츠카를 샀는데, 운전면허도 없는 격이었죠.

MSA, 그리고 데이터 정합성의 덫

MSA는 분명 매력적인 아키텍처입니다. 각 서비스를 독립적으로 개발, 배포, 확장할 수 있다는 장점은 분명하죠. 하지만 서비스 간 데이터 일관성을 유지하는 것은 또 다른 문제입니다. 특히 분산 환경에서는 더욱 그렇죠. 예를 들어, 쇼핑몰에서 주문 서비스를 통해 결제가 완료된 후, 재고 서비스에서 재고를 차감해야 하는데, 네트워크 문제로 재고 차감에 실패한다면 어떻게 될까요? 고객은 결제했는데, 재고는 그대로인 상황이 발생하는 겁니다.

이런 문제를 해결하기 위해 보상 트랜잭션이라는 개념이 등장합니다. 주문 취소, 환불과 같이 실패한 작업을 되돌리는 과정을 의미하죠. 그리고 이 보상 트랜잭션을 관리하는 패턴 중 하나가 바로 사가입니다. 이론적으로는 완벽해 보였습니다. 하지만 현실은 달랐죠.

이론과 현실의 괴리: 우리 팀은 준비됐을까?

저희 팀은 사가 도입을 결정하기 전에, 과연 우리 팀의 역량과 개발 환경을 제대로 고려했을까요? 솔직히 말해서, 아니었습니다. MSA에 대한 이해도 부족했고, 분산 시스템 개발 경험도 거의 없었습니다. 마치 레시피만 보고 5성급 호텔 요리를 만들려고 덤빈 셈이었죠.

가장 큰 문제는 복잡성이었습니다. 사가는 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션을 관리하기 때문에, 로직 자체가 복잡해집니다. 각 서비스 간의 의존성을 파악하고, 보상 트랜잭션을 설계하는 것부터가 난관이었죠. 게다가 장애 상황에 대한 시나리오를 예측하고, 적절한 대응 방안을 마련하는 것은 더욱 어려웠습니다.

결국, 저희는 사가 도입에 실패했습니다. 코드는 꼬일 대로 꼬였고, 디버깅은 악몽 같았죠. 개발 속도는 눈에 띄게 느려졌고, 팀원들의 사기는 바닥을 쳤습니다. 사가 도입은 저희에게 큰 교훈을 남겼습니다. 멋진 기술을 도입하는 것도 중요하지만, 그 전에 우리 팀의 역량과 환경을 먼저 고려해야 한다는 것을 깨달은 것이죠.

이제부터, 저희가 겪었던 시행착오를 바탕으로 사가 도입 전에 반드시 알아야 할 3가지 함정에 대해 자세히 이야기해보겠습니다. 다음 섹션에서는 사가를 도입하기 전에 반드시 점검해야 할 핵심 사항들을 짚어보고, 실제 사례를 통해 얻은 경험을 공유하며, 여러분의 삽질 레벨을 낮추는 데 도움을 드리고자 합니다.

삽질 예약 확정? 사가 오케스트라, 연주 시작 전에 악기부터 점검하세요! (기술 부채 폭탄 주의보)

삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정

삽질 예약 확정? 사가 오케스트라, 연주 시작 전에 악기부터 점검하세요! (기술 부채 폭탄 주의보)

지난 글에서 MSA 환경에서 데이터 정합성을 유지하기 위한 사가의 중요성을 강조했었죠. 그런데 말입니다, 사가 도입, 절대 만만하게 볼 녀석이 아닙니다. 마치 오케스트라 연주처럼, 각 악기가 조화롭게 연주되어야 아름다운 음악이 탄생하듯, 사가 역시 탄탄한 기반 지식과 숙련된 기술 스택 없이는 그저 소음만 가득한 실패로 끝날 수 있습니다. 아니, 오히려 기술 부채라는 폭탄을 떠안게 될지도 모릅니다.

제가 직접 겪었던 쓰라린 경험을 바탕으로, 사가 도입 전 반드시 명심해야 할 3가지 함정을 공개합니다. 돌아보면 삽질이었지…라는 후회, 이제 그만!

함정 1: 헥사고날, CQRS, 이벤트 소싱… 개념 정복 없이 뛰어들면 미로 속 헤매기

사가를 제대로 이해하려면 헥사고날 아키텍처, CQRS(Command Query Responsibility Segregation), 이벤트 소싱과 같은 핵심 개념에 대한 깊이 있는 이해가 필수입니다. 마치 건축가가 설계도 없이 건물을 짓는 것과 같습니다. 엉성한 토대 위에 사가를 구축하려 한다면, 결국 유지보수 지옥에 갇히게 될 겁니다.

예를 들어, CQRS를 제대로 이해하지 못하고 사가를 구현하면, 읽기/쓰기 모델 분리의 장점을 활용하지 못하고 오히려 복잡도만 증가시킬 수 있습니다. 제가 참여했던 프로젝트에서는 CQRS 개념 부족으로 인해 쿼리 성능이 심각하게 저하되는 문제를 겪었습니다. 결국 아키텍처를 전면 수정해야 했고, 엄청난 시간과 비용을 낭비해야 했습니다.

함정 2: 기술 스택 궁합 무시, 삽질의 늪으로 직행

사가 구현에 적합한 기술 스택을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 메시지 큐 시스템(Kafka, RabbitMQ 등), 분산 트랜잭션 관리 도구(Atomikos, Narayana 등), 이벤트 스토어(EventStoreDB 등) 등을 프로젝트의 특성과 요구사항에 맞춰 신중하게 선택해야 합니다.

잘못된 기술 스택 선택은 성능 저하, 확장성 문제, 유지보수 어려움 등 다양한 문제를 야기할 수 있습니다. 제가 경험했던 프로젝트에서는 기술 스택 간의 호환성 문제를 간과하여, 결국 시스템 전체가 불안정해지는 상황을 겪었습니다. 각 기술 스택의 장단점을 꼼꼼히 비교 분석하고, 충분한 테스트를 거쳐야 합니다.

함정 3: 완벽한 사가? No! 점진적인 도입만이 살길

처음부터 완벽한 사가를 구축하려는 욕심은 금물입니다. 작은 규모의 기능부터 시작하여 점진적으로 사가를 도입하고, 지속적인 개선을 통해 완성도를 높여나가는 것이 현명합니다.

마치 집을 지을 때 기초 공사부터 차근차근 진행하는 것처럼, 사가 역시 작은 성공 경험을 쌓아가면서 점진적으로 확장해야 합니다. 처음부터 너무 복잡한 사가를 구축하려 하면, 오히려 개발 속도가 늦어지고 유지보수가 어려워지는 역효과를 낳을 수 있습니다.

자, 오늘은 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정에 대해 이야기했습니다. 다음 시간에는, 제가 직접 경험했던 사가 아키텍처 구축 사례를 통해, 실제 프로젝트에서 발생할 수 있는 문제점과 해결 방안을 좀 더 자세하게 공유해 드리겠습니다. 기대해주세요!

보상 트랜잭션, 완벽한 뒷수습은 미션 임파서블? (케이스 스터디 & 디버깅 지옥 탈출기)

삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정: 보상 트랜잭션, 완벽한 뒷수습은 미션 임파서블? (케이스 스터디 & 디버깅 지옥 탈출기)

지난번 글에서 사가 패턴 도입의 매력에 푹 빠졌던 이야기를 했었죠. 마치 레고 블록처럼 복잡한 트랜잭션을 쪼개고 연결해서, 장애 발생 시에도 깔끔하게 롤백할 수 있다는 달콤한 약속! 하지만 현실은… 젠장, 영화 미션 임파서블보다 더 험난했습니다. 이론은 완벽했지만, 막상 코드를 짜고 굴려보니 예상치 못한 에러들이 튀어나와 발목을 잡더군요. 오늘은 제가 직접 겪었던 삽질 경험을 바탕으로, 사가 도입 전에 반드시 알아야 할 3가지 함정을 파헤쳐 보겠습니다.

함정 1: 롤백 불가능! 멱등성 무시의 대가

가장 흔하게 발생하는 문제는 바로 롤백 불가 상황입니다. 사가의 핵심은 보상 트랜잭션인데, 이 보상 트랜잭션이 실패하면 정말 곤란해집니다. 예를 들어, 주문 -> 결제 -> 배송 사가를 구축했다고 가정해 봅시다. 만약 배송 과정에서 문제가 생겨 주문을 취소해야 한다면, 결제를 취소하고 주문 상태를 되돌려야 하죠.

여기서 중요한 것이 멱등성입니다. 멱등성이란, 동일한 요청을 여러 번 보내도 결과가 같아야 한다는 뜻입니다. 만약 결제 취소 API가 멱등성을 보장하지 않는다면 어떻게 될까요? 취소 요청이 두 번 이상 전송될 경우, 예상치 못한 금액이 환불되거나 시스템 오류가 발생할 수 있습니다.

저는 실제로 이 문제 때문에 밤샘 디버깅을 한 적이 있습니다. 결제 시스템의 API 멱등성을 제대로 확인하지 않고 사가를 구축했다가, 보상 트랜잭션이 실패하면서 데이터 불일치가 발생한 것이죠. 결국 결제 시스템 담당자와 머리를 맞대고 API를 수정하고, 꼬여버린 데이터를 수동으로 복구해야 했습니다.

함정 2: 데드락, 끝나지 않는 평행선

사가 패턴은 여러 서비스 간의 트랜잭션을 관리하기 때문에, 데드락 발생 가능성이 높습니다. 데드락은 두 개 이상의 트랜잭션이 서로의 자원을 기다리면서 무한정 멈춰버리는 상황을 말합니다.

예를 들어, A 서비스는 X 자원을 잠그고 Y 자원을 기다리고, B 사가아기띠워머 서비스는 Y 자원을 잠그고 X 자원을 기다리는 상황을 상상해 보세요. 이러면 A와 B는 영원히 서로를 기다리면서 멈춰버리겠죠.

저는 이 문제를 해결하기 위해 트랜잭션 격리 수준을 조정하고, 타임아웃 설정을 꼼꼼하게 했습니다. 또한, 데드락 감지 도구를 도입하여 발생 즉시 알림을 받도록 했습니다. 데드락은 예방도 중요하지만, 발생했을 때 신속하게 대처하는 것도 중요합니다.

함정 3: 메시지 유실, 보이지 않는 위험

사가 패턴은 메시지 큐를 사용하여 서비스 간 통신을 합니다. 그런데 메시지 큐는 완벽하지 않습니다. 네트워크 문제나 시스템 오류로 인해 메시지가 유실될 수 있습니다.

만약 주문 생성 메시지가 유실된다면 어떻게 될까요? 사용자는 주문을 했지만, 시스템에는 주문 정보가 없는 상태가 됩니다. 이는 사용자 불만으로 이어질 수 있으며, 심각한 경우 법적인 문제로까지 번질 수 있습니다.

저는 메시지 유실을 방지하기 위해 메시지 큐의 내구성을 강화하고, 메시지 재전송 메커니즘을 구축했습니다. 또한, 모든 메시지에 고유 ID를 부여하여 중복 처리를 방지했습니다. 메시지 유실은 눈에 잘 띄지 않지만, 시스템에 치명적인 영향을 미칠 수 있으므로 각별히 주의해야 합니다.

이처럼 사가 패턴은 이론적으로는 완벽해 보이지만, 실제 구현 과정에서는 다양한 문제들이 발생할 수 있습니다. 멱등성, 데드락, 메시지 유실은 제가 직접 겪었던 대표적인 문제들이며, 이 외에도 수많은 함정들이 숨어 있을 수 있습니다. 다음 글에서는 이러한 문제들을 효과적으로 해결하고, 밤샘 디버깅에서 벗어날 수 있는 디버깅 전략과 모니터링 시스템 구축 노하우를 공유하겠습니다. 밤샘은 이제 그만!

삽질 끝, 행복 시작? 사가, 우리 팀 스타일로 소화하는 비법 (성공적인 사가 도입을 위한 맞춤 전략)

삽질 레벨 UP! 사가 도입 전 반드시 알아야 할 3가지 함정

지난 글에서 사가 도입의 필요성과 기본 개념을 살펴봤습니다. 이제 본격적으로 우리 팀 스타일에 맞는 사가를 구축하기 위한 함정을 파헤쳐 보겠습니다. 무턱대고 사가를 도입했다가는 삽질 레벨만 높아지고, 유지보수 지옥에 빠질 수 있습니다. 제가 직접 경험한 사례를 바탕으로, 사가 도입 전에 반드시 고려해야 할 3가지 함정을 짚어보겠습니다. 이제는 웃으면서 말할 수 있다!는 문장이 괜히 나온 게 아닙니다. 눈물 없이는 들을 수 없는 시행착오 스토리가 숨어있죠.

함정 1: 묻지 마 사가 패턴 선택의 늪

사가 패턴은 크게 오케스트레이션(Orchestration)과 코레오그래피(Choreography) 방식으로 나뉩니다. 마치 짜장면이냐 짬뽕이냐를 고르는 것처럼, 팀 상황에 맞는 선택이 중요합니다. 오케스트레이션은 중앙 집중형 컨트롤러가 모든 과정을 관리하는 방식입니다. 장점은 전체 흐름을 한눈에 파악하기 쉽고, 관리가 용이하다는 점입니다. 하지만 컨트롤러에 장애가 발생하면 전체 시스템이 멈추는 단점이 있습니다.

반면 코레오그래피는 각 서비스가 이벤트를 통해 자율적으로 작동하는 방식입니다. 장점은 서비스 간 결합도가 낮아 유연성이 높다는 점입니다. 하지만 전체 흐름을 추적하기 어렵고, 서비스 간 의존성을 관리하기 힘들다는 단점이 있습니다.

저희 팀은 초기 MSA 구축 경험이 부족했음에도 불구하고, 유행처럼 번지던 코레오그래피 방식을 선택했습니다. 결과는 참담했습니다. 서비스가 많아질수록 이벤트 흐름을 파악하기 어려워졌고, 장애 발생 시 원인 파악에 엄청난 시간을 쏟아야 했습니다. 결국 오케스트레이션 방식으로 전환하면서 삽질 경험을 청산할 수 있었습니다.

함정 2: 감으로 때려 맞추는 트랜잭션 관리

사가의 핵심은 분산 트랜잭션을 안정적으로 관리하는 것입니다. 이를 위해 보상 트랜잭션(Compensating Transaction)을 꼼꼼하게 설계해야 합니다. 보상 트랜잭션은 실패한 트랜잭션을 롤백하는 역할을 합니다. 문제는 이 보상 트랜잭션을 대충 설계하는 경우입니다.

예를 들어, 결제 시스템에서 결제는 성공했지만, 주문 시스템에서 주문 생성이 실패했다고 가정해 봅시다. 이때 결제 취소 로직이 제대로 작동하지 않으면 고객은 돈은 냈지만, 상품은 받지 못하는 황당한 상황이 발생합니다.

저희 팀은 초기에 보상 트랜잭션 로직을 완벽하게 구현하지 못했습니다. 예상치 못한 에러 발생 시, 데이터 정합성이 깨지는 문제가 빈번하게 발생했습니다. 결국 모든 시나리오를 고려한 보상 트랜잭션 로직을 재설계하고, 꼼꼼한 테스트를 거친 후에야 문제를 해결할 수 있었습니다.

함정 3: 나 몰라라 모니터링 시스템 부재

사가 시스템은 여러 서비스에 걸쳐 트랜잭션이 진행되기 때문에, 모니터링 시스템이 필수적입니다. 각 서비스의 상태, 트랜잭션 성공/실패 여부, 장애 발생 시 알림 등, 다양한 정보를 실시간으로 확인할 수 있어야 합니다.

하지만 많은 팀들이 개발 초기에는 기능 구현에만 집중한 나머지, 모니터링 시스템 구축을 소홀히 합니다. 장애가 발생하고 나서야 허둥지둥 모니터링 시스템을 구축하는 경우가 많습니다.

저희 팀도 비슷한 실수를 저질렀습니다. 장애 발생 시, 로그를 뒤져가며 원인을 파악해야 했습니다. 며칠 밤을 새워가며 문제를 해결하는 악순환이 반복되었습니다. 결국 ELK 스택을 활용하여 통합 모니터링 시스템을 구축하고 나서야 안정적인 운영이 가능해졌습니다.

결론: 우리 팀 맞춤 전략만이 살길이다

사가는 강력한 분산 트랜잭션 관리 패턴이지만, 만능 해결사는 아닙니다. 팀의 규모, 기술 스택, 비즈니스 요구사항을 고려하여 신중하게 도입해야 합니다. 묻지 마 도입은 삽질 레벨만 높일 뿐입니다. 사가 패턴 선택, 트랜잭션 관리, 모니터링 시스템 구축 등, 모든 과정을 꼼꼼하게 설계하고 테스트해야 성공적인 사가 구축이 가능합니다. 이제 삽질은 그만! 우리 팀만의 맞춤 전략으로 행복한 사가 라이프를 즐겨보세요.

악몽의 시작: 사가, 그 녀석과의 첫 만남 그리고 좌절

[충격] 사가 때문에 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

악몽의 시작: 사가, 그 녀석과의 첫 만남 그리고 좌절

최근 복잡한 분산 트랜잭션 처리를 위해 프로젝트에 사가 패턴을 도입하기로 결정했습니다. 처음엔 마치 오아시스를 발견한 기분이었죠. 여러 서비스에 걸쳐 데이터의 일관성을 유지해야 하는 어려운 문제를 사가가 깔끔하게 해결해 줄 거라고 믿었습니다. 하지만 현실은 드라마틱한 반전을 거듭하며 저를 밤샘 코딩의 늪으로 빠뜨렸습니다. 오늘은 제가 사가를 처음 접하며 겪었던 좌절과 삽질 경험을 솔직하게 털어놓으려 합니다.

장밋빛 기대와 예상치 못한 암초

새로운 마이크로 서비스 아키텍처 프로젝트에 참여하면서, 주문, 결제, 배송 등 여러 서비스 간의 데이터 정합성을 유지하는 것이 가장 큰 과제였습니다. 전통적인 2단계 커밋(2PC)은 성능 문제와 복잡성 때문에 적합하지 않다고 판단했고, 사가 패턴이 유일한 대안처럼 보였습니다. 이론적으로는 각 서비스가 로컬 트랜잭션을 수행하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 롤백하는 방식이 매우 매력적이었죠.

하지만 막상 코드를 작성하기 시작하자 예상치 못한 문제들이 속출했습니다. 예를 들어, 주문 서비스에서 주문 생성에 성공했지만, 결제 서비스에서 결제 실패가 발생하는 경우를 생각해 봅시다. 이 경우 주문 서비스는 주문 취소 보상 트랜잭션을 수행해야 하는데, 문제는 이 과정에서 네트워크 오류나 예상치 못한 예외가 발생할 수 있다는 점입니다.

삽질의 연속: 디버깅 지옥과 밤샘 코딩

제가 가장 먼저 부딪힌 문제는 멱등성(Idempotency)이었습니다. 보상 트랜잭션이 여러 번 실행될 경우, 데이터가 꼬이는 현상이 발생할 수 있다는 것을 간과한 것이죠. 예를 들어, 주문 취소 요청이 두 번 전송되면, 고객에게 환불이 두 번 처리되는 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 각 트랜잭션에 고유한 ID를 부여하고, 이미 처리된 트랜잭션인지 확인하는 로직을 추가해야 했습니다.

또 다른 어려움은 보상 트랜잭션의 복잡성이었습니다. 단순히 데이터를 롤백하는 것 이상의 처리가 필요한 경우가 많았습니다. 예를 들어, 배송 서비스에서 이미 배송이 시작된 경우, 배송 취소는 단순히 데이터베이스의 상태를 변경하는 것만으로는 불가능합니다. 배송 업체에 연락하여 배송을 중단해야 하고, 이 과정에서 추가 비용이 발생할 수도 있습니다. 이러한 복잡한 비즈니스 로직을 보상 트랜잭션에 반영하는 것은 생각보다 훨씬 어려운 작업이었습니다.

디버깅 과정은 그야말로 지옥이었습니다. 분산된 환경에서 여러 서비스 간의 상호 작용을 추적하는 것은 매우 까다로웠고, 로그 메시지를 분석하고, 각 서비스의 상태를 확인하는 데 많은 시간을 소모했습니다. 결국, 며칠 밤을 새워가며 코드를 수정하고, 테스트를 반복한 후에야 어느 정도 안정적인 상태에 도달할 수 있었습니다.

이 과정에서 저는 사가가 만능 해결사가 아니라는 것을 깨달았습니다. 사가는 복잡한 트랜잭션을 관리하는 데 유용한 도구이지만, 올바르게 사용하지 않으면 오히려 더 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 멱등성, 보상 트랜잭션의 복잡성, 그리고 분산 환경에서의 디버깅 어려움 등 해결해야 할 과제가 산적해 있습니다.

그렇다면, 이러한 삽질을 극복하고 사가를 성공적으로 도입하기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 다음 섹션에서는 제가 겪었던 시행착오를 바탕으로, 사가 패턴을 효과적으로 구현하기 위한 몇 가지 핵심 전략을 공유하고자 합니다.

삽질의 원인 분석: 이론만으론 부족하다! 사가, 제대로 파헤쳐보기

[충격] 사가 때문에 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

삽질의 원인 분석: 이론만으론 부족하다! 사가, 제대로 파헤쳐보기 (2)

지난 글에서 사가를 도입하며 겪었던 초기 어려움에 대해 이야기했습니다. 단순히 saga라는 라이브러리를 가져다 쓰는 것만으로는 복잡한 비동기 로직을 깔끔하게 처리할 수 없다는 것을 뼈저리게 느꼈죠. 마치 망치 사용법만 익힌 초보 목수가 집을 지으려 덤비는 꼴이었달까요? 이번 글에서는 제가 삽질했던 구체적인 원인을 분석하고, 사가의 핵심을 파고들며 얻은 인사이트를 공유하려 합니다.

망망대해에서 길을 잃다: 사가 동작 원리 이해 부족

가장 큰 문제는 사가의 동작 원리에 대한 깊이 있는 이해 없이 코드를 작성했다는 점입니다. 저는 yield effect, take, put, call 같은 기본적인 Saga effects의 사용법만 익힌 채 프로젝트에 뛰어들었습니다. 마치 운전면허만 따고 내비게이션 없이 처음 가는 길을 나선 것과 같았죠. 예상치 못한 에러가 발생했을 때, 도대체 어디서부터 잘못된 건지 감을 잡을 수 없었습니다.

예를 들어, API 호출 결과를 기다리는 동안 UI가 멈추는 현상이 발생했습니다. 분명 yield call(apiCall)을 사용했는데 왜 메인 스레드가 블로킹되는 걸까? 디버깅을 해보니, 제가 작성한 API 호출 함수 자체가 동기적으로 동작하고 있었습니다. 사가는 비동기 작업을 관리해 줄 뿐, 자동으로 비동기화 시켜주는 마법사가 아니었던 거죠.

패턴의 늪: 프로젝트 특성을 고려하지 않은 적용

두 번째 문제는 사가의 다양한 패턴을 프로젝트 특성에 맞게 적용하지 못했다는 점입니다. 사가에는 takeLatest, takeEvery, throttle 등 다양한 패턴이 존재합니다. 저는 단순히 가장 최신의 액션만 처리하면 되겠지라는 안일한 생각으로 takeLatest를 남발했습니다.

그 결과, 사용자 경험에 심각한 문제가 발생했습니다. 예를 들어, 사용자가 빠르게 검색어를 입력하는 경우, 이전 검색 요청이 완료되기 전에 새로운 요청이 계속해서 취소되는 현상이 발생했습니다. 사용자는 검색 결과가 제대로 표시되지 않는다고 불만을 토로했고, 저는 밤새도록 코드와 씨름해야 했습니다. 뒤늦게 debounce 패턴을 적용하여 문제를 해결했지만, 처음부터 프로젝트의 요구사항을 꼼꼼히 분석했다면 불필요한 삽질을 줄일 수 있었을 겁니다.

삽질 끝에 얻은 교훈: 사가는 도구일 뿐, 설계가 먼저다

이 모든 경험을 통해 저는 사가는 단순히 비동기 로직 관리 도구가 아니라는 것을 깨달았습니다. 사가는 복잡한 비즈니스 로직을 효과적으로 구현하기 위한 강력한 도구이지만, 제대로 사용하기 위해서는 프로젝트의 요구사항을 명확히 이해하고, 적절한 아키텍처를 설계하는 것이 먼저입니다. 마치 훌륭한 요리사가 좋은 재료를 가지고 있다고 해서 자동으로 맛있는 요리가 만들어지지 않는 것과 같습니다. 재료의 특성을 파악하고, 레시피를 연구하며, 자신만의 노하우를 더해야 비로소 훌륭한 요리가 탄생하는 것처럼 말이죠.

다음 글에서는 제가 사가를 제대로 활용하기 위해 어떤 노력을 기울였는지, 그리고 사가를 효과적으로 사용하기 위한 몇 가지 팁을 공유하도록 하겠습니다. 삽질은 성장의 밑거름이니까요!

실전 극복기: 삽질을 통해 얻은 사가 개발 노하우 대방출

[충격] 사가 때문에 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

네, 맞습니다. 저도 사가 때문에 밤샘했습니다. 그것도 한두 번이 아니죠. 이론만 달달 외워서 프로젝트에 덤볐다가 큰 코 다친 경험, 아마 많은 개발자분들이 공감하실 겁니다. 그래서 오늘은 제가 직접 겪었던 삽질 경험을 바탕으로, 사가 개발 노하우를 대방출하려고 합니다. 흔히 발생하는 문제 해결부터 테스트 전략, 성능 최적화 팁까지, 솔직하게 풀어볼게요.

이론은 이론일 뿐, 실전은 다르다!

처음 사가를 접했을 때, 저는 완벽하게 이해했다고 생각했습니다. Redux 미들웨어? 액션 감시? 제너레이터 함수? 다 알겠는데! 자신감 넘치게 프로젝트에 투입됐죠. 하지만 현실은… 처참했습니다.

가장 흔하게 겪었던 문제는 비동기 작업 처리 오류였습니다. 예를 들어, 사용자 정보를 가져오는 API 호출이 실패했을 때, 사가에서 어떻게 처리해야 할지 명확하게 정의하지 않았던 거죠. 덕분에 앱은 멈춰버리고, 콘솔에는 빨간 에러 메시지가 가득했습니다.

function* fetchUserSaga(action) {
  try {
    const user = yield call(api.fetchUser, action.payload);
    yield put({ type: FETCH_USER_SUCCESS, payload: user });
  } catch (error) {
    // 에러 처리 로직 부재!
    yield put({ type: FETCH_USER_FAILURE, payload: error });
  }
}

위 코드는 제가 초기에 작성했던 사가 코드의 일부입니다. 보시다시피, catch 블록 안에 구체적인 에러 처리 로직이 없었습니다. 단순히 에러 액션을 디스패치하는 것으로 끝냈죠. 이러면 사용자에게 어떤 문제가 발생했는지 알려줄 수도 없고, 앱의 상태를 정상적으로 복구할 수도 없습니다.

저는 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 사용했습니다.

1. 에러 로깅: console.error 대신 Sentry나 Bugsnag 같은 에러 로깅 도구를 사용하여 에러 정보를 수집했습니다.
2. 사용자 알림: FETCH_USER_FAILURE 액션이 디스패치되면, 사용자에게 오류 메시지를 표시하는 기능을 추가했습니다.
3. 재시도 로직: 특정 에러 (예: 네트워크 오류)의 경우, API 호출을 자동으로 재시도하는 로직을 구현했습니다.

삽질 끝에 얻은 값진 교훈

이러한 삽질을 통해 사가뉴본커버 저는 사가 개발에서 에러 처리가 얼마나 중요한지 깨달았습니다. 단순히 코드가 작동하는 것뿐만 아니라, 예외 상황에 어떻게 대처할 것인지 미리 고민해야 한다는 것을 알게 됐죠.

다음 섹션에서는 제가 개발한 사가 테스트 전략과 성능 최적화 팁에 대해 자세히 알아보겠습니다. 야근을 줄여줄 꿀팁들이 기다리고 있으니, 기대해주세요!

사가는 만능 해결사? 사가 도입 시 고려해야 할 점 & 앞으로의 방향

[충격] 사가 때문에 https://search.daum.net/search?w=tot&q=사가뉴본커버 밤샘? 개발자가 직접 겪은 리얼 삽질 극복기

지난번 글에서 사가의 기본적인 개념과 장점에 대해 이야기했었죠. 마치 만병통치약처럼 들릴 수도 있겠지만, 현실은 언제나 예상 밖의 난관으로 가득합니다. 오늘은 제가 직접 사가를 도입하면서 겪었던 좌충우돌 삽질 경험과, 그 과정에서 얻은 교훈을 솔직하게 공유하려 합니다. 솔직히 말해서, 사가 때문에 밤샘 작업했던 날들을 떠올리면 지금도 아찔합니다.

사가, 도입 전에 꼼꼼히 따져봐야 할 것들

저희 팀은 MSA 환경에서 복잡한 주문 처리 시스템을 구축하고 있었습니다. 처음에는 이 복잡한 트랜잭션을 깔끔하게 해결해 줄 영웅이 나타났다! 싶었죠. 하지만 사가를 도입하기 전에 몇 가지 중요한 부분을 간과했습니다.

• 프로젝트 규모와 복잡성: 사가는 분명 강력하지만, 간단한 트랜잭션에는 오히려 과도한 오버헤드가 될 수 있습니다. 마치 모기를 잡으려고 대포를 쏘는 격이죠. 저희 프로젝트는 생각보다 복잡도가 높지 않았는데, 너무 성급하게 사가를 도입한 측면이 있었습니다.
• 팀 숙련도: 사가는 비교적 새로운 개념이기 때문에, 팀원들의 이해도가 중요합니다. 제대로 된 교육과 충분한 학습 없이 도입했다가는 코드가 꼬이고 예상치 못한 버그가 속출할 수 있습니다. 저희 팀도 처음에는 개념 이해에 어려움을 겪었고, 결국 삽질의 늪에 빠지게 되었습니다.
• 모니터링 및 디버깅: 사가는 분산된 트랜잭션을 관리하기 때문에, 문제가 발생했을 때 원인을 파악하기가 상당히 어렵습니다. 효과적인 모니터링 시스템과 디버깅 도구를 미리 구축해두지 않으면, 밤샘 작업은 피할 수 없는 운명이 됩니다. 저희는 이 부분을 소홀히 했다가 큰 코 다쳤습니다.

삽질 경험 공유: 눈물의 밤샘 극복기

구체적인 예시를 들어볼까요? 저희는 주문 생성, 결제, 재고 관리, 배송 시작이라는 4가지 마이크로서비스로 구성된 주문 처리 시스템에 사가를 적용했습니다. 문제는 결제 서비스에서 발생했습니다. 간헐적으로 결제 실패가 발생했는데, 사가에서 보상 트랜잭션을 제대로 처리하지 못하고 롤백에 실패하는 경우가 발생했습니다.

문제 원인을 파악하기 위해 로그를 분석하고, 각 서비스의 상태를 추적하느라 며칠 밤을 꼬박 새웠습니다. 결국 문제는 결제 서비스의 API 호출 시 타임아웃 설정이 너무 짧게 되어 있었다는 것을 발견했습니다. 사가의 보상 트랜잭션이 실행되기 전에 이미 타임아웃이 발생해 롤백에 실패했던 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해 타임아웃 설정을 늘리고, 사가의 보상 트랜잭션 로직을 더욱 robust하게 수정했습니다. 또한, 모니터링 시스템을 강화하여 각 서비스의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 했습니다.

사가, 너와의 인연은 아직 끝나지 않았다!

물론 사가가 모든 문제를 해결해 주는 만능 도구는 아닙니다. 하지만 MSA 환경에서 복잡한 트랜잭션을 관리하는 데 유용한 도구임에는 분명합니다. 중요한 것은 프로젝트의 특성과 팀의 숙련도를 고려하여 신중하게 도입해야 한다는 것입니다.

앞으로 저는 사가를 다음과 같은 방향으로 활용할 계획입니다.

• 더욱 정교한 트랜잭션 관리: 단순히 롤백을 수행하는 것뿐만 아니라, 실패 원인을 분석하고 재시도 로직을 추가하여 더욱 안정적인 트랜잭션 관리를 구현할 것입니다.
• 모니터링 및 디버깅 시스템 강화: 현재보다 더욱 강력한 모니터링 시스템을 구축하여, 문제가 발생했을 때 신속하게 원인을 파악하고 대응할 수 있도록 할 것입니다.
• 팀 숙련도 향상: 사가에 대한 팀원들의 이해도를 높이기 위해 스터디 그룹을 운영하고, 다양한 사례 연구를 진행할 것입니다.

사가는 분명 강력한 도구이지만, 제대로 활용하기 위해서는 끊임없는 노력과 시행착오가 필요합니다. 하지만 삽질을 통해 얻은 경험은 앞으로 제가 사가를 더욱 효과적으로 활용하는 데 큰 도움이 될 것이라고 믿습니다. 사가, 너와의 인연은 아직 끝나지 않았습니다! 앞으로도 함께 성장해 나갈 수 있기를 기대합니다.