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이벤트 드리븐 아키텍처 + CQRS + Saga 패턴: MSA 실전 설계 가이드

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1. 왜 이벤트 드리븐 아키텍처인가

모놀리식에서 MSA로 전환하면 분산 트랜잭션 문제가 발생한다:

graph LR
    A[주문 서비스] -->|HTTP 동기 호출| B[결제 서비스]
    B -->|HTTP 동기 호출| C[재고 서비스]
    C -->|HTTP 동기 호출| D[배송 서비스]
    style A fill:#f96,stroke:#333
    style D fill:#6f9,stroke:#333

동기 방식의 문제:

  • 하나라도 실패하면 전체 실패 (cascading failure)
  • 서비스 간 강결합
  • 호출 체인이 길어질수록 지연 시간 증가
  • 부분 실패 시 롤백 어려움
graph LR
    A[주문 서비스] -->|이벤트 발행| K[Kafka]
    K -->|이벤트 소비| B[결제 서비스]
    K -->|이벤트 소비| C[재고 서비스]
    K -->|이벤트 소비| D[배송 서비스]
    style K fill:#ff9,stroke:#333

이벤트 드리븐의 장점:

  • 서비스 간 느슨한 결합 (loose coupling)
  • 비동기 처리로 응답 시간 단축
  • 독립적 확장 가능
  • 이벤트 리플레이로 상태 복구 가능

2. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

2.1 핵심 개념

**명령(Command)**과 **조회(Query)**를 분리하는 패턴:

graph TB
    Client -->|Command: 주문 생성| CmdAPI[Command API]
    Client -->|Query: 주문 조회| QryAPI[Query API]

    CmdAPI --> WriteDB[(Write DB<br/>PostgreSQL)]
    WriteDB -->|이벤트 발행| EventBus[Kafka]
    EventBus -->|이벤트 소비| Projector[Projector]
    Projector --> ReadDB[(Read DB<br/>Elasticsearch)]
    QryAPI --> ReadDB

    style CmdAPI fill:#f96,stroke:#333
    style QryAPI fill:#6f9,stroke:#333
    style EventBus fill:#ff9,stroke:#333

2.2 왜 분리하는가?

측면Command (쓰기)Query (읽기)
모델정규화, 무결성 중심비정규화, 성능 중심
확장수직 확장수평 확장 (복제)
DBPostgreSQL, MySQLElasticsearch, Redis, MongoDB
최적화트랜잭션 안전성읽기 성능
비율전체의 10~20%전체의 80~90%

2.3 구현 예제

# Command Side
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import uuid

@dataclass
class CreateOrderCommand:
    customer_id: str
    items: list[dict]
    total_amount: float

class OrderCommandHandler:
    def __init__(self, repo, event_publisher):
        self.repo = repo
        self.event_publisher = event_publisher

    def handle_create_order(self, cmd: CreateOrderCommand):
        order = Order(
            id=str(uuid.uuid4()),
            customer_id=cmd.customer_id,
            items=cmd.items,
            total_amount=cmd.total_amount,
            status="PENDING",
            created_at=datetime.utcnow()
        )

        # Write DB에 저장
        self.repo.save(order)

        # 이벤트 발행
        self.event_publisher.publish("order.created", {
            "order_id": order.id,
            "customer_id": order.customer_id,
            "total_amount": order.total_amount,
            "items": order.items,
        })
        return order.id

# Query Side
class OrderQueryService:
    def __init__(self, read_repo):
        self.read_repo = read_repo  # Elasticsearch

    def get_order(self, order_id: str):
        return self.read_repo.find_by_id(order_id)

    def search_orders(self, customer_id: str, status: str = None):
        return self.read_repo.search(customer_id=customer_id, status=status)

# Projector (이벤트 → Read Model 동기화)
class OrderProjector:
    def __init__(self, read_repo):
        self.read_repo = read_repo

    def on_order_created(self, event):
        self.read_repo.upsert({
            "id": event["order_id"],
            "customer_id": event["customer_id"],
            "total_amount": event["total_amount"],
            "status": "PENDING",
            "items": event["items"],
        })

    def on_order_paid(self, event):
        self.read_repo.update(event["order_id"], {"status": "PAID"})

3. Saga 패턴: 분산 트랜잭션 관리

3.1 Choreography vs Orchestration

graph TB
    subgraph "Choreography (이벤트 기반)"
        O1[주문] -->|OrderCreated| P1[결제]
        P1 -->|PaymentCompleted| S1[재고]
        S1 -->|StockReserved| D1[배송]
        D1 -->|DeliveryStarted| O1
    end
graph TB
    subgraph "Orchestration (중앙 조율)"
        Orch[Saga Orchestrator]
        Orch -->|1. 결제 요청| P2[결제]
        P2 -->|결제 완료| Orch
        Orch -->|2. 재고 예약| S2[재고]
        S2 -->|예약 완료| Orch
        Orch -->|3. 배송 요청| D2[배송]
        D2 -->|배송 시작| Orch
    end
방식장점단점
Choreography단순, 느슨한 결합흐름 파악 어려움, 순환 의존성 위험
Orchestration흐름 명확, 관리 용이중앙 집중, Orchestrator 단일 장애점

3.2 Orchestration Saga 구현

from enum import Enum
from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer
import json

class SagaStep(Enum):
    PAYMENT = "payment"
    INVENTORY = "inventory"
    DELIVERY = "delivery"

class OrderSagaOrchestrator:
    STEPS = [SagaStep.PAYMENT, SagaStep.INVENTORY, SagaStep.DELIVERY]

    def __init__(self, producer: KafkaProducer):
        self.producer = producer
        self.saga_state = {}  # order_id -> {step, status}

    def start_saga(self, order_id: str, order_data: dict):
        self.saga_state[order_id] = {
            "current_step": 0,
            "data": order_data,
            "completed_steps": [],
        }
        self._execute_step(order_id)

    def _execute_step(self, order_id: str):
        state = self.saga_state[order_id]
        step_idx = state["current_step"]

        if step_idx >= len(self.STEPS):
            # 모든 단계 완료
            self._publish(f"order.completed", {"order_id": order_id})
            return

        step = self.STEPS[step_idx]
        self._publish(f"{step.value}.request", {
            "order_id": order_id,
            "saga_id": order_id,
            **state["data"]
        })

    def handle_step_success(self, order_id: str, step: SagaStep):
        state = self.saga_state[order_id]
        state["completed_steps"].append(step)
        state["current_step"] += 1
        self._execute_step(order_id)

    def handle_step_failure(self, order_id: str, failed_step: SagaStep):
        """보상 트랜잭션 실행 (역순)"""
        state = self.saga_state[order_id]

        for step in reversed(state["completed_steps"]):
            self._publish(f"{step.value}.compensate", {
                "order_id": order_id,
            })

        self._publish("order.failed", {
            "order_id": order_id,
            "failed_at": failed_step.value,
        })

    def _publish(self, topic: str, data: dict):
        self.producer.send(topic, json.dumps(data).encode())

3.3 보상 트랜잭션 예시

sequenceDiagram
    participant O as Orchestrator
    participant P as 결제 서비스
    participant I as 재고 서비스
    participant D as 배송 서비스

    O->>P: 1. 결제 요청
    P-->>O: 결제 성공
    O->>I: 2. 재고 예약
    I-->>O: 재고 예약 성공
    O->>D: 3. 배송 요청
    D-->>O: ❌ 배송 실패 (주소 오류)

    Note over O: 보상 트랜잭션 시작 (역순)
    O->>I: 재고 예약 취소
    I-->>O: 취소 완료
    O->>P: 결제 환불
    P-->>O: 환불 완료
    O->>O: 주문 실패 처리

4. Event Sourcing

4.1 개념

상태를 직접 저장하는 대신, 상태 변경 이벤트를 저장:

전통적 방식:
  orders 테이블: {id: 1, status: "SHIPPED", amount: 50000}

Event Sourcing:
  events 테이블:
    1. OrderCreated {amount: 50000}
    2. PaymentReceived {payment_id: "pay_123"}
    3. StockReserved {warehouse: "seoul"}
    4. OrderShipped {tracking: "KR12345"}

  → 이벤트를 순서대로 리플레이하면 현재 상태 복원

4.2 구현

class EventStore:
    def __init__(self, db):
        self.db = db

    def append(self, aggregate_id: str, event_type: str, data: dict, version: int):
        self.db.execute("""
            INSERT INTO events (aggregate_id, event_type, data, version, created_at)
            VALUES (%s, %s, %s, %s, NOW())
        """, (aggregate_id, event_type, json.dumps(data), version))

    def get_events(self, aggregate_id: str, after_version: int = 0):
        return self.db.query("""
            SELECT event_type, data, version
            FROM events
            WHERE aggregate_id = %s AND version > %s
            ORDER BY version
        """, (aggregate_id, after_version))

class Order:
    def __init__(self):
        self.id = None
        self.status = None
        self.version = 0
        self._pending_events = []

    def apply_event(self, event_type: str, data: dict):
        if event_type == "OrderCreated":
            self.id = data["order_id"]
            self.status = "PENDING"
        elif event_type == "PaymentReceived":
            self.status = "PAID"
        elif event_type == "OrderShipped":
            self.status = "SHIPPED"
        self.version += 1

    @classmethod
    def from_events(cls, events):
        order = cls()
        for e in events:
            order.apply_event(e["event_type"], e["data"])
        return order

5. Kafka 기반 전체 아키텍처

graph TB
    Client[클라이언트] --> Gateway[API Gateway]

    Gateway --> OrderCmd[주문 Command API]
    Gateway --> OrderQry[주문 Query API]

    OrderCmd --> WriteDB[(PostgreSQL)]
    WriteDB --> CDC[Debezium CDC]
    CDC --> Kafka[Apache Kafka]

    Kafka --> Saga[Saga Orchestrator]
    Kafka --> Projector[CQRS Projector]

    Saga --> PaymentSvc[결제 서비스]
    Saga --> InventorySvc[재고 서비스]
    Saga --> DeliverySvc[배송 서비스]

    Projector --> ReadDB[(Elasticsearch)]
    OrderQry --> ReadDB

    PaymentSvc --> Kafka
    InventorySvc --> Kafka
    DeliverySvc --> Kafka

    style Kafka fill:#ff9,stroke:#333
    style Saga fill:#f96,stroke:#333

6. 실전 고려사항

6.1 멱등성 (Idempotency)

# 이벤트 중복 처리 방지
class IdempotentConsumer:
    def __init__(self, redis_client):
        self.redis = redis_client

    def process_event(self, event_id: str, handler):
        key = f"processed:{event_id}"
        if self.redis.setnx(key, "1"):
            self.redis.expire(key, 86400)  # 24시간 TTL
            handler()
        else:
            pass  # 이미 처리됨, 스킵

6.2 이벤트 순서 보장

# Kafka 파티션 키로 순서 보장
producer.send(
    "order.events",
    key=order_id.encode(),  # 같은 주문 → 같은 파티션 → 순서 보장
    value=json.dumps(event).encode()
)

7. 퀴즈

Q1. CQRS에서 Command와 Query를 분리하는 가장 큰 이유는?

읽기/쓰기의 요구사항이 근본적으로 다르기 때문. 쓰기는 정규화+트랜잭션, 읽기는 비정규화+성능 최적화. 각각에 최적화된 저장소와 모델 사용 가능.

Q2. Saga Choreography와 Orchestration의 차이는?

Choreography: 각 서비스가 이벤트를 발행/구독하여 자율적으로 동작. Orchestration: 중앙 Orchestrator가 각 서비스에 명시적으로 명령. Orchestration이 흐름 파악과 관리가 용이.

Q3. 보상 트랜잭션이란?

Saga에서 한 단계 실패 시, 이미 완료된 단계를 역순으로 취소하는 트랜잭션. 예: 배송 실패 → 재고 예약 취소 → 결제 환불.

Q4. Event Sourcing의 가장 큰 장점은?

(1) 완전한 감사 추적(Audit Trail) (2) 이벤트 리플레이로 시점 복구 가능 (3) 새로운 Read Model을 과거 이벤트로 구축 가능.

Q5. 이벤트 처리에서 멱등성이 중요한 이유는?

네트워크 장애, 재시도, 리밸런싱 등으로 같은 이벤트가 여러 번 전달될 수 있음. 멱등하지 않으면 중복 결제, 중복 재고 차감 등 심각한 문제 발생.

Q6. Kafka에서 이벤트 순서를 보장하는 방법은?

같은 파티션 키를 사용. 동일 키의 메시지는 같은 파티션으로 전달되어 순서가 보장됨. 예: order_id를 파티션 키로 사용.

Q7. CQRS에서 Read DB가 Write DB보다 늦게 업데이트되는 문제는?

Eventually Consistent — 최종적 일관성. 조회 시 최신 데이터가 아닐 수 있음. 해결: (1) 쓰기 직후 Write DB에서 직접 조회 (2) 이벤트 처리 완료 확인 후 응답.