증상 확인: 시스템이 갑자기 느려지거나 다운되었나요?
대량의 회원 등급을 일괄 변경하는 배치 작업을 실행한 직후, 웹 서버 응답이 극도로 느려지거나, 데이터베이스 CPU 사용률이 100%에 달하며, 심지어 애플리케이션이 응답 불가 상태에 빠지는 현상을 경험하고 계신다면, 이는 전형적인 ‘썬더링 허드(Thundering Herd)’ 문제입니다. 작업 로그를 확인했을 때, 특정 이벤트 핸들러나 API 호출이 예상보다 수백 배에서 수천 배 더 빈번하게 기록되어 있다면 확신할 수 있습니다.
원인 분석: 왜 단순한 등급 변경이 시스템을 마비시키나?
핵심 원인은 ‘이벤트 기반 아키텍처’의 함정에 있습니다. 회원 등급 변경 로직 내에 UserGradeUpdated와 같은 이벤트를 발행(publish)하는 코드가 있고, 이 이벤트를 구독(subscribe)하여 포인트 적립, 알림 발송, 캐시 무효화 등의 후속 작업을 수행하는 리스너(Listener)가 다수 존재한다고 가정해 보겠습니다. 10만 명의 회원 등급을 변경하면, 순진한 구현에서는 10만 개의 이벤트가 거의 동시에 시스템 버스로 쏟아집니다. 각 리스너는 이 10만 개의 이벤트를 모두 처리하려고 병렬로 요청을 발생시키며, 그래서 데이터베이스 연결 풀이 고갈되고, 캐시 서버에 동일한 키에 대한 집중적인 갱신 요청이 발생하며, 결국 시스템 리소스의 한계를 초과합니다.
해결 방법 1: 이벤트 발행 최적화 (가장 빠른 적용)
코드 변경이 비교적 적고, 즉시 효과를 볼 수 있는 방법입니다. 대량 작업에서는 개별 이벤트가 아닌, 배치 이벤트를 발행하는 방식으로 전환해야 합니다.
- 이벤트 종류 재설계: UserGradeUpdated (개별) 대신 UserGradeBatchUpdated (일괄) 이벤트를 새로 정의합니다, 이 이벤트는 변경된 회원 id 목록이나, 변경 조건(예: 특정 기간 내 가입자)을 담은 메타데이터를 포함합니다.
- 발행 로직 수정: 등급 변경 배치 작업의 마지막 단계에서, 개별 레코드마다 이벤트를 발행하는 기존 코드를 제거하고, 전체 작업이 완료된 후 단 한 번만 usergradebatchupdated 이벤트를 발행하도록 변경합니다.
- 리스너 로직 개선: 해당 이벤트를 수신한 리스너는 이제 10만 건의 데이터를 한 번에 처리해야 합니다. 이때, 리스너 내부에서도 데이터를 적절한 크기(예: 1000건)로 나누어 순차적 또는 제한된 병렬도로 처리하는 배치 로직을 구현해야 합니다. 데이터베이스의 IN 쿼리나 벌크 연산(Bulk Operation)을 활용하는 것이 핵심입니다.
이 방법은 이벤트 트래픽을 획기적으로 줄이지만, 기존의 개별 이벤트에 의존하던 다른 시스템(예: 실시간 알림)이 있다면 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 하이브리드 방식을 고려해야 합니다.
주의사항: 이 방법을 적용하기 전, 반드시 기존 이벤트를 구독하는 모든 리스너(마이크로서비스, 큐 워커, Cron Job)의 목록과 의존성을 완전히 파악하십시오. 하나의 리스너라도 놓치면 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 변경 사항은 스테이징 환경에서 충분한 부하 테스트를 거친 후 운영 환경에 적용해야 합니다.
해결 방법 2: 이벤트 버퍼링과 디바운싱 (더 강력한 제어)
개별 이벤트 발행 구조를 유지해야 그렇지만, 그 폭주를 제어해야 하는 상황에 적합합니다. 메시지 브로커(예: RabbitMQ, Kafka)나 애플리케이션 레벨의 버퍼를 활용하여 이벤트를 모아서 일괄 처리하는 방식입니다.
- 메시지 브로커의 큐 설정 활용: RabbitMQ를 사용한다면, Consumer의 프리페치 카운트(Prefetch Count)를 1로 낮추고, 메시지 TTL과 데드 레터 익스체인지를 설정하여 처리되지 못한 메시지를 격리합니다. 더 뿐만 아니라, 이벤트를 발행할 때 메시지 속성에 타임스탬프를 포함시키고, Consumer 측에서 일정 시간(window) 내에 도착한 동일 유형의 메시지를 묶어 처리하는 로직(디바운싱)을 구현할 수 있습니다.
- 애플리케이션 내 버퍼 구현: 메시지 브로커를 거치지 않는 내부 이벤트 버스의 경우, 인메모리 버퍼를 도입합니다. 특히, 변경 작업 중 발생하는 모든 UserGradeUpdated 이벤트 객체를 먼저 메모리 상의 리스트에 저장합니다. 이 리스트는 두 가지 조건으로 플러시(Flush)됩니다: (a) 버퍼가 일정 크기(예: 500개)에 도달하거나, (b) 마지막 이벤트가 버퍼에 들어온 후 일정 시간(예: 5초)이 지났을 때. 플러시 시점에 버퍼에 모인 모든 이벤트를 하나의 배치 메시지로 변환하여 발행하거나, 리스너를 직접 호출합니다.
이 방식은 실시간성은 일부 희생하지만(지연 발생), 시스템의 안정성을 극대화합니다. 메모리 버퍼 구현 시, 애플리케이션이 재시작되면 버퍼 데이터가 유실될 수 있으므로, 중요한 작업에는 휘발성이 아닌 지속성 저장소(Redis, DB)를 버퍼로 사용하는 것을 고려해야 합니다.
해결 방법 3: 아키텍처적 접근 – CQRS와 사가 패턴 (근본적 재설계)
문제가 빈번하게 재발하고, 비즈니스 복잡도가 높다면 아키텍처 수준의 변경을 고려해야 합니다. 이는 단기적인 해결책이 아닌, 장기적인 시스템 안정성과 확장성을 위한 투자입니다.
CQRS(명령과 조회 책임 분리) 적용
시스템의 확장성을 확보하기 위해 등급 변경을 처리하는 명령 모델과 정보 출력을 담당하는 조회 모델을 물리적으로 격리하여 설계합니다. 등급 변경 요청은 도메인 모델 내에서 필수 검증 절차를 거쳐 즉시 반영되며, 이후의 변경 이력은 http://www.blubel.co 기술 사양서에 기술된 비동기 메시징 구조를 통해 읽기 전용 저장소로 전파됩니다. 이 과정에서 발생하는 이벤트는 동기화 단계에서 단일화하거나 별도의 배치 작업을 통한 읽기 모델 갱신 방식으로 대체하여 시스템의 복잡도를 제어합니다. 이러한 책임 분리 구조는 명령 실행 시 발생하는 부하가 조회 성능에 미치는 간섭을 차단하고 이벤트 발생 빈도를 효율적으로 관리하는 근거가 됩니다.
사가(Saga) 패턴을 통한 트랜잭션 관리
등급 변경 후 발생하는 포인트 적립, 알림 발송 등의 후속 작업들을 하나의 분산 트랜잭션으로 묶지 말고, 사가 패턴으로 관리합니다. 등급 변경 커맨드가 성공하면, 첫 번째 이벤트를 발행합니다. 이 이벤트를 수신한 포인트 서비스가 작업을 수행하고, 그 결과(성공/실패)에 따른 다음 이벤트를 발행합니다. 알림 서비스는 그 이벤트를 구독합니다. 최근 IT 업계의 대규모 마이크로서비스 아키텍처 장애 사례 및 복구 트렌드를 분석하는 보도들을 모니터링하던 중 확인된 바와 같이, 단일 실패 지점이 전체 시스템으로 전이되는 것을 막기 위한 비동기 이벤트 제어의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.
따라서 한 단계가 실패하면, 보상 트랜잭션(Compensating Transaction)을 발행하여 이전 단계들을 원상복구하는 이벤트를 발생시켜야 합니다. 이는 작업을 순차적이고 제어 가능한 흐름으로 만들어 썬더링 허드를 방지합니다. 이 방법은 구현 복잡도가 매우 높지만, 마이크로서비스 환경에서 데이터 일관성과 시스템 회복탄력성을 동시에 확보하는 가장 견고한 방법입니다.
전문가 팁: 모니터링과 예방 조치
문제를 해결한 후에도 방심해서는 안 됩니다. 시스템에 안전장치를 마련하십시오.
- 레이트 리미팅(Rate Limiting): 이벤트 발행 모듈 자체에 레이트 리미터를 적용합니다. 단위 시간당 발행할 수 있는 이벤트 수를 제한하여, 예기치 못한 대량 작업이라도 시스템을 보호할 수 있습니다.
- 회로 차단기(Circuit Breaker): 이벤트 리스너(Consumer) 측에 회로 차단기 패턴을 구현합니다. 다운스트림 서비스(DB, 캐시, 외부 API)의 응답이 지연되거나 실패가 잦아지면, 일정 시간 동안 이벤트 처리를 즉시 실패 처리하여 리소스 소모를 막고, 시스템이 완전히 다운되는 것을 방지합니다.
- 모니터링 지표 설정: 단순한 CPU/메모리 모니터링을 넘어, ‘초당 이벤트 발행 수’, ‘이벤트 큐 대기 메시지 수’, ‘리스너 평균 처리 시간’을 대시보드에 배치하고, 임계치를 초과할 경우 즉각적인 알람을 설정하십시오. 문제가 발생하기 전에 선제적으로 대응할 수 있는 유일한 방법입니다.
어떤 해결책을 선택하든, 배치 작업 스크립트에는 반드시 ‘건당 처리 간격’을 조절할 수 있는 옵션(예: –delay-ms=10)을 추가하십시오. 이는 가장 간단하면서도 효과적인 썬더링 허드(Thundering Herd) 방어 수단입니다. 운영팀이 위험을 인지하고 작업 속도를 조절할 수 있게 하는 것이 바로 시스템 엔지니어의 책임입니다.
이러한 리스크 분산의 원리는 금융 자산 관리에도 동일하게 적용됩니다. 한꺼번에 모든 자원을 투입하는 대신 시점과 채널을 분산하여 안정성을 꾀하듯, 개인의 재테크 전략에서도 금 현물 ETF 투자: 연금 저축 계좌로 세액 공제 받기와 같은 방식을 활용하면 세제 혜택이라는 안전망을 확보하면서 장기적인 포트폴리오의 안정성을 높일 수 있습니다. 시스템의 과부하를 막기 위해 지연 시간을 두는 것처럼, 투자 역시 절세 혜택과 자산 배분이라는 전략적 여유를 두는 것이 중요합니다.
모든 시스템 변경은 트래픽이 적은 시간대에, 그리고 롤백 계획을 반드시 수립한 상태에서 수행하십시오. 기술적 정교함만큼이나 중요한 것은 예기치 못한 상황에서도 전체 시스템과 자산의 안전을 보장할 수 있는 운영자의 신중한 설계입니다.