최종 일관성과 읽기 정합성

방금 자기가 한 일이 사라져 보이는 것입니다.

앞의 셋은 쓰기를 리더에, 읽기를 복제본에 보내면서 생깁니다. 쓰기는 성공했지만 그 값이 복제본에 아직 도착하지 않았습니다.

마지막은 복제본이 여러 대일 때 생깁니다. 첫 요청은 전파된 복제본, 두 번째는 아직 아닌 복제본으로 가면 값이 오갑니다. 시간이 거꾸로 가는 것처럼 보입니다.

세 번째는 실제 금전 손실로 이어집니다. 사용자가 실패로 오해해 다시 결제합니다.

흔한 실수: 복제 지연을 밀리초 단위라 무시하는 것. 화면 전환이 그보다 빠른 경우가 많고, 지연은 부하가 몰릴 때 초 단위로 커집니다. 평상시 지표로는 안 보입니다.

자기가 쓴 것은 반드시 보이게 하는 보장입니다. 방법이 여러 층입니다.

가장 많이 쓰는 것이 첫 번째와 네 번째입니다. 네 번째는 서버를 건드리지 않아 값싸고, 대부분의 화면에서 충분합니다. 목록을 다시 불러오는 대신 응답으로 받은 항목을 목록에 끼워 넣는 방식입니다.

세 번째가 가장 정확합니다. 쓰기 응답에 복제 위치를 담아 주고, 읽기 요청이 그 위치를 넘긴 복제본으로만 가게 합니다.

흔한 실수: 모든 읽기를 리더로 보내 해결하는 것. 그러면 복제본을 둔 이유가 없어집니다. 사용자 본인의 최근 쓰기와 관련된 읽기만 좁게 처리해야 합니다.

읽기 처리량은 늘지만 다른 비용이 함께 늘어납니다.

세 번째를 막으려면 같은 사용자를 같은 복제본에 붙이는 방법을 씁니다. 그러면 최소한 한 사용자 안에서는 시간이 거꾸로 가지 않습니다.

두 번째는 복제본이 많아질 때 실제 한계로 옵니다. 이 경우 복제본이 복제본을 받는 연쇄 구조로 바꿔 리더 부담을 줄입니다. 대신 지연이 더 커집니다.

흔한 실수: 복제본을 늘려 성능 문제를 해결하려는 것. 읽기가 병목일 때만 효과가 있고, 쓰기나 잠금 경합이 원인이면 아무것도 나아지지 않습니다.

어긋난 값으로 결정을 내리면 되돌릴 수 없는지를 봅니다.

같은 데이터도 쓰임에 따라 다릅니다. 재고 숫자를 목록에 보여줄 때는 옛 값이어도 되고, 주문을 확정할 때는 원본에서 조건부로 확인해야 합니다. 데이터 종류가 아니라 그 순간의 판단 목적이 기준입니다.

비용도 함께 봅니다. 강한 일관성은 지연이 늘고 장애 시 가용성을 잃습니다. 필요 없는 곳에 걸면 그 대가만 남습니다.

흔한 실수: 중요한 데이터니까 전부 강하게 맞추는 것. 중요도가 아니라 어긋남이 만드는 결과로 판단해야 합니다. 중요한 개인 정보도 몇 초 늦게 반영돼도 문제가 없는 경우가 많습니다.