분산 합의: 무정지 시스템을 위한 코드

분산 합의: 견고한 시스템을 위한 코드

혼돈을 헤치며: 분산 시스템이 합의를 갈망하는 이유

현대 소프트웨어의 광활하고 상호 연결된 환경에서 분산 시스템(distributed systems)은 확장성(scalability), 복원력(resilience), 그리고 글로벌 도달(global reach)의 기반입니다. 복잡한 비즈니스 로직을 조율하는 마이크로서비스(microservices)부터 페타바이트(petabytes) 규모의 데이터를 처리하는 초거대(planetary-scale) 데이터베이스에 이르기까지, 이 시스템들은 여러 독립적인 노드(nodes)에 작업을 분산시킵니다. 그러나 바로 이러한 분산 방식은 중대한 도전 과제를 제시합니다. 서로 다른 노드들이 네트워크 분할(network partitions), 노드 장애(node failures), 임의의 지연(arbitrary delays)에 직면했을 때조차 어떻게 단일 진실 공급원(single source of truth)에 합의할 수 있을까요? 그 답은 신뢰할 수 있는 시스템의 핵심인 분산 합의 알고리즘(Distributed Consensus Algorithms)에 있습니다.

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이러한 알고리즘은 단순히 학문적인 호기심이 아닙니다. Google의 Chubby, Apache Kafka, Kubernetes, 그리고 블록체인 네트워크(blockchain networks)와 같은 서비스가 안정적으로 작동하도록 하는 보이지 않는 설계자입니다. 이 알고리즘이 없다면, 여러 대의 머신으로 이루어진 시스템은 금세 상충하는 상태들의 불협화음으로 변질되어 무용지물이 될 것입니다. 개발자에게 분산 합의를 이해하는 것은 단순히 틈새 기술(niche skill)이 아니라, 네트워크 환경의 본질적인 예측 불가능성(unpredictability)을 견딜 수 있는 견고하고 장애 허용(fault-tolerant) 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다. 이 글은 기본 개념부터 실제 적용 사례, 도구 및 모범 사례까지 안내하여, 이러한 핵심 알고리즘에 대한 실용적인 이해를 제공하고 진정으로 복원력 있는 분산 시스템을 설계하고 구현할 수 있도록 지원할 것입니다.

첫 번째 탐구: 맨바닥부터 합의 구축하기

분산 합의의 여정을 시작하는 것은 그 복잡성 때문에 벅찬 일처럼 보일 수 있습니다. 그러나 핵심 원칙들은 일단 명확해지면 놀랍도록 직관적입니다. 초보자에게 이 개념들을 이해하는 가장 좋은 방법은 단순화된 정신 모델(mental model)로 시작한 다음, 점진적으로 실제 구현을 탐색하는 것입니다. 우리는 악명 높게 어려운 완전한 팍소스(Paxos) 구현을 바로 작성하는 대신, "어떻게"로 넘어가기 전에 "왜"와 "무엇"을 이해할 것입니다.

1단계: 문제 정의 이해 세 대의 서버 A, B, C가 특정 트랜잭션(transaction)을 커밋(commit)할지 롤백(rollback)할지와 같은 단일 값에 합의해야 한다고 상상해 보세요. 각 서버는 처음에 다른 값을 제안할 수 있습니다. 한 서버가 작업 도중에 충돌하거나 네트워크 링크가 일시적으로 실패하더라도, 이들은 어떻게 최종 값 하나를 집단적으로 결정할까요? 이것이 합의 문제(consensus problem)의 본질입니다. 즉, 신뢰할 수 없는 프로세스(processes)들 사이에서 합의를 달성하는 것입니다.

2단계: 비유를 통해 핵심 개념 파악하기 상원의원들이 법안을 통과시키려 노력하는 상황을 생각해 보세요.

• 제안자(Proposer):상원의원이 법안(제안된 값)을 발의합니다.
• 수락자(Acceptor):다른 상원의원들이 법안에 투표합니다.
• 학습자(Learner):서기가 투표를 집계하고 결과를 발표합니다.
• 쿼럼(Quorum):법안 통과에 필요한 최소 “찬성” 투표 수입니다. 과반수가 동의하면 결정이 내려집니다. 이 과반수는 어떤 두 쿼럼도 항상 겹치도록 보장하여, 상충하는 결정이 발생하는 것을 방지합니다.
• 리더 선출(Leader Election):많은 알고리즘(예: Raft)에서 단일 "리더(leader)"는 제안을 조율하고 일관성을 보장하는 역할을 합니다. 리더가 실패하면 새로운 리더를 선출해야 합니다.

3단계: 단순화된 합의 프로토콜 (개념) 이제 실제 운영용이 아닌, 이해를 돕기 위한 매우 단순화된 “모형” 합의 알고리즘을 설명해 보겠습니다.

1. 리더 선출(Leader Election) (단순화):노드들은 무작위로 리더가 되기 위해 "경쟁"합니다. 타임아웃(timeout) 기간 내에 다른 노드들로부터 과반수의 "투표"를 받은 노드가 리더가 됩니다. 리더가 선출되지 않으면 다시 시도합니다.
2. 제안 단계(Proposal Phase):선출된 리더는 제안할 값(예: value = "commit")을 받습니다.
3. 수락 단계(Acceptance Phase):리더는 이 제안된 값을 모든 다른 노드(“팔로워(followers)”)에게 보냅니다.
4. 승인(Acknowledgment): 팔로워는 이전에 더 새로운(newer) 제안을 수락했는지 확인합니다. 그렇지 않다면 리더의 제안을 수락하고 기록한 다음, 리더에게 승인(acknowledgment)을 보냅니다.
5. 커밋 결정(Commit Decision): 리더가 과반수(majority)의 노드(쿼럼)로부터 승인을 받으면, 해당 값을 커밋(commit)된 것으로 간주합니다. 그런 다음 이 “커밋” 결정을 모든 팔로워에게 브로드캐스트(broadcast)합니다.
6. 학습(Learning):“커밋” 메시지를 받은 모든 노드는 합의된 값을 기록합니다.

이 개념적 흐름은 반복적인 특성, 과반수의 역할, 그리고 리더 장애 또는 네트워크 지연의 과제를 강조합니다. 이는 Raft나 Paxos와 같은 더욱 견고한 알고리즘을 이해하기 위한 토대를 마련하며, 이러한 알고리즘은 안전성(safety)과 활성(liveness) 보장의 중요한 계층을 추가합니다.

4단계: 실제 참여 – 합의 시뮬레이션 완전한 구현은 복잡하지만, 간단한 파이썬(Python) 스크립트를 사용하여 분산 시스템의 노드(nodes) 메시지와 상태를 시뮬레이션하는 것부터 시작할 수 있습니다.

# simulate_consensus.py import random
import time class Node: def __init__(self, node_id, total_nodes): self.node_id = node_id self.total_nodes = total_nodes self.current_leader = None self.proposed_value = None self.accepted_value = None self.commit_count = 0 self.is_leader = False print(f"Node {self.node_id} initialized.") def elect_leader(self, network_nodes): print(f"Node {self.node_id} starting leader election...") votes = {node_id: 0 for node_id in range(self.total_nodes)} candidate = self.node_id # 이 노드가 후보입니다 # 무작위 노드에게 투표를 보내는 것을 시뮬레이션 (단순화) for _ in range(self.total_nodes): voter_id = random.randint(0, self.total_nodes - 1) # 실제 시스템에서는 노드들이 후보자의 투표 요청에 응답할 것입니다. # 여기서는 간단함을 위해 이 노드의 후보자격에 대한 투표를 시뮬레이션할 것입니다. votes[candidate] += 1 # 자신 투표 + 다른 노드 투표 # 실제 시나리오에서는 이는 수신된 메시지에 기반합니다 # 이 시뮬레이션에서는 가장 많은 "투표"를 받은 노드가 승리한다고 가정합니다. # 간단하게 "라운드" 후에 하나를 선택하겠습니다. if candidate == 0: # 이 간단한 시뮬레이션에서는 노드 0이 항상 선거에서 이깁니다 self.current_leader = 0 self.is_leader = (self.node_id == 0) print(f"Node {self.node_id}: Leader elected: {self.current_leader}") return True return False def propose_value(self, value): if self.is_leader: self.proposed_value = value print(f"Node {self.node_id} (Leader) proposes: {value}") return True return False def receive_proposal(self, leader_id, value): if self.node_id != leader_id: if self.accepted_value is None: # 이미 값이 없으면 수락 self.accepted_value = value self.commit_count = 1 # 커밋 확인을 위한 카운트 시작 print(f"Node {self.node_id} accepts proposal from leader {leader_id}: {value}") return True return False def receive_commit_confirmation(self, leader_id, value): if self.node_id != leader_id and self.accepted_value == value: self.commit_count += 1 print(f"Node {self.node_id} receives commit confirmation for: {value}") return True return False def decide(self): if self.is_leader and self.proposed_value is not None: # 과반수로부터 승인을 받는 것을 시뮬레이션 # 3개 노드의 경우 과반수는 2입니다. N개 노드의 경우 과반수는 floor(N/2) + 1입니다. majority = (self.total_nodes // 2) + 1 if self.commit_count >= majority -1: # 리더는 이미 자신의 "커밋"을 암묵적으로 계산했습니다 print(f"\nNode {self.node_id} (Leader) COMMITS value: {self.proposed_value} with {self.commit_count+1} agreements!") return True elif self.accepted_value is not None and self.commit_count >= self.total_nodes-1: # 모든 노드가 커밋 확인을 받았습니다 print(f"\nNode {self.node_id} LEARNS committed value: {self.accepted_value}") return True return False def run_simulation(num_nodes=3): nodes = [Node(i, num_nodes) for i in range(num_nodes)] print("\n--- Leader Election Phase ---") leader_found = False for node in nodes: if node.elect_leader(nodes): leader_found = True break if not leader_found: print("No leader elected in this round.") return leader_node = nodes[nodes[0].current_leader] # 단순화에 따라 노드 0이 리더라고 가정합니다 print("\n--- Proposal Phase ---") if leader_node.propose_value("Transaction X committed"): for node in nodes: if not node.is_leader: # 팔로워에게 제안 메시지를 보내는 것을 시뮬레이션 node.receive_proposal(leader_node.node_id, leader_node.proposed_value) leader_node.commit_count += 1 # 간단함을 위해 리더는 팔로워의 암묵적인 승인을 계산합니다 print("\n--- Decision Phase ---") leader_node.decide() # 리더가 커밋 메시지를 브로드캐스팅하는 것을 시뮬레이션 for node in nodes: if not node.is_leader: node.receive_commit_confirmation(leader_node.node_id, leader_node.proposed_value) node.decide() # 각 팔로워는 수신된 정보에 따라 결정합니다 if __name__ == "__main__": run_simulation(num_nodes=3)

이 간단한 스크립트는 노드들이 어떻게 통신하고 결정을 내리는지에 대한 맛보기를 제공합니다. 이것은 하나의 발판일 뿐이며, 실제 합의 알고리즘은 복잡한 상태, 메시지 로깅(message logging) 및 복구 프로토콜(recovery protocols)을 관리합니다.

합의 설계: 합의를 위한 주요 도구 및 라이브러리

맨바닥부터 분산 합의를 구현하는 것은 훌륭한 학습 경험이지만, 실제 개발에서는 검증된 도구와 라이브러리를 활용하게 될 것입니다. 이들은 복잡한 세부 사항들을 추상화하여, 검증된 장애 허용(fault tolerance) 기능의 이점을 누리면서 애플리케이션의 비즈니스 로직(business logic)에 집중할 수 있도록 해줍니다.

다음은 몇 가지 필수 도구 및 리소스입니다.

1. Apache ZooKeeper:

   • 무엇인가요?구성 정보(configuration information) 유지, 이름 지정(naming), 분산 동기화(distributed synchronization) 및 그룹 서비스(group services)를 제공하는 중앙 집중식 서비스(centralized service)입니다. 팍소스(Paxos)의 변형을 기반으로 구축되었습니다.
   • 왜 필수적인가요?리더 선출(leader election), 분산 잠금(distributed locks), 구성 관리(managing configuration)와 같은 작업을 위해 빅 데이터 생태계(big data ecosystems)(Hadoop, Kafka, HBase)에서 널리 사용됩니다. 많은 분산 애플리케이션의 기초 구성 요소입니다.
   • 설치 (Linux/macOS - 단순화):

     # Apache 웹사이트에서 다운로드 및 압축 해제
     wget https://downloads.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.8.3/apache-zookeeper-3.8.3-bin.tar.gz
     tar -xzf apache-zookeeper-3.8.3-bin.tar.gz
     cd apache-zookeeper-3.8.3-bin/conf
     cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
     # 필요한 경우 zoo.cfg 편집 (예: dataDir)
     cd ..
     bin/zkServer.sh start
     

   • 사용 예시 (파이썬 클라이언트 - Kazoo 라이브러리):

     from kazoo.client import KazooClient
     import logging
     logging.basicConfig() # 로깅 활성화 zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181') # 기본 ZooKeeper 포트
     zk.start() # 예시: 분산 잠금
     lock = zk.Lock("/my/distributed/lock", "my-client-id")
     with lock: print("Acquired distributed lock! Performing critical operation...") # 여기에 중요 섹션 코드 작성 print("Released distributed lock.") # 예시: 리더 선출
     @zk.add_listener
     def watch_for_leader(state): if state == 'CONNECTED': print("Connected to ZooKeeper.") election = zk.Election("/my/election/path", "candidate-A")
     try: # 이 클라이언트가 리더가 될 때까지 블록 election.run(lambda: print("I am the leader!"), timeout=10)
     except Exception as e: print(f"Failed to become leader or election timed out: {e}") zk.stop()
     zk.close()
     

2. etcd:

   • 무엇인가요?분산 시스템(distributed system) 또는 머신 클러스터(cluster of machines)에서 접근해야 하는 데이터를 안정적으로 저장하는 분산 키-값 저장소(distributed key-value store)입니다. Raft 합의 알고리즘(Raft consensus algorithm)을 사용합니다.
   • 왜 필수적인가요?쿠버네티스(Kubernetes)의 핵심 기반인 etcd는 클러스터 상태(cluster state), 구성(configuration), 서비스 디스커버리(service discovery) 저장을 위해 중요합니다. 강력한 일관성(strong consistency)과 높은 가용성(high availability)을 제공합니다.
   • 설치 (Docker - 단순화):

     docker run -d --name etcd-server -p 2379:2379 -p 2380:2380 \ --env ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379 \ --env ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379 \ quay.io/coreos/etcd:v3.5.0 etcd
     

   • 사용 예시 (파이썬 클라이언트 - python-etcd3 라이브러리):

     import etcd3 client = etcd3.client(host='localhost', port=2379) # 예시: 키-값 설정
     client.put('mykey', 'myvalue')
     print(f"Set 'mykey' to 'myvalue'") # 예시: 키-값 가져오기
     value, metadata = client.get('mykey')
     print(f"Retrieved: {value.decode('utf-8')}") # 예시: 변경 사항 감시
     def watch_callback(response): for event in response.events: if event.put: print(f"Key '{event.kv.key.decode('utf-8')}' changed to '{event.kv.value.decode('utf-8')}'") elif event.delete: print(f"Key '{event.kv.key.decode('utf-8')}' deleted.") # 비블로킹(non-blocking)을 위해 별도의 스레드/프로세스에서 감시 시작
     print("Watching for changes on 'anotherkey'...")
     # 실제 예시에서는 이것이 백그라운드에서 실행될 것입니다
     # 간단함을 위해 빠르게 값을 넣고 감시를 중지할 것입니다.
     import threading
     stop_event = threading.Event()
     watch_thread = threading.Thread(target=lambda: client.add_watch_callback('anotherkey', watch_callback, stop_event=stop_event))
     watch_thread.start() import time
     time.sleep(1) # 감시가 시작될 시간을 줍니다
     client.put('anotherkey', 'new_value')
     time.sleep(1)
     client.delete('anotherkey')
     time.sleep(1)
     stop_event.set()
     watch_thread.join()
     

3. Raft 구현체 (라이브러리):

   • 무엇인가요?Raft는 Paxos에 비해 이해하기 쉬운 합의 알고리즘(consensus algorithm)으로, 실제 구현에서 종종 선호됩니다. 다양한 언어로 많은 라이브러리가 존재합니다.
   • 왜 필수적인가요?상태 머신 복제(state machine replication)를 위한 강력한 일관성(strong consistency)을 제공하며, 장애 허용 서비스(fault-tolerant services) 구축에 매우 중요합니다.
   • 예시 (Go - hashicorp/raft):HashiCorp의 Raft 라이브러리는 Consul 및 Nomad와 같은 제품에서 사용되는 인기 있고 견고한 구현체입니다. 독립 실행형 도구는 아니지만, Go로 합의가 필요한 서비스를 구축하는 경우 통합하기에 훌륭한 라이브러리입니다.

     // Raft를 위한 단순화된 개념적 Go 코드 스니펫
     package main import ( "fmt" "net" "os" "time" "github.com/hashicorp/raft" "github.com/hashicorp/raft-boltdb" // 영구 저장을 위해
     ) type FSM struct { // 애플리케이션의 상태 머신 data map[string]string
     } func (f FSM) Apply(log raft.Log) interface{} { // 상태 머신에 로그 항목 적용 (예: 키-값 저장소 업데이트) // 여기서 애플리케이션의 로직이 일관성을 갖게 됩니다 fmt.Printf("Applying log: %s\n", string(log.Data)) return nil
     }
     // ... 기타 FSM 메서드 (스냅샷, 복원) func main() { // 이것은 매우 단순화된 설정입니다. 실제 Raft는 신중한 구성이 필요하며 // 피어, 네트워크 전송, 로깅 등을 처리해야 합니다. // 1. Raft 로그 및 스냅샷을 위한 영구 저장소 설정 store, err := raftboltdb.NewBoltStore("raft.db") if err != nil { panic(err) } // 2. 전송 계층 설정 (노드들이 통신하는 방식) addr := ":12345" // 예시 노드 주소 advertiseAddr, err := net.ResolveTCPAddr("tcp", addr) if err != nil { panic(err) } transport, err := raft.NewTCPTransport(addr, advertiseAddr, 3, 10time.Second, os.Stderr) if err != nil { panic(err) } // 3. Raft 구성 생성 config := raft.DefaultConfig() config.LocalID = raft.ServerID("node-1") // 이 노드의 고유 ID // 4. Raft 인스턴스화 r, err := raft.NewRaft(config, &FSM{data: make(map[string]string)}, store, store, transport) if err != nil { panic(err) } // 클러스터 부트스트랩 (첫 번째 노드에만 해당) configuration := raft.Configuration{ Servers: []raft.Server{ { ID: config.LocalID, Address: transport.LocalAddr(), }, }, } r.BootstrapCluster(configuration) fmt.Printf("Raft node running on %s. Try joining other nodes to form a cluster.\n", addr) select {} // Raft 노드를 계속 실행하기 위해 영구 블록
     }
     

   이 Go 예시는 Raft 라이브러리를 사용할 때 통합하게 될 기본 구성 요소들, 즉 애플리케이션 상태를 유지하는 유한 상태 머신(FSM: Finite State Machine), Raft 로그를 위한 저장소, 그리고 네트워크 전송을 보여줍니다.

이론에서 실전까지: 합의 패턴과 코드

분산 합의 알고리즘은 강력한 일관성(strong consistency)과 장애 허용(fault tolerance)이 가장 중요한 시나리오에서 빛을 발합니다. 이들은 신뢰할 수 없는 하드웨어와 네트워크 위에서 신뢰할 수 있는 서비스 구축을 가능하게 합니다. 이제 몇 가지 일반적인 패턴과 사용 사례를 살펴보고, 실용적인 통찰력을 통해 그 영향력을 설명해 보겠습니다.

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1. 분산 잠금(Distributed Locking):

   • 사용 사례:분산 시스템에서 애플리케이션의 여러 인스턴스(instances)가 공유 리소스(shared resource)(예: 데이터베이스 행, 파일, 외부 API)에 접근하거나 수정하려고 시도할 수 있습니다. 분산 잠금(distributed lock)은 한 번에 하나의 인스턴스만 해당 작업을 수행하도록 보장하여, 경쟁 조건(race conditions)과 데이터 손상(data corruption)을 방지합니다.
   • 합의의 도움:합의 알고리즘은 어떤 프로세스(process)가 잠금(lock)을 가질지에 대해 합의하는 메커니즘을 제공합니다. 프로세스가 잠금을 요청하면, 사실상 잠금 보유자(lock holder)가 되겠다고 제안하는 것입니다. 노드의 과반수가 동의하면 잠금이 부여됩니다. 잠금을 보유한 프로세스가 실패하더라도, 합의 메커니즘은 다른 프로세스가 새로운 잠금을 안전하게 획득할 수 있도록 보장합니다.
   • 모범 사례:
     • 펜싱 토큰(Fencing Tokens): 각 잠금 획득 시 고유하고 단조 증가하는 "펜싱 토큰(fencing token)"을 발행합니다. 공유 리소스에 접근할 때 클라이언트는 이 토큰을 포함합니다. 리소스 서버는 이 토큰을 확인하여 요청이 현재 잠금 보유자로부터 온 것인지 확인하고, 이전 잠금 보유자의 오래된 작업(stale operations)이 발생하는 것을 방지합니다.
     • 리스 기반 잠금(Lease-based Locks):TTL(time-to-live)이 있는 잠금을 구현합니다. 잠금 보유자가 충돌하면, 리스(lease) 기간이 만료된 후 잠금이 자동으로 해제되어 다른 프로세스가 획득할 수 있도록 합니다. 보유자는 주기적으로 리스를 갱신해야 합니다.
   • 코드 통찰 (개념적, etcd와 같은 합의 저장소 사용):

     import etcd3
     import time client = etcd3.client(host='localhost', port=2379)
     lock_name = "/my_app/critical_section_lock" def do_critical_operation(instance_id): print(f"Instance {instance_id} trying to acquire lock...") lock = client.lock(lock_name, ttl=5) # 5초 리스(lease)가 있는 잠금 if lock.acquire(): try: print(f"Instance {instance_id} acquired lock. Performing critical operation...") # 작업 시뮬레이션 time.sleep(3) print(f"Instance {instance_id} finished critical operation.") finally: lock.release() print(f"Instance {instance_id} released lock.") else: print(f"Instance {instance_id} failed to acquire lock. Another instance holds it.") # 두 인스턴스가 동시에 잠금을 획득하려는 시뮬레이션
     # 실제 환경에서는 이들이 별개의 프로세스/머신일 것입니다
     # do_critical_operation("A")
     # time.sleep(1) # A에게 선행을 부여
     # do_critical_operation("B")
     

     이것은 클라이언트 라이브러리가 어떻게 합의 로직(etcd의 경우 Raft)을 추상화하여 간단한 분산 잠금(distributed lock)을 제공하는지 보여줍니다.

2. 리더 선출(Leader Election):

   • 사용 사례:많은 분산 시스템은 특정 작업(예: 작업 스케줄링, 상태 관리, 단일 프라이머리(primary)에 데이터 쓰기)을 위해 단일하고 권위 있는 코디네이터(coordinator)를 필요로 합니다. 리더가 실패하면 서비스 가용성(service availability)을 유지하기 위해 새로운 리더를 선출해야 합니다.
   • 합의의 도움:합의 알고리즘은 리더 선출(leader election)에 완벽하게 적합합니다. 노드들은 알고리즘을 사용하여 현재 어떤 노드가 리더인지에 대해 합의합니다. 현재 리더가 실패한 것으로 감지되면, 나머지 노드들은 새로운 선거에 참여하고 과반수 투표로 새로운 리더가 결정됩니다.
   • 일반적인 패턴:리더가 팔로워에게 보내는 하트비트(heartbeat)와 타임아웃(timeout)을 사용합니다. 팔로워가 하트비트를 받지 못하면 선거를 시작합니다.
   • 모범 사례:
     • 펜싱(Fencing):새로 선출된 리더는 이전의, 잠재적으로 “차단된(fenced-off)” 리더가 여전히 리더라고 가정하고 작동하여 피해를 주지 않도록 보장해야 합니다. 이는 종종 새로운 리더가 공유 리소스(예: 데이터베이스)와 통신하여 자신의 작업만 수락되도록 보장하는 것을 포함합니다.
     • 점진적 성능 저하(Graceful Degration):짧은 기간 동안 리더가 선출될 수 없는 경우에도 시스템이 완전히 충돌하는 대신 (아마도 기능이 감소된 상태로) 작동하도록 설계합니다.

3. 상태 머신 복제(SMR: State Machine Replication):

   • 사용 사례:합의의 가장 강력한 적용 분야인 SMR(State Machine Replication)은 서비스의 일부 복제본(replicas)이 실패하더라도 서비스가 계속 작동하고 일관성을 유지할 수 있도록 합니다. 서비스의 각 복제본은 애플리케이션 상태의 동일한 복사본을 유지하며, 모든 복제본은 동일한 순서로 동일한 작업 시퀀스를 처리합니다.
   • 합의의 도움: 합의 알고리즘은 상태 머신에 적용될 작업의 순서에 합의하는 데 사용됩니다. 모든 작업(예: “카운터 1 증가”, “장바구니에 항목 추가”)은 로그 항목(log entry)으로 처리됩니다. 합의 알고리즘은 모든 복제본이 이 로그 항목들의 정확한 시퀀스에 합의하도록 보장하여, 결과적으로 모든 복제본이 동일한 최종 상태에 도달하도록 합니다.
   • 실제 예시:CockroachDB 또는 TiDB와 같은 분산 데이터베이스는 SMR(특히 Raft)을 사용하여 여러 노드에 데이터를 복제하여, 개별 노드가 오프라인 상태가 되더라도 쓰기가 일관되고 사용 가능하도록 보장합니다. 블록체인 네트워크(Blockchain networks) 또한 트랜잭션 순서를 정하기 위해 일종의 합의에 의존합니다.
   • 일반적인 패턴:각 작업은 합의 그룹(일반적으로 리더)에 제안됩니다. 합의 알고리즘이 해당 작업을 과반수 노드의 로그(logs)에 커밋(commit)하면, 해당 작업은 각 노드의 로컬 상태 머신에 적용됩니다.

기본적인 조정을 넘어서: 합의가 중요해지는 시점

분산 합의 알고리즘이 어떻게 작동하는지 아는 것만큼, 언제 배포해야 하는지 이해하는 것이 중요합니다. 모든 분산 조정 문제(distributed coordination problem)가 전면적인 합의의 복잡성과 오버헤드(overhead)를 필요로 하는 것은 아닙니다. 이 섹션에서는 합의를 더 간단한 대안적 접근 방식과 비교하고, 올바른 아키텍처(architectural) 선택을 위한 실용적인 통찰력을 제공합니다.

합의 알고리즘 (예: Raft, Paxos, ZooKeeper의 ZAB):

• 주요 강점:복제된 상태(replicated state)에 대한 강력한 일관성(strong consistency)(선형성(linearizability) 또는 순차적 일관성(sequential consistency))과 장애 허용(fault tolerance)(노드 장애, 네트워크 분할 시 가용성(availability))을 제공합니다. 이들은 모든 비장애 노드(non-faulty nodes)가 궁극적으로 한 값에 합의하고 이 값이 일관성을 유지하도록 보장합니다.
• 언제 사용해야 하나요?
  • 핵심 상태 관리:시스템의 핵심 기능이 모든 노드가 중요한 데이터(예: 구성, 메타데이터, 트랜잭션 로그, 리더 식별자)에 대해 동일하고 합의된 보기를 갖는 것에 의존할 때.
  • 강력한 일관성 요구 사항:데이터 무결성(data integrity)과 "단일 진실 공급원(single source of truth)"이 가장 중요하며, 일시적인 불일치조차 허용되지 않을 때. 예시로는 금융 거래, 중요한 구성 업데이트, 고유 식별자 유지 등이 있습니다.
  • 제어 평면(Control Plane)을 위한 장애 허용:더 큰 분산 시스템의 제어 평면 관리(예: 쿠버네티스(Kubernetes)의 etcd, 카프카(Kafka)의 컨트롤러 선출, 데이터베이스 프라이머리(primary) 선출).
  • 높은 가용성 필요성:합의는 지연 시간(latency)을 추가하지만, 소수의 노드가 실패하더라도 시스템이 복구되고 올바르게 작동을 계속할 수 있도록 보장합니다.
• 단점:
  • 복잡성:이러한 알고리즘을 구현하고 이해하는 것은 악명 높게 어렵습니다.
  • 성능 오버헤드:이들은 여러 번의 통신, 디스크 쓰기(내구성(durability)을 위함), 그리고 조정 오버헤드를 포함하며, 이는 더 간단한 방법에 비해 지연 시간을 증가시킬 수 있습니다.
  • 쿼럼 필요:일반적으로 진행을 위해 엄격한 과반수의 노드가 작동 중이어야 합니다. 너무 많은 노드가 실패하면 시스템이 중단될 수 있습니다.

대안적 접근 방식 (그리고 언제 적합한지):

1. 결과적 일관성(Eventual Consistency)과 충돌 해결:

   • 무엇인가요?복제본(replicas) 간에 일시적인 불일치(inconsistencies)를 허용합니다. 충돌하는 쓰기(conflicting writes)는 나중에 해결됩니다(예: “최종 쓰기 승리”, 병합 전략).
   • 언제 사용해야 하나요?
     • 강력한 일관성보다 높은 가용성 및 분할 허용:네트워크 분할 시 읽기/쓰기 가용성(read/write availability)이 우선시되고, 일시적인 데이터 불일치(data staleness)나 충돌이 허용될 때(예: 소셜 미디어 피드, 업데이트 지연이 약간 허용되는 장바구니).
     • 쓰기를 위한 확장성:복제본이 모든 쓰기를 즉시 조정할 필요가 없기 때문에 높은 쓰기 처리량(write throughput)에 대해 종종 더 확장 가능합니다.
   • 예시:DynamoDB, Cassandra, 많은 CRDT(Conflict-free Replicated Data Types) 기반 시스템.
   • 차이점: 합의는 순서에 합의함으로써 충돌을 방지합니다. 결과적 일관성(eventual consistency)은 충돌이 발생한 후 해결합니다.

2. 간단한 분산 조정 (예: 메시지 큐, 공유 파일 시스템):

   • 무엇인가요?프로세스 간 통신(inter-process communication) 또는 기본적인 리소스 공유(resource sharing)를 위해 더 간단한 메커니즘을 사용합니다.
   • 언제 사용해야 하나요?
     • 비동기 통신(Asynchronous Communication):즉각적인 동기화된 응답이나 공유 상태를 필요로 하지 않는 작업(예: RabbitMQ 또는 Kafka를 통한 백그라운드 작업 처리, 메시지가 독립적으로 처리되는 경우).
     • 느슨한 결합(Loose Coupling):구성 요소들이 내부 상태를 긴밀하게 조정할 필요 없이 메시지나 신호만 교환할 때.
     • 기본 리소스 할당:경쟁 조건(race conditions)이 드물거나 허용 가능하며, 단일 실패 지점(single point of failure)(예: 메시지 브로커(message broker) 자체)이 허용되는 매우 간단한 시나리오의 경우.
   • 차이점: 이러한 도구들은 통신을 용이하게 하지만, 임의의 실패 상황에서 모든 참여 노드(participating nodes)에 걸쳐 일관된 상태에 전역적으로 합의하기 위한 메커니즘을 본질적으로 제공하지는 않습니다. 이들은 종종 신뢰성을 위해 자체적인 내부 합의 메커니즘에 의존하지만, 이를 애플리케이션 수준의 상태에 직접 노출하지는 않습니다.

실용적인 통찰: 합의를 선택하는 것은 트레이드오프(trade-off)입니다. 시스템이 더 높은 가용성이나 더 낮은 지연 시간을 위해 오래된 읽기(stale reads)나 사소한 데이터 불일치(data inconsistencies)를 허용할 수 있다면, 결과적 일관성(eventual consistency) 또는 더 간단한 조정 방식이 더 적합할 수 있습니다. 그러나 데이터 무결성(data integrity), 작업의 정확한 순서 지정, 그리고 안정적인 시스템 전반의 합의가 필수적이라면, 견고한 분산 합의 알고리즘 또는 그 위에 구축된 시스템(예: ZooKeeper 또는 etcd)에 투자하는 것이 절대적으로 중요합니다. 항상 요구 사항을 충족하는 가장 간단한 솔루션으로 시작하고, 합의의 보장이 진정으로 필요할 때만 도입하세요. 합의를 통한 과도한 설계(over-engineering)는 불필요한 복잡성과 성능 병목 현상(performance bottlenecks)을 초래할 수 있습니다.

미래를 포용하며: 합의의 지속적인 힘

분산 합의 알고리즘은 점점 더 분산되는 세상에서 무결성(integrity)의 조용한 수호자입니다. 이들은 혼란스럽고 독립적인 노드들을 실패를 견디고 단일하고 일관된 진실을 유지할 수 있는 응집력 있고 신뢰할 수 있는 시스템으로 변화시킵니다. 개발자에게 이러한 원칙을 이해하는 것은 단일 프로세스(single-process) 세상의 단순한 가정을 넘어 진정으로 복원력 있고 확장 가능하며 장애 허용적인 애플리케이션을 구축할 수 있는 능력을 부여합니다.

쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 클라우드 네이티브 오케스트레이터(cloud-native orchestrators)에서 올바른 상태를 보장하는 것부터 탈중앙화 블록체인(decentralized blockchains)에서 원장(ledger)을 유지하는 것에 이르기까지, 합의는 이론적인 개념일 뿐만 아니라 실용적인 필수 요소입니다. 시스템이 더욱 복잡해지고 지리적으로 확산됨에 따라, 견고한 합의 메커니즘(agreement mechanisms)에 대한 수요는 더욱 커질 것입니다. Raft, Paxos와 같은 알고리즘과 etcd, ZooKeeper와 같은 도구에서의 실제 구현에 익숙해지는 것은 단순히 컴퓨터 과학을 배우는 것이 아닙니다. 이는 내일의 깨지지 않는 시스템을 설계할 수 있는 기초 지식을 얻는 것입니다. 도전을 받아들이고, 세부 사항에 깊이 파고들어, 더욱 신뢰할 수 있는 디지털 미래에 기여하세요.

궁금증 해소: 자주 묻는 합의 관련 질문 및 용어

자주 묻는 질문

1. Paxos와 Raft의 차이점은 무엇인가요? 팍소스(Paxos)는 먼저 설계되었음에도 불구하고, 일반적으로 이해하고 올바르게 구현하기 더 복잡하다고 여겨집니다. Raft는 "이해하기 쉬움"을 주요 목표로 개발되었으며, 개발자들이 구현하고 추론하기 더 쉽게 만들었습니다. 둘 다 동일한 합의 문제(consensus problem)를 해결하며 안전성(safety)과 활성(liveness)을 보장하지만, Raft의 프로토콜(protocol)은 강력한 리더 모델(strong leader model)과 로그 중심 접근 방식(log-centric approach)으로 인해 따르기 더 간단한 경우가 많습니다.

2. CAP 정리(CAP theorem)는 합의를 통해 강력한 일관성과 높은 가용성을 동시에 가질 수 없다는 의미인가요? CAP 정리(CAP theorem)는 네트워크 분할(network partition)(P)이 있는 경우, 일관성(Consistency)©과 가용성(Availability)(A) 중 하나를 선택해야 한다고 명시합니다. 분산 합의 알고리즘은 분할(partition) 상황에서 가용성(A)보다 강력한 일관성(Consistency)©을 우선시합니다. 분할이 발생하여 쿼럼(quorum) 형성을 방해하면, 해당 분할이 해결되거나 충분한 노드가 복구되어 새로운 쿼럼을 형성할 때까지 시스템은 쓰기에 대해 사용 불가능(unavailable)할 수 있습니다(진행 차단). 하지만 건강한 노드의 쿼럼이 유지되는 한, 단순한 노드 장애 시에는 높은 가용성(high availability)을 제공합니다.

3. 분산 시스템에 항상 분산 합의가 필요한가요? 아닙니다. 분산 합의는 상당한 복잡성과 성능 오버헤드(performance overhead)를 야기합니다. 핵심 공유 상태(critical shared state)나 작업에 강력한 일관성(예: 선형성(linearizability))이 필요할 때만 필수적입니다. 결과적 일관성(eventual consistency)이 허용되거나, 엄격한 순서 보장 없이 메시지 큐(message queues)나 공유 로그(shared logs)와 같은 더 간단한 메커니즘을 통해 조정이 달성될 수 있는 시스템에서는 합의가 과도할 수 있습니다(overkill).

4. 합의 기반 시스템에서 리더가 실패하면 어떻게 되나요? 리더가 실패하면, 나머지 노드들은 그 실패를 감지하고(예: 하트비트(heartbeat) 타임아웃을 통해) 새로운 리더 선출(leader election) 프로세스를 시작합니다. 합의 알고리즘은 사용 가능한 건강한 노드 중에서 새로운 리더가 선택되도록 보장하며, 중요한 것은 이 새로운 리더가 가장 최신 커밋된 상태(committed state)를 가지고 있도록 보장한다는 것입니다. 이는 선거 중 짧은 중단이 있더라도 시스템이 계속해서 진행될 수 있도록 합니다.

5. ZooKeeper와 etcd 중 어떻게 선택해야 하나요? 둘 다 분산 조정(distributed coordination)과 합의를 위한 훌륭한 선택입니다.

   • ZooKeeper:더 성숙하고, 하둡/카프카(Hadoop/Kafka) 생태계에서 널리 사용되며, 강력한 자바(Java) 클라이언트 지원을 제공합니다(파이썬(Python), C/C++ 클라이언트도 존재). 분산 잠금(distributed locks), 리더 선출(leader election), 그룹 멤버십(group membership)과 같은 기본 요소들을 제공합니다.
   • etcd:더 새롭고, Raft를 사용하며, 쿠버네티스(Kubernetes)와 긴밀하게 통합되어 있고, 강력한 Go 클라이언트 지원과 RESTful API를 제공합니다. 강력한 감시(watch) 메커니즘과 트랜잭션 방식의 다중 키 업데이트(multi-key updates)를 제공합니다. 선택은 주로 기존 기술 스택(technology stack), 생태계, 그리고 특정 기능 요구 사항(예: 서비스 디스커버리(service discovery)를 위한 etcd의 네이티브 감시 기능)에 따라 달라집니다.

필수 기술 용어

1. 쿼럼(Quorum):결정이 유효하고 커밋된 것으로 간주되기 위해 동의해야 하는 최소 노드 수(일반적으로 엄격한 과반수, 예: N개 노드에 대해 N/2 + 1). 이는 어떤 두 쿼럼도 항상 겹치도록 보장하여, 상충하는 결정이 발생하는 것을 방지합니다.
2. 선형성(Linearizability):분산 컴퓨팅(distributed computing)에서 가장 강력한 일관성 모델(consistency model)입니다. 모든 작업이 호출과 응답 사이의 어느 시점에서 즉시 발생하는 것처럼 보이며, 실제 시간 순서와 일관된 방식으로 진행됨을 보장합니다. 마치 단일의 원자적(atomic) 레지스터(register)에 접근하는 것과 같습니다.
3. 상태 머신 복제(SMR: State Machine Replication):서비스의 상태 머신 복사본을 실행하는 여러 서버에 서비스를 복제하여 장애 허용 서비스(fault-tolerant services)를 구축하는 기술입니다. 분산 합의 알고리즘은 모든 복제본이 동일한 순서로 동일한 작업 시퀀스를 처리하도록 보장하여, 동일한 상태를 유지하도록 합니다.
4. FLP 불가능성 정리(FLP Impossibility Result):분산 컴퓨팅(distributed computing)의 기초적인 정리(Fischer, Lynch, Paterson, 1985)로, 비동기 분산 시스템(asynchronous distributed system)에서는 단일 프로세스(process) 충돌 실패가 있더라도 합의를 보장하는 것이 불가능하다고 명시합니다. 이 정리는 실제 합의 알고리즘에서 종료를 보장하기 위해 동기 모델(synchronous models), 부분 동기 가정(partial synchrony assumptions) 또는 무작위화 장치(randomizers)의 필요성을 강조합니다.
5. 리더 선출(Leader Election):많은 분산 합의 알고리즘(예: Raft 및 ZooKeeper의 ZAB)의 기본 구성 요소입니다. 이는 분산 시스템의 노드들이 프로토콜을 단순화하고 진행을 보장하기 위해, 그들 중에서 합의 결정을 관리하고 용이하게 하는 단일 활성 코디네이터(“리더”)를 선택하는 과정입니다.

Published on November 14, 2025