CQRS: 복잡성을 관리하고 확장성을 높이는 Command-Query 책임 분리 패턴

핵심 기술: CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 Command(명령)와 Query(조회)의 책임을 분리하여 소프트웨어 아키텍처의 복잡성을 줄이고, 성능 및 확장성을 향상시키는 디자인 패턴입니다. 이는 KISS(Keep It Simple, Stupid) 원칙을 준수하며, 수정과 조회가 동시에 발생하여 발생할 수 있는 복잡성을 명시적으로 분리하는 데서 출발합니다.

기술적 세부사항:
* Command와 Query 분리: 시스템의 변경을 일으키는 Command와 데이터를 조회하는 Query를 논리적으로 또는 물리적으로 분리합니다.
* 도메인 모델 보호: 화면이나 외부 요인(Query 변경)에 의해 도메인 로직이 직접적으로 영향을 받아 비대해지거나 복잡해지는 것을 방지합니다. 도메인은 비즈니스 로직에만 집중해야 합니다.
* 성능 향상: Write 연산에서 주로 사용되는 Lock 기법이 Read 연산에 영향을 미치는 것을 방지하고, Command와 Query를 독립적으로 처리하여 성능을 높입니다.
* 확장성 증대: Write 작업과 Read 작업의 비율 차이를 고려하여, 각 영역에 대한 설계를 독립적으로 진행하고 최적화함으로써 추후 확장성을 용이하게 합니다.
* 다양한 Persistence Module 활용: Command 측에는 MyBatis, Query 측에는 JPA 등 각 작업에 더 유리한 데이터 저장소 기술을 독립적으로 선택하고 적용할 수 있습니다.
* 데이터베이스 분리 및 Stream 활용: Command와 Query를 위한 별도의 데이터베이스를 구성하고, Stream을 통해 데이터를 연결하여 각 목적에 최적화된 DB를 사용할 수 있습니다.
* OCP 준수: Command와 Query 분리를 통해 개방-폐쇄 원칙(OCP)을 준수하는 도메인 모델 구축이 가능해집니다.
* 데이터소스 독립적 크기 조정: Read와 Write 트래픽 비율에 따라 각 데이터 소스의 크기(Scale)를 독립적으로 조정할 수 있습니다.
* 단순한 쿼리 (Materialized View): Query 측에서 Materialized View를 활용하여 복잡한 조인 없이 단순하게 원하는 정보를 얻을 수 있습니다.
* Eventual Consistency: Command 실행 후 데이터 무결성이 잠시 깨질 수 있으며, 이는 최종적으로 데이터가 일치되는 Eventual Consistency 모델을 가집니다.

개발 임팩트:
* 복잡한 도메인 로직에 집중하여 코드의 가독성과 유지보수성을 높입니다.
* 쓰기/읽기 작업의 특성에 맞춘 최적화로 시스템의 전반적인 성능을 향상시킵니다.
* 데이터 처리량 증가 및 트래픽 변화에 유연하게 대처할 수 있는 확장성을 확보합니다.
* 데이터베이스 기술 선택의 자유도를 높여 비용 효율성과 기술 스택 최적화를 달성합니다.

커뮤니티 반응: (원문에 명시적인 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너: 이 글은 CQRS 패턴의 필요성, 장단점, 그리고 구체적인 구현 시 고려사항을 IT 개발 전문가의 관점에서 명확하고 논리적으로 설명합니다. 시스템 설계의 복잡성을 관리하고 효율성을 극대화하려는 개발자들에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.