이벤트 소싱 성능 최적화: 스냅샷 구현 전략 및 주의사항

이벤트 소싱의 '타임머신' 능력, 스냅샷으로 현실화하기

이벤트 소싱은 변경 이력을 통해 과거 시점으로 돌아가는 강력한 기능을 제공하지만, 수백만 개의 이벤트 재구축으로 인한 성능 저하, API 타임아웃, 느린 테스트 등 실질적인 문제에 직면할 수 있습니다. 이 콘텐츠는 이러한 이벤트 소싱의 단점을 스냅샷(Snapshot) 기법을 통해 해결하는 방법을 제시하며, 이벤트 소싱 원칙을 준수하면서도 성능을 최적화하는 실질적인 가이드라인을 제공합니다.

• 핵심 기술: 이벤트 소싱 시스템에서 성능 병목 현상(느린 읽기, 높은 메모리 사용량, 빈번한 재구축)을 완화하기 위한 스냅샷 도입 및 구현 전략
• 기술적 세부사항:
• 스냅샷의 필요성: 재구축 시간이 100ms 이상 소요되는 '핫 애그리거트'에 스냅샷 적용 고려
• 스냅샷 작동 방식: N개의 이벤트마다 상태를 캐싱하고, 복구 시 최신 스냅샷과 최신 이벤트만 재구축하여 부하 감소
• 구현 패턴: 주기적 스냅샷 (N 이벤트마다), 첫 재구축 후 캐싱 (Read API 최적화), 델타 스냅샷 (변경분만 저장하여 효율 증대)
• 각 패턴별 적합한 워크로드: 예측 가능한 워크로드, Read-heavy API, High-write 시스템
• 스냅샷 구현 예시 코드: Ruby/Rails 기반의 AccountSnapshot 및 AccountProjection 클래스 예시 제공
• 개발 임팩트:
• 이벤트 재구축 시간 단축 및 API 응답 속도 개선
• 시스템 메모리 사용량 감소 및 안정성 향상
• 복잡한 이벤트 스트림 처리의 효율성 증대
• 고려해야 할 주의사항 및 해결책:
• 데이터 손실 위험: 체크섬 활용을 통한 스냅샷 무결성 검증
• 스토리지 과부하 및 쓰기 성능 저하: 적응형 스냅샷팅 (Adaptive snapshotting)으로 스냅샷 빈도 조절
• 동시성 문제: 낙관적 락(Optimistic locking)을 통한 동시 스냅샷 작업 방지

스냅샷은 이벤트 소싱의 순수성을 해치는 것이 아니라, 실용적인 '재현 가능성'을 높이기 위한 필수적인 최적화 기법임을 강조합니다.