분산 서버 동기화 전략: DB, Redis, Actor 비교
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분산 서버 간 동기화 전략: DB, Redis, Actor 비교

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

분산 시스템, DevOps

대상자

분산 시스템 개발자, Spring Boot 및 Apache Pekko 사용자

핵심 요약

  • Actor 기반 동기화외부 인프라 없이 고확장성 및 저복잡성의 동기화를 가능하게 함
  • DB 락은 높은 DB 부하와 경쟁 조건으로 인한 성능 저하 발생
  • Redis 락은 중간 수준의 오류 처리 복잡성과 인프라 의존성 존재
  • Actor 모델spring-boot-starter-actor를 통해 단일 액터 인스턴스로 요청을 시퀀셜 처리

섹션별 세부 요약

  1. 동기화 도전 과제
  • 분산 시스템에서 경쟁 조건데이터 불일치 방지를 위한 동기화 필요
  • 사용자 요청이 클러스터 내 임의 인스턴스에 도달 가능
  • 일반적인 해결책: 비관적 락(DB), 분산 락(Redis)
  1. DB 락 활용
  • SELECT ... FOR UPDATE 또는 @Lock(PESSIMISTIC_WRITE) 사용
  • DB 연결 고정경쟁 조건 증가로 인한 성능 저하
  • 고부하 DB 환경에서 병목 현상 발생
  1. Redis 기반 분산 락
  • Redis 인프라 필요, Redlock 알고리즘 활용
  • 재시도 로직백오프 처리 필수
  • 높은 로드 시 처리량 저하 및 복잡성 증가
  1. Actor 기반 동기화
  • spring-boot-starter-actor 라이브러리 활용, Apache Pekko 클러스터 셰딩 통합
  • 단일 액터 인스턴스 생성, 동일 ID의 요청을 시퀀셜 처리
  • 외부 인프라 없이 고확장성 및 저복잡성 달성
  1. 성능 비교 결과
  • 모든 방법에서 최종 카운터 값 9,000 달성
  • DB 락: 고부하 DB, Redis 락: 재시도 로직 필요, Actor: 고처리량, 간단한 구현
  • Actor 모델경쟁 조건 없이 정확한 동기화 보장
  1. 방법론 비교

| 기능 | DB 락 | Redis 락 | Actor |

|---|---|---|---|

| 외부 인프라 필요 | ✅ | ✅ | ❌ |

| 락 관리 복잡성 | 높음 | 중간 | 낮음 |

| 오류 처리 필요성 | ❌ | ✅ | ❌ |

| 고부하 성능 | 저하 | 중간 | 안정적 |

| 코드 복잡도 | 낮음 | 중간 | 낮음 |

| 수평 확장성 | 제한 | 좋음 | 우수 |

결론

  • *Actor 모델은 분산 Spring Boot 시스템에서 저지연운영 부담 없이 높은 확장성과 정확한 동기화를 달성할 수 있는 최적의 선택이다. spring-boot-starter-actor 라이브러리를 활용하여 단일 액터 인스턴스로 요청을 시퀀셜 처리함으로써, 락 관리 없이** 병목 현상을 방지할 수 있다. GitHub에서 제공하는 예제 및 벤치마크 스크립트를 통해 실무 적용 가능성을 검증할 수 있다.