스냅샷 전략: 이벤트 재생 최적화

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

- 대상: 이벤트 소싱(Event Sourcing)을 사용하는 백엔드 개발자 및 시스템 아키텍처 설계자

- 난이도: 중급~고급 (이벤트 소싱 및 성능 최적화 기술 이해 필요)

핵심 요약

• 이벤트 소싱의 한계: 1M 이벤트 재생 시 수분 소요, 읽기 API 타임아웃, 테스트 속도 저하
• 스냅샷의 역할: 최신 이벤트만 재생하여 100ms 이상의 재생 지연이 발생하는 핫 애그리게이트에 최적
• 핵심 구현 방식:

- AccountSnapshot.take(account_id) → 1,000 이벤트 간격으로 현재 상태 저장

- DeltaSnapshot.save(account_id, new_events) → 델타(변화량) 저장으로 저장공간 최적화

섹션별 세부 요약

1. 이벤트 소싱의 한계

• slow reads: GET /users/123 → 5초 재생 지연
• high memory usage: 이벤트 처리 시 OOM(Out of Memory) 발생
• frequent replays: 동일 애그리게이트의 중복 재생으로 성능 저하

2. 스냅샷 기능 원리

• N 이벤트 간격으로 현재 상태 저장 (예: 1,000 이벤트 단위)
• 재생 시: 최신 스냅샷 + 이후 이벤트 적용 (예: AccountProjection.apply(snapshot.state, new_events))

3. 최적화 전략

• read-heavy API: 첫 번째 재생 후 캐시 저장 (예: Rails.cache.fetch("snapshot/#{account_id}"))
• high-write 시스템: 델타 저장으로 전체 스냅샷 대체 (예: DeltaStore.append(account_id, deltas))

4. 흔한 문제 및 해결책

• 이벤트 손실: 체크섬 스냅샷(SHA 해시)으로 불일치 시 재구성
• 스토리지 부하: 적응형 스냅샷(cold 애그리게이트는 적게 생성)
• 동시 스냅샷 생성: 비관적 락(optimistic locking)으로 데이터 손실 방지

결론

• 스냅샷은 이벤트 소싱의 성능 최적화 핵심 도구
• 핫 애그리게이트는 100ms 이상 재생 지연 시 사용, 델타 저장으로 저장공간 절감
• 체크섬, 적응형 스냅샷, 비관적 락을 병행하여 시스템 안정성 및 확장성 확보