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[데이터 버저닝을 활용한 멱등성 처리] 멱등성 보장을 위한 version 비교 질문
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안녕하세요 준형님!
우선, 강의 정말 잘 들었습니다. 정말 정말 많이 배웠습니다 🙇🏻🙇🏻🙇🏻
다름이 아니라,
데이터 버저닝 파트에서 컨슈머의 멱등성을 보장하기 위해
주문 서비스가 재고 차감 이벤트에 version을 담고,
상품 서비스에서는 JPA가 관리하는 상품 version과 이를 동등성 비교하여
중복 소비를 방지하는 방식에 대해 질문드리고 싶습니다.
이 접근 방식에서 많은 인사이트를 얻었지만,
상품의 version을 주문 서비스가 반드시 알아야 한다는 점은 조금 와닿지 않았습니다.
테스트에서는 version = 0부터 시작하니 문제가 없어 보였으나,
여러 이유로 두 version 값이 어긋나면 오히려 소비해야 할 이벤트까지 멱등 처리되어 버릴 수 있다고 생각했습니다.
그렇다고 이를 해결하기 위해 주문 서비스가 상품 서비스로부터 version 이벤트를 직접 받아 관리하는 것도 과한 방식처럼 느껴지는데요,
이 부분에 대해 준형님의 의견을 들을 수 있다면 좋을 것 같습니다.
시간 편하실 때 부담없이 답변 주시면 감사하겠습니다 🙂
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 100and님.
데이터 버저닝을 통한 멱등성 보장에서 질문해 주신 내용은 현실적인 문제 상황에서 중요하고 실제로 많이 다뤄지는 주제입니다. 관련하여 비슷한 질문과 답변을 찾아 몇 가지 참고 사항을 안내드리겠습니다.
데이터 버저닝과 멱등성 보장
데이터 버저닝을 활용한 시스템은 중복 처리를 방지하고 데이터의 일관성을 유지하기 위한 중요한 기술입니다. 말씀하신 것처럼, 주문 서비스가 상품 서비스의 버전을 알아야 하는 상황은 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 주로 다음과 같은 방법들이 사용됩니다:
이벤트 소싱(Event Sourcing): 시스템의 모든 상태 변화를 이벤트로 기록하고 여기에 버전을 부여합니다. 각 서비스는 공통된 이벤트 스트림을 사용하여 일관성을 유지할 수 있습니다.
버전 관리 시스템: 각 서비스가 독립적으로 버전을 관리하며, 이를 중앙 이벤트 저장소에서 조율합니다. 이러한 방식은 복잡도를 줄이고 멱등성을 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.
분산 트랜잭션: 트랜잭션 관리 시스템을 사용하여 복수의 서비스에 걸친 트랜잭션을 조율하되, 성능 상의 이점은 제한적일 수 있습니다.
상태 기반의 일관성: 상태 변화를 하나의 원자적 작업으로 취급하여, 각 이벤트가 독립적으로 발생하더라도 일관성을 유지합니다.
참고할 만한 유사 질문 및 답변
관심 있으신 내용을 더 깊이 이해하실 수 있도록 관련된 유사한 질문의 링크를 드립니다:
- Redis를 활용한 캐시와 트랜잭션 관리: 버저닝 및 트랜잭션 관리에 대한 구체적인 사례와 논의가 이루어집니다.
- 비동기 분리에 관한 논의: 비동기 처리와 멱등성 등에 대한 내용이 포함되어 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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