CQRS(Command Query Responsibility Segregation)

CQRS (Command Query Responsibility Segregation)는 소프트웨어 아키텍처 패턴 중 하나로, 시스템의 명령(쓰기) 부분과 쿼리(읽기) 부분을 분리하는 것을 말합니다. 이 패턴은 Bertrand Meyer가 제안한 Command-Query Separation (CQS) 원칙에서 발전한 개념입니다. 

 

CQRS의 핵심 개념

• 명령과 쿼리의 분리
  • 명령(Command)
    • 시스템의 상태를 변경하는 작업 (예: 데이터 추가, 수정, 삭제)
  • 쿼리(Query)
    • 시스템의 상태를 조회하는 작업 (예: 데이터 검색, 보고서 생성)
• 데이터 모델의 분리
  • 명령과 쿼리 작업은 각각 다른 데이터 모델을 사용할 수 있습니다.
  • 이는 각 작업을 최적화하고 관리하기 위한 목적으로 사용됩니다.

 

 

CQRS의 장점

• 성능 최적화
  • 읽기와 쓰기 작업을 최적화하기 위해 다른 데이터 스키마 또는 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
• 확장성
  • 읽기와 쓰기 작업을 분리함으로써 각각의 작업에 대한 서버 리소스를 독립적으로 확장할 수 있습니다.
• 유연성
  • 복잡한 쿼리 또는 복잡한 도메인 로직을 다루는 경우, CQRS는 이를 더 유연하게 처리할 수 있는 방법을 제공합니다.
• 보안
  • 쓰기 작업과 읽기 작업을 분리함으로써 보안 정책을 더 효과적으로 적용할 수 있습니다.

 

CQRS의 단점

• 복잡성 증가
  • 두 가지 다른 모델을 관리해야 하므로, 시스템의 복잡성이 증가할 수 있습니다.
• 데이터 일관성
  • 쓰기와 읽기가 분리되어 있으므로, 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.
• 학습 곡선
  • CQRS를 도입하고 올바르게 구현하는 데는 시간과 노력이 필요할 수 있습니다.

 

 

적용 시 고려사항

• CQRS는 모든 상황에 적합한 것은 아니며, 특히 복잡한 도메인이나 읽기와 쓰기 작업이 확연히 다른 시스템에서 유리합니다.
• 데이터 일관성과 복잡성 관리에 대한 전략이 필요합니다.
• 성능, 확장성, 유연성과 같은 장점을 극대화하기 위해 적절한 기술과 접근 방식을 선택해야 합니다.

 

CQRS는 복잡한 비즈니스 요구 사항과 대규모 데이터 처리에 대응하기 위해 사용될 수 있는 강력한 아키텍처 패턴이지만, 그 적용은 프로젝트의 특정 요구 사항과 맥락에 맞게 신중하게 고려되어야 합니다.

 

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CQRS vs Master-Slave

 

CQRS (Command Query Responsibility Segregation)와 마스터-슬레이브(master-slave) 아키텍처의 성능 차이에 대해 알아보겠습니다.

 

 

CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

• 분리된 쓰기/읽기 경로
  • CQRS는 명령(쓰기)과 쿼리(읽기) 작업을 분리합니다. 이는 시스템이 읽기와 쓰기 작업에 최적화된 서로 다른 모델을 사용할 수 있게 해줍니다.
• 스케일링
  • 읽기 모델과 쓰기 모델을 별도로 스케일링할 수 있습니다. 이는 높은 읽기 또는 쓰기 부하가 있는 시나리오에서 유리합니다.
• 복잡성
  • CQRS는 두 가지 다른 모델을 관리해야 하므로 구현과 유지 관리가 복잡할 수 있습니다.
• 성능
  • 쓰기와 읽기 작업이 분리되어 있어 각각의 경로를 최적화할 수 있습니다. 이는 특히 읽기가 많은 애플리케이션에서 성능 이점을 제공할 수 있습니다.

마스터-슬레이브 (Master-Slave) 아키텍처

• 중앙집중식 쓰기
  • 모든 쓰기 작업은 마스터 데이터베이스에서 처리되며, 슬레이브는 이를 복제합니다.
• 읽기 부하 분산
  • 슬레이브는 읽기 요청을 처리하여 마스터의 부하를 줄일 수 있습니다.
• 복제 지연
  • 실시간 복제가 아닌 경우, 슬레이브 데이터베이스에서 데이터를 읽을 때 지연이 발생할 수 있습니다.
• 성능
  • 마스터-슬레이브는 읽기 성능을 향상시키는 데 유리하지만, 쓰기 작업은 마스터 데이터베이스에 집중되므로 쓰기 성능은 제한적일 수 있습니다.

 

성능 비교

• 읽기 중심 애플리케이션
  • CQRS는 읽기 작업을 위한 별도의 최적화된 모델을 제공하여 읽기 성능을 높일 수 있습니다. 반면, 마스터-슬레이브도 읽기 부하를 슬레이브에 분산시켜 읽기 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 쓰기 중심 애플리케이션
  • 마스터-슬레이브 아키텍처는 쓰기 작업이 마스터에 집중되므로 병목 현상이 발생할 수 있습니다. CQRS는 쓰기 작업을 별도로 처리하고 최적화할 수 있어 이러한 병목 현상을 완화할 수 있습니다.
• 유연성 및 확장성
  • CQRS는 더 많은 유연성과 확장성을 제공할 수 있지만, 복잡성이 증가하는 반면, 마스터-슬레이브는 구현이 간단하고 이해하기 쉽습니다.

결론적으로, 각 아키텍처의 성능은 사용 사례와 요구 사항에 따라 다릅니다. CQRS는 복잡한 시나리오와 높은 사용자 정의가 필요한 경우 유리할 수 있고, 마스터-슬레이브는 간단한 시나리오와 강력한 읽기 성능이 필요한 경우 적합할 수 있습니다.

 

 

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CQRS 적용 예시

 

마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)를 적용하여 쇼핑몰 서비스의 각 도메인 별로 적합한 데이터 저장소를 선택하는 것은 다음과 같습니다.

 

사용자 관리 (사용자 정보, 인증)

• 명령 모델
  • 사용자의 정보 변경, 인증 정보 업데이트 등 쓰기 작업을 위한 데이터 저장소로는 관계형 데이터베이스(RDBMS)가 적합합니다. RDBMS는 트랜잭션과 일관성을 잘 관리할 수 있기 때문입니다.
• 쿼리 모델
  • 사용자 프로필 조회와 같은 읽기 작업을 위해 캐시 시스템(예: Redis) 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이는 빠른 읽기 접근과 확장성을 제공합니다.

 

 

상품 카탈로그 (상품 정보, 가격, 재고)

• 명령 모델
  • 상품 정보 업데이트와 같은 쓰기 작업을 위해 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 데이터의 일관성과 정확성을 보장하는 데 유리합니다.
• 쿼리 모델
  • 상품 조회를 위해 문서 지향 NoSQL 데이터베이스(예: MongoDB) 또는 검색 엔진(예: Elasticsearch)을 사용할 수 있습니다. 이는 복잡한 쿼리와 빠른 검색을 지원합니다.

 

 

주문 처리 (주문 생성, 결제)

• 명령 모델
  • 주문 생성 및 결제 처리와 같은 쓰기 작업에는 관계형 데이터베이스가 적합합니다. 이는 트랜잭션 처리와 데이터 무결성 유지에 강점이 있습니다.
• 쿼리 모델
  • 주문 상태 조회와 같은 읽기 작업에는 캐시 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 빠른 읽기 응답을 제공할 수 있습니다.

 

리뷰 및 평가 시스템

• 명령 모델
  • 리뷰 작성 및 평가 업데이트와 같은 쓰기 작업에는 관계형 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
• 쿼리 모델
  • 리뷰 및 평가 조회에는 문서 지향 NoSQL 데이터베이스나 검색 엔진이 적합합니다. 이는 다양한 쿼리 요구사항을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

 

 

장바구니 및 위시리스트

• 명령 모델
  • 사용자의 장바구니 변경이나 위시리스트 업데이트에는 관계형 데이터베이스 또는 키-값 기반의 NoSQL 데이터베이스(예: Cassandra)를 사용할 수 있습니다.
• 쿼리 모델
  • 장바구니 내용 조회나 위시리스트 내용 조회에는 빠른 읽기를 위해 캐시나 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.

 

 

고려사항

• 각 데이터 저장소의 선택은 트랜잭션 처리, 데이터 일관성, 확장성, 응답 시간 등의 요소를 고려해야 합니다.
• CQRS의 적용은 각 마이크로서비스의 복잡성을 증가시킬 수 있으므로, 이를 관리할 수 있는 충분한 기술적 역량이 필요합니다.
• 데이터 동기화와 일관성 유지 전략도 중요한 고려사항입니다.

 

쇼핑몰 서비스에서 CQRS를 적용하면 각 도메인의 요구 사항에 맞춰 최적의 데이터 처리 방식을 선택할 수 있으며, 이를 통해 성능, 확장성, 유연성 등의 이점을 얻을 수 있습니다.