[DB] Replication이란?

 

📚 Replication이란?

✅ Replication(복제)의 정의

Replication(레플리케이션)은 **데이터베이스 서버의 고가용성(High Availability)과 데이터 무결성(Data Integrity)**을 보장하기 위해 기존 DB 서버의 데이터를 다른 서버로 복제(Replicate) 하는 기술입니다.

DB 서버가 장애 상황에 빠졌을 때, **복제된 보조 서버(Secondary Server)**가 요청을 처리하도록 하여 서비스 중단을 방지할 수 있습니다. 이로 인해 서비스는 **Failover(장애 조치)**를 통해 연속성을 유지하게 됩니다.

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🧩 Replication을 도입하는 이유

Java Spring 애플리케이션에서 데이터베이스에 있는 Article이라는 테이블을 사용한다고 가정해봅시다. 이 테이블이 저장된 DB 서버에 문제가 발생하면 애플리케이션은 더 이상 데이터를 읽거나 쓸 수 없게 되어 서비스에 장애가 발생할 수 있습니다.

이런 문제를 방지하기 위해, DB 서버를 복제(Replication) 하여 동일한 데이터를 가진 **보조 서버(Secondary DB)**를 운영합니다.
Replication이 적용되면, **기본 DB 서버(Primary DB)**가 새로운 데이터를 등록, 수정, 삭제할 때마다 보조 DB 서버에도 자동으로 동기화되어 데이터 일관성을 유지하게 됩니다.

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🏛️ Replication 구성 방식의 기본 용어

Replication 환경에서는 데이터베이스 서버를 다음과 같이 부릅니다.

용어 설명

Primary(또는 Master)	기본 DB 서버로, 모든 데이터의 원본을 관리하며 쓰기(Write) 연산을 처리
Secondary(또는 Replica)	복제된 보조 DB 서버로, Primary 서버의 데이터를 실시간으로 복제하며, 주로 읽기(Read) 연산을 처리
Failover	Primary 서버가 장애 발생 시, Secondary 서버로 자동 전환하여 서비스가 중단되지 않도록 하는 프로세스
High Availability(HA)	장애 발생 시에도 서비스가 계속 유지되도록 시스템을 설계하는 방식

💡 과거에는 Primary 서버를 Master, Secondary 서버를 Slave라고 불렀으나, 최근에는 이 용어가 시대착오적이라는 비판이 있어, Leader/Replica 또는 Primary/Secondary라는 용어로 대체되고 있습니다.

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🔄 Replication의 동작 방식

Replication 방식은 데이터 복제를 어떻게 처리하는지에 따라 여러 유형이 있습니다. 대표적으로 다음과 같은 방식들이 있습니다.

유형 설명

Synchronous Replication	Primary 서버가 데이터를 변경할 때, 해당 변경 사항이 모든 Secondary 서버에 동시에 적용될 때까지 대기하는 방식. 데이터 일관성이 높으나, **지연 시간(Latency)**이 길어질 수 있음.
Asynchronous Replication	Primary 서버가 데이터를 변경하면, 일정 시간 후에 Secondary 서버로 복제되는 방식. 성능이 좋고 지연 시간이 짧으나, 장애 시 일부 데이터 손실 위험이 있음.
Semi-Synchronous Replication	Synchronous와 Asynchronous의 중간 방식으로, Primary 서버는 최소 하나의 Secondary 서버에 데이터가 복제되었을 때 작업을 완료하는 방식. 데이터 일관성과 성능을 모두 고려한 절충안.

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🧩 Replication의 주요 기능

Replication의 목적은 단순히 DB 서버를 복제하는 것뿐만 아니라, 다음과 같은 중요한 기능들을 제공합니다.

1️⃣ Failover (장애 조치)

Replication 환경에서는 Primary 서버에 장애가 발생하면, Failover 프로세스를 통해 Secondary 서버가 Primary 역할을 대신 수행합니다. 이를 통해 서비스 중단 시간을 최소화할 수 있습니다.

2️⃣ Load Balancing (부하 분산)

Replication을 통해 읽기(Read) 요청을 Secondary 서버로 분산할 수 있습니다.
예를 들어, 쓰기(Write) 작업은 Primary 서버에서 처리하고, 읽기(Read) 작업은 Secondary 서버에서 처리하게 되면, DB 부하를 낮추고 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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📚 Replication과 유사 개념 정리

개념 설명

Partitioning	큰 테이블을 논리적으로 작은 테이블로 분할하여 관리하는 방식
Sharding	Partitioning의 일종으로, 각각의 분할된 테이블을 다른 DB 서버에 저장하여 확장성을 높이는 방식
Replication	데이터베이스 전체를 여러 대의 DB 서버에 복제하여 장애 상황에도 데이터 접근이 가능하도록 하는 방식

✅ 차이점 정리

• Partitioning은 데이터 분할을 통한 관리 효율성 향상
• Sharding은 대규모 데이터를 다루기 위한 분산 처리 방식
• Replication은 고가용성과 데이터 무결성을 보장하기 위한 데이터 복제 방식

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🚀 Replication의 장점

1️⃣ 고가용성(High Availability) 확보
Replication을 통해 Primary DB 장애 시에도 서비스 중단 없이 데이터를 처리할 수 있습니다.

2️⃣ 부하 분산(Load Balancing)
읽기(Read) 요청을 Secondary 서버로 분산 처리하여 DB 서버의 부하를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

3️⃣ 데이터 백업 및 복구 기능
Replication은 실시간 백업과 같은 기능을 제공하여, 데이터 손실 위험을 줄이고 복구 시간을 단축할 수 있습니다.

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🔍 Replication이 중요한 이유

Replication은 특히 대규모 서비스에서 필수적인 기술입니다. 서비스가 중단되면 사용자 경험에 큰 영향을 미치기 때문에, 고가용성과 장애 대응을 보장하는 것이 매우 중요합니다.

또한, **읽기/쓰기 분리(Read/Write Splitting)**를 통해 성능을 최적화하고, **데이터 일관성(Consistency)**을 유지하며, 복구(Recovery) 시간을 단축할 수 있습니다.

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✍️ 마무리

Replication은 데이터 무결성과 서비스 연속성을 보장하기 위한 핵심 기술입니다.
특히 Failover, Load Balancing, High Availability와 같은 개념을 이해하고 있어야, 실무에서 안정적인 시스템을 설계할 수 있습니다.

더 나아가, Partitioning과 Sharding과의 차이점을 명확히 알고, 상황에 맞는 데이터베이스 구성 전략을 선택하는 것이 중요합니다.