[Network] 데이터베이스 다중화: 확장성과 안정성을 위한 설계

데이터베이스 다중화: 확장성과 안정성을 위한 설계

실무에서 시스템 장애 상황을 경험하면서 다양한 장애 대응 방안을 적용해 본 적이 있습니다. 당시 장애 대응 중 하나로 데이터베이스 다중화를 진행하게 되었고, 이를 통해 시스템 안정성을 높일 수 있었습니다. 이번 경험을 계기로 데이터베이스 다중화에 대해 더 깊이 학습하게 되었으며, 공부한 내용을 정리하여 블로그 포스팅 형식으로 공유하고자 합니다. 이 글에서는 데이터베이스 다중화의 개념과 이를 실무에 적용할 때의 장점, 그리고 장애 상황에서의 대처 방법에 대해 설명하겠습니다.

데이터베이스 다중화란?

데이터베이스 다중화(Database Replication)는 데이터베이스의 동일한 복제본을 여러 서버에 저장하여 시스템의 성능, 가용성, 안정성을 향상시키는 기술입니다. 일반적으로 주-부(master-slave) 복제 형태로 구현되며, 주 데이터베이스는 쓰기 연산을 처리하고 부 데이터베이스는 읽기 연산을 처리합니다.

이러한 다중화는 다음과 같은 경우에 유용합니다:

• 대규모 트래픽이 발생하여 읽기 연산의 부하를 분산시켜야 할 때
• 장애 복구를 위해 데이터의 복제본을 여러 지역에 분산시켜야 할 때
• 시스템의 지속적인 가용성을 보장하기 위해 고가용성을 확보해야 할 때

데이터베이스 다중화는 **동기화 복제(Synchronous Replication)**와 **비동기화 복제(Asynchronous Replication)**로 구분됩니다.

• 동기화 복제: 모든 쓰기 연산이 주 서버와 부 서버에 동시에 적용되어 데이터 일관성이 보장됩니다. 그러나 네트워크 지연으로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
• 비동기화 복제: 주 서버가 쓰기 연산을 완료한 후 부 서버로 데이터를 복제합니다. 성능은 향상되지만, 장애 시 최신 데이터 손실 위험이 있습니다.

기본 데이터베이스 다중화 아키텍처

아래는 일반적인 데이터베이스 다중화 설정을 간단히 나타낸 다이어그램입니다:

웹 서버 -> 쓰기 연산 -> [주 데이터베이스 서버]
                       <- 데이터베이스 복제 -> [부 데이터베이스 서버 1]
                                                   [부 데이터베이스 서버 2]
                                                   ...
                       <- 읽기 연산 ---------> [부 데이터베이스 서버들]

이 아키텍처는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

1. 웹 서버는 모든 쓰기 연산(INSERT, UPDATE, DELETE)을 주 서버에 전달합니다.
2. 주 서버는 부 서버로 데이터를 복제하여 최신 상태를 유지합니다.
3. 읽기 연산(SELECT)은 부 서버에서 처리하여 주 서버의 부하를 줄입니다.

데이터베이스 다중화의 주요 이점

1. 성능 향상

데이터베이스 다중화는 시스템의 읽기 성능을 크게 향상시킵니다. 일반적으로 애플리케이션에서는 읽기 연산이 쓰기 연산보다 훨씬 더 자주 발생합니다. 이러한 읽기 연산을 여러 부 서버에 분산하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 읽기 부하 분산:
  • 부 서버가 많을수록 더 많은 읽기 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.
  • 주 서버의 부하를 줄여 시스템 전반의 성능을 최적화합니다.
• 병렬 처리:
  • 부 서버 간 병렬로 쿼리를 처리할 수 있어 대규모 트래픽을 효율적으로 처리합니다.

2. 안정성 확보

데이터베이스 다중화는 데이터 손실 위험을 줄이고 시스템의 안정성을 높입니다. 이를 통해 다음과 같은 상황에서도 데이터를 보호할 수 있습니다:

• 자연 재해: 데이터 센터에 화재, 홍수 등의 재해가 발생하더라도 다른 지역에 있는 부 서버에 데이터가 복제되어 있어 복구가 가능합니다.
• 하드웨어 고장: 주 서버의 하드웨어 고장 시 부 서버를 통해 데이터를 복원할 수 있습니다.

3. 고가용성(High Availability)

데이터베이스 다중화는 시스템 가용성을 보장하는 핵심 요소입니다. 장애 발생 시에도 서비스가 중단되지 않고 지속될 수 있도록 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다:

• 자동 장애 조치(Failover):
  • 주 서버가 다운되면 부 서버 중 하나가 자동으로 주 서버로 승격됩니다.
  • 이를 통해 서비스 다운타임을 최소화할 수 있습니다.
• 부 서버 확장:
  • 부 서버 수를 늘려 읽기 성능을 향상시키고, 부 서버 간 부하를 균등하게 분산할 수 있습니다.

복제된 데이터베이스에서 장애 상황 처리

데이터베이스 다중화는 장애 상황에서도 시스템이 안정적으로 작동하도록 보장합니다. 주요 장애 시나리오와 대응 방안을 살펴보겠습니다.

시나리오 1: 부 데이터베이스 서버 장애

• 하나의 부 서버가 다운되면 읽기 연산은 나머지 부 서버로 분산됩니다.
• 다운된 부 서버를 빠르게 복구하거나 새로운 부 서버를 프로비저닝하여 대체할 수 있습니다.
• 로드 밸런서를 활용하여 가용 부 서버에 트래픽을 자동으로 분산할 수 있습니다.

시나리오 2: 주 데이터베이스 서버 장애

• 주 서버가 다운되면 부 서버 중 하나를 새로운 주 서버로 승격합니다.
• 데이터가 완전히 동기화되지 않은 경우 복구 스크립트를 실행하여 데이터 일관성을 확보해야 합니다.
• 주 서버 복구 후 기존 주 서버를 부 서버로 설정하고 다중화 구조를 복원합니다.

다중 마스터 복제 및 원형 복제

복잡한 프로덕션 환경에서는 **다중 마스터 복제(Multi-Master Replication)**와 **원형 복제(Circular Replication)**를 고려할 수 있습니다.

• 다중 마스터 복제: 모든 서버가 주 서버 역할을 하며 쓰기 연산을 처리할 수 있습니다. 이 방식은 쓰기 성능을 향상시키지만 충돌 해결이 필요합니다.
• 원형 복제: 각 서버가 다음 서버로 데이터를 복제하며 순환 구조를 형성합니다. 장애 발생 시 특정 서버가 빠지더라도 복제가 지속됩니다.

로드 밸런서를 활용한 예시 워크플로우

데이터베이스 다중화와 로드 밸런서가 함께 작동하는 시스템에서 사용자 요청이 어떻게 처리되는지 살펴봅시다

1. 사용자는 DNS를 통해 로드 밸런서의 공개 IP 주소를 받습니다.
2. 사용자는 해당 IP 주소로 HTTP 요청을 보냅니다.
3. 로드 밸런서는 요청을 사용 가능한 웹 서버 중 하나로 전달합니다.
4. 웹 서버는:
   • 부 데이터베이스 서버에서 데이터를 읽습니다.
   • 데이터 변경 연산(INSERT, UPDATE, DELETE)은 주 데이터베이스 서버로 전달합니다.
5. 데이터 변경 사항은 주 서버에서 모든 부 서버로 복제됩니다.

요약

데이터베이스 다중화는 시스템의 성능, 안정성 및 가용성을 향상시키는 강력한 방법입니다. 읽기와 쓰기 연산을 분리함으로써 더 많은 쿼리를 병렬로 처리할 수 있어 응답 시간이 빨라지고, 복제를 통해 서버 장애 시에도 데이터 손실 없이 서비스를 지속할 수 있습니다.

효과적인 다중화 전략을 구현하면 확장성과 고가용성을 달성할 수 있어 예상치 못한 서버 장애 상황에서도 안정적인 서비스를 제공할 수 있습니다.