🧩 시스템 간 비동기 연동 방식 정리 (메시징 / DB / CDC)

분산 시스템에서 비동기 연동을 활용하면,

• 시스템 간 결합도를 낮추고
• 호출 응답 대기를 줄이며
• 트래픽 폭증 시에도 견고한 아키텍처를 구성할 수 있습니다.

아래 3가지 방식이 자주 사용됩니다:

1. 메시징 시스템 (Kafka, RabbitMQ 등)
2. 데이터베이스 활용
3. CDC (Change Data Capture)

1️⃣ 메시징 시스템 기반 연동

✅ 개념

• A 시스템이 메시지를 브로커(Kafka 등) 에 보내고
• B 시스템이 이를 구독해서 처리하는 구조

✅ 장점

• 고성능, 고처리량
• 느슨한 결합
• 비동기 처리 가능

⚠️ 고려사항

• 메시지 유실 방지 → ack 설정 / 재전송 설계 필요
• 메시지 순서 보장 문제
• 트랜잭션 일관성 문제
  (예: DB insert는 성공했는데 메시지는 실패)

💡 트랜잭션 고려

• DB insert + 메시지 전송을 원자적으로 처리할 수 없음 → 보상 트랜잭션 or Outbox 패턴 고려

2️⃣ 데이터베이스 기반 연동

✅ 개념

• A 시스템이 DB의 메시지 테이블에 기록
• B 시스템이 주기적으로 테이블 조회(polling) 후 메시지를 전송

✅ 장점

• DB 트랜잭션과 원자성 보장
• 메시지 유실 없음
• 순서 보장 가능

⚠️ 고려사항

• DB 스키마 변경에 영향 받음
• 읽기 주기 및 삭제 정책 필요
• 실시간성이 낮음 (폴링 주기 의존)

3️⃣ CDC(Change Data Capture) 기반 연동

✅ 개념

• DB 변경 로그(binlog)를 감지하여
• 외부 시스템에 변경 내용을 자동 전파

✅ 장점

• 애플리케이션 코드 변경 최소화
• 트랜잭션 보장 (DB 기준)
• 복잡한 연동 로직 필요 없음

⚠️ 고려사항

• 변경 사유/의도는 알 수 없음 (데이터만 감지)
• 실시간 처리는 가능하지만 지연 발생 가능
• 로그 기반 분석 툴 또는 CDC 플랫폼 필요 (Debezium 등)

💥 보상 트랜잭션이란?

분산 시스템에서는 하나의 트랜잭션으로 묶을 수 없기 때문에
“성공한 작업을 취소하는 작업”을 별도로 설계합니다.

예시 상황:

• 주문 생성 시스템 → 결제 시스템 호출 → 재고 시스템 호출
• 재고가 부족하면 결제 취소 필요
  → 이때 결제 시스템에 보상 작업(결제 취소) 요청을 전송

보상 트랜잭션 특징

• 트랜잭션 실패 시 롤백이 아니라 반대 작업 실행
• Saga 패턴으로 구현 가능 (Local Saga, Choreography 방식 등)

✅ 총정리 비교표

📌 마무리

• 비동기 연동 방식은 유연성, 성능, 확장성 모두를 위한 필수 설계
• 어떤 방식이든 일관성 보장과 실패 대응이 핵심
• 메시징 기반은 Outbox + 보상 트랜잭션, CDC는 데이터 추적 주의