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백엔드 개발자로서 서비스 규모가 작을 때는 API 호출 한 번으로 데이터가 즉시 전달되는 것이 당연한 것처럼 느껴집니다. 하지만 서비스가 성장하고 사용자가 늘어나면서 문제가 발생합니다. 실시간 채팅 메시지, 이메일 발송, 결제 알림과 같이 순간적으로 처리할 데이터가 몰리면, 서버가 마치 명절 때 고속도로처럼 갑작스러운 교통체증을 겪게 됩니다.
이런 문제를 효과적으로 해결하는 것이 바로 메시지 큐(Message Queue) 입니다. 메시지 큐는 데이터를 비동기적으로 처리하고 안정적으로 전달함으로써, 서비스가 사용자 요청을 빠르게 처리하고 시스템 전체가 원활히 동작하도록 도와줍니다. 본 글에서는 메시지 큐의 필요성과 동작 원리를 간단한 비유와 함께 쉽게 설명하겠습니다.
메시지 큐는 시스템의 작업 요청을 임시로 보관해두었다가 적절한 시점에 처리하도록 도와주는 큐(queue) 방식의 서비스입니다. 일종의 우체국 역할이라고 생각하면 이해하기 쉽습니다. 우체국은 수신된 편지(메시지)를 우편함(큐)에 넣어두고, 우체부(Worker)가 순서대로 하나씩 배달합니다.
만약 우체국이 없다면, 모든 사람이 서로 직접 찾아가 메시지를 전달해야 합니다. 그렇게 되면 한 사람이 동시에 많은 사람에게 메시지를 전달하기 어려워지고, 전달 과정에서 혼잡과 지연이 발생할 것입니다. 이처럼 메시지 큐가 없으면 각 시스템 간 데이터 전달 과정이 복잡해지고 병목(Bottleneck)이 생기게 됩니다. 또한 우체부가 몸이 안좋아서 쉬는경우(서버가 터지는 경우)에도 우편함(큐)에는 데이터가 유지됩니다. 그리고 우체부가 다시 출근(서버 재시작)하면, 다시 메시지를 전달하면 됩니다. 이는 데이터 손실을 최소화 할 수 있음을 의미합니다.
대표적인 메시지 큐 기술로는 RabbitMQ, Kafka, Amazon SQS, Redis 등이 있고, 각각의 메시지 큐는 특정 요구사항에 맞게 설계되어 있습니다. kafka는 대규모 데이터 스트리밍에 적합하고 RabbitMQ는 간단한 메시지 전달에 특화되어 있습니다.
메시지 큐는 이렇게 생산자와 소비자 사이의 비동기적 연결을 제공하기 때문에, 메시지 큐를 사용하여 시스템의 안정성과 확장성을 높일 수 있습니다.
메시지 큐의 핵심 개념은 크게 다음 세 가지로 요약할 수 있습니다.
이러한 구조 덕분에 생산자와 소비자는 서로의 상태나 속도에 관계없이 독립적으로 동작할 수 있습니다. 즉, 생산자가 순간적으로 매우 많은 데이터를 생성해도 소비자가 천천히 처리할 수 있게 되고, 이로 인해 시스템 전체의 성능이 안정적으로 유지됩니다.
메시지 큐를 도입했을 때의 대표적인 장점은 다음과 같습니다.
메시지 큐의 특징에서 알 수 있듯, 데이터베이스(DB)와의 가장 큰 차이점은 메시지 큐는 비동기 데이터 전달을 하고 데이터베이스는 영구적으로 저장하여 필요에 따라 데이터를 검색하고 수정가능합니다.
데이터베이스는 데이터를 영구적으로 저장하기 때문에 무결성과 트랜잭션 관리에 중점을 두지만, 많은 트래픽(동시성)에서는 작업 성능이 저하 될 수 있습니다. 이러한 장단점을 활용하여 메시지 큐와 데이터베이스의 역할에 맞게 사용하는 것이 필요합니다.
메시지 큐를 구현하는 대표적인 도구로는 RabbitMQ, Kafka, Amazon SQS, Redis 등이 있습니다. 각 도구는 용도와 목적에 따라 선택적으로 사용할 수 있습니다.
메시지 큐를 도입할 때는 다음과 같은 부분을 신중하게 고려해야 합니다.
메시지 큐는 시스템의 확장성과 안정성을 높이는 중요한 도구입니다. 메시지 큐의 개념과 원리를 잘 이해하고 실무에 적용하면, 서비스가 더 많은 사용자를 수용할 수 있게 되며 예기치 못한 장애에도 안정적인 시스템 운영이 가능합니다.