분산 트랜잭션 솔루션(XA, Saga 등)

개요

분산 트랜잭션은 여러 데이터베이스나 마이크로서비스에 걸쳐 일관된 상태를 유지해야 할 때 사용하는 트랜잭션 처리 방식입니다. 전통적인 단일 데이터베이스 트랜잭션과는 달리, 분산 시스템에서는 네트워크 지연, 장애, 데이터 소스 간 이질성 등으로 인해 트랜잭션 일관성을 보장하는 것이 매우 어렵습니다. 이에 따라 XA(2-Phase Commit), Saga, TCC(Try-Confirm-Cancel) 등 다양한 분산 트랜잭션 솔루션이 등장했습니다. 이 글에서는 각 방식의 개념, 동작 원리, 비교 분석, 적용 사례를 소개합니다.

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1. 개념 및 정의

분산 트랜잭션은 **둘 이상의 시스템(데이터베이스, 서비스 등)**이 참여하여 하나의 논리적 작업 단위를 이루는 트랜잭션입니다. ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)의 속성을 유지하면서, 모든 참여 노드의 트랜잭션이 모두 성공하거나 모두 실패하도록 보장하는 것이 목적입니다.

• XA(2PC): 글로벌 트랜잭션 매니저를 통해 참여 노드들이 2단계 커밋으로 일관성을 유지
• Saga: 각 로컬 트랜잭션이 순차적으로 실행되며, 실패 시 보상 트랜잭션으로 롤백
• TCC: 트랜잭션을 Try-Confirm-Cancel 세 단계로 분리해 명시적 확인과 취소 수행

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2. 특징 비교

특징	XA (2PC)	Saga	TCC
트랜잭션 흐름	중앙 관리자가 모든 참여자와 커밋 조율	서비스 간 순차적 실행 + 실패 시 보상 처리	사전 예약 → 최종 확인 또는 취소
롤백 방식	자동 롤백 (ACID 보장)	보상 트랜잭션 수동 실행	명시적 Cancel 로직 필요
복잡도	상대적으로 간단	보상 로직 설계 필요	Try/Confirm/Cancel 세 단계 API 필요
성능 및 지연	느릴 수 있음 (락, 블로킹 발생)	비동기 처리로 상대적으로 빠름	네트워크 왕복 횟수 증가 가능성 있음
분산 시스템 적합성	낮음 (동기 처리, 락 기반)	높음 (비동기, 분산에 적합)	중간 (높은 제어권 필요)

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3. 기술 요소 및 구성도

XA (2-Phase Commit)

1. Prepare Phase: 트랜잭션 매니저가 각 노드에 커밋 가능 여부를 요청
2. Commit Phase: 모든 노드가 OK 응답 시 커밋 진행, 일부 실패 시 롤백

주요 기술/도구: Atomikos, Bitronix, JTA(Java Transaction API), DBMS 지원(XA driver)

Saga Pattern

1. Forward Flow: 각 서비스의 로컬 트랜잭션 순차 수행
2. Compensation: 실패 시 이전 작업에 대해 보상 트랜잭션 실행

패턴 유형:

• Choreography: 서비스 간 직접 호출 (이벤트 기반)
• Orchestration: 중앙 Saga Coordinator가 흐름 제어

도구 예시: Axon, Eventuate Tram, Temporal, Camunda

TCC (Try-Confirm-Cancel)

1. Try: 자원 예약 또는 잠금
2. Confirm: 성공 시 자원 확정 처리
3. Cancel: 실패 시 예약된 자원 해제

적용 사례: 결제, 재고 처리 등 강한 일관성이 필요한 업무

도구 예시: Hmily, ByteTCC, Seata(TCC 모드 지원)

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4. 장점 및 이점

방식	장점	활용 분야
XA	전통적인 트랜잭션 모델과 유사, 개발 편의	단일 DB, 전통적 모놀리스, ERP
Saga	마이크로서비스 친화적, 비동기 확장 용이	커머스 주문 처리, 예약 시스템
TCC	명확한 상태 제어, 자원 충돌 최소화	결제, 재고, 은행 트랜잭션

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5. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례

• 전자상거래: 주문 생성 → 재고 차감 → 결제 진행 흐름에 Saga 적용
• 은행 시스템: 송금 시 원장 기록, 계좌 차감/가산을 TCC로 안전하게 처리
• 물류 시스템: 픽업 예약, 배송 상태 변경 등에 Saga 또는 TCC 사용
• 금융 API: 오픈뱅킹 API 연동 시 XA 기반 글로벌 트랜잭션 연동

고려사항

항목	주의사항
보상 트랜잭션 설계	Saga는 실제 롤백이 아닌 별도 로직으로 처리되어 정확한 상태 추적 필요
자원 락 및 시간 초과	XA/TCC는 자원 장시간 점유 시 시스템 병목 발생 가능
메시지 일관성	Saga 사용 시 이벤트 중복/유실 방지 위한 메시지 브로커 설정 중요
장애 복구 전략	트랜잭션 실패 시 적절한 재시도, 실패 기록, 알림 등 회복 로직 구성 필요

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6. 결론

분산 시스템에서 데이터 일관성을 유지하는 것은 쉽지 않지만, 업무의 특성과 트랜잭션의 성격에 따라 적절한 분산 트랜잭션 솔루션을 선택한다면 안정성과 성능을 모두 확보할 수 있습니다. XA, Saga, TCC는 각기 다른 장단점을 가지며, 마이크로서비스 환경에서는 Saga가 가장 보편적, 고정밀 트랜잭션에는 TCC, 전통적 환경에는 XA가 적합합니다. 복잡한 도메인일수록 기술적 선택뿐 아니라 비즈니스 흐름의 이해와 보상 로직 설계가 병행되어야 합니다.