03 Saga 패턴

1. MSA에서 @Transactional 패턴

1. memo

• 게시글 작성전 포인트차감 -> 게시글 작성 -> 활동점수 부여 서비스 로직

2. 상황

3. 자바소스

 @Transactional
 public void create(CreateBoardRequestDto createBoardRequestDto) {
    // <다른 서비스> 게시글 작성 전 100 포인트 차감 
    pointClient.deductPoints(createBoardRequestDto.getUserId(), 100);

    // <작업 서비스> 게시글 작성
    Board board = new Board(
      createBoardRequestDto.getTitle(),
      createBoardRequestDto.getContent(),
      createBoardRequestDto.getUserId()
    );

    this.boardRepository.save(board); // 롤백
  
    // <다른 서비스> 게시글 작성 시 작성자에게 활동 점수 10점 부여 - 다른 서비스
    userClient.addActivityScore(createBoardRequestDto.getUserId(), 10); // 에러 발생
  }

3. memo

• 위 패턴에서 다른 서비스는 MSA 구조로 구성된 다른 서비스에서 작업을 진행함.
• 활동 점수를 부여도중 에러가 발생하면,
  • 해당 로직의 작성자에게 점수 부여는 커밋X
  • 게시글작성은 해당 메소드가 예외가 터졌으므로 Transactional에 의해 롤백
  • 작성 전 100포인트 차감은 다른 서비스에서 작업을 하고 완료했기 때문에 커밋이 완료된 상태, Transactional 영향권이 X
• Transactional은 비즈니스로직이 수행되고 있는 프로젝트의 DB에만 영향을 주게됨.
• 모놀리식 아키텍쳐 구조에서는 동일한 서비스, 디비에서 작업하기 때문에 트랜잭션이 문제가 없었으나
• MSA구조에서는 별도의 방법(2PC, TCC, Saga)를 이용해서 전반적으로 데이터를 맞추는 작업이 들어가야함.

2. 별도의 방법

1. memo

• “분산 트랜잭션을 정합성 있게 처리하는 패턴”
• 주문 → 결제 → 재고 로직에서의 흐름

2. 2PC (Two-Phase Commit)

• 여러 서비스(또는 DB)가 하나의 분산 트랜잭션처럼 동작하도록 2단계 절차로 커밋을 결정하는 방식.
• 중앙에 Coordinator가 있고 모든 참여자가 “커밋 가능”이라고 응답하면
  • 마지막에 한 번에 전부 커밋
  • 하나라도 실패하면 전부 롤백
• 흐름
  • 작업 1
    • 주문 서비스: 커밋 가능
    • 결제 서비스: 커밋 가능
    • 재고 서비스: 실패
  • 작업 2
    • 전체 롤백처리

3. TCC (Try-Confirm-Cancel)

• 각 서비스가 “임시 처리 → 확정 → 취소” 3단계를 제공하는 분산 트랜잭션 패턴.
• 먼저 실제 확정이 아니라 “예약” 작업
  • 모든 예약이 성공하면 확정
  • 중간에 실패하면 이미 성공한 예약을 취소
• 흐름
  • Try 단계
    • 주문: 주문 임시 생성
    • 결제: 금액 홀딩
    • 재고: 수량 홀딩
  • Confirm 단계
    • 전부 성공하면 / 전부 확정 처리
    • 중간에 실패하면 결제 홀딩 취소 / 재고 수량 복구 / 주문 취소

4. Saga

• 각 서비스가 자기 로컬 트랜잭션을 바로 커밋하고, 실패 시 보상 트랜잭션으로 이전 작업을 되돌리는 방식.
• 보상트랜잭션은 수동으로 트랜잭션의 롤백(Rollback) 효과를 내는 방법
• 흐름
  • 주문 생성 (커밋)
  • 결제 승인 (커밋)
  • 재고 차감 (실패)
  • 결제 취소
  • 주문 취소

3. Saga

1. Memo

• 실질적으로 특별한 기능이 아니라 비슷하게 구현을 해놓은 형태라고 보면됨.
• 예시에서는 각기 포인트마다 boolean 값을 두고,
  • 로직이 성공하면 true로 변경
  • 실패하면 catch로 빠지게되니 true작업에 대해서만 원복 작업처리
• 작업을 진행하다보면 Eventual Consistency(최종적 일관성)이 발생함.
  • 처음에는 잠깐 불일치하는 데이터가 발생하지만,
  • 일정 시간 이후에는 모든 데이터의 일관성이 맞아지는 현상을 의미

2. 보상 트랜잭션 진행

  public void create(CreateBoardRequestDto createBoardRequestDto) {
    // 게시글 저장을 성공했는 지 판단하는 플래그
    boolean isBoardCreated = false;
    Long savedBoardId = null;
  
    // 포인트 차감을 성공했는 지 판단하는 플래그
    boolean isPointDeducted = false;
  
    try {
      // 게시글 작성 전 100 포인트 차감
      pointClient.deductPoints(createBoardRequestDto.getUserId(), 100);
      isPointDeducted = true; // 포인트 차감 성공 플래그
      System.out.println("포인트 차감 성공");
  
      // 게시글 작성
      Board board = new Board(
          createBoardRequestDto.getTitle(),
          createBoardRequestDto.getContent(),
          createBoardRequestDto.getUserId()
      );
  
      Board savedBoard = this.boardRepository.save(board);
      savedBoardId = savedBoard.getBoardId();
      isBoardCreated = true; // 게시글 저장 성공 플래그
      System.out.println("게시글 저장 성공");
  
      // 게시글 작성 시 작성자에게 활동 점수 10점 부여
      userClient.addActivityScore(createBoardRequestDto.getUserId(), 10);
      System.out.println("포인트 적립 성공");
      
    } catch (Exception e) {
    
      if (isBoardCreated) {
        // 게시글 작성 보상 트랜잭션 => 게시글 삭제
        this.boardRepository.deleteById(savedBoardId);
        System.out.println("[보상 트랜잭션] 게시글 삭제");
      }
      
      if (isPointDeducted) {
        // 포인트 차감 보상 트랜잭션 => 포인트 적립
        pointClient.addPoints(createBoardRequestDto.getUserId(), 100);
        System.out.println("[보상 트랜잭션] 포인트 적립");
      }
      
      // 실패 응답으로 처리하기 위해 예외 던지기
      throw e;
    }
  }