[Spring-cloud] MAS 트랜잭션 처리 및 분산 추척

in Spring on Spring

MAS Transaction

Spring cloud 환경에서 일부 서버의 응답을 못 받을경우 처리를 알아보자!

Resilience4j

Resilience4j는 Java 애플리케이션에서 회복 탄력성을 구현하기 위한 라이브러리이다.
아래 예제에선 스프링클라우드 환경에서 사용법을 알아 본다.
주로 마이크로서비스 아키텍처에서 사용되며, 장애 격리와 복구를 돕는 다양한 패턴을 제공한다.
주요 기능으로는 Circuit Breaker, Rate Limiter, Retry, Bulkhead, Time Limiter 등이 있으며, 이를 통해 시스템의 안정성과 신뢰성을 높일 수 있다.

의존성

dependencies {
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j'
}

사용법 예시

문제가 생겼을때 우회 할 수 있는 값을 준다.

...
private final CircuitBreakerFactory circuitBreakerFactory;

    ...
    CircuitBreaker cb = circuitBreakerFactory.create("circuitbreaker");
    List<ResponseOrder> orderList = cb.run(() -> orderServiceClient.getOrders(userId),
            throwable -> new ArrayList<>());
    
    userDto.setOrders(orderList);
...

커스텀 설정

하기 처럼 빈생성 후 필요한 설정을 사용한다.

@Configuration
public class Resilience4JConfig {
    @Bean
    public Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory> globalCustomConfiguration() {
        CircuitBreakerConfig circuitBreakerConfig = CircuitBreakerConfig.custom()
                .failureRateThreshold(4) // CircuitBreaker를 열지 결정하는 failure rate threshold percentage. default : 50
                .waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000)) // CircuitBreaker를 open한 상태를 유지하는 지속 기간을 의미. 이 기간 이후에 half-open상태. default: 60s
                .slidingWindowType(CircuitBreakerConfig.SlidingWindowType.COUNT_BASED) // CircuitBreaker가 닫힐 때 통화 결과를 기록하는데 사용되는 슬라이딩 창의 유형을 구성, 카운트 기반 또는 시간 기반
                .slidingWindowSize(2) // CircuitBreaker가 닫힐 때 호출 결과를 기록하는데 사용되는 슬라이딩 창의 크기를 구성. default: 100
                .build();

        TimeLimiterConfig timeLimiterConfig = TimeLimiterConfig.custom()
                .timeoutDuration(Duration.ofSeconds(4)) // TimeLimiter는 future supplier의 time limit을 정하는 API, default: 1s
                .build();

        return factory -> factory.configureDefault(id -> new Resilience4JConfigBuilder(id)
                .timeLimiterConfig(timeLimiterConfig)
                .circuitBreakerConfig(circuitBreakerConfig)
                .build()
        );

    }

    @Bean
    public Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory> specificCustomConfiguration1() {
        CircuitBreakerConfig circuitBreakerConfig = CircuitBreakerConfig.custom()
                .failureRateThreshold(6).waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
                .slidingWindowType(CircuitBreakerConfig.SlidingWindowType.COUNT_BASED)
                .slidingWindowSize(3).build();

        TimeLimiterConfig timeLimiterConfig = TimeLimiterConfig.custom()
                .timeoutDuration(Duration.ofSeconds(4)).build();

        return factory -> factory.configure(builder -> builder.circuitBreakerConfig(circuitBreakerConfig)
                .timeLimiterConfig(timeLimiterConfig).build(), "circuitBreaker1");
    }

    @Bean
    public Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory> specificCustomConfiguration2() {
        CircuitBreakerConfig circuitBreakerConfig = CircuitBreakerConfig.custom()
                .failureRateThreshold(8).waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
                .slidingWindowType(CircuitBreakerConfig.SlidingWindowType.COUNT_BASED)
                .slidingWindowSize(4).build();

        TimeLimiterConfig timeLimiterConfig = TimeLimiterConfig.custom()
                .timeoutDuration(Duration.ofSeconds(4)).build();

        return factory -> factory.configure(builder -> builder.circuitBreakerConfig(circuitBreakerConfig)
                        .timeLimiterConfig(timeLimiterConfig).build(),
                "circuitBreaker2");
    }
}

  CircuitBreaker circuitBreaker = circuitBreakerFactory.create("circuitBreaker1");
  CircuitBreaker circuitBreaker2 = circuitBreakerFactory.create("circuitBreaker2");

MSA 분산 추척

MAS(Microservices Architecture)에서 분산 추적(Distributed Tracing)은 여러 마이크로서비스에 걸쳐 있는 요청의 흐름을 추적하고 모니터링하는 기술.
이를 통해 각 서비스 간의 호출 관계와 성능 병목 지점을 파악할 수 있다.
아래 예제에선 Spring Cloud Sleuth + zipkin 을 알아볼 것이다.

주요 개념

  • Trace: 하나의 요청이 여러 서비스에 걸쳐 진행되는 전체 흐름.
  • Span: Trace 내에서 각 서비스 호출의 개별 단위. 각 Span은 시작 시간, 종료 시간, 메타데이터 등을 포함.
  • Trace ID: 전체 요청을 식별하는 고유한 ID.
  • Span ID: 각 서비스 호출을 식별하는 고유한 ID.

주요 도구

  • Jaeger: 오픈소스 분산 추적 시스템.
  • Zipkin: 트위터에서 개발한 분산 추적 시스템.
  • OpenTelemetry: 다양한 백엔드를 지원하는 표준화된 분산 추적 라이브러리.

분산 추적을 통해 개발자는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다.

  • 서비스 간의 호출 관계 시각화.
  • 성능 병목 지점 식별.
  • 오류 발생 지점 및 원인 분석.

Zipkin

  • https://zipkin.io/
  • Twitter에서 사용하는 분산 환경의 Timing 데이터 수집, 추적 시스템(오픈소스)
  • Google Drapper에서 발전하였으며, 분산환경에서의 시스템 병목 현상 파악
  • collector, Query Service, Database, WebUI로 구성

Spring Cloud Sleuth

  • 스프링 부트 애플리케이션을 Zipkin과 연동
  • 요청 값에 따른 Trace ID, Span ID 부여
  • Trace와 Span Ids를 로그에 추가 가능
    • servlet filter
    • rest template
    • scheduled actions
    • message channels
    • feign client
  1. https://zipkin.io/pages/quickstart.html 에서 설치해 준다.
    curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar
  2. 내 로컬의 자바 버전이 맞지 않아 21을 받고 실행한다.
    wget https://download.java.net/java/GA/jdk21/fd2272bbf8e04c3dbaee13770090416c/35/GPL/openjdk-21_linux-x64_bin.tar.gz
chmod +x zipkin.jar
jdk-21/bin/java -jar zipkin.jar
  3. Microservice 의존성 추가
      implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
  implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-zipkin'
  4. yml설정 추가
    spring:
  zipkin:
 base-url: http://...
 enabled: true
  sleuth:
 sampler:
   probability: 1.0

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