MSA(Microservices Architecture) 개념

 

목차

 

 

 

 

이번에 프로젝트를 진행하면서 MSA 방식을 도입해보기로 했었다. 그래서 MSA 에 대한 공부도 하고 어렵게 프로젝트 세팅까지 했지만.. 진행하려던 프로젝트가 MSA 를 사용할 만한 프로젝트도 아닐 뿐더러, 비효율적인 부분이 많아서 (서버를 여러개 켜야함) 결국 MSA 방식은 포기하게되었다. ㅜㅜ 그래서 이론이라도 끄적끄적 해 볼 예정..

 

 

대표 개념

 

API Gateway : Spring Cloud Gateway 와 Webflux 로 구현

Service Discovery : Netflix Eureka 사용으로 구현

Config Server : Spring Cloud Config 사용으로 구현

 

 

---

MSA란?

MSA(Microservices Architecture, 마이크로서비스 아키텍처)는

애플리케이션을 작은 서비스 단위로 나누어 개발하는 소프트웨어 아키텍쳐이다.

즉 여러개의 독립적인 서비스로 나뉘게 되고, 서비스 간에 통신은 API 를 사용하게 된다.

 

 

 

 

Spring Cloud Service Discovery  (2가지 패턴)

msa 방식에서는 기능별 (서비스별) 로 프로젝트가 나뉘어진다.

이때 서비스별 IP 와 Port 를 저장하고 관리할 필요가 있는데 이 때 필요한게 Spring Cloud Service Discovery 이다.

 

 

아래 두가지 방식으로 구현할 수 있다.

 

Client-Side Discovery 패턴

• 서비스가 직접 Service Register(서비스 레지스트리)에서 다른 서비스의 위치를 조회하여 호출함.
• 클라이언트가 로드 밸런싱 방법을 직접 선택하여 서비스 호출 가능.

 

Server-Side Discovery 패턴

• 클라이언트는 서비스의 위치를 직접 찾지 않고, Load Balancer(로드 밸런서)를 호출. 

---

Load Balancer (LB)

로드 밸런서(Load Balancer)는 여러 개의 서버에 트래픽을 고르게 분산시키는 역할을 수행함.
이를 통해 특정 서버에 과부하가 걸리는 것을 방지하고, 서비스 가용성을 높임.

CI/CD 프로세스에서 연결정보가 지속적으로 변경됨, 이 경우 LB 에 새롭게 등록해야하는데...

이를 해결하기 위해 Eureka 가 등장함

 

 

 

API Gateway (→  Spring Cloud Gateway 와 Webflux)

클라이언트가 요청하는 여러 서비스에 대한 요청을 하나의 엔드포인트로 모아 라우팅한다.

즉 mvc 에서의 controller 와 비슷한 느낌이라고 보면 되겠다. (그 범위가 커진)

들어온 요청을 적절한 서비스에게 전달해주고 다양한 부가 기능도 처리함

 

Spring Cloud Gateway + WebFlux( 비동기적이고 논블로킹 방식) 을 사용해서 구현한다.

 

 

✅ 둘의 차이점

• API 게이트웨이는 API 관리와 라우팅에 초점
• 로드 밸런서는 트래픽 분산과 서버 부하 관리에 중점

---

 

Service Registry

서비스 인스턴스의 메타데이터(서비스 이름, IP 주소, 포트, 상태 등)를 중앙에서 관리하는 시스템

서비스 위치를 동적으로 찾아갈 수 있다.

 

 

Service Registry (→ Netflix Eureka)

Neflix에서 제공한 MSA를 위한 클라우드 오픈 소스임. 서비스 디스커버리를 제공

서비스들은 유레카 클라이언트로 등록되고, 유레카 서버에서는 IP 와 같은 연결 정보들을 저장함

 

Eureka Server

• 서비스 레지스트리 역할을 수행.
• 모든 서비스는 자신을 등록하고, 다른 서비스의 위치를 찾을 때 이곳을 조회함.

 

Eureka Client

• Eureka Server에 자신의 정보를 등록하고, 필요할 때 다른 서비스의 정보를 조회함.
• 서비스 간 통신 시 Service Register를 조회하여 동적으로 서비스 위치를 찾을 수 있음.

 

---

Config Server (→ Spring Cloud Config 사용)

 

분산 시스템 환경에서 설정 정보를 관리한다. 다양한 서비스가 이 설정을 공유하도록 도움

즉 나뉘어진 서비스들의 설정 파일은 한번에 관리하고 제공해줌

 

• (장점) 여러 서비스(프로젝트)들의 설정파일을 외부로 분리해서 중앙 설정 저장소 처럼 사용하여 관리하게 함
• (장점) 특정 설정이 변경 시 각각 서비스 재가동 필요없이 적용 가능
• (단점)  git 서버/ 설정 서버 장애가 전파 될 수 있음
• (단점) 우선순위 문제로 설정 정보 파일이 덮어씌워 질 수 있음

 

---

https://f-lab.kr/insight/api-gateway-and-load-balancer

https://mangkyu.tistory.com/253

https://velog.io/@jkijki12/Eureka%EB%9E%80

https://ksh-coding.tistory.com/135

https://mangchhe.github.io/springcloud/2021/04/06/SpringCloudNetflixEureka/