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실제 환경에서의 분산 시스템 오류 처리

발행: (2026년 1월 12일 오후 10:11 GMT+9)
12 min read
원문: Dev.to

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전통적인 예외 처리의 문제점

단일 머신에서 예외를 발생시키는 것은 합리적으로 느껴집니다. 스택 트레이스가 존재하고, 디버거가 이를 포착하며, 문제를 해결할 수 있기 때문입니다. 그러나 분산 시스템에서는 이러한 사고 모델이 거의 즉시 무너집니다.

  • 요청이 프로세스 경계를 넘어서면 컨텍스트가 사라지기 시작합니다. 예외가 API 게이트웨이 또는 메시지 브로커에 도달할 때쯤이면 원래 원인은 대부분 사라져 있습니다.
  • 비동기 호출, 백그라운드 큐, 재시도는 상황을 더욱 흐리게 만들어, 기술적으로는 실패가 보이지만 실제로는 쓸모가 없습니다.

재시도는 위험할 수 있음

  • 무작정 재시도하면 작은 일시적 문제도 연쇄적인 장애로 번질 수 있습니다.
  • 짧은 데이터베이스 지연이 갑자기 반복 요청의 홍수로 변해 시스템을 더욱 과부하 시킵니다.

클라우드 플랫폼이 추가하는 복잡성

  • 백그라운드 작업, 서버리스 함수, 오케스트레이터는 종종 성공을 보고하면서도 조용히 오류를 어디선가 기록합니다(누구도 보지 않음).
  • 플랫폼 입장에서는 작업이 완료된 것이지만, 여러분 입장에서는 중요한 로직이 전혀 실행되지 않은 것입니다.

최종 피해자: 사용자

  • 사용자는 모호한 오류 메시지만 보게 됩니다.
  • 지원 팀은 무슨 일이 일어났는지 추적할 수 없습니다.
  • 엔지니어는 명확한 시작점 없이 늦은 밤 로그를 파헤쳐야 합니다.

HTTP 상태 코드만으로는 충분하지 않음

상태 코드는 무언가가 잘못되었음을 알려주지만, 무엇이 잘못됐는지 또는 왜 그런지는 알려주지 않습니다. 클라이언트는 로그에 기록되고, 표시되며, 서비스 간에 연관될 수 있는 구조화된 정보가 필요합니다.

실제 .NET 예제

public IActionResult GetUser(int id)
{
    var user = _userService.GetUser(id);
    if (user == null)
    {
        return NotFound(new ErrorResponse
        {
            Code = "USER_NOT_FOUND",
            Message = $"User with id {id} does not exist.",
            CorrelationId = HttpContext.TraceIdentifier
        });
    }

    return Ok(user);
}
  • 오류 코드는 프론트엔드와 다른 서비스가 일관되게 반응하도록 합니다.
  • 명확한 메시지는 사용자와 지원 팀에 도움이 됩니다.
  • 상관 관계 ID는 로그, 큐 및 하위 호출 전반에 걸쳐 오류를 추적할 수 있게 합니다.

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멱등성 및 중복 처리

분산 시스템에서는 재시도가 불가피합니다. 네트워크 호출이 실패하고, 타임아웃이 발생하며, 메시지가 재전송됩니다. 시스템이 중복 요청을 안전하게 처리하지 못하면 결국 데이터 손상이나 중복된 부작용이 발생합니다.

  • API – Idempotency-Key 헤더를 요구합니다. 백엔드는 해당 키를 확인하고 저장하여 동일한 요청이 반복될 경우 같은 작업이 다시 실행되지 않도록 해야 합니다.
  • 백그라운드 작업 / 메시지 컨슈머 – 처리된 메시지 식별자를 빠른 저장소(Redis, DynamoDB, 혹은 고유 제약조건이 있는 DB 테이블)에 저장하여 중복 처리를 방지합니다. 이 단계를 생략하면 실제 운영 환경에서 고객에게 두 번 청구하거나 중복 이메일을 보내는 상황이 발생합니다.

Logging, Structured Logs & Alerts

  • 경력 초기에 로그를 너무 많이 남기는 것을 피했는데, 너무 시끄럽다고 느꼈기 때문이다. 분산 시스템에서는 언더‑logging이 오버‑logging보다 훨씬 큰 문제이다.
  • Structured logs(JSON, key‑value pairs)를 사용하면 상관관계 ID, 사용자 ID, 작업 이름으로 쿼리할 수 있다. 환경, 요청 식별자, 주요 입력 값과 같은 컨텍스트를 포함하면 로그가 최후의 수단이 아니라 진단 도구가 된다.
  • Alerts는 로그만큼 중요하다. 아무도 보지 못하는 오류를 로그에 남기는 것은 무시하는 것과 같다. 반복적인 실패, 증가하는 큐 백로그, 비정상적인 급증과 같은 패턴에 대해 알림을 설정하면 사용자가 눈치채기 전에 대응할 수 있다.

실용적인 권장 사항

  1. 명시적으로 – 실제로 실패할 때만 예외를 발생시킵니다.
  2. 오케스트레이터 수준에서 백오프를 사용한 재시도 구성.
  3. 중요 오류를 사람이 실제로 확인할 수 있는 공유 알림 채널로 전송합니다.
  4. 배치 작업 / 백그라운드 처리의 경우, 실패를 전용 테이블이나 큐에 기록합니다. 이렇게 하면 검토, 재생 또는 수동 해결이 가능한 기록이 생성됩니다.
  5. 프론트엔드 오류 처리는 의도적으로 해야 합니다:
    • React 오류 경계(error boundaries)를 사용해 예상치 못한 실패를 포착합니다.
    • 백엔드 오류 메시지를 신중하게 표시합니다—내부 스택 트레이스는 제외하고, 실행 가능한 충분한 세부 정보를 제공합니다.
    • 재시도 동작을 명시적으로 표시하여 사용자가 다시 시도해도 되는지, 지원이 필요한지 알 수 있게 합니다.

부분 실패 및 사가

분산 워크플로우에서는 부분 실패를 피할 수 없습니다. 사가 스타일 프로세스에서는 하나의 서비스는 성공하고 다른 서비스는 실패할 수 있습니다. 롤백이 종종 불가능하기 때문에 보상 작업과 명확한 로깅이 필수적입니다.

환경 드리프트

환경 드리프트는 시간이 지남에 따라 애플리케이션이 예측할 수 없게 동작하도록 만들 수 있는 또 다른 조용한 위험 요인입니다… (원문이 여기서 끊깁니다; 필요에 따라 계속 작성하세요).

Error Handling in Distributed Systems

  • 개발, 스테이징, 프로덕션 환경은 설정 불일치 때문에 종종 다르게 동작합니다. 오류 시나리오를 여러 환경에서 테스트하는 것은 번거롭지만 필수적입니다.
  • AI 통합은 자체적인 위험을 가져옵니다. 대형 언어 모델은 타임아웃이 발생하거나, 형식이 잘못된 응답을 반환하거나, 예측할 수 없게 동작할 수 있습니다. 이러한 호출을 timeouts, circuit breakers, 그리고 strict response validation으로 감싸면 새로운 불안정성 원천이 되는 것을 방지할 수 있습니다.
  • 서비스 전반에 걸쳐 shared error contract를 처음부터 정의하세요. 나중에 이를 추가하는 것은 고통스럽고 오류가 발생하기 쉽습니다.
  • 내부 호출이라 할지라도 모든 네트워크 호출을 잠재적인 실패로 간주하세요. 신뢰성을 전제로 하면 시스템이 예기치 않게 실패합니다.
  • 첫 번째 프로덕션 사고가 발생하기 전에 log correlation and searchability에 투자하세요. 사용자가 이미 영향을 받는 상황에서 관측성을 추가하는 것은 훨씬 어렵습니다.
  • 원시 예외에 의존하기보다 명확한 codes, messages, 그리고 correlation identifiers를 포함한 오류 응답을 설계하세요.
  • 모든 부수 효과가 있는 API와 백그라운드 작업을 idempotent하게 만들거나, 중복 처리가 발생할 수 있음을 받아들여야 합니다.
  • 오류를 context와 함께 로그에 기록하고, 단순히 스택 트레이스만 남기지 마세요. 의미 있는 패턴에 대해 알림을 설정하세요.
  • 클라우드 플랫폼은 실패를 숨길 수 있으니, 직접 가시화하지 않으면 실패를 놓치게 됩니다.
  • React 애플리케이션에서는 일반적인 메시지 뒤에 오류를 가리기보다, 오류를 솔직하고 명확하게 표시하세요.

Discussion Prompt

여러분은 자체 분산 시스템에서 부분적인 실패와 재시도를 어떻게 처리하고 있나요?
어떤 패턴이 사고 시에 여러분을 구했으며, 어떤 접근 방식이 압박 속에서 실패했나요?
여러분의 전쟁 이야기나 의견 차이를 듣고 싶습니다.

Offer to Share Examples

C# error‑response template이나 구체적인 idempotency example이 필요하시면 알려 주세요. 제가 실제로 효과적이었던 예시를 공유해 드리겠습니다.

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