시스템 설계에서 Strong vs Eventual Consistency

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Why This Matters in Distributed Systems (and Why You Should Know It)

Modern software is rarely confined to a single machine. It’s spread across many servers and regions to stay fast and reliable for users everywhere.
That distribution is powerful, but it creates a consistency challenge: when you have multiple copies of data on different servers, you must decide how those copies stay in sync.

How you handle consistency determines how your system behaves under load or network failure. As a developer or architect you must choose a consistency model intentionally—otherwise the system will choose for you, often at the most inconvenient time.

분산 시스템에서의 일관성

Consistency는 타이밍에 관한 것입니다.
“데이터를 저장한 후, 다른 모든 사용자가 업데이트를 얼마나 빨리 볼 수 있을까요?”

그룹 채팅을 생각해 보세요:

이 둘 중 하나를 선택하는 것은 순수히 기술적인 문제가 아니라 아키텍처적 결과를 수반하는 비즈니스 결정입니다.

Note: 이것은 단일 노드 데이터베이스의 ACID 일관성과는 다릅니다.
ACID는 상태 전이를 설명하고, 분산 일관성은 이러한 상태 변화가 언제 보이게 되는지를 설명합니다.

강력한 일관성

강력한 일관성은 데이터를 기록하면 이후 모든 읽기에서 그 새로운 값을 반환한다는 것을 보장합니다. 사용자가 어느 서버에 연결하든 동일합니다.

작동 방식

• 리더 / 프라이머리 노드가 쓰기를 순서대로 정합니다.
• 동기 복제가 복제본에 수행됩니다.
• 쿼럼(다수 동의)이 쓰기가 성공하기 전에 필요합니다.

쓰기 작업은 시스템이 이후의 모든 읽기에서 해당 값을 볼 수 있음을 보장할 때까지 성공으로 간주되지 않습니다.

일반적인 결과

• 쓰기 대기가 필요합니다(승인 응답을 기다림).
• 읽기가 차단될 수 있습니다(시스템이 최신 상태를 확인하는 동안).
• 네트워크 파티션 시 가용성 감소(시스템은 온라인 상태보다 정확성을 우선합니다).

정확성이 중요한 경우

강점 (강력한 일관성)

• 예측 가능성: 단일 노드 데이터베이스처럼 동작합니다.
• 안전성: 사용자가 오래된 값이나 잘못된 값을 절대 보지 못합니다.
• 정확성 우선: 트레이드오프가 필요할 때 시스템은 “가용성”보다 “정확성”을 선택합니다.

Source: …

최종 일관성 (Eventual Consistency)

최종 일관성은 서로 다른 서버가 짧은 기간 동안 데이터의 서로 다른 버전을 보유하도록 허용합니다. 시스템은 “언젠가” 모든 복제본이 수렴할 것을 약속하지만, 요청을 완료하기 전에 수렴을 기다리지는 않습니다.

작동 방식

• 비동기 복제 – 쓰기가 한 서버에 기록되고 요청은 즉시 “성공”을 반환합니다.
• 백그라운드 동기화가 데이터를 다른 복제본으로 복사합니다.
• 충돌 해결 전략이 서로 다른 업데이트를 처리합니다.

시스템은 가용성, 낮은 지연시간, 파티션 내성을 우선시합니다. 오래된 읽기가 발생할 수 있지만 시스템은 계속 응답합니다.

약간의 오래됨이 허용되는 경우

장점 (Eventual Consistency)

• 성능: 조정 지연이 없으므로 매우 빠릅니다.
• 탄력성: 많은 노드가 파티션되더라도 쓰기를 받아들이고 읽기를 제공할 수 있습니다.
• 확장성: 전 세계 서비스와 같은 대규모 환경에 적합합니다.

트레이드‑오프

• 혼란: 사용자가 새로 고침 후 오래된 데이터를 볼 수 있습니다.
• 복잡성: 개발자는 서로 다른 복제본에서 동시 업데이트가 발생할 때 충돌을 처리해야 합니다.

실제 사례: DynamoDB

Amazon DynamoDB는 기본적으로 최종 일관성을 가집니다. 쓰기 직후 읽기는 오래된 데이터를 반환할 수 있지만, 요청당 강력한 일관성을 요청할 수 있습니다.

// Write (eventual consistency)
await dynamodb.put({
  TableName: "Users",
  Item: {
    userId: "42",
    email: "new@email.com"
  }
});
// The write succeeds, but replicas may not all be updated yet.

// Strongly consistent read (optional)
const result = await dynamodb.get({
  TableName: "Users",
  Key: { userId: "42" },
  ConsistentRead: true   // Guarantees the latest committed value
});

• 기본 (최종 일관성): 낮은 지연 시간, 높은 가용성.
• StrongRead 플래그: 약간의 지연 시간과 가용성을 희생하여 최신성을 보장합니다.

Choosing the Right Model

1. Identify business requirements – 순간적인 불일치가 무해한가, 아니면 치명적인가?
2. Map scenarios to consistency needs – 위 표를 빠른 참고 자료로 활용하세요.
3. Leverage per‑operation choices – 많은 서비스(예: DynamoDB, Cosmos DB)에서 요청마다 일관성을 선택할 수 있습니다.
4. Design for conflict resolution – eventual consistency를 선택한다면, 서로 다른 업데이트를 어떻게 병합할지 계획하세요.

언제와 어디에 각 모델을 적용할지 이해하면, 시스템을 과도하게 설계(항상 strong)하거나 보호가 부족하게 설계(항상 eventual)하는 일을 피할 수 있습니다.

Happy architecting!

await dynamodb.get({
  TableName: "Users",
  Key: { userId: "42" },
  ConsistentRead: true
});

최신 커밋된 값을 보장받을 수 있지만, 그 대가로 지연 시간과 처리량 사용량이 증가합니다.

다음 기능을 설계할 때 스스로에게 물어보세요: “사용자가 5초 전 데이터를 보게 되면 가장 최악의 상황은 무엇인가?”

• 답이 “별다른 문제 없어요” 라면 eventual consistency를 선택하고 추가 속도를 즐기세요.
• 답이 “돈이나 신뢰를 잃게 돼요” 라면 strong consistency를 고수하세요.

Strong consistency는 가용성보다 정확성을 우선시합니다.
Eventual consistency는 즉시성보다 가용성과 확장성을 우선시합니다.

이러한 트레이드오프를 의도적으로 선택함으로써, 기술적으로 견고할 뿐만 아니라 사용자 실제 요구에 맞는 시스템을 구축할 수 있습니다.