1. 데이터 일관성 문제
MSA에서 데이터베이스를 주제 영역별로 분리하면 각 서비스마다 자신의 데이터 저장소를 가지게 됩니다. 이로 인해 데이터 일관성을 유지하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 예를 들어, Order 서비스와 Inventory 서비스가 별도의 데이터베이스를 사용하는 경우, 주문이 생성될 때 재고가 적절히 감소하는지 보장하기 어렵습니다.
```python
# 예제: Order 서비스
def create_order(order_details):
# 주문 생성 로직
order_db.insert(order_details)
# Inventory 서비스에 재고 감소 요청
inventory_service.reduce_stock(order_details['product_id'], order_details['quantity'])
# 예제: Inventory 서비스
def reduce_stock(product_id, quantity):
current_stock = inventory_db.get_stock(product_id)
if current_stock >= quantity:
inventory_db.update_stock(product_id, current_stock - quantity)
else:
raise Exception("Insufficient stock")
```
2. 데이터 중복
각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 가지도록 설계되면, 동일하거나 유사한 데이터가 여러 데이터베이스에 중복 저장될 수 있습니다. 이는 저장소 비효율성을 초래할 뿐만 아니라, 중복된 데이터의 업데이트 시 복잡성을 증가시킵니다.
```sql
-- User 서비스 데이터베이스
CREATE TABLE User (
user_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
email VARCHAR(255)
);
-- Order 서비스 데이터베이스
CREATE TABLE OrderUser (
user_id INT,
order_id INT,
PRIMARY KEY(user_id, order_id)
);
```
3. 데이터 접근 및 트랜잭션 관리의 복잡성
여러 개의 데이터베이스에서 데이터를 수집하고 업데이트해야 하는 경우, 트랜잭션 관리가 복잡해질 수 있습니다. 특히 여러 데이터베이스에 걸친 분산 트랜잭션은 구현 및 유지보수가 까다롭습니다.
```javascript
// Node.js 예제: TransactionMiddleware
async function handleTransaction(queries) {
const dbConnections = await getDatabaseConnections();
try {
await Promise.all(dbConnections.map(conn => conn.beginTransaction()));
await executeQueries(queries);
await Promise.all(dbConnections.map(conn => conn.commit()));
} catch (error) {
await Promise.all(dbConnections.map(conn => conn.rollback()));
throw error;
}
}
```
이처럼 MSA 설계 원칙에 따라 데이터베이스를 주제 영역별로 분리하고 계정 및 권한을 설정하면 데이터 일관성 문제, 데이터 중복, 트랜잭션 관리의 복잡성 등의 문제점이 발생할 수 있다는 점을 유의해야 합니다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 데이터 동기화 메커니즘, 중복 데이터 최소화 전략, 그리고 트랜잭션 및 데이터 접근 관리를 위한 추가적인 설계 노력이 필요합니다.