1. **성능 저하**
- 기존의 Join 쿼리는 데이터베이스 내부에서 수행되며, 이는 일반적으로 최적화되어 매우 빠르게 결과를 반환합니다. 반면, Feign Client를 사용하면 네트워크 레이턴시가 추가되고, 여러 서비스 호출이 필요한 경우 전체 응답 시간이 크게 증가합니다.
```java
// Feign Client 인터페이스
@FeignClient(name = "user-service")
public interface UserClient {
@GetMapping("/users/{id}")
User getUserById(@PathVariable Long id);
}
// 다른 서비스에서 Feign Client 사용
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private UserClient userClient;
public OrderDTO getOrder(Long orderId) {
Order order = orderRepository.findById(orderId).orElseThrow();
User user = userClient.getUserById(order.getUserId());
return new OrderDTO(order, user);
}
}
```
2. **복잡한 데이터 통합**
- 여러 데이터 소스를 통합할 때 클라이언트 코드가 복잡해질 수 있습니다. 예전에는 SQL 쿼리 한 줄로 처리하던 로직을 다양한 서비스 호출과 데이터를 직접 조합하는 코드로 대체해야 합니다.
```java
public OrderDetailDTO getOrderDetail(Long orderId) {
Order order = orderRepository.findById(orderId).orElseThrow();
User user = userClient.getUserById(order.getUserId());
List<Product> products = productClient.getProductsByOrderId(orderId);
return new OrderDetailDTO(order, user, products);
}
```
3. **일관성 문제**
- 분산 시스템에서 데이터 일관성을 유지하기 어려운 경우가 많습니다. 데이터베이스에서 Join을 사용할 경우 일관된 데이터를 조회할 수 있지만, 서비스 간 통신에서는 데이터 동기화 문제가 발생할 수 있습니다.
```java
@Service
public class InventoryService {
public void updateInventory(Long productId, int quantity) {
// Update inventory in database
inventoryRepository.update(productId, quantity);
// Notify other service (e.g., Order Service)
orderClient.notifyInventoryChange(productId, quantity);
}
}
```
이러한 한계를 인식하고, Feign Client를 통한 데이터 통합을 적절히 사용해야 합니다. 경우에 따라서는 데이터 중복을 허용하고 각 서비스가 자신의 데이터를 갖고 있도록 설계하는 방법도 고려할 수 있습니다. CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴이나 Event Sourcing을 적용해서 데이터 일관성과 성능 문제를 보완할 수도 있습니다.