각 Microservice를 AP만 분리하고 DB는 통합하는 경우

https://microservices.io/patterns/data/database-per-service.html

Microservices Pattern: Database per service

위의 내용 발췌 + 첨언

 

 

Context 불분명

 

주문, 처방, 계약, 원장 등 Enterprise 전 영역에서 걸쳐 사용되는 테이블은 대개 수십에서 백여개의 컬럼을 가지고 있음

 

본인이 테이블 담당자지만 타 파트/서비스의 요청에 의해 추가/변경되는 컬럼도 많고 임의로 Control 할 수 없는 컬럼도 있음

 

Bounded Context (Microservice) 별 Ubiquitous Language 즉, 언어의 경계가 명확해야 하는데 그 경계가 무너짐을 의미

 

언어의 경계가 무너졌다는 의미는 용어는 같지만 또는 같은 컬럼이지만 실제 의미나 쓰임새가 다르고, 이로인한 의사소통 혼란

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Bounded Context별 데이터 모델 혼란

 

Bounded Context별 데이터 모델, DB스키마를 구성할 때 Bounded Context안에 존재해야함

 

해당 Bounded Context의 담당팀이 모델을 책임지고 DB스키마 통제, 설계, 개발, 유지보수

 

Bounded Context의 담당팀이 DB스키마 Control시 다른팀/서비스/조직이 DB설계/추가/변경에 반대한다면 그 스키마는 Bounded Context안쪽에 둘 수 없음

 

자기 Bounded Context내에서 Control할 수 없는 DB모델이라면 내 Bounded Context의 것이 아님(테이블이든 컬럼이든) 

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서비스의 입장에서 데이터는 Private 영역

 

다른 서비스에 직접 노출할 이유가 없으며(서비스별 DB는 Private 영역) API/PUB/SUB을 통해서만 Communication/Access

 

서비스별로 스키마를 구성하면 Data Ownership이 명확해짐 (스파게티의 가능성이 낮아짐)  

커플링이 낮은 서비스들로 구성할 가능성이 높아짐

 

하나의 서비스에서 DB 스키마를 변경해도 다른 서비스에는 영향을 미칠 가능성이 낮음
(DB 스키마 변경 시 API/PUB/SUB 의 Input/Output이 달라질수도 있기 때문에 무관하지는 않지만 직접 쿼리에 비해 영향도는 현저히 떨어짐)

 

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Data Ownership 불명확

 

여러 서비스가 동일한 DB스키마로 통합된다면 타 서비스 데이터를 CRUD하는데 제한이 없어지므로 Data Ownership 불명확

 

타 서비스에서 쿼리 작성시 조인 등으로 커플링이 높아짐

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DB Machine은 공유하면서 Schema(User or Database) 만 분리하는 경우

 

위에서 언급한 Context, Bounded Context, Data Ownership 등은 명확해지지만

 

독립적인 개별 확장 X, 서비스 특징에 적합한 DB선정 X, CPU, Memory등 자원 공유로 부하 등 장애발생 시 격리 X

 

 

서비스 특징(CUD/R, 대량, 부하 등)에 적합한 DB 선정 필요(위의 슬라이드는 배달의 민족 마이크로서비스 여행기에서 발췌)

 

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https://microservices.io/patterns/data/shared-database.html
AP만 분리하고 DB를 통합하는 경우

장점

 - 개발자는 친숙하고 간단한 ACID 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성 적용 가능
 - 단일 데이터베이스는 기존 처럼 간단하게 운영

 

단점

 - 동일한 테이블에 액세스하는 서비스A와 서비스B의 개발팀간의 스키마 변경 시마다 조정이 필요

 - 이렇게 서비스와 개발팀간의 커플링이 높아지면 개발 속도가 떨어짐

 - 모든 서비스가 동일한 DB에 액세스하기 때문에 잠재적으로 서로 간섭(런타임 커플링)
   예 : 특정 서비스의 트랜잭션으로 Lock 되면 다른 서비스도 장애
 - 단일DB는 모든 서비스의 데이터 저장 및 액세스 요구 사항을 충족하지 않을 가능성이 높음
   예 : 서비스별 특징(대량, CUD/R 전용, 성능 등)에 맞는 DB선정 X