이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
분산 메시지 큐를 활용한 비동기 처리 실습이 가장 도움이 됐습니다. 처음에는 동기 방식으로 모든 작업을 처리했는데, 요청이 쌓이면 전체가 느려지는 문제가 생겼습니다. Kafka를 학습하면서 메시지 큐를 통해 요청을 분리하고 소비자 수를 늘려 처리량을 높이는 방법을 적용했고, 응답 시간이 크게 개선됐습니다. 분산 환경에서 가장 어려웠던 건 네트워크 지연과 부분 실패에 대응하는 로직이었는데, 재시도 정책과 멱등성(idempotency) 설계가 핵심이라는 걸 배웠습니다. 이 경험으로 분산 시스템은 완전한 신뢰가 아니라 실패를 가정한 설계가 기반이어야 한다는 걸 이해했습니다. 이 경험으로 분산 환경에서 장애는 예외가 아니라 기본 가정이라는 걸 배웠고, 멱등성과 재시도 설계가 시스템 신뢰성의 핵심이라는 인식이 생겼습니다.
분산 처리 시스템을 처음 구현할 때 메시지 큐 선택에서 가장 많이 고민했습니다. RabbitMQ와 Kafka 두 옵션을 비교했는데, RabbitMQ는 설정이 간단하고 메시지 라우팅이 유연한 반면 대용량 처리에서 성능 한계가 보였고, Kafka는 초기 설정이 복잡했지만 높은 처리량과 메시지 순서 보장에서 강했습니다. 처리해야 할 데이터가 사용자 이벤트 로그였고 순서와 재처리 가능성이 중요했기 때문에 Kafka를 선택했습니다. 실제 운영에서는 파티션 수와 컨슈머 수 설정이 병목 해소의 핵심이었고, 처음 기본값으로 설정한 파티션 수가 부족해 처리 지연이 발생했습니다.
파티션 수를 두 배로 늘린 뒤 처리 속도가 회복됐고, 분산 환경에서 설정 값 하나가 전체 흐름에 직접 영향을 준다는 것을 체감했습니다.
분산 시스템 공부에서 가장 도움이 됐던 건 의도적으로 장애 상황을 만들어보는 것이었습니다. 노드 하나를 내리고 나머지 시스템이 어떻게 반응하는지 직접 확인했을 때, 설계 단계에서 당연하다고 생각했던 것들이 실제 장애 시나리오에서 다르게 작동했습니다. 특히 재시도 로직에서 지수 백오프 없이 즉시 재시도를 하면 장애 노드에 요청이 집중되어 상황이 악화됐고, 재시도 간격을 조정한 뒤에야 안정됐습니다.
서킷 브레이커 패턴을 추가하고 나서는 노드 하나의 장애가 전체 서비스 다운으로 이어지지 않는 구조가 됐습니다. 이 경험으로 분산 시스템은 정상 경로만큼이나 장애 경로를 설계하는 것이 중요하고, 실패를 실제로 만들어보기 전까지는 완성됐다고 보기 어렵다는 것을 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
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