이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 프로젝트에서 서비스 간 API 호출이 폭증하는 상황을 처음 경험했습니다. 특정 서비스에 트래픽이 집중되면서 연쇄 타임아웃이 발생했고, 원인이 하나의 느린 DB 쿼리로 좁혀졌습니다. 저는 해당 서비스에 캐싱 레이어를 추가하는 방안을 제안했고, 자주 조회되는 데이터를 인메모리 캐시로 분리한 뒤 응답 시간이 280ms에서 45ms로 줄었습니다. MSA에서 한 서비스의 지연이 전체에 영향을 주는 구조이기 때문에, 각 서비스의 타임아웃 설정과 서킷브레이커가 중요하다는 걸 이 경험에서 배웠습니다. 아직 대규모 실서비스 경험은 부족하지만 장애 원인을 구조적으로 파악하는 접근법을 익힌 게 가장 큰 수확이었습니다. 인프라 경험이 아직 부족하다는 걸 알기 때문에 장애 원인 분석 능력을 먼저 키우는 것을 목표로 해왔습니다.
실서비스 경험은 입사 후 빠르게 쌓겠습니다.
MSA 환경에서 대규모 트래픽을 처리할 때 집중한 설계 원칙은 하나의 서비스 장애가 다른 서비스로 전파되지 않도록 격리 구조를 만드는 것이었습니다. 단일 서버 환경에서는 하나가 느려지면 전체가 함께 느려지지만, MSA에서는 서킷 브레이커 패턴으로 특정 서비스의 응답이 지연될 때 해당 호출을 조기에 차단해서 나머지 서비스를 보호합니다.
서킷 브레이커 패턴이 임계치 이상 실패 시 회로를 열어 호출 자체를 막고, 일정 시간 후 반회로 상태에서 회복 여부를 확인하는 방식이고, 이것이 대규모 트래픽 하에서 전체 시스템 가용성을 유지하는 핵심 메커니즘입니다. 주문 서비스에서 재고 서비스 호출 타임아웃이 급증했을 때, 서킷 브레이커로 호출을 차단하고 주문 서비스는 캐시 기반으로 폴백해서 전체 중단 없이 부분 기능을 유지했습니다. Rate Limiting을 API 게이트웨이에 적용해 특정 서비스로 과도한 트래픽이 집중되지 않도록 제한하는 방식도 함께 운영했습니다.
MSA에서 견고함은 옆 서비스의 실패로부터 자신을 보호하는 데서 옵니다. 서킷 브레이커와 폴백 기반 장애 격리가 대규모 트래픽 처리 설계의 핵심이었습니다.
MSA에서 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하기 위해 집중한 또 다른 설계 원칙은 서비스 간 직접 동기 호출 의존성을 줄이고 비동기 메시징으로 분리하는 것이었습니다. 서비스가 많아질수록 A→B→C처럼 동기 호출이 연쇄되면, 한 서비스의 응답 지연이 호출 체인 전체를 블로킹하는 구조가 되기 때문에, 결합도를 낮추는 것이 트래픽 안정성의 전제 조건이었습니다.
이벤트 기반 비동기 통신이 서비스가 직접 서로를 호출하는 대신, 이벤트를 발행하고 구독하는 방식으로 서로의 응답 속도에 의존하지 않게 만드는 구조이고, 이것이 MSA에서 대규모 트래픽을 처리하는 핵심 패턴입니다. 주문 생성 이벤트를 Kafka로 발행하고 재고·결제·알림 서비스가 각각 구독해서 처리하는 구조를 적용했을 때, 각 서비스가 독립적으로 스케일아웃되면서 트래픽 피크에서도 서비스 간 블로킹 없이 처리할 수 있었습니다. 서비스 메시를 통해 서비스 간 트래픽을 가시화하고 레이턴시를 모니터링하는 것도 운영 안정성을 높이는 데 중요했습니다.
MSA에서 빠른 서비스보다 서로를 느리게 만들지 않는 서비스가 더 중요합니다. 이벤트 기반 비동기 통신으로 결합도 감소가 트래픽 안정성의 핵심 설계 원칙이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
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