이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 두 서비스 간 데이터를 주고받는 인터페이스를 설계하면서 정합성 문제를 처음 깊이 경험했습니다. 가장 먼저 고민한 기준은 일관성과 가용성 중 어느 쪽을 우선할지였는데, 결제처럼 돈이 오가는 영역과 알림처럼 순서가 조금 틀려도 되는 영역이 다르다는 걸 배웠습니다. 멱등성을 적용해서 같은 메시지가 두 번 들어와도 결과가 달라지지 않는 처리 구조를 만들었고, 중복 처리 버그를 줄일 수 있었습니다. 네트워크 장애를 가정해서 재시도 로직과 지수 백오프를 기본으로 적용했습니다. 정합성 이슈 디버깅을 위해 각 이벤트에 trace_id를 붙여서 어느 시스템에서 어떤 처리가 일어났는지 추적할 수 있게 했습니다.
인터페이스 설계는 성공 케이스보다 실패·지연·중복 케이스를 먼저 상정하는 것이 정합성을 높이는 출발이라는 걸 배웠습니다.
시스템 간 인터페이스를 구축한 후 운영 단계에서 정합성을 지속적으로 확인하는 구조가 필요하다는 것을 배웠습니다. 서비스 A와 서비스 B가 정상적으로 연동됐다고 해도, 시간이 지나면서 메시지 유실이나 처리 지연으로 두 시스템의 데이터 상태가 어긋나는 경우가 생길 수 있습니다. 정기적으로 두 시스템의 주요 집계값을 비교하는 대사 작업을 스케줄로 돌리면, 불일치가 생겼을 때 즉시 알람이 오는 구조를 만들 수 있습니다. 대사 주기는 데이터의 중요도에 따라 달랐는데, 금액이 오가는 데이터는 1시간마다, 로그성 데이터는 하루 한 번 비교하는 방식이 합리적이었습니다. 불일치가 발견됐을 때 자동으로 재처리하는 파이프라인을 설계하는 것도 배웠는데, 재처리 시 멱등 처리가 되어 있지 않으면 중복 처리가 생기는 문제가 있었습니다. 시스템 간 데이터 정합성은 구축 시 설계도 중요하지만 운영 중 감시와 재처리 절차까지 설계해야 완성된다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
시스템 간 인터페이스 설계에서 정상 경로보다 장애 시나리오를 먼저 상정해야 한다는 것을 경험했습니다. 네트워크 장애로 메시지가 두 번 전달되는 상황을 가정하니, 수신 측이 같은 메시지를 두 번 처리해도 결과가 달라지지 않는 구조가 필요했습니다. 처리 전에 이미 처리된 메시지 ID인지 확인하는 중복 처리 방지 로직을 추가하니, 같은 이벤트가 두 번 들어와도 안전하게 처리됐습니다. 메시지 순서가 역전되는 시나리오도 고려해야 했는데, 이벤트가 발생 순서대로 도착한다는 가정을 깨니 타임스탬프 기반으로 처리 순서를 보정하는 로직이 필요했습니다. 일시적 지연으로 처리가 밀렸을 때 대기열이 쌓이는 상황도 테스트해봤는데, 처리량을 조절하는 백프레셔 설계가 없으면 서비스 전체가 느려지는 것을 확인했습니다. 장애 시나리오를 미리 정의하고 테스트하는 것이 인터페이스 신뢰성을 높이는 핵심이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 넥스트증권 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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