CQRS (Command Query Responsibility Segregation) 아키텍처의 기본 개념

CQRS는 명령과 조회의 책임 분리를 의미하는 아키텍처 패턴으로, 시스템에서 데이터의 쓰기 작업(Command)과 읽기 작업(Query)을 분리하여 각각 독립적으로 처리하는 것을 말합니다.

기본 원리

• 명령(Command): 시스템의 상태를 변경하는 작업으로, 데이터의 생성, 수정, 삭제 등이 해당합니다.
• 조회(Query): 시스템의 상태를 조회하는 작업으로, 데이터의 검색이나 읽기 작업을 의미합니다.

CQRS에서는 이 두 가지 작업을 별도의 모델이나 서비스로 분리하여 관리합니다. 즉, 쓰기 모델과 읽기 모델을 분리하여 각각의 요구사항에 맞게 최적화할 수 있습니다.

왜 CQRS를 사용하는가?

1. 성능 및 확장성 향상: 읽기와 쓰기 작업을 분리함으로써 각각의 작업에 최적화된 기술 스택이나 데이터 저장소를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 읽기 작업은 캐싱이나 NoSQL 데이터베이스를 통해 속도를 높이고, 쓰기 작업은 트랜잭션이 지원되는 관계형 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

2. 복잡성 관리: 도메인이 복잡하고 비즈니스 로직이 많은 경우, 단일 모델로 모든 것을 처리하기 어려울 수 있습니다. CQRS를 통해 복잡성을 분리하여 관리하기 쉽게 만들 수 있습니다.

3. 독립적인 확장 및 개발: 읽기와 쓰기 부분이 분리되어 있기 때문에 팀 단위로 독립적인 개발이 가능하며, 필요에 따라 각각을 독립적으로 확장할 수 있습니다.

구현 방식

• 쓰기 모델 (Command Model):

  • 도메인 모델과 비즈니스 로직을 포함합니다.
  • 데이터의 무결성과 일관성을 유지하기 위해 복잡한 검증 로직이 포함될 수 있습니다.
  • 트랜잭션 관리가 중요하며, ACID 특성을 지원하는 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

• 읽기 모델 (Query Model):

  • 사용자에게 필요한 데이터를 빠르게 제공하기 위해 최적화된 모델입니다.
  • 데이터의 중복이나 비정규화를 허용하여 조회 성능을 높일 수 있습니다.
  • 캐시 또는 검색 엔진(예: Elasticsearch)을 활용할 수 있습니다.

주의사항

• 복잡성 증가: 시스템 구조가 분리되면서 전체적인 복잡도가 증가할 수 있습니다. 작은 규모의 프로젝트에서는 오히려 부담이 될 수 있습니다.
• 데이터 일관성: 쓰기 모델과 읽기 모델이 분리되어 있기 때문에 실시간 데이터 동기화가 어렵고, 최종적 일관성(Eventual Consistency)을 고려해야 합니다.
• 개발 및 유지보수 비용: 두 개의 모델을 관리해야 하므로 초기 개발 비용과 유지보수 비용이 증가할 수 있습니다.

사용 사례

• 대규모 시스템: 읽기와 쓰기 작업의 부하가 크게 다른 시스템에서 성능 최적화를 위해 사용됩니다.
• 복잡한 비즈니스 로직: 도메인 주도 설계(DDD)와 함께 적용하여 복잡한 도메인을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
• 이벤트 소싱과 결합: 이벤트 소싱(Event Sourcing) 패턴과 함께 사용하여 시스템의 상태 변화를 이벤트로 저장하고 추적할 수 있습니다.

장점 요약

• 읽기와 쓰기 작업의 독립적 최적화가 가능합니다.
• 시스템의 확장성과 유연성을 높일 수 있습니다.
• 비즈니스 로직과 사용자 인터페이스 요구사항을 분리하여 관리할 수 있습니다.

단점 요약

• 시스템 설계와 구현이 복잡해질 수 있습니다.
• 개발 팀 간의 커뮤니케이션 비용이 증가할 수 있습니다.
• 데이터 동기화와 일관성 유지에 대한 추가적인 고려가 필요합니다.

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요약하면, CQRS 아키텍처는 시스템의 성능과 확장성을 향상시키기 위해 읽기와 쓰기 작업을 분리하는 패턴입니다. 하지만 그에 따른 복잡성 증가와 데이터 일관성 이슈를 관리하기 위해 신중한 설계와 구현이 필요합니다.