인프런 커뮤니티 질문&답변

eoyeong님, 안녕하세요!

말씀하신 것도 충분히 좋은 방법입니다.

굳이 작은 규모의 시스템에서는 처음부터 복잡한 시스템(MSA 등)을 구축하며 오버엔지니어링 할 필요는 없습니다.

"분산 데이터 모델링"에서 설명하듯이, 도메인 간 경계만 잘 정리해두면,

나중에 분산의 필요성이 생길 때 비교적 손쉽게 처리할 수도 있고요.

아직 분산의 필요성이 안 보인다면, 그냥 게시글/댓글/조회수 처리되는 시점에 즉시 인기글 점수 산정하는 것이 쉽고 충분합니다.

다만, 이 부분은 염두에 두면 좋을 것 같은데요.

트랜잭션의 범위는 잘 고민해보시면 좋습니다.

메인 DB(강의에서는 MySQL)의 리소스는 가장 소중하기 때문에,

트랜잭션 범위를 적절하게 설정해야 효율적으로 사용되거든요. (너무 길어지면 DB커넥션/스레드 등의 리소스가 고갈될 수도 있겠죠!)

원본 데이터 CUD와 인기글 점수 산정 작업을 단일 트랜잭션으로 처리해야하는하는가 대해서는 고민해보시는 것도 좋을 것 같습니다.

그 과정에서 코드 구조를 어떻게 만들어나갈 수 있을지에 대한 고민도 많이 생기고요.

외에도, 동기/비동기(사용자 입장에서 인기글 처리를 기다려야하는가?)에 대한 고민도 같이 해보시면 좋습니다.

뒷단에서 인기글 선정이 되든말든 사용자는 당장 알 수도 없고 관심도 없는데, 인기글 선정을 단일 요청에서 처리 및 대기해야 하고, 그 작업이 길어지면 사용자 응답 지연이 생기게 됩니다.

또, 이벤트는 반드시 카프카와 같이 글로벌한 메시지 브로커를 통해서 발행되어야 하는 건 아닙니다.

이벤트는 단지 어떠한 사건이 발생했음을 알려주는 데이터일 뿐입니다.

어떻게 주고 받을지는 구현에 따라 다양할 수 있습니다.

예를 들어, 스프링부트에서 제공하는 ApplicationEventPublisher를 활용하면, 단일 애플리케이션 내에서 이벤트를 발행하고 수신할 수도 있습니다.

이벤트를 적절히 활용하면서도, 그 구현은 훨씬 간단하고 편한 방법이 많습니다.

이벤트를 활용하면, 어떠한 책임에 대해서 분리하기도 쉬워지고요.

말씀 주신 작업에서는, 원본 데이터 작업과 인기글 선정 작업에 대한 코드를 적절히 분리할 수도 있겠네요.

혹시 더 궁금한 점 있으시면 편히 문의 주세요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. eoyeong님.

모놀리식 아키텍처와 이벤트 기반 아키텍처는 서로 다른 장단점을 가지며, 인기글 선정 방법에 영향을 미칠 수 있습니다. 질문해주신 “모놀리식 아키텍처에서 이벤트 방식으로 인기글을 선정하는 방법”에 대해 간단한 설명을 드리겠습니다.

모놀리식 아키텍처에서의 인기글 선정

1. 간단한 접근 방식:

   • 모놀리식 아키텍처에서는 데이터베이스 내에서 직접 게시글의 점수를 업데이트하는 방법이 일반적입니다. 이 방법은 코드가 단순하고 이해하기 쉬우며, 동일한 트랜잭션 내에서 여러 작업을 처리할 수 있어 데이터 일관성을 쉽게 유지할 수 있습니다.
     

2. 이벤트 기반 접근 방식의 고려사항:

   • 모놀리식 아키텍처에서 이벤트 기반 시스템을 도입하면, 시스템이 과도하게 복잡해질 수 있습니다. 특히, 이벤트 전달 및 처리를 위한 추가적인 인프라가 필요하고 이벤트의 비동기 특성으로 인해 데이터 일관성에 대해 추가적인 고려가 필요합니다.
     
   • 그러나 이벤트 기반 시스템은 각 컴포넌트의 결합도를 낮출 수 있어 시스템의 부분적인 변화나 확장을 더 쉽게 할 수 있다는 장점이 있습니다.
     

결론

• 적용 가능 여부: 모놀리식 아키텍처에서는 단순한 코드와 설계가 더 유리할 수 있습니다. 시스템이 크고 복잡하지 않다면 굳이 이벤트 기반 아키텍처로 구현할 필요가 없을 수 있습니다.
  
• 시스템 확장성: 반면, 장기적으로 기능이 추가되고 시스템이 확장될 것이라면 이벤트 기반 아키텍처를 고려하는 것이 유리할 수도 있습니다. 그러나 이 경우에도 모놀리식 구조 내에서 가능한 간소한 형태로 구현하는 것이 좋습니다.
  

이 주제에 관련된 더 많은 정보는 아래 유사한 질문 답변 링크를 참고하시기 바랍니다:

• 모놀리식과 이벤트 기반 아키텍처의 차이점 및 선택 기준 (게시글 제목)
  

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