2025년 8월 30일·6분
왜 최종적 일관성이 많은 실제 애플리케이션에서 효과적인가
최종적 일관성은 더 빠르고 가용성이 높은 앱을 가능하게 합니다. 언제 괜찮은지, 어떻게 설계해야 하는지, 언제 강한 보장이 필요한지 알아보세요.
최종적 일관성은 더 빠르고 가용성이 높은 앱을 가능하게 합니다. 언제 괜찮은지, 어떻게 설계해야 하는지, 언제 강한 보장이 필요한지 알아보세요.
“일관성(Consistency)”은 간단한 질문입니다: 두 사람이 같은 데이터를 볼 때 같은 것을 동시에 보고 있나? 예를 들어 배송 주소를 바꿨을 때 프로필, 결제창, 고객지원 화면이 모두 즉시 새 주소를 보여줄까요?
최종적 일관성에서는 답이 이렇습니다: 항상 즉시 그렇지는 않지만—결국 수렴한다. 시스템은 짧은 지연 후 모든 복제본이 같은 최신 값에 도달하도록 설계됩니다.
변경을 저장하면 그 업데이트는 이동해야 합니다. 큰 애플리케이션에서는 데이터가 한 곳에만 저장되지 않습니다. 데이터는 복제(replica) 되어 여러 서버나 여러 리전에 복사본으로 유지됩니다.
복제본을 두는 이유는?
그 복제본들은 완벽히 동시에 업데이트되지 않습니다. 사용자 이름을 변경하면 어떤 복제본은 즉시 적용할 수 있고, 다른 복제본은 잠시 후에 적용합니다. 그 시간 동안 일부 사용자(또는 다른 화면의 당신)는 잠깐 예전 값을 볼 수 있습니다.
최종적 일관성은 의심스러워 보일 수 있지만, 시스템이 업데이트를 잃어버리는 것이 아니라 가용성과 속도를 우선하고 나머지 복제본이 따라잡게 하는 설계입니다.
유용한 관점은 이렇습니다:
그 ‘곧’은 밀리초, 초, 때로는 장애나 고부하 상황에서는 더 길어질 수 있습니다. 좋은 제품 설계는 이 지연을 이해하기 쉽고 거의 느껴지지 않게 만듭니다.
모든 곳에서 즉시 합의하는 것은 이상적으로 들리지만, 사용자와 서버, 리전이 늘어나면 “어디서나 완벽히 동기화”하는 것은 비용이 크고 비현실적일 수 있습니다.
앱이 여러 서버나 리전에서 운영되면 데이터는 네트워크를 거쳐야 하고, 네트워크는 지연과 가끔의 실패를 가져옵니다. 대부분의 요청이 빠르더라도 가장 느린 연결(혹은 일시적으로 분리된 리전)이 모든 곳에 최신 업데이트를 확인하는 시간을 좌우합니다.
시스템이 즉시 합의를 고집하면 다음과 같은 일이 필요할 수 있습니다:
이로 인해 사소한 네트워크 문제가 눈에 띄는 사용자 문제로 바뀔 수 있습니다.
즉시 일관성을 보장하려면 많은 설계에서 조정—사실상 그룹 결정—이 필요합니다. 조정은 강력하지만 왕복이 추가되어 성능을 예측하기 어렵게 만듭니다. 핵심 복제본이 느리면 전체 작업이 그에 따라 느려집니다.
이 트레이드오프는 CAP 정리로 요약됩니다: 네트워크 분할이 있을 때 시스템은 가용성(요청 제공)과 일관성(결과 불일치 없음) 중 하나를 선택해야 합니다. 많은 실제 애플리케이션은 응답성을 우선합니다.
복제는 단지 더 많은 트래픽을 처리하는 것이 아니라 장애에 대비한 보험입니다: 서버가 죽고, 리전이 저하되고, 배포가 잘못될 수 있습니다. 복제본이 있으면 시스템의 일부가 건강하지 않아도 주문·메시지·업로드를 계속 받아들일 수 있습니다.
최종적 일관성을 선택하는 것은 보통 다음 사이의 의도적인 선택입니다:
많은 팀은 잠깐의 차이를 받아들입니다. 대안은 느려진 경험이나 주요 트래픽·프로모션·사건 시 발생하는 다운타임이기 때문입니다.
동일한 앱을 여러 장소에서 쓰면 최종적 일관성은 가장 쉽게 드러납니다.
휴대폰에서 게시물에 ‘좋아요’를 누릅니다. 하트 아이콘은 바로 채워지고 좋아요 수는 10에서 11로 뛸 수 있습니다.
잠시 후 노트북에서 같은 게시물을 열면… 여전히 10으로 보이거나 하트가 채워지지 않았을 수 있습니다. 장기적으로는 무엇도 “망가진” 것이 아니라 단지 업데이트가 모든 복제본에 도달하지 않았을 뿐입니다.
대부분 경우 이 지연은 짧습니다(종종 초의 일부). 하지만 네트워크가 느리거나 데이터센터가 일시적으로 접근 불가이거나 서비스가 매우 많은 트래픽을 처리할 때는 지연이 심해질 수 있습니다. 그런 순간에는 시스템의 서로 다른 부분이 일시적으로 불일치할 수 있습니다.
사용자는 보통 다음 패턴 중 하나로 경험합니다:
이효과들은 카운터(좋아요, 조회수), 활동 피드, 알림, 검색 결과 등 널리 복제되는 곳에서 가장 눈에 띕니다.
최종적 일관성은 “마음대로 해도 된다”는 뜻이 아닙니다. 시스템은 수렴하도록 설계됩니다: 일시적 문제가 지나가고 업데이트가 전파되면 모든 복제본은 같은 최종 상태에 도달합니다.
‘좋아요’ 예시에서 두 기기는 결국 당신이 좋아요를 눌렀고 카운트가 11이라는 데 동의하게 됩니다. 타이밍은 다를 수 있지만 도착지는 같습니다.
앱이 이러한 짧은 불일치를 명확한 UI 피드백, 합리적 새로고침 동작, 무서운 에러 메시지 회피로 처리하면 대부분의 사용자는 내부 동작을 거의 알아차리지 못합니다.
최종적 일관성은 트레이드오프입니다: 시스템이 한동안 다른 곳에서 약간 다른 데이터를 보여줄 수 있지만, 매우 실용적인 이점을 얻습니다. 많은 제품에서 이러한 이점은 즉시 합의보다 더 중요합니다—특히 사용자가 리전 전역에 있고 복제본이 많은 경우에 그렇습니다.
복제본이 있으면 데이터가 한 곳에만 있지 않습니다. 하나의 노드나 리전이 문제를 겪어도 다른 복제본은 계속 읽기와 쓰기를 처리할 수 있습니다. 이는 ‘완전한 다운’ 사건이 줄어들고 부분적 장애 동안 기능이 붕괴되는 일이 감소함을 의미합니다.
모두가 합의할 때까지 막는 대신 앱은 계속 작동하고 나중에 수렴합니다.
원격 서버들 사이에서 모든 쓰기를 조정하면 지연이 늘어납니다. 최종적 일관성은 그 조정을 줄여서 보통 다음을 가능하게 합니다:
결과는 더 스냅한 느낌입니다—페이지 로드, 타임라인 새로고침, 좋아요 카운트, 재고 조회 등이 훨씬 낮은 지연으로 제공됩니다. 물론 이는 스테일 읽기를 유발할 수 있지만 UX 패턴으로 관리하기가 느리고 차단된 요청을 견디게 하는 것보다 쉬운 경우가 많습니다.
트래픽이 증가하면 전역 합의는 조정을 병목으로 바꿀 수 있습니다. 최종적 일관성을 쓰면 복제본들이 작업을 분담해 읽기 트래픽을 분산시키고, 노드들이 항상 교차 리전 확인을 기다리지 않기 때문에 쓰기 처리량이 개선됩니다.
스케일에서 이 차이는 “서버를 더 추가하면 더 빨라진다”와 “서버를 더 추가하면 조정이 더 어려워진다”의 차이입니다.
항상 전역 조정을 유지하려면 더 비싼 인프라와 세심한 튜닝(전역 락, 동기 복제 등)이 필요할 수 있습니다. 최종적 일관성은 더 표준적인 복제 전략을 사용하고 ‘모두 즉시 동의해야 한다’는 메커니즘을 적게 써 비용을 낮출 수 있습니다.
조정 요구가 적으면 디버깅해야 할 고장 모드도 줄어들어 성장하면서 성능 예측 가능성을 유지하기 쉬워집니다.
최종적 일관성은 사용자가 “내가 했던 행동”과 “다른 사람들이 보는 것” 사이에 짧은 지연을 허용할 수 있을 때 가장 잘 작동합니다. 특히 데이터가 고빈도이고 안전상 치명적이지 않은 경우입니다.
좋아요, 조회수, 팔로워 수, 게시물 노출 수는 고전적인 예입니다. 당신이 ‘좋아요’를 누르고 카운트가 바로 바뀌면, 다른 사람이 몇 초(또는 트래픽이 많은 경우 몇 분) 동안 예전 숫자를 보는 건 보통 괜찮습니다.
이 카운터들은 종종 배치나 비동기 처리로 업데이트되어 앱을 빠르게 유지합니다. 약간의 오차가 사용자 결정에 실질적 영향을 주는 경우는 드뭅니다.
메시징 시스템은 흔히 전달 영수증(보냄, 전달됨, 읽음)을 실제 네트워크 전달 시점과 분리합니다. 메시지는 당신 기기에서는 즉시 ‘보냄’으로 표시되지만 수신자의 기기는 연결 상태나 라우팅 때문에 잠시 늦게 받을 수 있습니다.
푸시 알림도 늦거나 순서가 바뀌어 도착할 수 있습니다. 사용자는 앱이 결국 수렴하고 중복이나 누락을 피하면 이를 정상으로 받아들입니다.
검색 결과와 추천 카루셀은 종종 쓰기 후 색인이 갱신되는 방식에 의존합니다. 제품을 게시하거나 프로필을 수정해도 검색에 즉시 반영되지 않을 수 있습니다.
이 지연은 보통 허용됩니다. 사용자는 검색을 ‘곧 업데이트되는 것’으로 이해하고, 시스템은 더 빠른 쓰기와 확장 가능한 검색을 위해 약간의 신선도 손해를 감수합니다.
분석은 종종 분 단위·시간 단위로 처리됩니다. 대시보드는 “마지막 업데이트 시각”을 표기하고, 실시간 수치가 비싸고 불필요한 경우가 많습니다.
대부분 팀에게 차트가 현실보다 잠깐 뒤처지는 것은 큰 문제가 아니며, 추세와 의사결정에는 충분합니다.
최종적 일관성은 ‘조금 늦어도 결과가 바뀌지 않는’ 상황에서는 괜찮지만, 어떤 기능들은 즉시 합의가 필요합니다. 여기서 오래된 읽기는 단순한 혼란이 아니라 실제 피해를 낳습니다.
결제, 이체, 적립된 가치 잔액은 “곧 정산된다”에 의존할 수 없습니다. 두 복제본이 잠깐 불일치하면 동일 자금의 중복사용(더블 스팬드)이나 우발적 초과 인출 위험이 있습니다. 이런 경우에는 강한 일관성, 직렬화 가능한 트랜잭션, 또는 엄격한 순서를 갖는 단일 권위 원장을 사용합니다.
상품 목록을 보는데 재고 수치는 약간 오래되어도 괜찮지만, 결제 단계에서는 안 됩니다. 오래된 복제본을 근거로 ‘재고 있음’으로 보여 과잉 판매하면 취소·환불·고객지원에 시달리게 됩니다.
일반 규칙은: 상품 페이지는 최종적 일관성 허용, 하지만 체크아웃에서는 예약(atomic decrement)으로 강한 일관성 적용.
권한 회수는 사실상 지연 허용치가 거의 0입니다. 접근이 취소되면 즉시 적용되어야 합니다. 그렇지 않으면 누군가가 여전히 데이터 다운로드, 설정 변경, 관리자 작업을 수행할 수 있는 창이 남습니다.
비밀번호 재설정, 토큰 폐기, 역할 변경, 계정 정지 등이 여기에 포함됩니다.
감사 기록과 규정 기록은 엄격한 순서와 불변성이 필요합니다. “나중에 반영되는” 로그나 리전 간 이벤트 재정렬은 조사나 규제 요구를 훼손할 수 있습니다.
이런 경우 팀은 append-only 저장, 변조 감지 로그, 일관된 타임스탬프/시퀀스 번호를 우선합니다.
일시적인 불일치가 되돌릴 수 없는 부작용(돈 이동, 상품 배송, 권한 부여, 법적 기록 변경)을 일으킬 수 있다면 그 출처(source of truth)에는 최종적 일관성을 허용하지 마십시오. 대시보드, 추천, 검색 인덱스처럼 파생된 뷰에서만 사용하세요.
최종적 일관성은 사용자에게 ‘무작위’로 느껴질 필요가 없습니다. 핵심은 제품과 API를 설계해 일시적 불일치가 예상되고, 보이게 하며, 복구 가능하도록 만드는 것입니다. 사람들이 무슨 일이 일어나는지 이해하고 시스템이 안전하게 재시도하면 데이터가 뒤처려도 신뢰가 올라갑니다.
간단한 문구 하나가 많은 지원 요청을 막습니다. “저장 중…”, “방금 업데이트됨”, “잠시 동기화 중일 수 있음” 같은 명시적 상태 표시를 사용하세요.
UI는 로컬 성공(사용자의 동작이 수락됨)과 전역 성공(모두가 볼 수 있게 됨)을 구분하면 가장 효과적입니다. 예: 주소 변경 후 “저장됨—모든 기기로 동기화 중”이라고 표시하는 것이 즉시 전역 적용인 척하는 것보다 낫습니다.
낙관적 UI는 대부분 경우에 기대되는 결과를 즉시 보여줍니다—그렇지 않으면 곧 롤백하면 됩니다. 이는 복제가 몇 초 걸려도 앱을 빠르게 느끼게 합니다.
신뢰성 유지를 위해:
낙관성 자체가 문제가 아니라, 곧 도착할 영수증 같은 확인이 있어야 합니다.
최종적 일관성 환경에서는 타임아웃과 재시도가 흔하므로 중복 주문·중복 결제가 나오면 안 됩니다.
해결책:
이렇게 하면 재시도해도 같은 효과만 발생하도록 만들 수 있습니다.
두 사람이 거의 동시에 같은 필드를 수정하면 충돌이 발생합니다. 선택지는 보통 세 가지입니다:
어떤 방식을 선택하든 동작이 예측 가능해야 합니다. 지연은 사용자가 참을 수 있지만 놀람은 참기 어렵습니다.
최종적 일관성은 허용되더라도 사용자가 ‘앱이 내가 한 일을 잊었다’고 느끼지 않게 해야 합니다. 목표는 사용자가 기대하는 것과 시스템이 안전하게 보장할 수 있는 것 사이를 정렬하는 것입니다.
사용자가 프로필을 수정하거나 댓글을 달거나 주소를 바꾸면, 다음 화면에서 자신의 변경이 반영되어야 합니다. 이것이 read-your-writes입니다.
팀들은 보통 쓰기를 수락한 같은 저장소에서 읽거나(또는 사용자에 묶인 빠른 캐시에서 방금 쓴 값을 제공) 복제가 따라잡을 때까지 그 값을 제공하는 방식으로 구현합니다.
시스템이 모두에게 즉시 업데이트를 제공할 수 없어도, 같은 사용자가 한 세션 동안 일관된 스토리를 보게 할 수 있습니다. 예: 한 번 ‘좋아요’를 누르면 세션 내에서 계속 ‘좋아요’로 보이게 하는 것.
가능하면 사용자의 요청을 최근 쓰기를 처리한 ‘알려진’ 복제본으로 보내세요(스티키 세션). 이는 데이터베이스를 즉시 일치시키지는 못하지만 불일치가 있는 복제본 사이를 오가며 놀라게 되는 경우를 줄입니다.
이 전술들은 인식 개선에 도움을 주지만 모든 상황을 해결하지는 못합니다. 다른 기기에서 로그인하거나 링크를 공유하거나 장애 복구 후 새로고침하면 여전히 오래된 데이터를 볼 수 있습니다.
작은 제품 설계 작업—“저장됨” 확인 보여주기, 낙관적 UI 신중히 사용하기, “모두가 즉시 볼 수 있다”는 문구 피하기—가 큰 차이를 만듭니다.
최종적 일관성은 ‘설정하고 잊는’ 것이 아닙니다. 이를 신뢰성 속성으로 다루는 팀들은 “충분히 신선한지”의 정의를 정하고, 목표에서 벗어날 때를 추적하며, 시스템이 따라잡지 못할 때의 계획을 갖습니다.
실용적 시작점은 전파 지연에 대한 SLO입니다—한 장소의 쓰기가 다른 곳에 보이기까지 걸리는 시간. 팀들은 평균이 아닌 백분위(p50/p95/p99)로 목표를 정하는데, 긴 꼬리(tail)가 사용자가 느끼는 부분이기 때문입니다.
예: “95% 업데이트는 2초 내 전역 반영, 99%는 10초 내” 같은 숫자가 엔지니어링(배치·재시도·큐 크기)과 제품(‘동기화 중’ 표시 여부)을 안내합니다.
팀들은 지속적으로 다음을 로깅하고 측정합니다:
이 지표들은 정상적인 지연과 큐가 멈춘 문제, 과부하 소비자, 네트워크 링크 실패 같은 더 깊은 문제를 구분하는 데 도움됩니다.
좋은 알림은 사용자 영향이 발생하기 전에 예측하는 패턴에 초점을 맞춥니다:
목표는 ‘우리가 뒤처지고 있다’는 것을 ‘사용자들이 모순된 상태를 본다’로 커지기 전에 잡는 것입니다.
팀들은 또한 분할 시 우아하게 열화(degrade)하는 방법을 계획합니다: 가장 최신일 가능성이 높은 복제본으로 임시 라우팅, 위험한 다단계 흐름 비활성화, 또는 “변경이 반영되는 데 시간이 걸릴 수 있음” 같은 명시적 상태 표시. 플레이북은 압박감 속에서도 반복 가능한 결정을 가능하게 합니다.
최종적 일관성은 제품 전체에 대한 ‘예/아니오’ 결정이 아닙니다. 대부분 성공한 앱은 모델을 혼합합니다: 어떤 작업은 즉시 합의가 필요하고, 다른 것은 몇 초 후에 정렬되어도 괜찮습니다.
실무적 판단은 “일시적으로 틀렸을 때 실제 비용이 무엇인가?”에서 출발해야 합니다.
예: 약간 오래된 좋아요 수는 하찮은 문제지만, 잘못된 계좌 잔액은 공황, 지원 티켓, 금전적 손해를 유발할 수 있습니다.
기능을 평가할 때 다음 네 가지 질문을 검토하세요:
안전성/금전/신뢰 항목에 ‘예’가 많으면 해당 작업(또는 커밋 단계)은 강한 일관성 쪽으로 기울이세요. 되돌림이 쉽고 영향이 작다면 최종적 일관성이 보통 좋은 거래입니다.
일반 패턴은 핵심 트랜잭션은 강한 일관성을 유지하고 주변 경험은 최종적 일관성을 허용하는 것입니다:
일단 선택하면 평이한 언어로 기록하세요: 무엇이 오래될 수 있는지, 얼마나 오래, 지연 중 사용자에게 무엇을 보여줄지. 제품·지원·QA가 일관되게 대응하게 하고 “버그냐? 곧 반영될 것인가?”의 추측을 줄입니다. 기능 사양의 짧은 섹션이나 내부 페이지만으로도 큰 도움이 됩니다.
빠르게 움직이는 팀은 이런 결정을 초기에 표준화하면 좋습니다. 예를 들어, Koder.ai 같은 도구로 새로운 서비스를 설계할 때 어떤 엔드포인트가 강한 일관성(결제, 권한)이어야 하고 어떤 것이 최종적 일관성(피드, 분석)으로 괜찮은지 계획 모드에서 미리 정해두면, 멱등 키, 재시도 안전 핸들러, 명확한 UI 상태 같은 패턴을 확립하기 쉽습니다.
최종적 일관성은 ‘나쁜 일관성’이 아니라 의도적 트레이드오프입니다. 많은 기능에서 이것은 실제 사용자 경험을 개선할 수 있습니다: 페이지는 빠르게 로드되고, 동작은 잘 실패하지 않으며, 시스템은 스트레스 상황에서도 가동을 유지합니다. 사용자는 제품이 ‘작동하고 빠르다’를 ‘모든 화면이 즉시 동기화된다’보다 더 가치 있게 여깁니다. 단, 제품이 예측 가능하게 동작해야 합니다.
다음 항목은 틀리면 안 되므로 강한 일관성이나 엄격한 트랜잭션을 사용하세요:
나머지—피드, 조회수, 검색 결과, 분석, 추천—은 보통 최종적 일관성이 합리적인 기본 선택입니다.
가장 큰 실수는 팀이 일관성 동작을 정의하지 않고 가정하는 것입니다. 각 기능에 대해 ‘정상’이 무엇인지 명확히 하세요: 허용 가능한 지연, 지연 중 사용자에게 보여줄 것, 업데이트가 역순으로 도착할 때의 행동.
그다음 측정하세요. 실제 복제 지연, 스테일 읽기, 충돌률, 사용자에게 보이는 불일치 등을 추적하면 ‘아마 괜찮다’는 결정을 통제 가능한 선택으로 바꿀 수 있습니다.
이를 실무화하려면 제품 기능을 일관성 요구에 매핑하고, 결정을 문서화하고, 가드레일을 추가하세요:
일관성은 획일적 선택이 아닙니다. 목표는 사용자가 신뢰할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다—가능한 곳에서는 빠르게, 반드시 지켜야 할 곳에서는 엄격하게.
최종적 일관성은 업데이트 후 같은 데이터의 복제본들이 잠깐 다른 값을 보여줄 수 있지만, 시간이 지나면서 같은 최신 상태로 수렴(converge) 하도록 설계되었다는 뜻입니다.
실제로는: 한 화면에서 변경을 저장했는데 다른 화면에서는 잠깐 오래된 값이 보일 수 있지만 곧 따라잡습니다.
데이터는 가용성 및 속도를 위해 서버/리전 여러 곳에 복제 되는 경우가 많습니다. 업데이트는 네트워크를 통해 전파되어 각 복제본에 적용되어야 합니다.
복제본은 완벽히 동시에 갱신되지 않기 때문에, 한 복제본에는 새 값이 반영되었지만 다른 복제본에는 아직 예전 값이 남아 있는 짧은 창이 생깁니다.
“최종적”에 정해진 고정 수치는 없습니다. 복제 지연, 네트워크 지연, 부하, 재시도, 장애 등에 따라 달라집니다.
실무적으로는 다음과 같은 목표치를 정하고 UX와 모니터링을 설계합니다:
강한 일관성은 “모두가 지금 당장 동의한다”를 목표로 하며, 이를 위해서는 리전 간 조정이 필요합니다.
그런 조정은 추가 왕복, 가용성 저하, 그리고 확장 시 병목을 초래할 수 있습니다. 많은 시스템은 빠르고 응답성을 유지하기 위해 잠깐의 불일치를 허용합니다.
사용자에게 보이는 전형적인 증상은:
좋은 UX는 이런 현상을 ‘고장’처럼 보이지 않게 만듭니다.
Read-your-writes는 사용자가 변경한 내용은 곧바로 본인에게 반영되어야 한다는 의미입니다. 전체 시스템이 따라올 때까지 사용자가 자신이 한 작업을 보지 못하는 상황을 피하는 것이 목적입니다.
팀들은 보통 다음 방식으로 구현합니다:
다음과 같은 고볼륨·저위험의 파생(derived) 경험은 최종적 일관성에 적합한 경우가 많습니다:
핵심은 짧은 부정확성이 되돌릴 수 없는 결정을 초래하지 않는다는 점입니다.
다음과 같은 경우에는 최종적 일관성이 허용되지 않습니다:
이 경우에는 강한 일관성(또는 일관된 단일 원장 등)을 사용해야 합니다.
충돌은 복제본 합의 전에 두 개의 변경이 발생하면 생깁니다. 일반적인 처리 전략은:
어떤 전략을 쓰든 동작이 예측 가능하도록 하고, 사용자에게 영향이 있을 때는 명확히 알려야 합니다.
재시도는 정상적인 일입니다(타임아웃, 연결 복구 등). 따라서 동일 작업을 여러 번 수행해도 부작용이 없어야 합니다.
일반적인 방법:
이로써 ‘다시 시도하기’가 위험이 아니라 일상적인 동작이 됩니다.