Replication

DB를 사용하고 운영할 때 가장 중요한 두 가지 요소는 확장성(Scalability)과 가용성(Availability)이다.

서비스에서 발생하는 대용량 트래픽을 안정적으로 처리하기 위해서는 DB 서버의 확장이 필수적이며 안정적인 비스를 제공하기 위해서는 DBMS 서버를 포함한 하위 시스템들의 가용성이 반드시 뒷받침돼야 한다.

두 요소를 위해 가장 일반적으로 사용되는 기술이 “복제(Replication)”다.

MySQL에서 제공하는 복제는 무엇이고, 어떻게 구현하고, 어떻게 작동하는지, 얻는 이점은 무엇인지 대해 학습하는 것을 목표로 한다.

개요

복제는 한 서버에서 다른 서버로 데이터가 동기화되는 것을 의미하며, 원본 데이터를 가진 서버를 소스(Source) 서버 복제된 데이터를 갖는 서버를 레플리카(Replica) 서버라고 부른다.

복제를 통해 얻을 수 있는 대표적인 이점을 보자.

1. 스케일 아웃(Scale-out)

   트래픽이 증가해 DB 서버의 부하가 높아지면 어러 조치를 취할 수 있지만 서버의 사양을 높여 해결하는 것을 스케일 업(Scale-up)이라고 한다. 이는 한 대에서 처리할 수 있는 양의 한계가 있다는 단점이 존재한다.

   동일한 데이터를 가진 DB 서버 한 대 이상 더 사용하는 방법을 스케일 아웃(Scale-out)이라고 하며, 스케일 아웃은 스케일 업보다 갑자기 늘어나는 트래픽을 대응하는 데 훨씬 유연한 구조다.

   복제를 사용해 DB 서버를 스케일 아웃할 수 있으며, 서비스를 좀 더 안정적으로 운영할 수 있다.

2. 데이터 백업

   사용자의 실수로 데이터가 삭제되면 운영에 치명적인 영향을 줄 수 있다. 이 경우에 대비하기 위해서는 DB 서버에 저장된 데이터를 주기적으로 백업하는 것이 필수적이다. 보통은 데이터가 저장돼 있는 DB 서버에서 백업 프로그램이 실행되어 백업을 진행한다. 만약 동일한 서버에서 백업이 실행되는 경우 DBMS가 서버의 자원을 공유해서 사용하기 때문에 백업으로 인해 쿼리의 처리 속도가 느려져 서비스에 문제가 발생할 수 있다.

   이 같은 문제를 방지하기 위해 주로 복제를 사용해 레플리카 서버를 구축하고, DB 백업은 레플리카에서 실행한다. 이렇게 구축한 백업용 레플리카는 소스 서버에 문제가 생겼을 때를 대비한 역할을 하기도 한다.

3. 데이터 분석

   DB 서버에서는 서비스 쿼리 말고도 분석용 쿼리를 실행하기도 한다. 분석용 쿼리는 대량의 데이터를 조회하는 경우가 많고, 집계 연산을 하는 등 쿼리 자체가 굉장히 무거운 경우가 대부분이라서 분석 쿼리 실행 시 리소스가 많이 든다. 복제를 사용해 레플리카 서버를 구축하고 분석용 쿼리만을 실행될 수 있는 환경을 만드는 게 좋다.

4. 데이터의 지리적 분산

   애플리케이션과 DB 서버는 지리적으로 근접한 위치에 존재할 수 있고, 멀리 떨어져 있을 수도 있다.

   두 서버 간의 통신은 떨어진 거리만큼 비례해서 늘어나기 때문에 사용자에게 빠른 응답 속도를 제공하기 위해서는 애플리케이션 서버와 DB 서버가 가깝게 위치하는 것이 좋다.

   만약 떨어져 있는 DB 서버의 위치를 이동하지 못한다면 복제를 사용해서 레플리카 서버를 애플리케이션 서버 근처에 레플리카 서버를 구축해서 사용함으로써 응답 속도를 개선할 수 있다.

이 밖에도 복제는 여러 가지 필요에 의해 다양한 형태로 사용된다.