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[MSA] Spring Cloud Feign - With Hystrix 안녕하세요. 오늘은 Spring Cloud Feign의 마지막 시간입니다. 오늘 알아볼 내용은 Feign에서 Hystrix와 연동은 어떻게 이루어지고 어떻게 동작하는지, 그리고 이를 실습해보는 시간을 가져보도록하겠습니다. Hystrix에 대한 개념이 없으시거나 부족하신 분들은 제가 포스팅한 예전 포스트가 있으므로 참조해주시면 좋을 것 같습니다. [MSA] Spring Cloud Hystrix - 개념편 의존성 저는 현재 시점의 Spring Cloud의 최신버전인 Hoxton.SR8를 사용하고 있습니다. 해당 mavenBom으로 OpenFeign의 의존성을 가져오면 최신버전인 2.2.5.RELEASE를 사용할 수 있습니니다.있습니다. 다른 많은 포스팅을 보시면 hystrix의 의존성을 추가해야한다고 합니다.. 2020. 10. 10.
[MSA] Spring Cloud Feign - 커스터 마이징 설정편 안녕하세요. 오늘은 Spring Cloud Feign의 2번째 시간입니다. 오늘 함께 알아볼 내용은 Spring Cloud Feign의 설정을 커스터마이징 할 수 있는 것은 어떤것들이 있으며 어떻게 커스터마이징 할 수 있는가에 대해서입니다. FeignClient에 커터마이징 설정을 적용하기 위해서는 아래와 같이 @FeignClient에서의 configuration 속성을 이용하면 됩니다. 아래처럼 했을 때 AzureClient는 커스터마이징 설정인 AzureHttpConfiguration과 오버라이딩 되지 않은 부분에 대해서는 기본설정인 FeignClientsConfiguration가 적용됩니다. @FeignClient(name = "azureClient", url = "${external.bing.ur.. 2020. 9. 30.
[MSA] Spring Cloud Feign - 기본 사용 및 기본 설정편 안녕하세요. 오늘은 오랜만의 Spring Cloud에 대해서 알아보는 시간을 가지려고 합니다. 오늘 알아 볼 프로젝트는 Spring Cloud Feign 프로젝트입니다. MSA로 시스템 아키텍처가 많이 변경되면서 시스템간의 단일 책임 원칙으로 많은 시스템의 개선점을 보인 것은 사실입니다. 하지만 모든지 트레이드 오프는 있습니다. MSA로 변화의 큰 단점 중 하나로 꼽자면 바로 API 호출의 증가일 것입니다. 기존에 단순 DB 조회로 가능하던 부분들이 MSA로 전환되면서 직접 접근하는 것이 불가능해졌습니다. 따라서 이들이 모두 API가 되었습니다. MSA 처럼 분산되어있는 시스템을 사용하는 입장에서는 API를 호출하는 코드를 노가다 식으로 항상 만들어줘야하는 번거로움이 생겼습니다. 이를 해결해 줄 수 있는.. 2020. 9. 27.
[MSA] Spring Cloud Zuul 1.x - 실습편 안녕하세요. 오늘은 저번시간에 이어서 Spring Cloud Zuul 1.0의 실습을 해보도록 하겠습니다. 실습의 순서는 Spring Cloud Zuul 사용을 위한 의존성을 알아보고, Filter 등록 방법, Routing, 그리고 장애에 대비한 Retry 및 Fallback을 사용하는 방법까지 알아보도록 하겠습니다. pre-condition(사전 조건) zuul을 실습하기 전에 서비스를 한게 만들고 2개로 띄어두어야 실질적인 테스트를 할 수 있습니다. 아래와 같이 설정 Controller를 제작한 후 build, 2개의 서버를 띄우도록 합시다. @RestController public class TestController { @GetMapping("/ping") public ResponseEntity.. 2020. 1. 22.
[MSA] Spring Cloud Hystrix - 개념편 안녕하세요. 요즘 저는 MSA에 관하여 주로 포스팅을 올리고 있습니다. 오늘은 Spring Cloud에서 Circuit Break의 역할을 하는 Hystrix에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 이번 포스팅은 이론을 중심으로 진행할 것이며 다음시간에는 Spring Boot를 통한 실습을 중심으로 진행하도록 하겠습니다. Hystrix 개론 MSA 처럼 분산환경을 구성하다보면 서비스가 다양한 이유로 언젠가는 실패할 수 있습니다. 외부의 서버와 연결이 되지 않는다, 메모리 릭으로 인해 서버가 다운 된다. 등 다양한 이유로 말이지요. Hystrix는 이러한 장애상황에 대해 견딜 수 있도록해줍니다. 어떻게 장애 상황에 대해서 내성을 강화시켜 줄 수 있을까요? Hystrix는 아래와 같은 특징을 가지고 있습니다. 다른.. 2020. 1. 6.
[MSA] MSA의 특징과 장단점 오늘은 저번 시간에 이어서 MSA의 특징과 장단점에 대해서 알아보도록 하겠습니다. MSA의 특징 스프링 5.0 마이크로서비스 2/e에서는 아래와 같은 문구가 나옵니다. 마이크로서비스의 특징에 대해서는 구체적이면서 모두가 동의하는 단 하나의 정의는 없다. 하지만 성공적이었던 모든 마이크로서비스 구현체들 사이에는 공통적으로 발견되느 특징들이 몇 가지 있다. 이 책에 서술되어 있는 성공적인 마이크로서비스의 공통적인 특징에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 서비스는 일급 시민 API를 통해서만 마이크로서비스와 서비스와 상호작용할 수 있습니다. 즉, 마이크로서비스는 서비스의 end-point(접근점)을 API 형태로 외부에 노출하고, 실질적인 세부 사항은 모두 추상화합니다. 내부의 구현 로직, 아키텍처와 프로그래밍 .. 2020. 1. 2.
[MSA] MSA의 개념과 이해_기존 아키텍처와 MSA 마이크로서비스는 최근 많은 조직에서 고도의 애자일성, 전달 신속성, 확장성을 확보할 수 있는 중요한 수단으로 사용 중인 아키텍처 스타일입니다. 기존의 특정한 물리적인 서버에 서비스를 올리던 on-promise 서버기반의 monolithic architecture에서 이제는 클라우드 환경을 이용하여 서버를 구성하는 MicroService Architecture로 많은 서비스들이 전환되고 있고, 새로 출시되는 서비스들은 이렇게 진행되고 있습니다. 오늘은 기존의 Monolithic Architecture와 MSA(MicroService Architecture)의 변화와 차이에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Monolithic Architecture 모놀리식 아키텍처란 서비스의 아키텍처를 구성할 때 모든 서비스.. 2019. 12. 26.
[MSA] Elastic Stack을 이용한 중앙 집중형 로깅_실제 운영 환경 안녕하세요. 오늘은 Elastic Stack을 이용한 중앙 집중형 로깅_1 포스팅에 이어서 각각의 elastic stack을 한번 이어보도록 하겠습니다. 개론 클라우드 환경에서 중앙 집중형 로깅을 만드는 것은 로컬환경에서 세팅하는 것과 많은 차이를 가지고 있습니다. 우리가 클라우드 상황임에 따라서 고려해야하는 상황이 좀 더 추가되는 것이지요. 고려해야하는 상황과 해결법은 아래와 같습니다. 서비스는 서버에 독립적이어야 한다. docker를 통한 해결 서비스는 상황에 따라 유연하게 Scale-out될 수 있어야한다. 새로운 서버에 새로운 서비스가 인스턴스로 올라왔다면 Log Shipper(로그를 중앙으로 전달하는 프로세스)또한 Scale-out 되어야 한다. Auto-Scaling 등을 이용한 해결 kube.. 2019. 12. 18.
[MSA] 12요소 어플리케이션; 클라우드 네이티브 어플리케이션 많은 조직들이 기존 어플리케이션을 들어내며 클라우드로 옮기고 있습니다. 그리고 처음부터 클라우드로 개발을 하기도합니다. 이런 클라우드의 장점은 비용, 속도, 애자일성, 유연성 ,탄력성 측면에서 많은 장점을 가지고 있습니다. 사실 이런 장점을 모든 개발사들이 누리고 있는 것은 아닙니다. 왜냐하면 기존의 온프레미스 아키텍처가 클라우드 환경과는 맞지 않는 부분이 있기 때문입니다. 어떻게 하면 어플리케이션이나 마이크로서비스를 다른 여러 클라우드 서비스상에서 매끄럽게 운영하고 탄력성 같은 서비스의 장점을 누릴 수 있을까요? 허로쿠(Heroku)가 제시한 12 요소 어플리케이션은 클라우드에서 장점을 살릴 수 있는 특징을 기술하는 방법론입니다. 오늘은 이런 12 요소 어플리케이션에대해서 한번 알아보도록 하겠습니다. .. 2019. 12. 15.
[MSA] Elastic Stack을 이용한 중앙 집중형 로깅_1 안녕하세요. 저번시간까지는 Tracing에 대해서 알아보았습니다. 그리고 이번시간 부터는 중앙 집중형 로깅에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 중앙 집중형 로깅이라는 것은 말 그대로 기존 방식의 로컬의 하드디스크에 로깅을 남기는 것이 아니라 외부에 로깅을 하는 것을 말합니다. 이런 로깅 방법의 지원으로 Elastic Stack을 이용할 수 있습니다. 원래 ELK Stack은 빅데이터 분석용으로 많이 사용되었었지만 클라우드 환경이 보편화 되며 중앙 집중형 로깅에도 많이 사용된다고 합니다. 간단한 설명 후 진행하도록 하겠습니다. Elastic Stack? 사실 Elastic Stack보다는 ELK Stack으로 많이 알려져 있습니다. 그럼 ELK Stack이란 뭘까요? 이에대한 설명은 elastic 회사 홈페이.. 2019. 12. 9.
[MSA] Spring Cloud Sleuth와 Zipkin을 이용한 분산 시스템 Tracing_2 안녕하세요. 오늘은 저번 포스팅에 이어서 Zipkin과 Sleuth를 연동하여 구현해보겠습니다. sleuth로 id를 주입하여 zipkin에서 취합여 보기좋게 트레이싱 하는 것 까지 입니다. 오늘 이 테스트를 진행하기 위해서는 2개의 프로젝트가 필요합니다. 그리고 오늘 프로젝트의 소스는 github에 올려두겠습니다. Zipkin과 Sleuth 연동 zipkin에서 데이터를 모으기 위한 시퀀스 다이어그램은 아래와 같습니다. 보시면 sleuth에서 trace에 대한 ID를 헤더에 기입하며, 타 시스템어 전송 후 돌아온 응답에 대해서 zipkin으로 비동기로 전송합니다. 이렇게 zipkin에 보내진 데이터는 취합되어 유저에게 보여주게 되는것입니다. 그렇다면 이제 본격적으로 구현해보도록 하겠습니다. Zipkin.. 2019. 12. 7.
[MSA] Spring Cloud Sleuth와 Zipkin을 이용한 분산 시스템 Tracing_1 안녕하세요. 오늘은 Spring Cloud Sleuth와 Zipkin을 이용한 분산 시스템 Tracing을 하는 방법에 대해서 실습해보도록 하겠습니다. Zipkin Zipkin은 분산 트레이싱 시스템입니다. Zipkin은 시간 데이터를 모아 시간 지연 문제등을 해결할 수 있습니다. 로그 파일에 Tracing ID가 있다면 해당 ID를 통해 바로 이동할 수 있으며, 그렇지 않다면 서비스, Tag 등의 쿼리 기반으로 처리할 수 있습니다. 아래는 Zipkin의 UI화면입니다. Tracing을 해보기 위해서 Zipkin을 설치해보도록하겠습니다. 혹시 Zipkin에 대해 아키텍처적으로 궁금하신 분들은 https://zipkin.io/ 공식사이트를 방문하셔서 확인하시면 될 것같습니다. 설치 & 실행 https://.. 2019. 12. 5.