프로찍먹러

혹시 제가 사용한 방법보다 더 간단하고 좋은 방법이 있다면 훈수 부탁드립니다.

1. 마주한 문제

클레이튼 기반의 dapp을 개발하며 블록체인의 트랜잭션과 서비스의 데이터베이스간의 싱크를 보장해야하는 상황을 마주했다.

성공한 트랜잭션이면 관련 정보를 데이터베이스에 반영해주고,

실패한 트랜잭션이면 관련 정보를 데이터베이스에 반영해주지 않는, 그런 요구사항이었다.

클레이튼 블록체인에서 자체적으로 실패한 트랜잭션에 대한 롤백은 시켜주기에 클레이튼의 성공여부를 먼저 확인하고 데이터베이스 반영 여부를 정해야했다. [클레이튼 트랜잭션] -> [데이터베이스 트랜잭션]의 플로우였기에 이 사이에 트랜잭션의 성공여부만 확인하고 데이터베이스의 트랜잭션을 발생시킬지 말지 결정하면 됐다. 

[클레이튼 트랜잭션] -> [트랜잭션이 성공했는지 확인] -> [데이터베이스 트랜잭션]

하지만 블록체인은 트랜잭션이 확정되기까지 걸리는 시간인 Finality라는 개념이 있기에 트랜잭션의 성공 여부를 조회하려면 이  Finality 시간 이후에 해야했다. 클레이튼의 경우 이 시간이 평균 1초라고 알려져있다. 평균이기에 실제 상황에서 약간의 오차는 있을 것 이다. 따라서 Finality만큼의 딜레이를 하고 트랜잭션 조회 -> 데이터베이스 트랜잭션 실행의 절차를 밟아야 했다. 

즉, 필요한 조건은

1. 트랜잭션 조회에 delay를 줘야한다. -> Finality 때문에

2. 적어도 2회 이상 retry를 하며 조회해야한다. -> Finality 시간이 일정하지 않기 때문에

3. 최대한 빠르게 트랜잭션의 성공 여부를 판단해야한다. -> 원활한 서비스 제공을 위해

2. 고려했던 선택지

세가지를 고려했었다. 참고로 NodeJS로 개발했다.

1. 스케줄러를 통해 짧은 간격으로 확정되지 않은 트랜잭션들의 성공 여부를 조회하기

1. 트랜잭션을 발생시킬 때 transaction_history 테이블에 트랜잭션의 발생 여부를 기록해두고 is_confirmed는 false로 둔다.
2. NodeJS의 스케줄러를 통해서 is_confirmed가 false인 기록들을 짧은 간격으로 주기적으로 조회하며 트랜잭션의 성공 여부를 확인한다.(트랜잭션 성공여부는 caverExtKAS 라이브러리의 getTransferHistoryByTxHash 함수를 사용했다)

문제점.

트랜잭션이 발생하지 않을때도 몇 초마다 항상 실행되기에 리소스 낭비라고 생각됐다.

2. 클레이튼 이벤트 리스너를 통해 트랜잭션이 수행될 때 발생되는 이벤트를 추적하여 판별하기

1. 트랜잭션을 발생시킬 때 transaction_history 테이블에 트랜잭션의 발생 여부를 기록해두고 is_confirmed는 false로 둔다.
2. 트랜잭션이 성공하면 열어둔 소켓을 통해 클레이튼 이벤트를 Listen할 수 있는데 트랜잭션이 성공하면 이벤트가 수신되므로(아마..?) 수신했다는 것은 해당 트랜잭션이 성공했다는 의미.

문제점.

가끔 성공한 트랜잭션의 이벤트가 리슨되지 않을때가 있었다. (왜일까..)

3. RabbitMQ를 통해서 딜레이와 재시도 기능을 구현하여 조회하기 (이 방법을 사용했다)

1. 트랜잭션을 발생시킬 때 transaction_history 테이블에 트랜잭션의 발생 여부를 기록해두고 is_confirmed는 false로 둔다. 또 동시에 RabbitMQ로 발생한 트랜잭션의 정보를 publish한다.
2. 컨슈머에서 이를 구독하고 이 시점에 트랜잭션 성공 여부를 조회한다.
3. 트랜잭션이 성공이면 데이터베이스에도 관련 정보를 반영 후 ack으로 마무리하고, 실패면 retry_count를 1추가해서 DLX로 보낸다. 이곳에서 5000ms동안 대기하고 다시 작업큐로 메시지를 보내서 반복한다.(넉넉히 5초로 딜레이를 주었다)
4. 3번에서 반복 횟수동안 모두 트랜잭션이 확정이 안됐거나 실패 판정이 나면 데이터베이스에 관련 정보를 반영하지 않고 ack을 반환한다.

이 방법을 선택한 이유

• RabbitMQ를 통해서 사용자가 몰릴때 비동기적으로 안정적인 로직 수행이 가능하기에
• RabbitMQ의 Durability를 통해 중요한 정보를 잃어버리지 않을 수 있기에
• RabbitMQ의 DLX 기능을 통해 딜레이와 재시도를 구현할 수 있기에

3. RabbitMQ 구성

RabbitMQ는 위와같이 구성해보았다.

[1], [2]

클레이튼 트랜잭션을 발생시킴과 동시에 트랜잭션의 정보와 retry_count를 담은 메시지를 publish한다.

[3], [4]

지정한 익스체인지에서 지정한 큐로 메시지를 전달한다.

[5]

트랜잭션의 성공 여부를 확인하는 컨슈머에서 트랜잭션의 성공 여부를 확인한다.

성공이라면 서비스 로직을 실행하고 ack을 반환한다.

[6]

트랜잭션이 아직 확정되지 않았거나 실패했다면 WAITING 익스체인지로 같은 메시지를 그대로 전달한다.

이때마다 retry_count에 1 씩 더해서 전달한다.

[7]

전달된 메시지는 TX.Q.WAIT_CONFIRM_CHECK 큐로 보내지는데 이 큐는 DLX와 TTL 설정이 돼있다.

[8]

지정한 TTL 시간이 지나면 메시지가 x-dead-letter-exchange로 지정된 익스체인지로 x-dead-letter-routing-key 바인딩 키를 사용해서 전달된다.

즉, 이 큐에서 5000ms 동안 대기하고 TX.E.DIRECT 익스체인지로 가게된다.

이때 바인딩키는 TX를 가지고간다.

TX는 TX.E.DIRECT와 TX.Q.CONFIRM_CHECK의 바인딩키다.

따라서 TX.E.DIRECT 익스체인지에 도착한 메시지는 TX.Q.CONFIRM_CHECK 큐로 다시 보내진다.

[4], [5], [6], [7], [8]의 과정을 최대 3번까지 반복하고도 트랜잭션이 실패라고 판별되면 최종적으로 실패처리(데이터베이스에 반영하지 않기)를 한 후 ack를 반환한다.

DLX의 개념과 동작방식은 아래 아저씨가 쉽게 설명해준다!

https://www.youtube.com/watch?v=ovE8NKAwqTI&ab_channel=MikeM%C3%B8llerNielsen 

4. 세부 구성

메시지는 

[1] -> [2]에서 5000ms 대기 -> [3] -> [4]의 순서로 움직인다.

후기.

뭔가 긴 고민끝에 찾은 방법이지만 결국은 기본적인 RabbitMQ의 활용법이었다!

RabbitMQ가 참 유용한 도구임을 새삼스래 느꼈던 경험이었다.

참고:

1. 왜 RabbitMQ를 사용하는가?

RabbitMQ는 *AMQP를 따르는 오픈소스 메세지 브로커이다.

RabbitMQ는 데이터를 잠시 보관하고 나중에 비동기적으로 처리하고 싶을 경우 사용하는 일종의 데이터 저장소이다.

*AMQP: Advanced Message Queing Protocol의 약자로, 흔히 알고 있는 MQ의 오픈소스에 기반한 표준 프로토콜

실생활에서 예를 들어보자

스타벅스에서 손님들이 줄을 서서 커피를 주문한다.

1. 메시지 큐X

첫번째 손님이 커피를 주문하면 첫번째 손님의 커피가 완성될때까지 두번째 손님은 계속 줄을 서서 대기해야한다.

2. 메시지 큐O

첫번째 손님은 커피를 주문하고 자리로 간다. 두번째, 세번째 손님들도 주문서만 던져놓고 자리로 간다. 바리스타는 쌓여가는 주문서들을 보며 순서대로 커피를 만든다. 커피가 만들어지면 손님들이 받아간다.

이때 손님(프로듀서)들이 바리스타(컨슈머)에게 던져놓는 주문서가 메시지가 되고 주문서가 쌓여가는 곳이 메시지 큐가 된다.

이런 구조는 커피를 비동기적으로 만들기에 효율적이며,

주문서는 바리스타에게 전달될때 까지 잠시 저장되기에 바리스타가 까먹거나 하는 주문 누락이 발생하지 않는다.

정리하자면

• 메시지를 많은 사용자에게 전달해야할 때
• 요청에 대한 처리시간이 길어 해당 요청을 다른 API에 위임하고 빠른 응답처리가 필요할 때
• 애플리케이션 간 결합도를 낮춰야 할 때

RabbitMQ를 사용한다

2. RabbitMQ는 어떻게 이루어져있는가?

[프로듀서 → 브로커(익스체인지+큐) → 컨슈머]

의 구조로 메시지를 전달해주는 메시징 서버

RabbitMQ는 다음과 같이 구성된다.

1. Producer: 메시지를 보내는 놈
2. Exchange: 메시지를 알맞은 큐에 전달해주는 놈
3. Queue: 메시지를 차곡차곡 쌓아두는 놈
4. Consumer: 메시지를 받는 놈

위 그럼처럼 Producer는 Queue에 직접 메시지를 전달하는 것이 아니다.

[프로듀서 → 익스체인지 → 큐 → 컨슈머]의 절차를 밟는다.

Exchange에서 알맞은 Queue로 메시지를 분배한다.(Exchange들과 Queue들은 바인딩되어있다)

무슨 기준으로 분배하느냐?

Exchange Type에 따라 다르다.

Exchange Type 4가지

Direct

메시지에 포함된 Routing Key를 기반으로 특정 Queue에 메시지를 하나씩 전달한다.

Fanout

Routing Key에 상관 없이 연결돼있는 모든 Queue에 동일한 메시지를 전달한다.

라우팅키를 평가할 필요가 없기때문에 성능적인 이점이 있다.

Topic

라우팅키 전체가 일치하거나 일부 패턴과 일치하는 모든 Queue로 메시지가 전달된다.

Topic Exchange 에서 사용하는 binding key 는 점(.)으로 구분된 단어를 조합해서 정의한다.

* 와 #을 이용해 와일드 카드를 표현할 수 있으며, * 는 단어 하나 일치 # 는 0 또는 1개 이상의 단어 일치를 의미한다.

다음과 같이 binding key 를 정의한 경우에 메시지의 routing key 가 quick.orange.rabbit 또는 lazy.orange.elephant 이면, Q1, Q2 둘 다 전달된다. lazy.pink.rabbit 는 binding key 2개와 일치 하더라도 1번만 전달된다.

quick.brown.fox, quick.orange.male.rabbit 는 일치하는 binding key 가 없기 때문에 무시된다.

Header

메시지 속성 중 headers 테이블을 사용해 특정한 규칙의 라우팅을 처리한다.

• x-match = any 일 경우 헤더 테이블 값 중 하나가 연결된 값 중 하나와 일치하면 메시지 전달
• x-match = all 일 경우 모든 값이 일치해야 메시지를 전달한다.

추가적인 사용 패턴들은 다음 블로그에 잘 설명이 되어있더라.

https://hamait.tistory.com/402

3. Connection과 Channel

Connection

• RabbitMQ에서 지원하는 모든 프로토콜은 TCP 기반이다.
• 효율성을 위해 긴 연결을 가정한다. (프로토콜 작업당 새 연결이 열리지 않음.)
• 하나의 클라이언트 연결은 단일 TCP 연결을 사용한다.
• 클라이언트가 연결을 성공하려면, RabbitMQ 대상 노드는 특정 프로토콜에 대한 연결을 허용해야 한다.
• 연결은 오래 지속되어야 하기 때문에 일반적으로 구독을 등록하고, 폴링 대신에 메시지를 전달하여 소비한다.
• 연결이 더 이상 필요하지 않은 경우, 리소스 절약을 위해 연결을 닫아야 한다. 이를 수행하지 못하는 클라이언트는 리소스의 대상 노드를 고갈시킬 위험이 있다.
• 운영 체제는 단일 프로세스가 동시에 열 수 있는 TCP 연결(소켓) 수에 대한 제한이 있다. QA 환경에서는 충분한 경우가 있지만, Production 환경에서는 더 높은 제한을 사용하도록 구성해야 할 수도 있다.

Channel

• 단일 TCP 연결을 공유하는 논리적인 개념의 경량 연결로 다중화된다.
• 클라이언트가 수행하는 모든 프로토콜 작업은 채널에서 발생한다.
• 채널 안에 연결할 Queue를 선언할 수 있으며, 채널 하나당 하나의 Queue만 선언이 가능하다.
• 채널은 Connection Context에만 존재하기 때문에 Connection이 닫히면, 연결된 모든 채널도 닫힌다.
• 클라이언트에서 처리를 위해 멀티 프로세스/스레드를 사용한다면, 프로세스/스레드 별로 새 채널을 열고 공유하지 않는 것이 일반적이다.

아무튼.

Connection: Application과 RabbitMQ Broker사이의 물리적인 TCP 연결

Channel: connection내부에 정의된 가상의 연결. queue에서 데이터를 손볼 때 생기는 일종의 통로같은 개념

https://hyos-dev-log.tistory.com/8

4. 적용하기

NodeJS에 적용하기

1. 초기 설정

amqp.connect함수를 통해서 Rabbitmq에 연결한다.

export async function makeConnection() {
  const connection = await amqp.connect({
    protocol: config.rabbitmq.protocol,
    username: config.rabbitmq.username,
    password: config.rabbitmq.password,
    hostname: config.rabbitmq.hostname,
    port: config.rabbitmq.port,
    vhost: '/',
    heartbeat: 0,
  });
}

2.  NodeJS에서 메시지 Subscribe하기

const messageQueueConnectionString = {
  protocol: config.rabbitmq.protocol,
  username: config.rabbitmq.username,
  password: config.rabbitmq.password,
  hostname: config.rabbitmq.hostname,
  port: config.rabbitmq.port,
  vhost: '/',
  heartbeat: 0,
};


export async function listenForResults() {
  try {
    // connect to Rabbit MQ (1)
    const connection = await amqp.connect(messageQueueConnectionString);

    // create a channel and prefetch 1 message at a time (2)
    const myChannel1 = await connection.createChannel();
    await myChannel1.prefetch(1);

    const myChannel2 = await connection.createChannel();
    await myChannel2.prefetch(1);

    // start consuming messages (3)
    console.log('start consuming messages from web service');
    await myController.myConsume1({ connection, myChannel1 });
    await myController.myConsume2({ connection, myChannel2 });
  } catch (e) {
    Raven.captureException(e);
  }
}

(1) connection 획득

(2) connection으로부터 channel을 생성

(3) consume 실행

위 1, 2, 3번의 과정은 서버가 최초 실행될때 실행된다.

*Prefetch란, 큐의 메시지를 컨슈머의 메모리에 쌓아놓을 수 있는 최대 메시지의 양

https://minholee93.tistory.com/entry/RabbitMQ-Prefetch

export function myConsume1({ connection, myChannel1 }) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    myChannel1.consume('q1', async function (msg) { // queue 이름
      console.log('myConsume1');
      
      // (4)
      const msgBody = msg.content.toString();
      const data = JSON.parse(msgBody);

      // (5)
      // 비즈니스로직

      // acknowledge message as received
      await myChannel1.ack(msg);
    });

    // handle connection closed
    connection.on('close', err => {
      return reject(err);
    });

    // handle errors
    connection.on('error', err => {
      return reject(err);
    });
  });
}

(4) 메시지 파싱

(5) 원래 수행하고자 했던 로직 실행

ack를 전송하지 않고 소비자가 죽거나 (채널이 닫히거나 연결이 끊어 지거나 TCP 연결이 끊어지는 경우),

RabbitMQ는 메시지가 완전히 처리되지 않았 음을 인식하고 다시 대기한다.

즉 컨슈머(소비자)가 사망했을 경우를 대비

3.  NodeJS에서 메시지 Publish하기

export let channel1;

// (1)
export async function makeConnection() {
  const connection = await amqp.connect({
    protocol: config.rabbitmq.protocol,
    username: config.rabbitmq.username,
    password: config.rabbitmq.password,
    hostname: config.rabbitmq.hostname,
    port: config.rabbitmq.port,
    vhost: '/',
    heartbeat: 0,
  });
  
  // (2)
  channel1 = await connection.createConfirmChannel(); // createConfirmChannel는 ack과 nack을 확인한다
}

// (3)
export async function publishToChannel(channel, { exchangeName, routingKey, data }) {
  await channel.publish(exchangeName, routingKey, Buffer.from(JSON.stringify(data), 'utf-8'), { persistent: true });
}

(1) 서버 최초 실행시 makeConnection 메소드를 사용하여 연결한다

(2) channel당 하나의 queue만 생성이 가능하기에 필요한 큐만큼의 채널을 생성하고 전역변수로 export해준다

(3) channel의 publish메소드를 사용하는 함수를 만든다

(1), (2)의 과정은 서버가 최초 실행될때 실행된다.

RabbitMQ가 종료되거나 충돌하면 사용자가 알리지 않는 한 대기열과 메시지를 잃게된다. 메시지가 손실되지 않도록하려면 큐와 메시지에 durable과 persistent 설정을 주어야한다.

즉, ack과 달리 RabbitMQ가 사망할 경우를 대비

https://skarlsla.tistory.com/13

// (4)
const result = await rabbitmq.publishToChannel(rabbitmq.channel1, {
  exchangeName: 'ex1', // exchange name
  routingKey: 'p1', // bind pattern
  data: { uid: uid },
});

(4) 이후 메시지를 publish할 곳에서 export한 channel과 설정값을 publish함수의 인자로 넣어주며 사용한다.

Spring에서 사용하기

1. 초기설정 - application.yml

spring:
  rabbitmq:
    host: somethingsomethingaddress.mq.region.amazonaws.com
    port: 5671
    username: myname
    password: mypassword
    ssl:
      enabled: true
  listener:
    simple:
      acknowledge-mode: manual

2. Spring에서 메시지 Subscribe하기

@RabbitListener(queues = ["sample.queue"])
public fun receiveMessage (message : Message){
    System.out.println("수신받은 메시지는 $message");
}

조금 더 자세한 설정을 하려면 어노테이션에 옵션을 추가해주면 된다.

@RabbitListener(bindings = [QueueBinding(
    value = Queue(value = "q1"),
    exchange = Exchange(value = "ex1"),
)])
fun receiveMessage (message : Message){
    System.out.println("수신받은 메시지는 $message");
}

https://cheese10yun.github.io/spring-rabbitmq/

https://syaku.tistory.com/?page=7 

3. Spring에서 메시지 Publish하기

// (1)
val rabbitTemplate: RabbitTemplate            

// (2)
val dto = mqDto(uid, req.amount)
rabbitTemplate.convertAndSend("ex1", "p2", objectMapper.writeValueAsString(dto)); // (exchangeName, routingKey, value)

(1) 생성자 주입

(2) 보낼 메시지를 dto로 포장해서 objectMapper.writeValueAsString 로 직렬화해서 전송한다.

5. 그 외 읽어보면 좋을 RabbitMQ 관련 이모저모

1. RabbitMQ에서 최적을 성능을 뽑는 팁?

https://kamang-it.tistory.com/627

2. Spring boot Exchange와 Queue 자동 생성 이해

스프링 부트가 구동될때 exchange와 queue 설정에 따라 자동으로 생성되지 않는 다.

자동 생성 시점은 메시지가 발행이 될때와 메시지를 구독하기 위해 RabbitMQ 서버에 연결될때 생성된다.

아래 설정은 자동 생성 여부를 설정하기 위한 옵션이고 기본 값은 true 이다.

spring.rabbitmq.dynamic=true

https://syaku.tistory.com/?page=7 

3. kafka vs RabbitMQ

앞선 내용들을 통해 각각의 정의 및 프로세스에 대해 면밀히(?) 살펴봤다.
위 내용을 통해서도 kafka와 RabbitMQ의 차이에 대해 어느정도 이해할 수 있겠지만 본 글의 주제가 주제인만큼 다시 한번 간단히 정리해보도록 하겠다.

1. kafka는 pub/sub 방식 / RabbitMQ는 메시지 브로커 방식
   kafka의 pub/sub방식은 생산자 중심적인 설계로 구성. 생성자가 원하는 각 메시지를 게시할 수 있도록 하는 메시지 배포 패턴으로 진행
   RabbitMQ의메시지브로커방식은 브로커 중심적인 설계로 구성. 지정된 수신인에게 메시지를 확인, 라우팅, 저장 및 배달하는 역할을 수행하며 보장되는 메시지 전달에 초점
2. 전달된 메시지에 대한 휘발성
   RabbitMQ는 queue에 저장되어 있던 메시지에 대해 Event Consumer가져가게 되면 queue에서 해당 메시지를 삭제한다.
   하지만, kafka는 생성자로부터 메시지가 들어오면 해당 메시지를 topic으로 분류하고 이를 event streamer에 저장한다. 그 후, 수신인이 특정 topic에 대한 메시지를 가져가더라도 event streamer는 해당 topic을 계속 유지하기 때문에 특정 상황이 발생하더라도 재생이 가능하다.
3. 용도의 차이
   kafka는 클러스터를 통해 병렬처리가 주요 차별점인 만큼 방대한 양의 데이터를 처리할 때, 장점이 부각된다.
   RabbitMQ는 데이터 처리보단 Manage UI를 제공하는 만큼 관리적인 측면이나, 다양한 기능 구현을 위한 서비스를 구축할 때, 장점이 부각된다.

https://velog.io/@cho876/%EC%B9%B4%ED%94%84%EC%B9%B4kafka-vs-RabbitMQ

• 둘다 쩌는 솔루션이다.  -  RabbitMQ 가 좀더 성숙하다. (Written 12 Sep, 2012)
• 철학은 좀 다른데, 기본적으로 RabbitMQ 는 브로커 중심적이며, 생산자와 소비자간의 보장되는 메세지 전달에 촛점을 맞추었다.  
• 반면 Kafka 는 생산자 중심적이며, 엄청난 이벤트 데이터을 파티셔닝하는데 기반을 둔다. 배치 소비자를 지원하며, 온라인, 오프라인에 저 지연율(Low latency)을 보장하며 메세지를 전달해준다. 
• RabbitMQ 는 브로커상에서 전달 상태를 확인하기위한 메세지 표식을 사용한다. 카프카는 그런 메세지 표식이 없으며 컨슈머가 전달(배달) 상태를 기억하는것을 기대한다.
• 둘다 클러스터간의 상태를 관리하기위해 Zookeeper 를 사용한다. 
•  RabbitMQ 는 커다란 크기의 데이터를 위해 디자인되지 않았으며 만약 컨슈머가 매우 느리다면 실패할것이다.그러나 post 2.0 에  RabbitMQ  는 느린 배치 컨슈머를 핸들링 되는게 요청되어졌다. 
• Kafka 은 오직 토픽같은 exchanges 를 사용한다. RabbitMQ 는 다양한 exchanges 를 사용한다.
• Kafka 는 파티션들 안에서 메세지 순서를 제공하며, 파티션들간에 엄격한 순서를 가진다. 카프카 컨슈머들은 충분히 스마트해야하며 , 그들 스스로 파티션간의 순서를 해결(resolve) 해야한다.
• Kafka 는 디스크상에서 메세지를 저장하고 데이타 손실을 막기위해 클러스터로 그들을 복제한다. 각각의 성능에 큰 문제없이 브로커는 테라바이트를 핸들링할수있다. Kafka 는 쓰기에 초당  200k 메세지를 , 읽는데는 3M 메세지를  제공되도록 테스트되었다.

https://hamait.tistory.com/403?category=138704 

참고: