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Stateful Workflow Replay를 통한 분산 시스템의 Durable Execution 구현
Temporal.io: Stop Losing State When Your Server Crashes (Production Guide)
AI 요약
Context
기존의 비동기 함수 기반 처리 방식은 서버 Crash 발생 시 실행 상태 손실로 인한 데이터 불일치 유발. 상태 복구를 위한 별도의 Audit Job 구축 및 Idempotency Key 관리로 인한 엔지니어링 공수 증가가 핵심 한계점.
Technical Solution
- Workflow State의 Database 저장 및 Checkpoint 기반 Replay 구조 설계를 통한 실행 상태 보존
- Side Effect를 수행하는 Activity와 오케스트레이션을 담당하는 Deterministic Workflow의 엄격한 분리
- Exponential Backoff 기반의 자동 Retry 메커니즘을 통한 일시적 장애 대응력 강화
- WorkflowId 기반의 중복 제거 로직을 통한 API 레벨의 Idempotency 보장
- Signal 핸들러 도입을 통한 실행 중인 워크플로우의 동적 상태 제어 및 비즈니스 로직 분기 구현
실천 포인트
- 결제 및 주문 처리 등 부분 성공이 시스템 치명타가 되는 Multi-step 프로세스에 도입 검토 - 분산 트랜잭션 해결을 위한 Saga Pattern 구현 시 Temporal의 오케스트레이션 기능 활용 - 단순 Fire-and-forget 작업은 BullMQ와 같은 가벼운 Queue 기반 솔루션과 비교하여 인프라 복잡도 평가 - Workflow 함수 내에서 Non-deterministic한 I/O 호출을 배제하고 반드시 Activity를 통해 수행하는지 확인