Client Sequence 기반의 분산 락 제거와 Strict Ordering 구현

Architecting Strict Sequential Ordering in a Concurrent World

M Hossein2026년 6월 7일8분advanced

AI 요약

Context

금융 원장의 무결성 보장을 위해 트랜잭션 간 Cryptographic Chaining이 필수적인 상황임. 초기 Postgres의 Pessimistic Lock 방식은 대량 트랜잭션 유입 시 Connection Pool 고갈과 Latency 급증으로 인해 확장성에 한계가 발생함.

Technical Solution

Kafka Partitioning을 통해 account_id별 단일 Worker Pod 배정으로 처리 경로 단일화
Network Latency로 인한 순서 역전을 방지하기 위해 Client-Dictated Sequence ID 도입 및 In-Memory Buffering 적용
데이터 유실 방지를 위해 Auto-commit을 비활성화하고 DB Write 완료 후 Manual Offset Commit 수행
Account State Table을 통한 $O(1)$ 캐싱과 Ledger Table의 UNIQUE 제약 조건을 결합한 Dual-Table Pattern 설계
Poison Pill 발생 시 Chain Halt 및 Account State를 'BLOCKED'로 전환하는 State-Backed DLQ 메커니즘 구현
메모리 누수 방지를 위해 Buffer 내 대기 메시지에 대해 60초 TTL 설정 및 SRE Alert 연동

실천 포인트

1. 분산 환경에서 절대적 순서 보장이 필요할 때 Broker의 순서가 아닌 Client가 정의한 Sequence ID를 사용하는가?

2. In-Memory Buffer 도입 시 Pod Crash에 대비한 Manual Offset Management 전략이 수립되었는가?

3. DB Lock 경합을 줄이기 위해 State Table(Cache)과 Ledger(History)를 분리하고 Atomic Transaction으로 묶었는가?

4. 유효하지 않은 데이터(Poison Pill) 유입 시 전체 체인을 보호하기 위한 상태 기반 블로킹 전략이 존재하는가?

태그

#Distributed Systems #Event-Driven Architecture #Idempotency #Kafka #Optimistic Concurrency Control

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