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GBase 8a의 Self-healing을 위한 State-machine 기반 자동 재시도 설계
Why a Failed Rebalance Returns to STARTING Instead of CANCELED in GBase 8a
AI 요약
Context
분산 데이터베이스 환경에서 데이터 재분배를 위한 Rebalance 작업 중 발생하는 일시적 장애 처리 필요성 대두. 단순 실패 시 CANCELED 상태로 전이될 경우 수동 복구 작업으로 인한 운영 리스크 및 데이터 불균형 상태 지속 가능성 존재.
Technical Solution
- 실행 중 장애 발생 시 RUNNING에서 CANCELED가 아닌 STARTING 상태로 회귀하는 State-machine 설계
- 사용자 명시적 명령인 CANCELED와 내부 시스템 결함인 STARTING 상태를 엄격히 구분하여 의도 분리
- STARTING 상태를 실행 큐 진입 대기 상태로 정의하여 백그라운드 스케줄러를 통한 자동 재시도 구현
- 네트워크 일시 오류나 리소스 부족 등 Transient Failure에 대응하는 Self-healing 메커니즘 확보
- 외부 명령과 내부 흐름을 분리한 결정론적 상태 전이 규칙 적용으로 상태 머신 복잡도 최소화
- 최종적 데이터 일관성(Eventual Consistency) 보장을 위해 작업 완료 시까지 상태 전이를 반복하는 구조 설계
실천 포인트
- 분산 시스템 설계 시 사용자 의도(Command)와 시스템 결함(Fault)의 상태 전이 경로를 분리했는가 - 일시적 장애(Transient Failure) 발생 시 수동 개입 없이 복구 가능한 자동 재시도 메커니즘이 존재하는가 - 상태 머신 설계 시 예외 케이스마다 새로운 상태를 추가하기보다 기존 상태의 재활용을 통한 단순성을 유지했는가