서비스 하나에 대해서 REST 서버와 gRPC 서버를 따로 운영하면서 재밌지만 다소 버겁다고 생각하고 있었습니다. 그러던중 GraphQL까지 추가되었지요. 내부 비지니스 로직은 통합했더라도 여러 프로토콜을 운영하는건 공부할 내용도 많고 어떤일이 발생할지 불명확하여 두려운 일입니다. REST, gRPC, GraphQL 이 셋을 하나로 혹은 둘로만 줄일 수 있어도 참 좋겠다고 생각하고 찾아보던중 gRPC Gateway 라는 개념을 발견했고 이를 공부해보았습니다. 과연 현실적으로 개발 공수를 줄일 수 있을지, 그리고 운영하면서 추가적인 이슈를 만들어내지는 않을지 알아보았습니다.gRPC gateway개념gRPC Gateway는 gRPC 서버를 HTTP/JSON API처럼 사용할 수 있게 중간에서 변환해주는 서버..

gRPC를 왜 써야했는지, 그리고 어떻게 구현해야하는지 알아봤습니다. 이제는 그래서 도대체 왜 gRPC가 빠른건지 이론적인 배경을 정리하겠습니다.gRPC 성능의 핵심 이론gRPC가 빠른 가장 큰 이유는 통신 계층의 개선(HTTP/2)과 데이터 표현 방식의 개선(Protocol Buffers)에 있습니다. HTTP/2가 제공하는 멀티플렉싱, 헤더 압축 등의 기능과, 프로토콜 버퍼를 통한 바이너리 데이터 직렬화가 결합되어 지연을 줄이고 처리량을 높입니다. 주요 이론적 요소를 정리하면 다음과 같습니다.HTTP/2 멀티플렉싱오늘날에 일반적인 웹 통신은 HTTP/1.1 버전을 따릅니다. 하지만 gRPC는 HTTP/2를 따르도록 되어 있으며, HTTP/2는 하나의 TCP 연결에서 동시에 여러 요청과 응답을 주고받을..

지난글에서 RPC (gRPC) 를 선택한 이유를 알아봤습니다. 이제는 python 에서 어떻게 gRPC 를 사용할 수 있는지 공유하겠습니다..proto 파일RPC는 엄격한 규칙을 따르기 때문에 IDL(Interface Definication Language)이 제공됩니다. 특히 구글에서 만들고 배포하는 gRPC는 관련 문서와 tool이 잘 구비되어 있어서 구현하기 용이합니다. gRPC를 구현하기 위해 가장 먼저 해야할 것은 서버와 메시지 규약을 정하는것입니다. 이러한 규약은 .proto 파일에 정의됩니다.Service 와 MessagegRPC는 Service를 통해서 호출될 함수를 정의하고, Message 를 통해서 호출 파라미터, 응답 값을 정의합니다.아래 예제는 protobuf bestpractice..

MSA를 구현할때 각 서비스별로 분리된 데이터베이스를 관리합니다. 이 상황에서 화면으로 전달될 데이터가 하나의 서비스에 국한될 가능성은 거의 없을 것입니다. 이때 BFF 와 같이 각 서비스와 통신하여 데이터를 모아주는 역할을 하는 서비스가 존재하게 됩니다.이때 데이터를 동기화하는 다양한 패턴이 있지만, 실시간으로 데이터를 동기화해야하는 경우에는 gRPC 가 적합하다 판단했습니다. 이 글에서는 왜 그렇게 생각했는지 정리했습니다.MSA 에서 데이터 동기화 패턴Chris Richardson의 Microservice Pattern에 따르면 이라는 용어가 적합하지 않을 수 있습니다. 이 글에서 말하는 데이터 동기화 패턴이란 마이크로 서비스 환경에서 사용자의 요구에 따라 일관성있는 데이터를 전달하기 위한 패턴으로..