System Design Basics for Backend Developers · 강의

분산 트랜잭션을 위한 Saga 패턴

분산 트랜잭션 없이 마이크로서비스 간 데이터 일관성을 유지하는 방법을 Saga 패턴의 안무 방식과 오케스트레이션 방식으로 학습해 보세요.

분산 트랜잭션을 위한 Saga 패턴은(는) CoddyKit의 무료 System Design Basics for Backend Developers 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 System Design Basics for Backend Developers 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. System Design Basics for Backend Developers 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

The Distributed Transaction Problem

In a monolith, one database transaction can update everything atomically. In microservices, each service owns its own database, so a single classic transaction across them is impractical.

How do you keep data consistent when an operation spans multiple services?

Why Not Two-Phase Commit?

Two-phase commit (2PC) can coordinate a distributed transaction, but it locks resources across services and blocks if the coordinator fails. It scales poorly and hurts availability — usually the wrong fit for microservices.

Enter the Saga

A Saga breaks a business transaction into a sequence of local transactions, one per service. Each step publishes an event or sends a command to trigger the next.

There is no global lock — consistency is achieved over time.

Compensating Transactions

If a later step fails, the saga cannot roll back like a database. Instead it runs compensating transactions that semantically undo the earlier steps.

Order placed -> compensate by cancelling order
Payment charged -> compensate by refunding

An Order Saga

Consider placing an order: reserve inventory, charge payment, schedule shipping. If payment fails, you compensate by releasing the inventory.

steps = ['reserve_inventory', 'charge_payment', 'schedule_shipping']
compensations = ['release_inventory', 'refund_payment', 'cancel_shipping']

done = []
for i, step in enumerate(steps):
    ok = step != 'charge_payment'
    if not ok:
        print('FAILED at', step)
        for j in reversed(range(len(done))):
            print('compensate:', compensations[j])
        break
    done.append(step)
    print('ok:', step)

Choreography

In choreography, there is no central coordinator. Each service listens for events and reacts by doing its work and emitting the next event. It is decentralized and loosely coupled.

OrderCreated -> (Inventory) -> InventoryReserved
InventoryReserved -> (Payment) -> PaymentCharged
PaymentCharged -> (Shipping) -> OrderShipped

Choreography Trade-offs

Choreography is simple for short flows but the overall logic is scattered across services. With many steps it becomes hard to understand and risks cyclic event dependencies.

Orchestration

In orchestration, a central orchestrator tells each service what to do and tracks progress. The workflow lives in one place, making complex sagas easier to reason about and monitor.

Orchestrator:
  -> Inventory.reserve()
  -> Payment.charge()
  -> Shipping.schedule()
  on failure -> run compensations in reverse

Idempotency Is Mandatory

Messages can be delivered more than once, so every saga step and compensation must be idempotent. Use an idempotency key so re-processing the same message has no extra effect.

Eventual Consistency

Sagas give eventual consistency, not immediate. There is a window where the system is partially updated. Design the UI and business rules to tolerate this — for example, an order shown as PENDING until confirmed.

Choosing an Approach

Use choreography for simple flows with few participants, and orchestration when the workflow is complex or needs central visibility. Either way, make steps idempotent and define a compensation for every action.

Quick Check

Test your understanding of the Saga pattern.

Recap

You learned how microservices stay consistent without distributed transactions:

Sagas chain local transactions with compensations for failures
Choreography is decentralized; orchestration is centralized
Steps must be idempotent against duplicate delivery
The result is eventual consistency, which the design must tolerate

자주 묻는 질문

“분산 트랜잭션을 위한 Saga 패턴” 강의는 무료인가요?

네 — “분산 트랜잭션을 위한 Saga 패턴” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 System Design Basics for Backend Developers 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. System Design Basics for Backend Developers 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“분산 트랜잭션을 위한 Saga 패턴”에서 뭘 배우나요?

분산 트랜잭션 없이 마이크로서비스 간 데이터 일관성을 유지하는 방법을 Saga 패턴의 안무 방식과 오케스트레이션 방식으로 학습해 보세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 System Design Basics for Backend Developers을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

System Design Basics for Backend Developers을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 System Design Basics for Backend Developers은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“분산 트랜잭션을 위한 Saga 패턴” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 System Design Basics for Backend Developers 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 System Design Basics for Backend Developers 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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