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예기치 않은 오류 글리치(Glitch)의 개념, 발생 원인, 해결 방안

IT오이시이 2025. 4. 25. 02:37
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예기치 않은 오류 글리치의 개념, 발생 원인, 해결 방안

글리치의 개념, 발생 원인, 해결 방안에 대한 설명을 구체적인 소스 코드 예시 

"glitch"는 스스로 해결되거나 짧은 시간 안에 사라지는 일시적인 오류

 

1. 글리치(glitch )란?

글리치( glitch )는 소프트웨어 시스템에서 일시적으로 발생하는 예기치 않은 동작이나 오류, "작은 오류"를 의미합니다. 이는 시스템의 상태가 순간적으로 불일치하거나 예상치 못한 순서로 이벤트가 처리될 때 나타날 수 있습니다. 이러한 현상은 주로 동시성(Concurrency) 환경이나 분산 시스템에서 두드러지게 나타납니다.

 

2. glitch 발생 원인

글리치의 주요 발생 원인은 다음과 같습니다.

  • 경쟁 조건 (Race Condition): 여러 스레드 또는 프로세스가 공유 자원에 동시에 접근하려 할 때, 접근 순서에 따라 예상치 못한 결과가 발생하는 상황입니다.
  • 교착 상태 (Deadlock): 두 개 이상의 스레드 또는 프로세스가 서로가 점유한 자원을 기다리느라 무한히 대기하는 상황입니다.
  • 불확실한 이벤트 처리 순서: 분산 시스템에서 네트워크 지연 등으로 인해 메시지나 이벤트가 예상치 못한 순서로 처리될 수 있습니다.
  • 부분적인 실패 (Partial Failure): 분산 시스템의 일부 노드 또는 서비스가 실패하더라도 전체 시스템은 계속 동작해야 하는데, 이 과정에서 데이터 불일치 등의 글리치가 발생할 수 있습니다.
  • 상태 관리의 복잡성: 복잡한 상태를 관리하는 과정에서 일관성을 유지하기 어려워 순간적인 오류가 발생할 수 있습니다.

 

 

3.해결 방안:

1) 원자적 연산 및 트랜잭션 처리: 관련된 상태 변화를 묶어 처리합니다.

2) 이벤트 순서 보장 및 재정렬: 이벤트 순서를 엄격히 관리하고, 순서 번호나 타임스탬프를 활용합니다.

3)멱등성 확보: 중복 이벤트 처리를 방지하기 위해 고유 ID 부여, 멱등성 키 활용, 상태 기반 멱등성 등을 사용합니다.

4)최종 일관성 및 보상 트랜잭션: 모든 데이터를 완벽히 일치시키는 대신 최종 일관성을 채택하고, 보상 트랜잭션을 통해 안정성을 보장합니다.

5)리액티브 프로그래밍 도구의 글리치 프리 기능 활용: 도구의 특성을 이해하고 글리치 프리 기능을 적극적으로 활용합니다.

 

4. 해결 방안 및 예시

각 발생 원인에 따른 구체적인 해결 방안과 소스 코드 예시는 다음과 같습니다.

4.1. 원자적 연산 및 트랜잭션 처리  (경쟁조건방지-Lock)

여러 단계를 거치는 연산을 하나의 (indivisible) 단위로 처리하여 중간 상태에서 오류가 발생하는 것을 방지합니다.
데이터베이스 트랜잭션이 대표적인 예시입니다.

import threading
import time

balance = 100

lock = threading.Lock()

def withdraw(amount):
    global balance
    lock.acquire()
    try:
        if balance >= amount:
            time.sleep(0.1)  # 의도적인 지연
            balance -= amount
            print(f"출금 {amount}원, 현재 잔액: {balance}")
        else:
            print("잔액 부족")
    finally:
        lock.release()

def deposit(amount):
    global balance
    lock.acquire()
    try:
        time.sleep(0.05)  # 의도적인 지연
        balance += amount
        print(f"입금 {amount}원, 현재 잔액: {balance}")
    finally:
        lock.release()

threads = []
threads.append(threading.Thread(target=withdraw, args=(50,)))
threads.append(threading.Thread(target=deposit, args=(30,)))
threads.append(threading.Thread(target=withdraw, args=(80,)))

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print(f"최종 잔액: {balance}")

위 예시에서 threading.Lock()을 사용하여 withdraw와 deposit 함수 내에서 공유 변수 balance에 접근하는 부분을 원자적으로 처리합니다.

락을 획득하고 해제하는 과정을 통해 여러 스레드가 동시에 balance를 수정하는 경쟁 조건을 방지하여 글리치 발생 가능성을 줄입니다.

 

 

4.2. 이벤트 순서 보장 및 재정렬

분산 시스템에서 이벤트 처리 순서가 중요할 경우, 순서 번호나 타임스탬프를 사용하여 이벤트를 순서대로 처리하거나 재정렬합니다.

예를 들어, Kafka와 같은 메시지 큐 시스템은 파티션 내에서 메시지의 순서를 보장합니다.

from kafka import KafkaProducer
import time

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')

messages = [
    {'order_id': 1, 'item': 'A'},
    {'order_id': 2, 'item': 'B'},
    {'order_id': 1, 'status': 'shipped'},
    {'order_id': 2, 'status': 'processing'}
]

for message in messages:
    producer.send('order_events', key=str(message.get('order_id')).encode('utf-8'), value=str(message).encode('utf-8'))
    time.sleep(0.1)

producer.flush()

이 예시에서는 Kafka Producer를 사용하여 주문 관련 이벤트를 발행합니다. key를 order_id로 설정하면 동일한 주문 ID를 가진 메시지들은 동일한 파티션으로 라우팅되어 순서대로 처리될 가능성이 높아집니다.

컨슈머 측에서는 메시지를 받은 순서대로 처리하여 이벤트 처리 순서로 인한 글리치를 줄일 수 있습니다.

 

4.3. 멱등성 확보 (중복처리방지)

동일한 요청이 여러 번 처리되더라도 결과가 항상 동일하도록 설계합니다. 이를 위해 요청에 고유한 ID를 부여하거나, 연산 자체를 멱등적으로 만듭니다.

import uuid
import json

processed_requests = set()

def process_payment(request_id, account_id, amount):
    if request_id in processed_requests:
        print(f"요청 ID {request_id}: 이미 처리된 요청입니다.")
        return "이미 처리됨"

    # 실제 결제 처리 로직 (가정)
    print(f"요청 ID {request_id}: 계정 {account_id}에서 {amount}원 결제 처리")
    processed_requests.add(request_id)
    return "결제 완료"

# 동일한 결제 요청을 여러 번 시도
request1_id = str(uuid.uuid4())
print(process_payment(request1_id, "user123", 1000))
print(process_payment(request1_id, "user123", 1000))

request2_id = str(uuid.uuid4())
print(process_payment(request2_id, "user456", 2000))

위 예시에서 process_payment 함수는 request_id를 사용하여 이미 처리된 요청인지 확인합니다. processed_requests 셋에 요청 ID가 존재하면 중복 처리를 방지하고, 그렇지 않은 경우에만 결제 처리를 진행합니다. 이를 통해 동일한 결제 요청이 여러 번 전송되더라도 실제 결제는 한 번만 이루어지도록 보장하여 글리치를 예방합니다.

 

 

4.4. 최종 일관성 및 보상 트랜잭션

강력한 일관성을 유지하는 대신, 일정 시간 후 데이터가 일관된 상태로 수렴하도록 허용하는 최종 일관성 모델을 적용할 수 있습니다. 오류 발생 시에는 보상 트랜잭션을 통해 이전 상태로 롤백하거나 불일치를 해결합니다.

예를 들어, 분산 환경에서 주문 처리 시 주문 서비스, 결제 서비스, 배송 서비스 간의 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 이때, 결제 실패 시 주문을 취소하거나, 배송 실패 시 환불을 진행하는 보상 트랜잭션을 구현하여 최종적으로 데이터 일관성을 확보할 수 있습니다. (구체적인 코드 예시는 시스템 아키텍처에 따라 매우 다양하므로 생략합니다.)

 

 

4.5. 리액티브 프로그래밍 도구의 글리치 프리 기능 활용

리액티브 프로그래밍 패러다임을 지원하는 RxJava, Reactor 등의 라이브러리는 데이터 스트림의 변경 사항을 효율적으로 관리하고, 글리치 발생 가능성을 줄이는 기능을 제공합니다.

예를 들어, 상태 변경을 감지하고 필요한 부분만 업데이트하거나, 불필요한 재계산을 방지하는 최적화 기법들이 적용되어 있습니다.

// Reactor (Java) 예시
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;

import java.time.Duration;

public class ReactorGlitchExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Flux.interval(Duration.ofMillis(100))
            .map(i -> {
                System.out.println("Processing: " + i);
                // 복잡한 연산 시뮬레이션
                try {
                    Thread.sleep(200);
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
                return "Result " + i;
            })
            .publishOn(Schedulers.boundedElastic()) // 별도의 스레드에서 처리
            .subscribe(System.out::println);

        Thread.sleep(1000);
    }
}

위 Java Reactor 예시는 일정 간격으로 숫자를 생성하고, 각 숫자에 대해 시간이 오래 걸리는 연산을 수행한 후 결과를 출력합니다. .publishOn(Schedulers.boundedElastic())을 사용하여 연산을 별도의 스레드 풀에서 처리함으로써 메인 스레드가 블로킹되지 않고, 데이터 스트림 처리가 효율적으로 이루어지도록 합니다. 리액티브 프로그래밍은 데이터 변경 흐름을 명확하게 정의하고 관리하여 예상치 못한 상태 변화로 인한 글리치 발생 가능성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이처럼 다양한 원인으로 인해 발생하는 글리치를 해결하기 위해서는 각 상황에 맞는 적절한 해결 방안을 적용해야 합니다.

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