Netflix OSS Microservice

• GIT Repository - Spring Cloud ( Netflix OSS ) 기반 Microservice
• Deploy - docker-compose -f _docker/docker-compose.yaml up -d

1. Architecture

Spring Cloud Netflix 프로젝트 대부분이 Deprecated 이므로 Spring Cloud 대체 프로젝트를 사용하여 Netflix OSS 를 구성하였다. 참고 - github.com/spring-cloud/spring-cloud-release/wiki

2. MSA Pattern

Pattern 기반으로 적용사항을 정리하면 다음과 같다. 참고 - microservices.io

1) Application Patterns

2) Application Infrastructure Patterns

3) Infrastructure Patterns

3. API Process

첫째, 데이터 일관성 보장을 목적으로 구성했습니다. 데이터 유연성 및 확장성을 위해 DDD + CQRS 을 기본으로 합니다. 둘째, 트랜잭션의 경우 Database per Service 형태를 고려하여 SAGA 패턴을 적용하며, 보상 및 연관 트랜잭션의 속도를 위해서 State-Stored Aggregate 형태로 구성합니다. 셋째, Command 및 Query 는 Service 별로 소유한 것이 다르기에 최소한의 조건으로 기능을 사용하도록 유도해야합니다. 이때 추가로 요구되는 데이터는 Http Client Binder 를 이용하여 소통합니다. 마지막으로 서비스 장애를 고려합니다. 장애시 Client Circuit Brekaer 을 적용하여 사용자불편을 감소시키고, 관리자는 Zipkin을 통해 이상데이터를 모니터링하여 유지보수를 진행할 수 있습니다.

4. Authentication & Authorization

API Gateway 및 User Service 를 이용하여 자체 인증처리를 적용합니다. Authentication 는 UsernamePasswordAuthenticationFilter 를 적용한 /login 에서 JWT 을 발급합니다. 해당 End Point 는 Authorization Filter 적용을 제외합니다. Authorization 는 API Gateway 의 Authorization Filter 를 추가합니다. JWT 검증 후에 Routing 을 진행합니다. 추가적으로 API Gateway 에서 Request Header 에 추가정보를 담고 Downstream Service 에서 이를 검증할 수 있습니다. 반대로 Service 별로 Security를 적용하여 White List 를 구성할 수 있지만, Microservice 의의 및 Over-Head 를 고려하여 해당방법은 지양합니다.

5. Review

1) To Do & To Be

현재 템플릿 구현목적이기에 다음과 같은 개선사항 남아있습니다.

• Request & Response format 적용
• Docker Deploy Probe 추가
• API Function 보완
• Redis caching 구현
• Data Batch Scheduling 구현

2) Thought

본 프로젝트는 Java, Spring, Netflix OSS 을 통한 MSA 생태계를 확인하는 것을 중점으로 진행했습니다. k8s 와 비교했을 때, Auto scaling, Deployment 분야가 부족했기에 Docker Compose, Dockerize 와 같은 3rd party 가 필요했습니다. 대신 Service mesh, Gateway 등 Infra 쪽을 Java 로 구현할 수 있다는 장점이 있었고, Polyglot 구현이 필수가 아닌 Java 가 주력인 팀에서 사용하기 좋았습니다.

• 참고
  • 서비스 경량화를 위한 MSA 설계 시 고려사항
  • 넷플릭스로 알아보는 MSA