분산 시스템
분산 시스템은 네트워크로 연결된 여러 대의 독립 컴퓨터(노드)가 서로 긴밀히 협력하며 하나의 일관된 시스템처럼 동작하도록 설계된 구조입니다. 운영체제 차원에서 분산 시스템을 지원하기 위해서는 통신, 자원 공유, 일관성 유지, 장애 허용(Fault Tolerance), 투명성(Transparency) 등의 복합적 과제를 해결해야 합니다.
분산 시스템의 핵심 특성
투명성(Transparency)
접근 투명성: 로컬과 원격 자원을 동일하게 접근
위치 투명성: 객체의 물리적 위치를 숨김
복제 투명성: 여러 복제본 중 하나로 자동 연결
병행성 투명성: 동시 접근 제어를 숨김
장애 투명성: 장애 발생을 사용자가 인지하지 않음
자율성(Autonomy)
각 노드는 독립적이며 자체 관리 기능을 가짐
이질성(Heterogeneity)
서로 다른 하드웨어, OS, 네트워크 프로토콜이 공존
동시성(Concurrency)
여러 프로세스가 동시에 분산 자원에 접근
확장성(Scalability)
노드를 추가해 성능·용량을 수평 확장
통신 모델 및 미들웨어
메시지 패싱(Message Passing)
명시적 send/receive 호출로 데이터를 주고받음
동기식(Synchronous) vs 비동기식(Asynchronous) 통신
원격 프로시저 호출(Remote Procedure Call, RPC)
로컬 함수 호출처럼 보이지만 네트워크로 호출
스텁(Stub) 생성, 매개변수 직렬화(Serialization)·역직렬화
데이터 직렬화(Serialization)
JSON, XML, Protocol Buffers 등 포맷 활용
플랫폼·언어 독립성 보장
미들웨어(Middleware)
애플리케이션 서버(EJB, Spring Remoting)
메시지 큐(MQ): RabbitMQ, Kafka
서비스 디스커버리: ZooKeeper, Consul
분산 자원 관리
분산 파일 시스템(Distributed File System)
Google File System(GFS), Hadoop Distributed File System(HDFS)
메타데이터 서버: 파일-블록 매핑 관리
데이터 노드: 블록 저장 및 재복제
분산 공유 메모리(DSM)
메모리 페이지 일관성 유지 프로토콜(MSI, MESI 변형)
페이지 그레뉼러리티와 통신 오버헤드 균형
분산 트랜잭션
Two-Phase Commit(2PC), Three-Phase Commit(3PC)
원자성·일관성·고립성·지속성(ACID) 제공
데이터 일관성과 CAP 정리
CAP 정리
C(Consistency): 모든 클라이언트가 같은 시점의 데이터를 봄
A(Availability): 모든 요청에 대한 응답 보장
P(Partition tolerance): 네트워크 분할 시에도 계속 동작
실제 시스템은 CP, AP, CA를 조합해 트레이드오프
강력 일관성(Strong Consistency) vs 최종 일관성(Eventual Consistency)
ZooKeeper, etcd는 강력 일관성 제공
DynamoDB, Cassandra는 최종 일관성 모델
장애 허용성(Fault Tolerance) 및 복제
복제(Replication)
동기 복제: 쓰기 요청 시 모든 복제본에 쓰여야 성공
비동기 복제: 메인 복제본만 쓰기, 나머지는 나중에 복제
리더-팔로워(Leader-Follower) 아키텍처
리더(Primary) 선출, 팔로워복제, 리더 장애 시 자동 재선출
재시도(Retry)·백오프(Backoff) 메커니즘
네트워크 오류 시 지수적 백오프로 재시도
시간 동기화
논리적 클럭(Logical Clocks)
Lamport Clock, Vector Clock을 통해 사건 순서 결정
물리적 시간
NTP(Network Time Protocol), PTP(Precision Time Protocol)로 클록 싱크
보안 및 신뢰성
인증·인가 분산 환경 확장
Kerberos, OAuth 2.0, JWT(JSON Web Token)
TLS/SSL: 노드 간 데이터 전송 암호화
침입 탐지: 클러스터 모니터링 에이전트
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