1. 서론
최근 MSA가 각광받으면서 많은 회사에서 Monolithic 구조를 여러개의 마이크로 서비스로 분리하려고 시도하고 있습니다.
MSA 구성은 다양한 장점을 내포하고 있으나 그만큼 다양한 문제점 또한 상존합니다. 이 글에서는 MSA의 문제점 중 하나인 네트워크 통신 overhead에 초점을 맞추어 gRPC 기술이 어떤 부분을 해소해줄 수 있는지에 대해서 다루어보고 해당 기술은 어떻게 사용할 수 있는지에 대해서 설명해보고자 합니다.
2. 마이크로 서비스간 통신 이슈
Monolithic 구조에서는 하나의 프로그램으로 동작하기 때문에 그 안에서 구조적인 2개의 서비스간의 데이터는 공유 메모리를 통해서 주고받을 수 있습니다. 따라서 이 경우 서비스간 메시지 전송 성능은 큰 이슈가 되지 않습니다.
반면 MSA에서는 여러 모듈로 분리되어있고 동일 머신에 존재하지 않을 수 있습니다. 따라서 일반적으로는 보편화된 방식인 REST 통신을 통해 메시지를 주고 받습니다.
문제는 Frontend 요청에 대한 응답을 만들어내기 위해 여러 마이크로 서비스간의 협력이 필요하다면, 구간별 REST 통신에 따른 비효율로 인해 응답속도가 저하된다는 점입니다. 그렇다면 구체적으로 어떤 요인으로 인해 응답 속도 저하가 발생될까요? 이에 대해서 알아보기 전에 HTTP 1.1의 특징에 대해서 이해하고 HTTP 1.1의 또 다른 이슈를 확인해보도록 하겠습니다.
3. HTTP 1.1 통신 방법
HTTP는 TCP위에서 동작하므로 데이터 송수신에 앞서서 TCP 연결 시점에 3 way handshake 과정을 거치며, 연결을 종료할 때도 4 way handshake 방식으로 종료하게됩니다.
이러한 경우 만약 여러 데이터를 전송 응답을 반복해야하는 상황이라면, 매번 연결을 맺고 종료하는 과정으로 인한 비효율이 발생합니다.
앞서 살펴본 HTTP 1.0은 요청/응답을 하기에 앞서 매번 Connection을 맺고 끊어야했기 때문에 연결 요청/해제 비용이 상당히 높았습니다.
따라서 이러한 성능 이슈를 해결하고자 HTTP 1.0 기반의 브라우저와 서버에서는 자체적으로 Keep-alive 기능을 지원하기도 했습니다. 이 경우 Header에 Keep alive 관련 헤더를 포함해서 Connection을 유지하는 경우도 있었습니다. 하지만 해당 기능은 공식 Spec은 아니였습니다.
HTTP 1.1에서는 1.0의 문제점을 해결하고자 Persistent Connection과 Pipelining 기법을 제공하였습니다. 해당 기능이 무엇인지 알아봅시다.
Persistent Connection의 경우 Keep Alive와 같이 요청/응답을 위해 매번 Connection을 맺는 것이 아니라 연결을 일정시간 지속하는 것을 의미합니다.
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다만 Persistent Connection만 적용했을 경우 왼쪽 그림과 같이 1개의 요청을 보내고 요청에 대한 응답이 와야 그 다음 요청을 보내기 위해 기다려야 합니다. 따라서 오른쪽과 같이 추가로 Pipelining을 적용하여 각 요청마다 응답을 기다리지 않고, 요청을 하나의 Packet에 담아 지속적으로 요청을 전달할 수 있도록 개선하였습니다.
Pipelining을 살펴보면 HTTP 1.0과 비교해서 많은 부분이 개선된 것으로 보입니다. 하지만 Pipelining에서도 성능 이슈는 존재합니다. 과연 무엇일까요?
4. HTTP 1.1 문제점
1. HOLB(Head Of Line Blocking)
Pipelining에서 요청 자체는 응답 여부와 관계없이 보낼 수 있습니다. 하지만 여전히 순차적으로 응답을 받아야합니다. 따라서 첫 번째 요청에 대한 응답이 오래걸리는 상황이라면, 두 번째 세번 째 요청 응답은 첫번째 요청이 응답처리가 완료되기 전까지 대기해야합니다. 이러한 문제를 Head Of Line Blocking(HOLB)라고 합니다.
만약 위 예시와 같이 B, C, D, E 자원의 경우 크기가 작아 빠르게 처리될 수 있다면, 사용자 응답성이 좋아질 수 있습니다. 하지만 HTTP 1.1의 경우에는 A 자원의 응답처리가 완료되지 않았기 때문에 결과적으로는 전체 응답의 대기가 발생합니다. 이는 곧 사용성이 나빠지는 원인이 됩니다.
이러한 이슈를 해소하기 위해 대개 브라우저에서는 도메인당 기본 6개(브라우저 별 상이)의 Connection을 맺어놓고 데이터를 병렬적으로 요청 및 응답을 통해서 응답성을 개선하고 있습니다.
또한 개발자 입장에서는 브라우저 특성을 활용하여 자원 다운로드 속도를 빠르게 하기 위해 여러 기법을 사용합니다. 그 중 대표적인 방법은 여러 도메인으로 데이터를 분산하여 저장하고 도메인마다 병렬적으로 Connection 맺어 빠르게 많은 자원을 다운로드하도록 개선하는 방법입니다. 이러한 기법을 도메인 샤딩(Domain Sharding)이라고 합니다.
2. Header 문제
HTTP 통신시 헤더에는 많은 메타 정보가 저장되어 있습니다. 이때 사용자가 특정 사이트를 접속하게되면 방문 시점에 다수의 HTTP 요청이 발생하게 될 것입니다. 그리고 매 요청마다 중복된 헤더 값을 전달하며, 쿠키 또한 매 정보 요청마다 포함되어 전송됩니다. 더욱이 Header 정보는 Plain text로 전달되고 이는 Binary에 비해 상대적으로 크기가 크기 때문에 전송시 많은 비효율이 발생한다고 볼 수 있습니다.
5. HTTP 2.0 등장
HTTP 2.0은 2014년에 표준안이 제안되고 15년에 공개된 프로토콜입니다. HTTP 1.x 버전의 성능 개선을 위해 Multiplexed Streams 기술을 사용합니다. 해당 기술은 이전에 살펴본 HTTP pepelining의 개선 버전으로 하나의 Connection으로 여러개의 데이터를 주고 받을 수 있도록 Stream 처리가 가능합니다.
또한 응답에 대해서 우선순위(Priority)가 주어져서 요청 순서와 관계없이 우선순위가 높을 수록 더 빨리 응답을 할 수 있는 것이 특징입니다.
세 번째 특징으로는 HTTP 1.1에서는 매 요청마다 동일한 Header 정보를 보내야하는데 반해서 HTTP 2.0 버전에서는 Header 압축을 통해서 지속적인 데이터 요청에 대한 Header 크기를 줄일 수 있습니다.
즉 HTTP 2.0을 사용하게되면 더 적은 Connection으로 더 적은 Header 크기를 전송할 수 있으며 Stream 통신으로 인해 여러 데이터를 주고 받을 수 있게 되었습니다.
그 밖에 여러 특징이 존재하며, HTTP 2.0에 대해서 더 자세한 내용은 구글 개발자 페이지를 참고하시기 바랍니다.
6. REST API 이슈
gRPC는 HTTP 2.0 기반위에서 동작하기 때문에 지금까지 HTTP 2.0의 특징에 대해서 살펴봤습니다. 짧게 정리하자면, Header 압축, Multiplexed Stream 처리 지원 등으로 인해 네트워크 비용을 많이 감소시켰습니다.
그렇다면 HTTP 2.0 특징을 제외한 gRPC만의 특징은 무엇이 있을까요? 먼저 REST API 통신의 문제점에 대해서 먼저 살펴본 다음 gRPC의 특징에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.
1) JSON Payload 비효율
REST 구조에서는 JSON 형태로 데이터를 주고 받습니다. JSON은 데이터 구조를 쉽게 표현할 수 있으며, 사람이 읽기 좋은 표현 방식입니다. 하지만 사람이 읽기 좋은 방식이라는 의미는 머신 입장에서는 자신이 읽을 수 있는 형태로 변환이 필요하다는 것을 의미합니다.
따라서 Client와 Server간의 데이터 송수신간에 JSON 형태로 Serialization 그리고 Deserialization 과정이 수반되어야합니다. JSON 변환은 컴퓨터 CPU 및 메모리 리소스를 소모하므로 수많은 데이터를 빠르게 처리하는 과정에서는 효율이 떨어질 수 밖에 없습니다.
2) API Spec 정의 및 문서 표준화 부재
REST API를 사용할 때 가장 큰 고민은 API 개발자와 API를 사용자 간의 효율적인 커뮤니케이션 방법입니다. 가령 API가 어떻게 디자인 되었는지, 그리고 해당 속성은 어떤 값을 입력해야하는지에 대해 상호간의 이해가 필요합니다. REST를 사용한다면 이를 위해서 자체적인 문서나 Restdocs 혹은 Swagger를 통해서 API 문서를 공유합니다. 하지만 이러한 방식은 REST와 관련된 표준은 아닙니다.
두 번째 이슈는 JSON 구조는 값은 String으로 표현됩니다. 따라서 사전에 타입 제약 조건에 대한 명확한 합의가 없거나 문서를 보고 개발자가 인지하지 못한다면, Server에 전달전에 이를 검증할 수 없습니다. 가령 위 예시와 같이 Server에서 zipCode는 숫자 타입으로 처리되어야하지만 Client에서는 이에 대한 제약 없이 문자열을 포함시켜 전달할 수 있음을 의미합니다.
그렇다면 gRPC 기술은 위 두 가지 이슈를 어떻게 풀어내었을까요?
7. gRPC Protobuf
Client에서 Server측의 API를 호출하기 위해서 기존에는 어떤 Endpoint로 호출해야할 지 그리고 전달 Spec에 대해서 API 문서 작성 혹은 Client와 Server 개발자간의 커뮤니케이션을 통해 정의해야했습니다. 그리고 이는 별도의 문서 생성이나 커뮤니케이션 비용이 추가로 발생합니다.
이러한 문제를 감소시키기 위해 다양한 방법이 존재합니다. 그 중 한가지는 Server의 기능을 사용할 수 있는 전용 Library를 Client에게 제공하는 것입니다. 그러면 Client는 해당 Library에서 제공하는 Util 메소드를 활용해서 호출하면 내부적으로는 Server와 통신하여 올바른 결과를 제공할 수 있습니다. 또한 해당 방법은 Server에서 요구하는 Spec에 부합되는 데이터만 보낼 수 있게 강제화 할 수 있다는 측면에서 스키마에 대한 제약을 가할 수 있습니다.
gRPC에서는 위 그림과 같이 이와 유사한 형태인 Stub 클래스를 Client에게 제공하여 Client는 Stub을 통해서만 gRPC 서버와 통신을 수행하도록 강제화 했습니다.
그렇다면 Stub 클래스는 무엇이고 위 그림에서 보이는 Proto는 무엇일까요?
message Address{
string city = 1;
string zip_code = 2;
}
message Person{
string name = 1;
int32 age = 2;
repeated string hobbies = 3;
optional Address address = 4;
}
service PersonService {
rpc register(Person) returns (google.protobuf.Empty);
rpc registerBatch(stream Person) returns (google.protobuf.Empty);
}
Protocol Buffer는 Google이 공개한 데이터 구조로써, 특정 언어 혹은 특정 플랫폼에 종속적이지 않은 데이터 표현 방식입니다. 하지만 Protocol Buffer는 특정 언어에 속하지 않으므로 Java나 Kotlin, Golang 언어에서 직접적으로 사용할 수 없습니다.
따라서 Protocol Buffer를 언어에서 독립적으로 활용하기 위해서는 이를 기반으로 Client 혹은 Server에서 사용할 수 있는 Stub 클래스를 생성해야합니다. 이때 protoc 프로그램을 활용해서 다양한 언어에서 사용할 수 있는 Stub 클래스를 자동 생성할 수 있습니다.
만약 Server가 Java 혹은 Kotlin 기반으로 구성되어있고 Client도 Java 혹은 Kotlin이라면, 위와 같이 Stub 생성을 자동으로 해주는 Library를 활용할 수 있습니다.
위 그림은 Library를 활용해서 Build 시점에 Proto 파일을 찾고 컴파일 단계에서 이를 분석해서 Stub 클래스를 자동으로 생성된 모습입니다.
Stub 클래스를 생성하면, 해당 클래스 정보를 Server와 Client에 공유한 다음 Stub 클래스를 활용하여 서로 양방향 통신을 수행할 수 있습니다.
위 코드는 Stub 객체를 활용하여 Client에서 특정 RPC를 호출한 모습입니다. REST 방식을 활용한다면 RestTemplate 혹은 Webclient나 Retrofit2와 같은 도구 활용해서 JSON으로 데이터를 전송해야합니다. 반면 gRPC 방법에서는 위와같이 Stub 객체에 정의된 메소드 호출을 통해서 Client/Server간 데이터 송수신을 수행할 수 있어 편리합니다.
지금까지 학습한 Protocol Buffer 내용을 정리하면 다음과 같은 장점을 지닌 것을 확인할 수 있습니다.
1. 스키마 타입 제약이 가능하다
2. Protocol buffer가 API 문서를 대체할 수 있다.
위 두가지 특징은 이전에 REST에서 다룬 이슈 중 하나인 API Spec 정의 및 문서 표준화 부재의 문제를 어느정도 해소해줄 수 있습니다. 그렇다면 또 하나의 이슈인 JSON Payload 비효율 문제와 대비하여 gRPC는 어떠한 이점을 지니고 있을까요?
JSON 타입은 위와같이 사람이 읽기는 좋지만 데이터 전송 비용이 높으며, 해당 데이터 구조로 Serialization, Deserialization 하는 비용이 높음을 앞서 지적했습니다.
gRPC의 통신에서는 데이터를 송수신할 때 Binary로 데이터를 encoding 해서 보내고 이를 decoding 해서 매핑합니다. 따라서 JSON에 비해 payload 크기가 상당히 적습니다.
또한 JSON에서는 필드에 값을 입력하지 않아도 구조상에 해당 필드가 포함되어야하기 때문에 크기가 커집니다. 반면 gRPC에서는 입력된 값에 대해서만 Binary 데이터에 포함시키기 때문에 압축 효율이 JSON에 비해 상당히 좋습니다.
결론적으로 이러한 적은 데이터 크기 및 Serialization, Deserialization 과정의 적은 비용은 대규모 트래픽 환경에서 성능상 유리합니다.
8. gRPC 단점
지금까지 gRPC에서 사용되는 기반 기술에 대해서 살펴봤습니다. gRPC는 MSA 환경에서 문제점인 네트워크 지연 문제를 어느정도 해결해 줄 수 있는 기술로써 점차 많은 곳에서 도입을 진행하고 있지만 다음과 같은 문제점 또한 존재합니다.
1) 브라우저에서 gRPC를 직접 지원 안함
현재 gRPC-WEB을 사용해서 직접 브라우저에서 서버로 gRPC 통신을 수행할 수 없습니다. 따라서 Envoy와 같은 Proxy 서버를 통해 요청을 Forwarding 해야합니다.
또 다른 방법으로는 gRPC 서버와 브라우저 사이에 Aggregator 서버를 별도로 두어 Aggregator와 브라우저간에는 REST 통신을 수행하고 Aggregator와 gRPC 서버간에 gRPC 통신을 수행하는 방법을 사용해야합니다.
2) Stub 관리 비용 추가
Client와 Server는 Stub 클래스를 통해 서로 통신을 수행합니다. 하지만 요구사항 변경으로인해 Stub 클래스 변경이 필요할 때 Server에서 변경한 내용을 Client에서도 적용을 해야합니다. 이 경우 버전 차이로 인한 하위 호환성 문제가 발생할 수 있기 때문에 서비스간 Stub 관리 방법을 정의해야합니다.
가장 많이 사용하는 방법으로는 Proto 파일을 중앙에서 gitops 형식으로 관리하고 변경이 생겼을 때 이를 감지하고 언어별로 컴파일하여 Stub 클래스를 라이브러리 형태로 배포하는 방법을 많이 사용합니다.
마치며
이번 포스팅에서는 gRPC가 MSA 환경에서 왜 대두되었는지 기존의 방식과 어떠한 차이점이 있는지에 대해서 간략하게 알아봤습니다. 다음 포스팅에서는 gRPC와 REST를 다각도로 비교해보면서 gRPC가 어떠한 장점이 있는지를 분석해보겠습니다.
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