Raft 알고리즘으로 배우는 분산 시스템 리더 선택, 초보자 가이드

서론

분산 시스템은 여러 노드가 함께 동작하며 데이터를 저장하고 처리합니다. 그런데 리더(Leader)를 어떻게 정할까? 라는 문제가 끊임없이 등장합니다. 이때 활용되는 것이 바로 Raft Consensus Algorithm입니다. 본 글에서는 Raft 알고리즘이 왜 필요하고, 어떻게 동작하며, 실제로 어떤 도구에서 쓰이는지를 쉽고 친절하게 풀어보겠습니다.

1. Raft 알고리즘이란?

Raft는 분산 시스템 리더 선택을 간단하고 직관적으로 해결해 주는 합의 프로토콜입니다. 기존의 Paxos와 같은 복잡한 알고리즘 대신, 이해하기 쉬운 단계와 명확한 역할 분담으로 널리 채택되고 있습니다.

1‑1. 핵심 개념

• 리더(Leader): 클러스터를 대표해 모든 클라이언트 요청을 처리하고, 로그를 복제합니다.
• 후보자(Candidate): 리더가 없을 때 선출을 시도합니다.
• 팔로워(Follower): 리더를 따라가며 로그를 복제합니다.

1‑2. Raft의 세 가지 목표

1. 안정성 – 데이터가 손실되지 않도록 보장
2. 일관성 – 모든 노드가 동일한 로그를 보유
3. 가용성 – 일부 노드가 실패해도 서비스 제공

2. Raft의 동작 흐름

2‑1. 리더 선출

• 타임아웃: 팔로워가 일정 시간 동안 리더의 신호를 받지 못하면 후보자가 됩니다.
• 투표: 후보자는 다른 노드에게 투표를 요청하고, 다수의 승인을 받으면 리더가 됩니다.

2‑2. 로그 복제

• 클라이언트는 리더에게 명령을 전송합니다.
• 리더는 자신의 로그에 추가하고, 팔로워에게 복제 요청을 보냅니다.
• 팔로워가 로그를 받아 저장하면 리더는 ACK를 보내고, 클라이언트에게 성공을 알립니다.

2‑3. 안전성 보장

• 일관된 로그: 리더가 새로운 항목을 복제하기 전, 팔로워가 이미 일치하는 로그를 갖고 있는지 확인합니다.
• 리더 교체: 리더가 실패하면 새로운 후보자가 선출되면서 시스템이 중단 없이 동작합니다.

3. Raft 사용 사례

• etcd: Kubernetes의 핵심 데이터 저장소
• Consul: 서비스 메쉬와 서비스 디스커버리
• HashiCorp Vault: 비밀 관리
• RocksDB: 분산 파일 시스템에서 로그 복제

이처럼 Raft는 실제 프로덕션 환경에서 안정성과 가용성을 동시에 제공하며, 분산 시스템 리더 선택 문제를 단순화합니다.

4. Raft를 배우는 팁

1. 시뮬레이션 도구 활용: Raft 시뮬레이터를 통해 실제 동작을 체험해 보세요.
2. 소스 코드 읽기: etcd나 Consul의 Raft 구현 코드를 살펴보면 이해가 깊어집니다.
3. 실제 프로젝트 적용: 작은 서비스부터 Raft 기반 데이터 저장소를 도입해 보는 것이 좋습니다.

결론

Raft Consensus Algorithm은 분산 시스템 리더 선택의 복잡함을 줄여 주는 강력한 도구입니다. 초보자라도 이해하기 쉬운 구조와 명확한 역할 분담 덕분에, 실제 서비스에 바로 적용해 볼 수 있습니다. 지금 바로 Raft를 활용해 보세요!

행동 유도

• Raft를 직접 구현해 보는 예제 코드가 궁금하다면, GitHub에서 “raft implementation”를 검색해 보세요.
• 혹은 etcd 공식 문서에 접속해, 설정 파일과 명령어를 따라해 보세요.
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이 글이 Raft 알고리즘에 대한 이해를 돕고, 분산 시스템 구축에 한 걸음 더 다가가는 데 도움이 되길 바랍니다.