#distributed-system

Backend › Architecture

구글의 GFS·MapReduce·Bigtable·Chubby와 아마존의 Dynamo 논문이 남긴 설계 아이디어를 정리했다. 단일 마스터와 큰 청크, 계산을 데이터 쪽으로 보내기, 정렬된 맵과 LSM 저장, 굵은 락과 시퀀서, 일관된 해싱·벡터 시계·느슨한 정족수 같은 기법이 HDFS·Spark·HBase·Cassandra·ZooKeeper 같은 오픈소스로 어떻게 이어졌는지까지 다룬다.

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Backend › Architecture

분산 시스템이 어려운 이유는 메시지가 늦게 오고(비동기) 부품이 일부만 고장 나기(부분 장애) 때문이다. 분산 컴퓨팅의 8가지 착각, 대규모 클러스터의 실제 장애 빈도, 전역 '지금'이 없다는 사실, Lamport의 happened-before와 논리 시계, 선형화 가능성부터 최종 일관성·세션 보장까지의 일관성 모델, 합의 문제와 비잔티움 장애·BFT, Raft의 리더 선출과 로그 복제, 합의·CRDT로 조율 비용을 다루는 법을 정리한다.

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Backend › Architecture

여러 DB·서비스에 걸친 작업을 하나처럼 끝내는 방법을 정리했다. 2단계 커밋(2PC)의 동작과 블로킹·코디네이터 장애 문제, 그 대안인 사가 패턴의 보상 트랜잭션 설계, 보상이 실패할 때의 처리, 격리가 없어 생기는 중간 상태와 대응책(시맨틱 락 등), 코레오그래피·오케스트레이션 구현 비교를 다룬다.

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