동기 vs 비동기: 통신 패턴의 이해와 아키텍처 설계 트레이드오프

Synchronous vs Asynchronous

서비스 간 통신을 설계할 때, 가장 근본적인 질문 중 하나는 "동기 방식으로 처리할 것인가, 비동기 방식으로 처리할 것인가?"이다. 이 결정은 단순히 기술적인 선택을 넘어 시스템 전체의 구조, 안정성, 운영 방식에까지 영향을 준다. 이 글에서는 동기와 비동기 통신의 차이, 장단점, 실제 사용 시 고려해야 할 요소들을 체계적으로 살펴보고자 한다.

Synchronous Communication

동작 방식

동기 통신은 한 컴포넌트가 다른 컴포넌트에게 요청을 보내고, 그 결과가 반환될 때까지 기다리는 방식이다. 즉, 요청을 보낸 쪽은 응답이 올 때까지 다음 단계로 넘어가지 못한다. 흐름이 직선적이고, 요청-응답 구조가 명확하여 개발자 입장에서 이해하기 쉽다.

RESTful HTTP API가 대표적인 동기 통신의 예시이다. 예를 들어, ServiceA가 ServiceB에 사용자 정보를 요청하는 경우, ServiceA는 B로부터 데이터가 도착할 때까지 작업을 멈추고 대기한다. B가 데이터를 반환하거나 에러를 응답하면 그제서야 다음 작업을 이어간다.

동기 통신의 장점

• 구조가 단순하고 예측 가능하다
  요청과 응답이 1:1로 연결되기 때문에, 호출 순서나 데이터 흐름을 파악하기 쉽다. 특히 마이크로서비스 아키텍처에서도 동기 통신을 사용하면 각 서비스 간의 API 계약이 명확해진다.
• 디버깅 및 트레이싱이 용이하다
  문제가 발생했을 때, 호출 스택을 따라가며 원인을 추적하기 쉽다. A가 B를 호출하고, B가 실패했다면, 로그와 예외만 보면 대부분 원인을 파악할 수 있다.
• 거의 모든 프로그래밍 언어나 프레임워크에서 기본적으로 지원한다
  별도의 인프라나 설정 없이도 쉽게 구현 가능하며, HTTP 기반 도구나 라이브러리가 풍부하게 존재한다.

동기 통신의 단점과 한계

• 성능 병목의 전파
  호출된 서비스(B)의 성능이 나쁘거나 장애가 발생하면, 호출자(A)도 영향을 받아 전체 시스템의 병목 지점이 생긴다. 이로 인해 의존 서비스 하나의 문제로 여러 서비스가 동시에 느려지거나 마비될 수 있다.
• 낮은 복원력(Resilience)
  예기치 않은 장애나 지연이 발생했을 때, 대기 중인 호출자들이 차례로 실패하게 되므로 장애가 연쇄적으로 확산될 수 있다. 이를 방지하기 위해선 타임아웃, 재시도, 서킷 브레이커, 폴백 로직 같은 방어기제가 반드시 필요하다.
• 확장성과 처리량에 한계가 있다
  하나의 요청을 처리할 때마다 스레드나 커넥션을 점유하게 되므로, 많은 트래픽이 몰리는 경우 시스템 리소스를 고갈시킬 위험이 있다. 결국 시스템은 느려지거나 응답을 거부하게 된다.

정리

동기 통신은, 한 서비스가 다른 서비스를 호출하고 응답을 기다렸다가 처리가 끝나면 다음 단계로 넘아간다. 때문에 구조가 깔끔하고 예측이 가능하며 트레이싱도 쉽다. 하지만 호출되는 서비스가 느려지거나 장애가 발생하면, 해당 서비스에 의존하는 모든 것들도 영향을 받게 된다.

Asynchronous Communication

동작 방식

비동기 통신은 요청을 보낸 뒤, 결과를 기다리지 않고 다음 작업을 수행하는 방식이다. 요청은 큐나 브로커에 저장되며, 나중에 다른 컴포넌트가 이를 처리한다. 발신자는 수신자의 응답에 의존하지 않기 때문에 시간적으로 독립적인 처리가 가능하다.

실제 아키텍처와 패턴

비동기 통신은 단순히 "응답을 기다리지 않는다"는 개념을 넘어, 시간적 독립성과 처리 유연성을 보장하기 위한 구조적, 아키텍처적 설계가 필요하다. 가장 대표적인 구현 예는 메시지 브로커 기반 구조이다. 서비스(Producer)는 Kafka, RabbitMQ, Amazon SQS 등의 메시지 브로커에 이벤트를 발행한다. 이 메시지는 큐나 토픽 형태로 저장되며, 이후 다른 서비스(Consumer)가 이를 비동기적으로 구독하고 처리한다.

이러한 구조에서는 발신자와 수신자가 시간적으로 완전히 분리되어 있기 때문에, 발신자는 메시지를 전송한 후 바로 다음 작업을 이어갈 수 있고, 수신자는 나중에 자신이 준비된 시점에 메시지를 소비하면 된다. 덕분에 트래픽이 일시적으로 급증하는 경우에도 브로커가 이를 버퍼링하여 시스템 과부하를 방지할 수 있다.

예를 들어, 알림 서비스가 장애가 발생했더라도, 발신 서비스는 큐에 메시지만 남겨두면 되므로 전체 시스템이 중단되지 않고 지속적으로 작동할 수 있다.

비동기 시스템에서 자주 활용되는 설계 패턴

비동기 통신을 실용적으로 도입하기 위해서는 몇 가지 설계 패턴이 함께 사용된다. 주요 패턴은 다음과 같다.

• 메시지 큐 (Message Queue)
  메시지를 일시적으로 저장하여 시간 경계를 넘나드는 처리를 가능하게 만든다. 이를 통해 시스템 간의 처리 시점을 분리하고, 오프라인이던 수신자가 다시 연결되었을 때 처리를 재개할 수 있다.
• 콜백/이벤트 핸들러 (Callback/Event Handler)
  메시지를 처리한 후, 특정 조건이나 결과가 도달했을 때 후속 작업을 수행하기 위한 이벤트 기반 로직이다. 결과 도착 시 트리거되는 구조로, 흐름을 유연하게 분기시킬 수 있다.
• 아웃박스 패턴 (Outbox Pattern)
  데이터베이스에 쓰기 작업을 수행한 뒤, 같은 트랜잭션 내에서 이벤트를 안전하게 발행하는 방식이다. 데이터베이스 변경과 메시지 발행 간의 일관성을 보장하기 위한 전략으로, 특히 장애 복구나 중복 방지에 강점을 가진다.

유연성의 대가: 운영 복잡성과 디버깅 이슈

비동기 방식이 성능과 확장성 측면에서 강력한 장점을 가지는 것은 분명하지만, 운영 관점에서의 복잡성 증가는 피할 수 없는 현실이다.

• 메시지 처리 지연이나 실패가 몇 시간 후에 증상으로 나타나기 때문에 근본 원인 파악이 어렵다.
• 콜백 지옥, 이벤트 중복, 메시지 순서 보장 등의 이슈가 뒤섞이며 디버깅 난이도가 올라간다.
• 각 서비스 간의 호출 흐름이 코드 상에 명확히 드러나지 않아 추론하기 어려운 의존성이 생긴다.

따라서 비동기 구조를 선택할 경우에는 단순히 메시지 큐만 도입하는 것으로 끝나는 것이 아니라, 그에 걸맞는 운영 도구, 모니터링 시스템, 설계 철학까지 함께 고려해야 한다.

정리

비동기 통신은 이런 의존성들을 느슨하게 만든다. (Decoupling dependencies) 메세지를 발행하거나, 작업을 큐에 넣거나, 이벤트를 발생시키고, 보낸 쪽은 바로 다음 일을 처리한다. 즉각적인 응답을 포기하는 대신에 유연성을 얻는 것이다. 시스템은 더 유연해지지만 그만큼 디버깅이나 제어가 어려워진다는 단점도 존재한다.

핵심 차이점

동기식과 비동식 구분의 핵심에는 3가지 유형이 있다. 

 

Time Coupling

• 동기: 요청자와 응답자가 동시에 활성화되어 있어야 한다.
• 비동기: 발신자와 수신자의 실행 시점이 달라도 된다.

Space Coupling

• 동기: 발신자는 수신자의 위치를 알고 있어야 하며, 직접 호출한다.
• 비동기: 발신자는 메시지를 특정 큐나 토픽에 전달하며, 수신자가 누군지 몰라도 된다.

Reliability Handling

• 동기: 실패 시 재시도 로직을 클라이언트에서 직접 처리해야 한다.
• 비동기: 메시지 브로커가 재시도, 순서 보장, 중복 제거 등을 책임진다.

정답은 없다. 전략이 있을 뿐

동기식 호출은 단순함과 즉각성을 제공하지만, 지연시간과 강한 결합으로 인한 어려움이 존재한다. 비동기 모델은 확장성과 복원력이 좋지만 운영 복잡성과 지연성이 존재한다.

궁극적으로, 둘 중 하나를 선택하는 데에는 보편적인 답이 없다. 무엇이 지금 상황에 더 적합할지에 달려있다. 대부분의 실제 시스템은 각 상황에 맞게 동기식과 비동식을 적절히 혼합하여, 언제 즉시 응답해야 하고 언제 나중에 처리할지를 전략적으로 결정한다. 

결국, "어느 것이 더 나은가?"가 아니라 "언제 어떤 것을 사용할 것인가?"가 핵심 질문이다. 객관적으로 더 우월한 방법은 없다. 각각의 상황에 맞게 장단점이 존재하며, 둘 중 어떤 방식을 선택허가나 조합해서 쓸지 결정하는 것은 어떤 트레이드오프를 받아들일 것인지를 이해하는 문제인 것이다.

실제 사용 사례

동기식과 비동기식 통신의 선택은 단순한 구현 방식의 차이가 아니다. API 설계, 워크플로우 구성, 시스템 확장에 이르기까지, 이 결정은 시스템의 전체적인 구조와 운영 방식에 깊은 영향을 미친다.

언제 동기식 통신을 선택해야 할까

모든 상호작용이 비동기로 처리될 수 있는 것은 아니다. 일부 상황에서는 즉각적인 피드백이 필수적이며, 이런 경우 동기식 통신이 가장 자연스럽고 안정적인 선택이 된다. 호출자는 응답을 기다려야 하고, 그 응답이 도착해야만 다음 단계로 진행할 수 있어야 한다.

대표적인 시나리오

1. 사용자 인증과 권한 검사

로그인 요청이나 인증 토큰 확인처럼 보안과 관련된 요청은 즉각적인 응답이 필수다. 사용자가 보호된 리소스에 접근하려는 순간, 시스템은 "예" 또는 "아니오"라는 명확한 응답을 빠르게 내려야 하며, 이 결과를 기다리지 않고는 다음 단계로 넘어갈 수 없다. 이러한 상황에서는 동기식 통신이 거의 유일한 선택이다.

 

2. 사용자 인터페이스와 피드백 루프

사용자가 "주문하기", "결제하기", 또는 "제출" 버튼을 클릭했을 때, 대부분의 경우 몇 초 이내에 성공/실패 여부를 확인하길 기대한다. 비동기식으로 요청을 보냈다가 나중에 결과를 알려주는 방식은 UX에 악영향을 줄 수 있다. 이런 상황에서는 빠르고 직접적인 피드백을 제공할 수 있는 동기식 통신이 적합하다.

 

3. 최신 데이터를 요구하는 작업

최신 잔액을 조회하거나 예약 가능 여부를 확인하고, 입력 데이터를 바로 DB에 저장해야 하는 경우에는, 실시간성과 데이터 정합성이 중요하다. 이런 작업은 결과의 일관성과 정확한 시점의 응답이 요구되기 때문에, 동기 통신이 자연스럽게 선택된다. 특히 데이터 무결성이 중요한 금융, 예약, 주문 등의 도메인에서 자주 등장한다.

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이러한 동기적 상호작용은 다음과 같은 장점을 가진다.

• 강한 일관성 (Strong Consistency)
  한 요청의 완료가 다음 흐름의 시작이 되기 때문에, 데이터 정합성을 보장할 수 있다.
• 결정론적 결과 (Deterministic Outcome)
  항상 명확한 입력 → 처리 → 출력이라는 고정된 흐름을 따르기 때문에 디버깅과 트레이싱이 용이하다.
• 즉각적인 사용자 피드백
  사용자 입장에서 빠르고 명확한 응답은 신뢰감을 높이는 중요한 요소가 된다.

하지만 중요한 점은, 동기식 통신은 양쪽 서비스가 모두 안정적이고 빠르게 반응할 때 가장 잘 동작한다는 점이다.

서비스 간 호출 체인이 여러 홉에 걸쳐 있거나, 외부 API처럼 네트워크 지연이나 장애 가능성이 높은 구성 요소가 포함된다면, 전체 요청 흐름에 병목이나 연쇄적인 실패가 발생할 수 있다.

따라서, 즉각성과 일관성이 중요한 핵심 흐름에서는 동기식을 택하되, 네트워크 신뢰성, 처리 지연, 장애 전파 가능성 등을 고려해 언제든 비동기로 전환할 수 있는 구조적 유연성도 함께 고려해야 한다.

언제 비동기식 통신을 선택해야 할까

비동기식 통신은 요청과 응답의 시간적 결합을 느슨하게 만들어, 작업이 꼭 지금 당장 완료될 필요가 없을 때 이상적인 구조다. 특히, 응답이 지연돼도 괜찮거나, 작업이 무겁고 시간이 오래 걸릴 경우, 메시지 큐, 이벤트 브로커, 이벤트 버스를 활용한 비동기 처리 방식이 더욱 합리적이다. 

대표적인 시나리오

1. 주문 이후의 백엔드 프로세스

사용자가 상품을 주문하면, 주문 완료 메시지는 즉시 응답해야 한다. 하지만 그 이후의 픽킹, 포장, 출고 등의 과정은 실시간으로 처리할 필요가 없다. 이런 후속 작업들을 백그라운드 워크플로우로 분리하면, 서비스의 응답 속도를 높이고 전반적인 처리량과 복원력도 향상시킬 수 있다.

 

2. 이메일 전송 및 알림 시스템

회원 가입 확인 메일, 비밀번호 초기화, 알림 메시지 등은 사용자가 즉시 확인하지 않아도 되는 전형적인 비동기 작업이다. 이러한 작업은 메시지 큐나 이벤트 기반 시스템을 통해 핵심 흐름과 분리함으로써 사용자 경험을 방해하지 않도록 설계할 수 있다. 사용자는 알림이 50ms 뒤에 도착하든, 5초 후에 도착하든 대부분 신경 쓰지 않는다.

 

3. 무거운 미디어 처리

이미지 리사이징, 썸네일 생성, 비디오 트랜스코딩 같은 작업은 CPU를 많이 사용하고 시간이 오래 걸린다. 파일 업로드 후 처리 결과를 기다리게 만들기보다는, 비동기적으로 처리하고 완료되면 알림을 보내는 구조가 일반적이다. 이런 방식은 사용자 상호작용과 리소스 집약적 작업을 효과적으로 분리할 수 있게 한다.

 

4. 느슨한 일관성이 허용되는 데이터 동기화

창고 간 재고 동기화, 외부 벤더와의 수량 일치 작업 등은 즉각적인 정합성보다 최종적인 정확성(eventual consistency)이 중요한 작업이다. 이런 종류의 백엔드 프로세스는 비동기 통신을 통해 시스템에 부담을 주지 않고 유연하게 처리할 수 있다.

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비동기 통신은 다음과 같은 조건에서 특히 강점을 발휘한다:

• 낮은 지연시간보다 높은 처리량이 중요한 경우
• 작업이 장시간 실행되거나 리소스를 많이 사용하는 경우
• 일부 컴포넌트가 실패해도 전체 시스템이 계속 작동해야 하는 경우
• 재시도 및 내구성이 중요한 경우

이러한 특징은 대규모 분산 시스템이나 고가용성이 필요한 구조에서 비동기 방식을 더욱 매력적으로 만든다.

하지만, 비동기 시스템은 운영상 다음과 같은 트레이드오프를 요구한다:

• 복잡한 인프라 구성: 메시지 브로커, 큐, 이벤트 핸들러 등 추가적인 구성 요소 필요
• 가시성 부족: 흐름이 명확하지 않기 때문에 트레이싱 및 디버깅이 어려움
• 데드 레터 처리: 실패한 메시지를 따로 처리하거나 보관하는 로직 필요
• 모니터링 중요성 증가: 실패하거나 지연된 작업을 즉시 파악할 수 있는 모니터링 시스템 필수

결국 비동기 통신은 더 높은 유연성과 확장성을 가능하게 하지만, 운영 복잡성과 제어력 감소라는 대가를 함께 감수해야 한다.

하이브리드 통신 패턴

현대 시스템 아키텍처에서는 동기식과 비동기식 통신 모델 중 어느 한쪽만을 고집하지 않는다. 대부분의 경우, 두 모델을 적절히 조합해 워크플로우 각 단계에 맞는 최적화된 통신 방식을 선택한다. 예를 들어, 프론트엔드는 즉각적인 사용자 응답을 제공하는 데 초점을 맞추고, 백엔드는 복잡하고 무거운 작업을 비동기 파이프라인에 위임하는 방식이다.

전자상거래 플로우를 생각해보자. 사용자가 주문을 하면, 동기식 API 호출을 통해 즉시 성공 메세지를 받는다. 이후 시스템은 재고 확인, 사기 탐지, 송장 생성 같은 후속 작업을 비동기 이벤트로 발행한다. 이러한 작업은 별도의 비동기 파이프라인에서 조용히 처리되어, 전체 응답성을 저해하지 않는다.

하이브리드 패턴이 자주 나타나는 경우

이러한 하이브리드 패턴들은 아래와 같은 상황에서 자주 나타난다.

 

프론트엔드 API 우선 서비스 

사용자 요청에 대해 초기 응답은 동기식으로 처리하되, 복잡한 후처리는 큐에 넣어 비동기로 처리하는 구조

 

요청-승인-확인 플로우

초기 요청은 동기식으로 받고, 처리 결과는 폴링이나 웹훅(Webhook)으로 비동기 전달하는 방식

 

팬아웃(Fan-out) 시스템

단일 동기식 트리거가 여러 비동기 소비자(Consumers)를 동시에 시작하여 확장성 확보

유의사항

동기식과 비동기식을 혼합하여 사용할 때는 다음과 같은 규율과 관리가 반드시 필요하다.

• 즉각적인 처리 단계와 지연 가능한 작업 단계 간의 명확한 경계 설정
• 전체 워크플로우를 추적하기 위한 상관관계 ID 사용
• 빠른 실패(Fast fail)과 느린 처리 지연(Slow drift)를 모두 감지할 수 있는 종합적 모니터링 체계 구축

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하이브리드 통신은 각 모델의 장점을 살려 시스템을 더욱 견고하고 확장 가능하게 만든다. 동기식 상호작용은 시스템의 가용성을 유지하는 데 기여하고, 비동기식 워크플로우는 처리량과 내결함성을 보장한다. 성공적인 시스템 구축을 위해서는 어디에 동기와 비동기의 경계를 둘지 명확히 알고, 그 균형을 맞출 줄 알아야 한다.

통신 모델의 트레이드오프

동기식과 비동기식 통신은 단순히 기술적인 구현 선택이 아니라, 성능, 신뢰성, 복잡성, 그리고 개발자 경험에까지 영향을 미치는 아키텍처적 결정이다. 테스트 환경에서는 완벽해 보이던 시스템도 이러한 트레이드오프를 제대로 이해하지 못하면, 실서비스 환경에서 쉽게 무너질 수 있다.

성능과 지연시간: 직관성과 처리량의 충돌

동기식 통신은 호출자가 응답을 받을 때까지 기다리기 때문에 흐름이 직관적이다. 그러나 이는 성능 저하의 원인이 되기도 한다.
하나의 요청이 느려지면 전체 호출 체인의 지연(latency)으로 이어지고, 특히 규모가 커질수록 헤드오브라인 블로킹(Head-of-Line Blocking) 과 큐 누적 현상이 심화된다.

 

반면 비동기식 통신은 큐나 이벤트 버퍼를 통해 트래픽 급증을 흡수할 수 있다. 요청자는 더 이상 결과를 기다리지 않아도 되므로, 업스트림 서비스가 막히는 일을 피할 수 있다. 이 방식은 특히 백그라운드 작업이나 리소스 집약적 워크로드에서 효과적이다.

하지만 대가도 있다. 큐에서 메시지가 수 초에서 수 분간 대기할 수 있고, 소비자 처리 속도에 따라 불균형이 생긴다. 검색 자동완성이나 실시간 피드백이 필요한 시스템은 이러한 지연을 감당하기 어렵다.

또한 운영 측면에서도 오버헤드가 존재한다.

• 메시지 직렬화 비용 (예: JSON, Protobuf)
• "최소 한 번(at-least-once)" 전달 보장으로 인한 재시도, 중복제거 로직 필요

신뢰성과 내결함성: 빠른 실패 vs 유연한 복구

동기식 시스템은 즉시 실패를 감지할 수 있다. 호출된 서비스가 다운되면, 타임아웃이나 예외가 바로 상위 호출자에 전파된다.
문제를 빨리 발견할 수 있다는 장점이 있지만, 의존 서비스 하나의 장애가 연쇄적인 장애를 일으키는 카스케이딩 실패(Cascading Failure) 위험도 크다.

 

비동기식 시스템은 큐나 브로커를 매개로 하여 서비스 간의 결합도를 낮춘다. 예를 들어, 서비스 A가 큐에 메시지를 발행하면, 서비스 B가 온라인인지 여부는 중요하지 않다. 메시지가 안전하게 보관되고 나중에 처리될 수 있기 때문이다. 이 절연성(Isolation) 덕분에, 서로 다른 팀 또는 리전 간 통신서도 높은 가용성과 견고함을 유지할 수 있다.

물론 책임도 따른다.

• 데드 레터 큐(DLQ) 를 통해 반복 실패하는 메시지 처리 필요
• 중복 처리 방지, 멱등성 보장이 중요 (예: 결제 시스템)
• 재시도 로직이 과도하면 오히려 소비자 시스템을 플러딩할 수 있음

비동기 시스템은 일반적으로 더 나은 내결함성을 갖지만, 더 많은 운영 안전망 없이는 장애가 감춰지거나 무시될 수 있다.

 

복잡성과 가시성: 직관적인 흐름 vs 분산 추적 필요

동기식 통신은 개발자 입장에서 가장 이해하기 쉽다. 요청과 응답이 일대일로 매핑되고, 문제 발생 시 스택 트레이스만 따라가면 원인을 파악할 수 있다. 모니터링도 직관적이다. 응답 시간, 에러율, 로그를 수집해 추론하기 쉽다.

 

반면, 비동기식 시스템은 관찰 가능성(observability) 확보가 훨씬 어렵다. 메시지 흐름이 여러 서비스, 큐, 리트라이 로직에 흩어져 있어 단일 실패 지점을 파악하기 어렵고, 시계열적 흐름이 분리된다.

따라서 다음과 같은 도구가 필수적이다.

• 분산 추적 시스템 (예: Zipkin, Jaeger, OpenTelemetry)
• 상관관계 ID 기반 구조화 로그
• 재시도 및 백오프 정책의 모니터링
• 지연, 실패, 미전달 메시지에 대한 알림 시스템

개발자 경험: 쉬운 시작과 깊은 학습곡선

대부분의 개발자는 동기식 통신부터 시작한다. REST API, HTTP 요청, Postman, 브라우저 DevTools 등은 친숙하고 접근이 쉽다. 현대 웹 프레임워크(Spring Boot, Django, Express 등)도 REST 기반 API 설계를 기본값으로 삼는다.

 

반면, 비동기 메시징 시스템은 높은 진입장벽을 갖는다. RabbitMQ, Kafka 같은 브로커를 직접 운영하려면, 토픽, 오프셋, 소비자 그룹, 메시지 순서 보장 등 복잡한 개념을 이해해야 한다.

정리

각 통신 모델은 분명한 장단점과 트레이드오프를 가진다. 시스템의 요구사항, 기대 처리량, 응답 시간 SLA, 복원력 목표 등을 종합적으로 고려하여 적절한 통신 모델을 선택해야 한다. 그리고 가장 중요한 것은 '명확한 경계 설정'과 '운영 안전망 구축'이다. 기술보다 중요한 건 설계 철학이다.

참고자료

https://blog.bytebytego.com/p/synchronous-vs-asynchronous-communication?utm_source=publication-search

Synchronous vs Asynchronous Communication: When to Use What?