단일 데이터베이스의 트랜잭션은 ACID를 보장합니다. 하지만 JMS 큐 + 데이터베이스를 동시에 사용할 때는 두 시스템을 하나의 트랜잭션으로 묶어야 합니다. 이것이 분산 트랜잭션 문제입니다.
JMS 컴포넌트에 transacted=true를 설정하면 메시지 수신과 처리를 하나의 JMS 트랜잭션으로 묶습니다.
from("activemq:queue:orders?transacted=true")
.transacted()
.process(exchange -> {
// 처리 중 예외 발생 시 JMS 트랜잭션 자동 롤백
// 메시지가 큐로 다시 돌아감
orderService.process(exchange.getIn().getBody(Order.class));
})
.to("activemq:queue:confirmed-orders"); JMS 메시지를 받아 DB에 저장하는 작업을 하나의 트랜잭션으로 처리하려면 JTA(Java Transaction API) 트랜잭션 매니저가 필요합니다.
// Spring XML 설정
<bean id="jtaTransactionManager"
class="org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager"/>
<camelContext>
<route>
<from uri="activemq:queue:orders?transacted=true"/>
<transacted ref="jtaTransactionManager"/>
<to uri="bean:orderService?method=saveOrder"/>
<to uri="activemq:queue:order-confirmed"/>
</route>
</camelContext> JTA는 강력하지만 2PC(2-Phase Commit) 프로토콜로 인해 성능 부담이 있습니다. 모든 시스템이 XA 트랜잭션을 지원해야 합니다.
네트워크 오류로 메시지가 재전송될 때 같은 메시지를 두 번 처리하는 것을 막는 패턴입니다.
from("activemq:queue:payments")
.idempotentConsumer(
header("paymentId"),
JdbcMessageIdRepository.jpaMessageIdRepository(dataSource, "payments"))
.process(exchange -> {
// paymentId가 처음 본 것일 때만 이 코드가 실행됨
paymentService.process(exchange.getIn().getBody());
}); 처리한 메시지 ID를 DB나 Redis에 저장하고, 다음에 같은 ID가 오면 건너뜁니다.
마이크로서비스 환경에서 JTA를 쓰기 어려울 때 SAGA 패턴이 대안입니다. 각 단계가 성공하면 다음 단계로, 실패하면 이전 단계를 보상(compensate)하는 방식입니다.
// Camel SAGA EIP
from("direct:placeOrder")
.saga()
.to("direct:reserveInventory")
.to("direct:processPayment")
.to("direct:arrangeShipping")
.compensation("direct:cancelOrder")
.end();
from("direct:cancelOrder")
.to("direct:releaseInventory")
.to("direct:refundPayment"); SAGA는 최종적 일관성(eventual consistency)을 보장합니다. 즉각적인 일관성이 필요 없고 성능이 중요한 경우에 적합합니다.
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