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17. ZLink를 어디에 쓰나 — 내부 서비스 통신과 실시간 상태 서버 패턴

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이 장에는 계약을 소유하는 스펙 문서가 없다. 무엇을 고를지 판단하는 도입 서술이기 때문이다.

내부 서비스 통신이나 실시간 상태 서버를 만들면서 gRPC나 Akka/Orleans를 고민하고 있다면, ZLink가 그 자리를 대체할 후보다.

ZLink는 단순 RPC 라이브러리가 아니라, 백엔드에서 논리 channel, 연결 수명, 동적 상태 단위(SPOT), pub/sub, 위치 기반 자동 연결을 한 framework 안에서 묶어 주는 서버 간·실시간 메시징 계층이다. 특히 "서비스가 어디 있는지", "client가 어디에 연결돼 있는지", "room/zone/symbol 같은 상태 단위를 어떻게 직렬 처리할지" 가 반복 문제로 나올 때 효과가 크다.

01. Overview §2의 세 상황(실시간 게임 서버, 웹 서비스에 실시간 기능 추가, 이벤트 중심 업무 처리 단순화)이 "왜 필요한가"였다면, 이 챕터는 그 판단을 기술 선택 수준까지 내려서 확인하는 도입 판단 문서다. 실행 가능한 업무 흐름은 샘플 챕터가, 기능별 사용법은 05~12 챕터가 다룬다.

1. 한눈에 보는 사용처

먼저 경계를 잡는다. 모노리스나 모듈러 모노리스로 충분하면 ZLink를 먼저 적용하지 않는다. 같은 프로세스 안의 모듈 호출은 함수 호출이면 되고, 서버 간 transport가 필요 없다. ZLink는 여러 프로세스/서버로 나뉘어야 하는 이유가 생겼을 때, 그 사이의 통신·연결·라우팅·상태 dispatch 복잡도를 줄이는 도구다.

상황 ZLink이 좋은 이유 쓰는 기능
내부 서비스끼리 자주 호출 host/port/stub 대신 channel name 으로 호출 channel + location store
이벤트를 실시간으로 여러 서비스에 뿌림 별도 broker 없이 transport fan-out fanout pub/sub
게임 room·채팅 room·ride zone 같은 동적 상태 단위 단일 실행 큐로 lock 없는 직렬 상태 처리 SPOT
모바일·게임 client와 장기 연결 연결 수명·framing·재접속 흐름을 framework가 소유 STREAM
연결 서버와 로직 서버를 분리 actor id 기준 binding으로 재접속 이전성 session actor dispatch
서로 다른 언어로 구현된 서비스끼리 호출 언어 중립 wire protocol + codec 위 같은 channel 계약으로 상호 호출 cross-language binding
초저지연 HFT·durable queue·외부 공개 API ZLink 주 영역 아님 gRPC/REST/Kafka/FIX 유지

2. 무엇을 덜 고민하게 되나 — 개발 모델

ZLink의 체감 장점은 인프라 구성 요소가 사라지는 데 있지 않고, "개발자가 덜 고민한다" 에 있다. 어플리케이션은 도메인 단위(channel/spot/session)만 다루고, 나머지는 framework가 처리한다.

  • channel name만 알고 호출한다 — 대상 host/port/stub를 모른다.
  • service location과 peer 분배는 location store 기반 자동 연결이 맡는다(10-location).
  • request correlation과 reply 대기는 framework가 맡는다.
  • client 연결 수명과 packet framing 은 STREAM이 맡는다.
  • room/zone/symbol 상태 직렬성은 SPOT 실행 큐가 맡는다.
  • 재접속 후 actor/session binding 은 framework가 이어 준다.
  • handler/filter/DI 모델이 기존 웹 프레임워크 방식과 맞아 익숙하게 쓴다.

ZLink는 이 문제들을 없애는 게 아니라 호출자 밖으로 밀어낸다. 위치·연결· correlation·dispatch 직렬성을 framework가 처리하므로, 어플리케이션 코드가 transport 설정이 아니라 업무 흐름처럼 보인다.

2.1 여러 언어가 한 channel 위에서 (cross-language)

ZLink는 한 언어 전용이 아니다. 호출 계약이 언어 중립 wire protocol(ZMP) + codec(protobuf/json/messagepack) + 논리 channel/packet 이름 이라, 서로 다른 언어로 구현된 서비스가 같은 channel 위에서 상호 호출한다. 예를 들어 게임 시스템에서 room 서버는 C++, API·매치메이킹 서버는 .NET 또는 Java 로 두고 같은 channel/spot 계약으로 메시징할 수 있다.

  • 언어 간 계약 = packet 이름 + codec으로 인코딩된 DTO(교차 언어는 protobuf 권장, 또는 합의된 JSON/MessagePack 스키마). gRPC처럼 service-stub 코드 생성이나 HTTP/2를 강제하지 않는다 — payload 스키마만 공유한다.
  • 각 언어 binding은 같은 core(C ABI, ZMP) 위에 handler/SPOT/STREAM 표면을 올린다. 그래서 handler 작성 언어가 달라도 wire 상으로는 같은 channel·packet 이다.

다른 언어 binding. 같은 channel/packet 계약을 언어별 binding이 자기 언어로 구현한다. 이 가이드의 예제는 언어 탭으로 나뉘며, 어느 탭을 보든 같은 계약을 설명한다. cross-language는 ZLink의 설계 목표다 — 호출 계약이 binding 구현 언어와 무관하기 때문이다.

기술명보다 증상으로 판단한다. 아래가 반복되면 ZLink가 후보다.

  • 서비스마다 gRPC stub·channel factory·deadline·서비스 위치 조회 설정이 반복된다.
  • Kubernetes L4 LB로 gRPC 부하가 고르게 안 퍼져 mesh를 고민한다.
  • 게임 room·채팅 room·ride zone처럼 상태 단위를 lock으로 보호하고 있다.
  • 재접속 때 client가 어느 서버에 연결돼 있었는지 Redis로 따로 관리한다.
  • 실시간 이벤트 fan-out 때문에 Kafka를 쓰는데, 실제로는 replay가 필요 없다.
  • 외부 client 연결·내부 서비스 호출·room 상태 처리가 서로 다른 framework로 흩어져 있다.

4. ZLink이 하지 않는 것 — 경계

장점이 선명하려면 경계도 분명해야 한다. 다음은 그대로 두는 게 맞다.

요구 ZLink 판단
외부 공개 HTTP API REST/gRPC 유지
durable queue·replay·consumer offset Kafka/NATS 유지
DB 조회·geo-index·audit trail DB/Redis/event store 유지
HFT 마이크로초 matching loop Disruptor/Aeron/FIX 유지
내부 서비스 통신 + 실시간 상태 dispatch ZLink 적합

요지: ZLink는 transport·dispatch 계층이지 datastore·durable log·HFT 버스가 아니다. 분산 데이터 일관성(saga·outbox·idempotency)·영속·중복 제어 같은 도메인 난제는 그대로 어플리케이션과 인프라가 책임진다.

5. 참고 — gRPC·service mesh 스택과의 비교

§1의 "내부 서비스끼리 자주 호출" 이 왜 ZLink 후보인지, gRPC 스택과 비교해 근거를 본다.

5.1 gRPC 단독 구성의 한계

gRPC 자체의 성능은 우수하다. 문제는 이런 류의 서비스를 "프로덕션급" 으로 만들려면 공식 베스트프랙티스가 곧바로 추가 인프라를 요구한다는 점이다.

  • channel/stub 재사용 강제. "Always re-use stubs and channels when possible" — 호출마다 channel을 만들면 지연이 크게 늘어 channel factory/pool로 수명을 직접 관리한다. (grpc.io performance)
  • deadline을 매 호출에. 단일 느린 RPC가 상위 서비스를 막지 않도록 deadline을 건다. (Microsoft Learn)
  • 기본 로드밸런서(L4, connection 단위 분배)로는 gRPC 부하가 고르게 안 흩어진다. gRPC는 HTTP/2 위에서 연결 하나를 오래 유지한 채 여러 요청을 multiplex하므로, L4 로드밸런서에는 연결이 1개로만 보여 그 연결이 처음 붙은 서버로 요청이 몰린다. HTTP/2 기반인 이상 요청 단위로 분배하는 L7 분배가 사실상 필수라, 보통 아래 중 하나를 추가로 도입한다.
  • client-side LB: 클라이언트가 서버 목록을 보관하고 직접 번갈아 호출하는 방식.
  • headless service(Kubernetes): 서비스를 단일 가상 IP 하나가 아니라 뒤에 있는 각 파드의 IP 목록으로 노출해, 클라이언트가 직접 골고루 분배하게 하는 방식.
  • Envoy/Istio service mesh sidecar: 각 서비스와 함께 자동 배치되는 프록시가 요청 단위(L7) 분배와 암호화(mTLS)를 대신 처리하는 방식. (Kubernetes 블로그)
  • 그 밖에 서비스 위치 조회(Eureka/Consul/xDS), retry·hedging, .proto 파이프 라인, mTLS, 그리고 이벤트 fan-out은 또 별도 broker(Kafka/NATS)로 간다.

L7 분배는 연결이 아니라 요청 하나하나를 보고 나누는 방식이다 — mesh sidecar나 client-side LB가 이 역할을 한다.

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즉 "gRPC를 쓴다"는 실제로 gRPC + L7 LB(보통 mesh) + 서비스 위치 조회 + event broker + proto 파이프라인을 함께 운영한다는 뜻이다.

5.2 배치 구조 비교

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Envoy sidecar와 mesh control plane(서비스 위치 조회·L7 LB·mTLS) 자리가 framework와 location store 한 겹으로 들어온다. broker와 WS edge는 요구가 단순한 실시간 전파·연결 수용이면 fanout channel·STREAM으로 흡수할 수 있고, 영속 큐·replay 나 HTTP edge 정책이 필요하면 그대로 둔다.

5.3 한 번의 호출이 지나는 경로

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5.4 접히는 항목 요약

gRPC 베스트프랙티스/필요 인프라 ZLink에서 비고
"stub/channel을 재사용하라" route client가 DI singleton이고 MeshNode 연결 수명은 framework가 관리 호출마다 만들 일 없음
RPC deadline RequestToChannel(...).Timeout(...) reply 대기 시간
L7 로드밸런싱(Envoy/Istio) channel name + store 자동 연결이 peer 분배 sidecar 불필요
interceptor handler filter 5 §5
이벤트 broker(Kafka/NATS) fanout channel pub/sub 실시간 fan-out 한정. 영속/replay는 broker 유지
통합 관측(mesh telemetry) 상태 status stream과 표준 진단 11. Monitoring
양방향 streaming STREAM session 외부 client 수용. HTTP edge 정책은 별도

이 비교는 우열을 일반화하려는 것이 아니다. gRPC는 외부 공개 API, 표준 RPC 계약, 조직 표준 tooling이 중요할 때 여전히 좋은 선택이다. 성능도 payload 크기·codec·네트워크·peer 수·배포 방식에 따라 달라지므로 수치로 단정하지 않는다. 여기서 말하는 이득은 호출 경로와 운영 컴포넌트가 줄어든다는 것이다 — HTTP/2 프록시·stub·별도 broker를 지나던 구성이 framework와 location store 한 겹으로 접힌다. 조직 보안 정책이나 외부 ingress가 필요하면 기존 mesh·LB를 그대로 함께 둔다.

6. 참고 — 분산 actor 프레임워크(Orleans/Akka)와의 비교

01. Overview §2의 ④ stateful actor 패턴에 실제로 쓰이는 대표 프레임워크가 Microsoft Orleans와 Akka다. ZLink의 SPOT/actor는 같은 프리미티브 (mailbox 직렬화 + 위치 투명)를 제공하므로, 이 워크로드에서 후보가 겹친다.

6.1 Orleans/Akka 단독 구성의 한계

Orleans·Akka는 actor 프리미티브 하나에 깊이 집중한다. 그런데 이 가이드가 다루는 "실시간 상태 서버 하나"를 만들려면 actor 밖의 것들을 여전히 따로 조립해야 한다.

  • 외부 client 연결이 없다. 둘 다 client가 직접 grain/actor를 호출하는 프로토콜을 내장하지 않는다. 웹 client는 보통 SignalR이나 별도 WebSocket 서버를 앞에 두고, 그 서버가 actor를 호출하는 구조로 조립한다.
  • 폴리글랏이 아니다. Orleans는 .NET 전용, Akka는 JVM 전용이다(Akka.NET은 별도 포트 구현). C++ room 서버와 .NET API 서버를 같은 계약으로 묶는 조합은 설계 범위 밖이다.
  • 서비스 간 메시징은 actor 호출과 별개다. grain-to-grain 호출은 있지만, channel 이름 기반 요청/응답이나 fanout 같은 일반 서비스 메시징 표면은 없다 — 필요하면 gRPC나 메시지 브로커를 별도로 추가한다.

6.2 배치 구조 비교

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client 연결·서비스 메시징·actor 상태가 서로 다른 세 계층에서 하나로 내려온다. 다만 이 그림이 감추지 않는 것도 있다 — Orleans/Akka가 오랜 기간에 걸쳐 미리 구현해 둔 persistence 커넥터·reminder 스케줄러 같은 부가 도구까지 하나로 내려오는 건 아니다. 아래 표에서 어디까지가 원시 기능 차이고 어디부터가 이런 미리 구현된 도구의 유무 차이인지 나눠서 본다.

6.3 기능 비교 — 유리한 점과 불리한 점

항목 Orleans / Akka ZLink
actor 프리미티브(mailbox 직렬화 + 위치 투명) ✅ ✅ (SPOT/actor)
외부 client 연결 내장 ❌ SignalR/WS 별도 조립 ✅ STREAM
폴리글랏 ❌ 단일 언어(.NET 또는 JVM) ✅
서비스 간 typed 메시징 + 토폴로지 선언 ❌ 별도 조립(gRPC 등) ✅ channel + location store
actor 상태 persistence ✅ 성숙한 provider 생태계 ⚠️ lifecycle 훅은 있고 미리 구현된 storage 커넥터는 없다(아래 ①)
relocation 뒤 Spot timer 복원 ✅ ✅ 등록과 pending tick을 payload에 포함해 자동 복원한다
없는 Actor를 만들거나 기존 Actor를 사용 ✅ ✅ get_or_create가 같은 ActorId의 동시 생성을 조정한다
dormant actor를 예정 시각에 깨움(reminder) ✅ API 한 콜(Orleans Reminder) ❌ 전용 API 없음 — 분산 scheduler로 구성한다(아래 ②)
분산 트랜잭션 Orleans 실험적 지원 ❌ 없음(saga는 앱이 구성) — 이는 실제 프로토콜 난이도의 문제라 기존 primitive로 우회할 수 없다
라이선스 Orleans MIT / Akka BSL(연매출 기준 유료 트리거) framework는 FSL-1.1-ALv2, core·binding은 MPL-2.0 — 매출 기준 유료 트리거가 없다(§7)
실전 검증 기간 10년 이상(Halo, Microsoft 365, Skype) 짧음 — 이 프로젝트 자체가 진행 중

① actor 상태 persistence — on_create·on_closing 같은 lifecycle 훅은 제공하지만, 어느 DB에 어떻게 저장할지는 application이 정한다. 미리 구현된 storage 커넥터 모음이 없다는 뜻이다(ShoppingMall이 그 예다).

② reminder — Quartz.NET Clustered·Hangfire 같은 분산 scheduler가 정해진 시각에 Actor get_or_create나 message를 실행하도록 application이 구성한다.

결론. "실시간 상태 서버 하나를 조립 없이 만든다"는 이 가이드의 워크로드에는 ZLink가 대체 후보다. Actor·Spot lifecycle과 relocation timer 복원은 Framework가 제공한다. 영속 상태 provider와 예정 시각 reminder는 application이 별도 저장소와 scheduler로 구성해야 한다. 분산 transaction도 제공하지 않는다. 기존 Orleans/Akka 시스템의 전환 여부는 이 차이와 운영 경험을 함께 비교해 결정한다.

7. 라이선스 — 쓰는 데 드는 비용

기술 선택에는 라이선스 조건이 함께 들어간다. Akka는 연매출이 기준선을 넘으면 상용 계약이 필요한 BSL이고, Orleans는 MIT다. ZLink는 계층마다 라이선스가 다르다.

계층 라이선스
core, bindings — 메시징 엔진과 언어별 native binding Mozilla Public License 2.0
framework — 이 가이드가 다루는 SPOT/actor·channel messaging·STREAM·drain Functional Source License 1.1, ALv2 Future License
각 언어의 http-client 패키지 Apache License 2.0

FSL-1.1-ALv2는 한 줄로 이렇다. ZLink와 경쟁하는 제품으로 파는 것만 막고, 나머지는 다 허용하며, 각 릴리스는 공개 2년 뒤 Apache-2.0이 된다.
쓸 수 있다 자기 제품·서비스를 만들어 배포하고 판매하는 것, 사내 시스템, 교육·연구
쓸 수 없다 ZLink 자체를 대체하거나 실질적으로 같은 기능을 제공하는 상용 제품·서비스
비용 없다. 사용료도, 연매출 같은 유료 전환 기준선도 없다
2년 뒤 그 릴리스가 Apache-2.0으로 자동 전환된다

결론. 게임 서버든 업무 서버든 만들어서 서비스하고 판매하는 데 비용도 제약도 없다. Akka BSL처럼 매출이 커지면 유료로 바뀌는 트리거가 없다.

core와 bindings가 MPL-2.0인 이유는 core가 MPL-2.0인 libzmq v4.3.5에서 출발했기 때문이다. http-client는 각 플랫폼의 통상적인 HTTP client 라이브러리를 감싼 얇은 계층이라 Apache-2.0이다.

정확한 조건은 framework/LICENSE가, 정책 배경은 doc/license/README.md가 소유한다.

8. 관련 문서

참고 자료