현대적 MSA를 위한 통신 프로토콜, gRPC의 핵심 원리와 구조

오늘날의 소프트웨어 아키텍처는 점점 더 분산된 형태로 진화하고 있습니다. 단일 애플리케이션(Monolithic) 구조에서 벗어나, 독립적으로 배포하고 확장할 수 있는 여러 개의 작은 서비스로 구성된 마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 표준으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 변화는 개발의 유연성과 서비스의 탄력성을 높였지만, 동시에 서비스 간의 효율적이고 안정적인 통신이라는 새로운 과제를 제시했습니다. 수많은 서비스가 서로 데이터를 주고받는 과정에서 발생하는 지연 시간(Latency)과 통신 오버헤드는 전체 시스템의 성능을 좌우하는 핵심 요소가 되었기 때문입니다. 바로 이 지점에서 gRPC는 기존의 통신 방식, 특히 REST API가 가진 한계를 극복하기 위한 강력한 대안으로 등장했습니다.

gRPC(gRPC Remote Procedure Call)는 구글이 개발하여 2015년에 오픈소스로 공개한 고성능 원격 프로시저 호출(RPC) 프레임워크입니다. 그 이름에서 알 수 있듯이, gRPC의 근간은 RPC에 있습니다. RPC는 다른 주소 공간(일반적으로 다른 서버)에 있는 함수나 프로시저를 마치 로컬에 있는 것처럼 호출할 수 있게 해주는 기술입니다. 개발자는 네트워크 통신의 복잡한 세부 사항을 신경 쓸 필요 없이, 비즈니스 로직에만 집중할 수 있습니다. gRPC는 이러한 RPC의 개념을 현대적인 기술 스택 위에서 재해석하여, 성능, 확장성, 그리고 개발 생산성을 극대화한 결과물입니다.

gRPC가 주목받는 이유는 단순히 '빠르기' 때문만은 아닙니다. HTTP/2를 전송 계층으로 채택하고, Protocol Buffers(Protobuf)를 인터페이스 정의 언어(IDL)로 사용하여 얻게 되는 구조적인 이점들이 복합적으로 작용합니다. 이를 통해 gRPC는 단순한 요청-응답 모델을 넘어, 서버 스트리밍, 클라이언트 스트리밍, 양방향 스트리밍 등 다양한 통신 시나리오를 효율적으로 지원하며, 강력한 타입 안정성을 보장하여 서비스 간의 예측 가능하고 안정적인 통합을 가능하게 합니다. 본 글에서는 gRPC를 구성하는 핵심 기술들의 원리를 깊이 있게 살펴보고, 이것이 실제 애플리케이션 아키텍처에 어떤 이점을 제공하는지, 그리고 어떤 상황에서 gRPC를 선택해야 하는지에 대해 상세히 알아보겠습니다.

gRPC의 근간을 이루는 핵심 기술

gRPC의 강력한 성능과 유연성은 몇 가지 핵심 기술의 유기적인 결합을 통해 구현됩니다. 이 기술들은 각각 전송, 데이터 직렬화, 그리고 서비스 정의라는 중요한 역할을 담당합니다. gRPC를 제대로 이해하기 위해서는 이 구성 요소들을 개별적으로, 그리고 함께 작동하는 방식으로 이해하는 것이 필수적입니다.

1. HTTP/2: 현대적 웹을 위한 전송 프로토콜

gRPC가 기존 RPC 프레임워크나 REST API와 차별화되는 가장 큰 특징 중 하나는 전송 계층으로 HTTP/1.1이 아닌 HTTP/2를 기반으로 한다는 점입니다. HTTP/2는 웹의 성능 저하 문제를 해결하기 위해 설계된 프로토콜로, gRPC는 이 프로토콜의 장점을 온전히 활용합니다.

• 다중화 (Multiplexing): HTTP/1.1의 가장 큰 문제점 중 하나는 'Head-of-Line (HOL) Blocking'입니다. 이는 하나의 TCP 연결에서 한 번에 하나의 요청과 응답만을 처리할 수 있어, 이전 요청이 완료될 때까지 다음 요청이 대기해야 하는 현상입니다. HTTP/2는 단일 TCP 연결 내에 여러 개의 독립적인 스트림(Stream)을 생성하여, 여러 요청과 응답을 순서에 상관없이 병렬적으로 처리할 수 있습니다. 이 다중화 기능 덕분에 gRPC는 여러 RPC 호출을 동시에 효율적으로 처리하여 네트워크 지연 시간을 획기적으로 줄입니다.
• 바이너리 프레이밍 (Binary Framing): HTTP/1.1은 사람이 읽을 수 있는 텍스트 기반 프로토콜이었습니다. 이는 디버깅에는 용이하지만, 파싱 과정에서 오버헤드가 발생하고 오류에 취약합니다. 반면, HTTP/2는 모든 메시지를 바이너리 형식의 작은 프레임(Frame)으로 분할하여 전송합니다. 컴퓨터는 텍스트보다 바이너리를 훨씬 빠르고 효율적으로 파싱할 수 있으므로, 통신 과정의 오버헤드가 크게 감소합니다.
• 헤더 압축 (Header Compression): 여러 요청을 보내다 보면 중복되는 헤더 정보(예: User-Agent, Accept 등)가 많습니다. HTTP/2는 HPACK이라는 헤더 압축 알고리즘을 사용하여 이전에 전송된 헤더 정보를 참조하고 중복을 제거합니다. 이를 통해 전송되는 데이터의 총량을 줄여, 특히 모바일과 같이 대역폭이 제한적인 환경에서 큰 이점을 제공합니다.
• 서버 푸시 (Server Push): 클라이언트가 요청하지 않은 리소스를 서버가 미리 예측하여 보내줄 수 있는 기능입니다. gRPC 자체에서 직접적으로 많이 활용되지는 않지만, HTTP/2가 제공하는 잠재적인 성능 향상 기능 중 하나입니다.

이러한 HTTP/2의 특징들은 gRPC가 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 달성하는 기술적 토대가 됩니다. 단일 연결을 재사용하여 효율성을 극대화하고, 바이너리 프로토콜로 파싱 부담을 줄이며, 병렬 처리를 통해 네트워크 자원을 최대한 활용합니다.

2. Protocol Buffers (Protobuf): 강력한 계약 기반의 데이터 직렬화

gRPC 통신의 내용물, 즉 데이터는 Protocol Buffers(Protobuf)라는 형식으로 표현되고 직렬화됩니다. Protobuf는 구글이 개발한 언어 및 플랫폼에 중립적인 데이터 직렬화 메커니즘으로, XML이나 JSON과 비교하여 훨씬 더 작고 빠르며 효율적입니다.

Protobuf의 핵심은 .proto 파일에 있습니다. 이 파일은 gRPC 서비스와 메시지 구조를 정의하는 '계약서' 역할을 합니다. 개발자는 이 파일을 통해 서비스가 제공할 함수(RPC)와 각 함수가 주고받을 데이터의 구조(메시지)를 명확하게 정의합니다.

// 예시: helloworld.proto
syntax = "proto3";

package helloworld;

// 'Greeter'라는 이름의 서비스를 정의합니다.
service Greeter {
  // 'SayHello'라는 이름의 RPC를 정의합니다.
  // HelloRequest 메시지를 받아 HelloReply 메시지를 반환합니다.
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply);
}

// 요청 메시지의 구조를 정의합니다.
message HelloRequest {
  string name = 1; // 1번 필드, string 타입
}

// 응답 메시지의 구조를 정의합니다.
message HelloReply {
  string message = 1; // 1번 필드, string 타입
}

이 .proto 파일을 Protobuf 컴파일러(protoc)로 컴파일하면, gRPC는 지정된 프로그래밍 언어(Python, Java, Go, C++ 등)에 맞는 데이터 클래스와 클라이언트/서버 코드를 자동으로 생성해줍니다. 이것이 gRPC 개발의 핵심적인 장점입니다.

• 강력한 타입 안정성 (Strong Typing): .proto 파일에 정의된 데이터 타입은 컴파일 시점에 검증됩니다. 만약 클라이언트가 서버가 기대하는 메시지 형식(예: 정수형 필드에 문자열을 보내는 경우)과 다른 데이터를 보내려고 하면, 코드가 컴파일조차 되지 않거나 런타임 이전에 오류를 발견할 수 있습니다. 이는 JSON처럼 유연하지만 런타임 오류에 취약한 형식에 비해 훨씬 안정적인 시스템을 구축하게 해줍니다.
• 뛰어난 직렬화/역직렬화 성능: Protobuf는 데이터를 정해진 스키마에 따라 효율적인 바이너리 형식으로 변환(직렬화)합니다. JSON이 필드 이름을 문자열로 포함하는 것과 달리, Protobuf는 필드 번호와 타입을 사용하여 데이터를 표현하므로 결과물의 크기가 매우 작습니다. 이 작은 크기는 네트워크 대역폭을 절약하고, 파싱 속도(역직렬화) 또한 월등히 빠릅니다.
• 하위 호환성 및 상위 호환성: Protobuf는 스키마 변경에 매우 유연합니다. 기존 필드 번호를 재사용하지 않는 한, 새로운 필드를 추가해도 기존 클라이언트나 서버는 문제없이 동작합니다(상위 호환성). 마찬가지로, 클라이언트가 사용하는 스키마에 없는 필드를 서버가 보내더라도 클라이언트는 이를 무시하므로 하위 호환성도 보장됩니다. 이는 마이크로서비스 환경에서 각 서비스를 독립적으로 배포하고 업데이트할 때 매우 중요한 특징입니다.

결론적으로, Protobuf는 gRPC 통신의 '언어'와 '문법'을 정의하며, 서비스 간의 명확하고 깨지지 않는 계약을 강제함으로써 분산 시스템의 안정성을 크게 향상시킵니다.

gRPC의 네 가지 통신 방식

gRPC는 HTTP/2 스트림의 유연성을 활용하여, 전통적인 요청-응답 모델을 넘어선 다양한 통신 패턴을 제공합니다. 이는 gRPC가 실시간 데이터 처리, 대용량 데이터 전송 등 복잡한 시나리오에 효과적으로 대응할 수 있는 이유입니다. gRPC의 통신 방식은 크게 네 가지로 분류됩니다.

1. 단항 RPC (Unary RPC)

가장 기본적이고 전통적인 RPC 모델입니다. 클라이언트가 단일 요청 메시지를 서버에 보내면, 서버는 이를 처리한 후 단일 응답 메시지를 반환합니다. 이 방식은 REST API의 일반적인 요청-응답 흐름과 동일하여 이해하기 쉽고 구현이 간단합니다.

• 흐름: Client sends a request -> Server processes -> Server sends a response.
• .proto 정의: rpc MethodName(RequestMessage) returns (ResponseMessage);
• 사용 사례: 사용자의 프로필 정보 조회, 데이터베이스에 단일 레코드 생성/수정 등 대부분의 간단한 API 호출에 적합합니다.

2. 서버 스트리밍 RPC (Server Streaming RPC)

클라이언트가 단일 요청 메시지를 보내면, 서버가 여러 개의 메시지를 순차적으로 구성된 스트림(Stream) 형태로 반환하는 방식입니다. 클라이언트는 서버가 스트림을 닫을 때까지 계속해서 메시지를 수신합니다.

• 흐름: Client sends a request -> Server processes -> Server sends message 1 -> Server sends message 2 -> ... -> Server finishes.
• .proto 정의: rpc MethodName(RequestMessage) returns (stream ResponseMessage);
• 사용 사례: 주식 시세나 스포츠 경기 결과처럼 실시간으로 업데이트되는 데이터를 클라이언트에게 지속적으로 전송하는 경우, 대용량 데이터셋을 작은 덩어리(chunk)로 나누어 전송하는 경우 등에 유용합니다.

3. 클라이언트 스트리밍 RPC (Client Streaming RPC)

서버 스트리밍과 반대되는 개념으로, 클라이언트가 여러 개의 메시지를 스트림 형태로 서버에 전송합니다. 서버는 클라이언트의 스트림이 끝날 때까지 모든 메시지를 수신한 후, 이를 종합적으로 처리하여 단일 응답 메시지를 반환합니다.

• 흐름: Client sends message 1 -> Client sends message 2 -> ... -> Client finishes -> Server processes -> Server sends a response.
• .proto 정의: rpc MethodName(stream RequestMessage) returns (ResponseMessage);
• 사용 사례: 대용량 파일(비디오, 이미지 등) 업로드, IoT 장치에서 수집된 센서 데이터를 지속적으로 서버로 전송하는 경우, 클라이언트 측에서 발생하는 로그를 일괄적으로 서버에 보내는 경우 등에 사용됩니다.

4. 양방향 스트리밍 RPC (Bidirectional Streaming RPC)

가장 유연하고 강력한 통신 방식으로, 클라이언트와 서버가 각각 독립적인 스트림을 통해 메시지를 주고받을 수 있습니다. 양측은 상대방의 스트림이 끝날 때까지 원하는 시점에 자유롭게 메시지를 보낼 수 있으며, 메시지를 읽고 쓰는 순서는 애플리케이션 로직에 따라 결정됩니다.

• 흐름: Client and Server can read/write messages in any order. The two streams operate independently.
• .proto 정의: rpc MethodName(stream RequestMessage) returns (stream ResponseMessage);
• 사용 사례: 실시간 채팅 애플리케이션, 온라인 협업 도구(예: 구글 독스), 멀티플레이어 온라인 게임 등 클라이언트와 서버 간에 지속적이고 상호적인 통신이 필요한 모든 시나리오에 이상적입니다.

이처럼 다양한 통신 모델은 gRPC가 단순한 API 호출을 넘어, 복잡하고 동적인 상호작용을 필요로 하는 현대적인 애플리케이션의 요구사항을 충족시킬 수 있게 하는 핵심적인 기능입니다.

gRPC와 REST API: 언제 무엇을 선택할 것인가?

gRPC가 등장하면서 개발자들은 "gRPC가 REST를 대체하는가?"라는 질문을 종종 던집니다. 결론부터 말하자면, gRPC와 REST는 대체 관계라기보다는 서로 다른 장단점을 가진 상호 보완적인 관계에 가깝습니다. 어떤 기술을 선택할지는 개발하려는 시스템의 요구사항과 특성에 따라 달라집니다.

특징	gRPC	REST API
프로토콜	HTTP/2	주로 HTTP/1.1 (HTTP/2도 사용 가능)
데이터 형식 (Payload)	Protocol Buffers (바이너리)	주로 JSON (텍스트)
스키마/계약	.proto 파일을 통한 강력한 스키마 강제	OpenAPI/Swagger 등을 통해 정의 가능하나 강제성은 낮음
통신 방식	단항, 서버/클라이언트/양방향 스트리밍 지원	기본적으로 요청-응답 모델 (스트리밍은 WebSocket 등으로 구현)
코드 생성	프레임워크에 내장된 핵심 기능	별도의 외부 도구를 사용해야 함
성능	바이너리 직렬화와 HTTP/2 다중화로 인해 매우 높음	텍스트 기반 JSON 파싱 등으로 인해 상대적으로 낮음
브라우저 지원	직접 지원 불가. gRPC-Web 프록시 필요	모든 브라우저에서 네이티브로 지원
가독성	바이너리 형식이라 사람이 직접 읽기 어려움	JSON은 텍스트 형식이라 사람이 읽고 디버깅하기 쉬움

gRPC를 선택해야 하는 경우:

• 마이크로서비스 내부 통신 (East-West Traffic): 서비스 간의 통신이 잦고 지연 시간에 민감한 MSA 환경에서는 gRPC의 성능이 큰 장점이 됩니다. 또한, Protobuf를 통한 명확한 API 계약은 여러 팀이 각자의 서비스를 개발할 때 발생할 수 있는 통합 문제를 사전에 방지해줍니다.
• 실시간 스트리밍이 필요한 경우: 실시간 데이터 피드, 채팅, IoT 데이터 수집 등 지속적인 데이터 교환이 필요한 서비스에는 gRPC의 내장 스트리밍 기능이 매우 효과적입니다.
• 다양한 언어를 사용하는 Polyglot 환경: gRPC는 주요 프로그래밍 언어를 대부분 지원하며, .proto 파일 하나로 모든 언어에 대한 클라이언트와 서버 코드를 생성할 수 있습니다. 이는 서로 다른 기술 스택을 가진 서비스들을 원활하게 통합하는 데 도움을 줍니다.
• CPU나 네트워크 자원이 제한적인 환경: 모바일 클라이언트나 임베디드 장치처럼 리소스가 제한적인 환경에서는 Protobuf의 작은 페이로드 크기와 빠른 처리 속도가 배터리 소모와 데이터 사용량을 줄이는 데 기여합니다.

REST API가 더 적합한 경우:

• 외부에 공개되는 Public API: 불특정 다수의 클라이언트를 대상으로 하는 API의 경우, 별도의 라이브러리나 도구 없이 HTTP 클라이언트로 쉽게 호출할 수 있는 REST가 훨씬 접근성이 좋습니다. JSON 형식은 개발자들이 이해하고 디버깅하기에도 용이합니다.
• 브라우저 기반 클라이언트: 웹 브라우저에서 직접 서버와 통신해야 하는 경우, 네이티브로 지원되는 REST API가 가장 간단한 해결책입니다. gRPC-Web은 프록시 설정 등 추가적인 작업이 필요하여 아키텍처가 복잡해질 수 있습니다.
• 단순한 CRUD 중심의 리소스 관리: 리소스(Resource)를 생성, 조회, 수정, 삭제하는 단순한 작업이 주를 이룬다면, HTTP 메서드(POST, GET, PUT, DELETE)와 URL을 통해 직관적으로 표현할 수 있는 RESTful 디자인 패턴이 더 적합할 수 있습니다.

현실적으로 많은 복잡한 시스템에서는 gRPC와 REST를 함께 사용하는 하이브리드 접근 방식을 채택합니다. 예를 들어, MSA 내부의 서비스 간 통신은 gRPC를 사용해 성능을 극대화하고, 외부 클라이언트(웹, 모바일)나 서드파티 개발자를 위한 API는 REST로 노출하는 방식입니다. 이 경우 API Gateway가 내부 gRPC 호출을 외부 REST 호출로 변환해주는 역할을 수행하기도 합니다.

Python으로 구현하는 gRPC 기초 예제

이론적인 내용을 바탕으로, Python을 사용하여 간단한 gRPC 클라이언트와 서버를 만들어보겠습니다. 이 예제는 "인사(Greeting)" 서비스를 구현하는 과정을 단계별로 보여줍니다.

1. 개발 환경 설정 및 라이브러리 설치

먼저 Python과 pip가 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 gRPC 관련 라이브러리들을 설치합니다.

$ pip install grpcio
$ pip install grpcio-tools

• grpcio: gRPC의 핵심 라이브러리입니다.
• grpcio-tools: Protobuf 컴파일러(protoc)와 Python 코드 생성 도구를 포함합니다.

2. 서비스 정의 (.proto 파일 작성)

프로젝트 디렉터리에 helloworld.proto 파일을 생성하고 아래 내용을 작성합니다. 이 파일은 우리 서비스의 계약서입니다.

// helloworld.proto
syntax = "proto3";

package helloworld;

// Greeter 서비스 정의
service Greeter {
  // 간단한 인사말을 반환하는 단항 RPC
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

// SayHello RPC의 요청 메시지
// 클라이언트가 서버로 보낼 데이터 구조
message HelloRequest {
  string name = 1;
}

// SayHello RPC의 응답 메시지
// 서버가 클라이언트로 보낼 데이터 구조
message HelloReply {
  string message = 1;
}

3. 코드 생성

터미널에서 .proto 파일이 있는 디렉터리로 이동한 후, 다음 명령어를 실행하여 Python 코드를 생성합니다.

$ python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. helloworld.proto

이 명령을 실행하면 현재 디렉터리에 두 개의 파일이 생성됩니다.

• helloworld_pb2.py: HelloRequest, HelloReply와 같은 메시지 클래스가 정의된 파일입니다.
• helloworld_pb2_grpc.py: 서버 측에서 구현해야 할 GreeterServicer 클래스와 클라이언트 측에서 사용할 GreeterStub 클래스가 정의된 파일입니다.

4. gRPC 서버 구현

server.py 파일을 생성하고, 생성된 코드를 import하여 실제 서비스 로직을 구현합니다.

# server.py
import grpc
from concurrent import futures
import time

# 생성된 모듈 import
import helloworld_pb2
import helloworld_pb2_grpc

# GreeterServicer를 상속받아 서비스 로직 구현
class Greeter(helloworld_pb2_grpc.GreeterServicer):
    # .proto 파일에 정의된 SayHello RPC를 구현
    def SayHello(self, request, context):
        # request 객체에서 'name' 필드를 읽어 응답 메시지를 생성
        print(f"Received request from: {request.name}")
        return helloworld_pb2.HelloReply(message=f'Hello, {request.name}!')

def serve():
    # gRPC 서버 생성 (최대 10개의 워커 스레드 사용)
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    
    # 생성된 함수를 사용하여 서버에 Greeter 서비스 등록
    helloworld_pb2_grpc.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server)
    
    # 서버를 50051 포트에서 리스닝하도록 설정 (보안되지 않은 연결)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    
    # 서버 시작
    server.start()
    print("gRPC server started on port 50051.")
    
    # 서버가 종료되지 않도록 대기
    try:
        while True:
            time.sleep(86400) # 하루 동안 대기
    except KeyboardInterrupt:
        server.stop(0)

if __name__ == '__main__':
    serve()

5. gRPC 클라이언트 구현

마지막으로, 서버에 요청을 보낼 client.py 파일을 작성합니다.

# client.py
import grpc

# 생성된 모듈 import
import helloworld_pb2
import helloworld_pb2_grpc

def run():
    # 서버와의 채널 생성 (localhost:50051)
    with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel:
        # 채널을 사용하여 스텁(stub) 생성
        # 스텁은 클라이언트가 서버의 RPC를 호출하는 인터페이스 역할
        stub = helloworld_pb2_grpc.GreeterStub(channel)
        
        # SayHello RPC 호출
        # HelloRequest 메시지를 생성하여 인자로 전달
        response = stub.SayHello(helloworld_pb2.HelloRequest(name='gRPC Python Client'))
        
        # 서버로부터 받은 응답 메시지 출력
        print(f"Greeter client received: {response.message}")

if __name__ == '__main__':
    run()

6. 실행 및 테스트

두 개의 터미널을 열고, 각각 서버와 클라이언트를 실행합니다.

터미널 1 (서버 실행):

$ python server.py
gRPC server started on port 50051.

터미널 2 (클라이언트 실행):

$ python client.py
Greeter client received: Hello, gRPC Python Client!

클라이언트를 실행하면, 서버 터미널에는 Received request from: gRPC Python Client라는 로그가 출력될 것입니다. 이로써 간단한 gRPC 통신이 성공적으로 이루어졌음을 확인할 수 있습니다.

결론: 현대적 아키텍처를 위한 필연적 선택

gRPC는 단순히 또 하나의 RPC 프레임워크가 아닙니다. 이는 마이크로서비스, 클라우드 네이티브, 폴리글랏 프로그래밍이라는 현대 소프트웨어 개발의 거대한 흐름에 가장 잘 부합하도록 설계된 통신 프로토콜입니다. HTTP/2의 성능과 Protocol Buffers의 강력한 계약 기반 개발 모델을 결합함으로써, gRPC는 분산 시스템의 고질적인 문제인 서비스 간 통신의 복잡성과 성능 저하를 효과적으로 해결합니다.

물론 gRPC가 모든 문제에 대한 만병통치약은 아닙니다. 외부 공개 API나 웹 브라우저와의 직접적인 통신이 필요한 경우에는 여전히 REST가 더 실용적인 선택일 수 있습니다. 그러나 MSA 내부의 빠르고 안정적인 통신, 대용량 데이터 스트리밍, 그리고 엄격한 API 관리가 요구되는 시나리오에서 gRPC는 타의 추종을 불허하는 강력한 성능과 개발 생산성을 제공합니다. 기술의 트렌드가 더욱 분산되고 복잡해지는 방향으로 나아감에 따라, gRPC의 중요성과 채택률은 계속해서 증가할 것이며, 현대적인 시스템을 설계하는 개발자라면 반드시 이해하고 활용해야 할 핵심 기술로 자리매김할 것입니다.