비동기 작업의 결과 콜백(Callback) 수신 실패 처리
증상 진단: 콜백 무응답 및 데이터 손실
비동기 작업(예: API 호출, 파일 I/O, 데이터베이스 쿼리)을 시작한 후, 작업이 완료되었음에도 불구하고 정의된 콜백 함수가 실행되지 않는 현상을 진단합니다. 이는 사용자 인터페이스가 멈춘 듯한 상태로 유지되거나, 예상된 데이터 갱신이 이루어지지 않으며, 에러 로그 없이 작업이 침묵하는 증상으로 나타납니다. 시스템 로그를 확인하면 작업 시작 로그는 존재하나 완료 또는 결과 처리 로그가 누락된 패턴을 발견할 수 있습니다.
원인 분석: 비동기 통신 체인의 단절 지점
콜백 수신 실패는 단일 지점의 고장이 아닌, 비동기 작업의 생명주기(Lifecycle) 내에서 발생할 수 있는 여러 가지 취약점에서 기인합니다, 핵심 원인은 작업 완료 신호를 수신하고 해석하는 과정에서의 예외 처리 누락입니다. 이는 네트워크 타임아웃, 스레드 차단, 메모리 누수로 인한 가비지 컬렉션, 또는 콜백 함수 자체의 런타임 오류에 의해 발생할 수 있습니다. 특히, 마이크로서비스 아키텍처나 분산 시스템에서는 한 서비스의 지연이 전체 체인의 실패로 이어지는 캐스케이딩 효과를 유발합니다.
주의사항: 본 가이드의 해결 방법 중에는 애플리케이션 코드 수정이 포함됩니다. 변경 전 반드시 버전 관리 시스템(예: Git)을 이용한 커밋을 수행하거나, 해당 코드 섹션의 백업을 필수적으로 진행해야 합니다. 프로덕션 환경에서는 스테이징 환경에서의 충분한 테스트 후 적용해야 합니다.
해결 방법 1: 기본적인 타이머 및 상태 확인 루틴 구현
가장 기본적인 방어선은 비동기 작업에 명시적인 타임아웃 메커니즘을 도입하고, 작업의 상태를 주기적으로 폴링(Polling)하는 것입니다. 이는 외부 시스템의 응답 불가 상태를 감지하고, 애플리케이션이 무한 대기 상태에 빠지는 것을 방지합니다.
구현 절차는 다음과 같습니다.
- 타임아웃 설정: 비동기 작업을 시작할 때,
setTimeout함수나 플랫폼의 비동기 타임아웃 API를 함께 설정합니다.
예시 (JavaScript):const timeoutId = setTimeout(() => {
console.error('비동기 작업 응답 시간 초과');
// 실패 콜백 실행 또는 재시도 로직
}, 10000); // 10초 타임아웃
작업이 정상 완료되면clearTimeout(timeoutId);를 호출하여 타임아웃을 취소해야 합니다. - 상태 플래그 관리: 작업의 상태(‘pending’, ‘fulfilled’, ‘rejected’, ‘timeout’)를 추적하는 변수를 도입합니다, 콜백 실행 전후에 이 상태를 업데이트하고, 중복 실행을 방지합니다.
- 폴링 체크: 특정 간격으로 작업 완료 여부를 확인하는 보조 함수를 구현합니다. 이는 웹 워커(Web Worker)나 별도 스레드의 작업 상태를 확인할 때 유용합니다.
해결 방법 2: 프로미스(Promise) 체인 강화 및 에러 전파
현대적인 비동기 패턴인 프로미스를 사용 중이라면, 체인의 취약점을 보완해야 합니다. .then()과 .catch()의 누락, 또는 에러가 소비(Swallow)되어 상위로 전파되지 않는 경우가 주요 원인입니다.
체계적인 프로미스 관리를 위한 단계는 다음과 같습니다.
- 모든 프로미스에 최종 에러 처리기 연결: 체인의 마지막에 반드시
.catch()블록을 추가합니다. 전역적으로 처리되지 않은 프로미스 거부(Unhandled Promise Rejection)를 방지합니다,asyncoperation()
.then(handlesuccess)
.catch(handleerror); // 이 블록이 없으면 실패 시 침묵 - promise.race()를 이용한 타임아웃 통합: 네이티브 타임아웃을 프로미스 체인에 깔끔하게 통합합니다.
const timeoutPromise = new Promise((_, reject) => {
setTimeout(() => reject(new Error('Timeout')), 10000);
});
Promise.race([asyncOperation(), timeoutPromise])
.then(result => console.log(‘성공:’, result))
.catch(error => console.error(‘실패:’, error.message)); - 에러 재전파 확인: 중간
.catch()블록에서 에러를 처리한 후 다시 던져(Re-throw) 상위 핸들러가 인지할 수 있도록 합니다. 또는, 처리 후 정상 값을 반환하여 체인이 중단되지 않게 합니다.
고급 기법: 프로미스 래퍼(Wrapper) 유틸리티 생성
반복되는 타임아웃 및 로깅 로직을 추상화하여 재사용 가능한 유틸리티 함수를 생성합니다. 이는 코드 중복을 줄이고 일관된 에러 처리 정책을 적용하는 데 도움이 됩니다.
function withTimeout(promise, ms, errorMessage = 'Operation timeout') {
const timeout = new Promise((_, reject) => {
setTimeout(() => reject(new Error(errorMessage)), ms);
});
return Promise.race([promise, timeout]);
}
해결 방법 3: 관측 가능성(Observability) 강화 및 재시도 메커니즘
프로덕션 환경에서는 실패를 사후 분석할 수 있는 충분한 데이터와, 일시적 오류를 자동으로 복구하는 메커니즘이 필요합니다. 이는 로깅, 메트릭, 분산 추적과 재시도 로직의 결합으로 이루어집니다.
- 구조화된 로깅(Structured Logging): 콘솔 로그 대신 JSON 형식의 구조화된 로그를 출력합니다. 작업 ID, 시작 시간, 종료 시간, 결과 상태, 소요 시간을 필수로 기록합니다.
logger.info({
event: 'async_job_start',
jobId: jobId,
timestamp: Date.now()
});
이 로그는 중앙 집중식 로그 관리 시스템(예: ELK Stack, Splunk)에서 쿼리 및 분석이 가능해야 합니다. - 지수 백오프(Exponential Backoff)를 활용한 재시도: 일시적인 네트워크 오류에 대비해 재시도 로직을 구현합니다. 고정 간격 재시도는 서버에 부하를 줄 수 있으니, 실패 시 대기 시간을 점진적으로 증가시키는 방식을 사용합니다.
의사 코드:function retryWithBackoff(operation, maxRetries, baseDelay) {
return operation().catch(error => {
if (maxRetries <= 0) throw error;
const delay = baseDelay * Math.pow(2, maxRetries);
console.log(`재시도까지 ${delay}ms 대기...`);
return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay))
.then(() => retryWithBackoff(operation, maxRetries - 1, baseDelay));
});
} - 회로 차단기(Circuit Breaker) 패턴 도입: 연속적인 실패가 특정 임계값을 넘으면, 일정 시간 동안 새로운 요청을 즉시 거부하는 회로 차단기를 구현합니다. 이는 실패한 서비스에 대한 추가 호출을 방지하여 시스템 자원을 보호하고, 실패의 전파를 차단합니다. Netflix의 Hystrix나 resilience4j 같은 라이브러리가 참고 모델이 됩니다.
주의사항 및 예방 조치
콜백 수신 실패는 단순한 코드 버그를 넘어 시스템 설계의 결함을 드러내는 경우가 많습니다. 다음 사항을 점검하여 문제의 근본 원인을 제거해야 합니다.
- 메모리 누수 점검: 장시간 운영되는 애플리케이션에서 콜백 함수나 프로미스 객체가 적절히 참조 해제되지 않으면 가비지 컬렉션 대상이 되지 않아 예기치 않은 동작을 유발할 수 있습니다. 개발자 도구의 메모리 프로파일러를 활용해 누수를 확인해야 합니다.
- 이벤트 루프 블로킹 확인: CPU 집약적인 동기 작업이 메인 이벤트 루프를 블로킹하면, 타이머나 I/O 완료 이벤트 처리가 지연되거나 무시될 수 있습니다.
setImmediate,process.nextTick(Node.js) 또는 웹 워커를 사용하여 블로킹 작업을 분리해야 합니다. - 외부 서비스 SLA 이해: 의존하는 API나 서비스의 정상적인 응답 시간과 타임아웃 정책을 문서화하고, 내부 타임아웃 설정은 외부 서비스의 SLA보다 여유 있게(일반적으로 2-3배) 설정하는 것이 안전합니다.
- 통합 테스트 강화: 단위 테스트뿐만 아니라, 실제 네트워크 호출과 타임아웃 시나리오를 시뮬레이션하는 통합 테스트를 반드시 작성해야 합니다. 이를 통해 해결 방법 1,2,3에서 구현한 로직이 실제 환경에서 정상 작동하는지 검증 가능합니다.
전문가 팁: 분산 추적 컨텍스트 전파
마이크로서비스 환경에서 비동기 작업이 여러 서비스를 거칠 경우, 한 지점의 실패 원인을 추적하기 어렵습니다, opentelemetry와 같은 표준을 이용해 트레이스 id(trace id)와 스팬 id(span id)를 생성하고, 모든 비동기 호출(http 헤더, 메시지 큐 속성 등)에 이 정보를 담아 전파하십시오. 이렇게 하면 로그 집계 시스템에서 하나의 사용자 요청이 거친 모든 경로와 각 단계의 성공/실패, 지연 시간을 하나의 화면에서 시각적으로 확인할 수 있습니다. 콜백 실패 지점이 정확히 어디인지 밝혀내는 데 결정적인 단서를 제공합니다.