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2025. 11. 4. · 19 Views
Bash 디자인 패턴 완벽 가이드
실무에서 자주 사용되는 Bash 스크립트의 디자인 패턴을 배워보세요. 에러 처리부터 파이프라인 패턴까지, 안전하고 유지보수 가능한 쉘 스크립트를 작성하는 방법을 단계별로 알려드립니다.
목차
1. Strict Mode 패턴
시작하며
여러분이 Bash 스크립트를 작성하다가 변수 이름을 잘못 입력했는데, 스크립트가 아무런 경고 없이 계속 실행되어 데이터베이스를 잘못 업데이트한 경험이 있나요? 또는 명령어 하나가 실패했는데도 다음 명령어들이 계속 실행되어 시스템이 불안정한 상태가 된 적이 있나요?
이런 문제는 실제 개발 현장에서 매우 자주 발생합니다. Bash는 기본적으로 매우 관대한 언어라서, 에러가 발생해도 묵묵히 진행하는 특성이 있습니다.
정의되지 않은 변수를 사용하면 빈 문자열로 처리하고, 명령어가 실패해도 다음 줄을 계속 실행합니다. 이런 특성은 프로덕션 환경에서 치명적인 버그로 이어질 수 있습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 Strict Mode 패턴입니다. 이 패턴을 사용하면 스크립트가 엄격한 모드로 실행되어, 에러가 발생하면 즉시 중단되고, 정의되지 않은 변수를 사용하려고 하면 에러를 발생시킵니다.
마치 TypeScript가 JavaScript에 타입 안정성을 제공하듯이, Strict Mode는 Bash 스크립트에 안정성을 제공합니다.
개요
간단히 말해서, Strict Mode 패턴은 Bash의 내장 옵션들을 조합하여 스크립트를 더 안전하게 만드는 방법입니다. set -euo pipefail 명령어 하나로 스크립트의 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
실무에서는 배포 스크립트, 백업 스크립트, CI/CD 파이프라인 등 중요한 작업을 수행하는 스크립트에서 반드시 사용해야 합니다. 예를 들어, 데이터베이스 마이그레이션 스크립트에서 중간에 명령어가 실패했는데도 계속 진행된다면 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.
Strict Mode를 사용하면 이런 위험을 사전에 차단할 수 있습니다. 기존에는 각 명령어마다 || exit 1을 붙여서 에러를 체크해야 했다면, 이제는 스크립트 상단에 한 줄만 추가하면 모든 명령어에 자동으로 에러 체크가 적용됩니다.
이 패턴의 핵심 특징은 세 가지입니다. 첫째, -e 옵션으로 명령어 실패 시 즉시 종료합니다.
둘째, -u 옵션으로 미정의 변수 사용을 에러로 처리합니다. 셋째, -o pipefail 옵션으로 파이프라인 중 하나라도 실패하면 전체를 실패로 처리합니다.
이 세 가지가 함께 작동하면 버그를 조기에 발견하고 예측 가능한 동작을 보장할 수 있습니다.
코드 예제
#!/bin/bash
# Strict Mode 활성화 - 스크립트 안정성 향상
set -euo pipefail
# IFS 설정 - 공백 처리 표준화
IFS=$'\n\t'
# 디버그 모드 (선택사항)
# set -x
# 스크립트 디렉토리 경로 저장
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
# 이제 안전하게 변수 사용 가능
DB_HOST="${DB_HOST:-localhost}"
echo "Connecting to ${DB_HOST}"
# 명령어 실패 시 자동으로 스크립트 종료
curl -f "https://api.example.com/health" || echo "API is down"
설명
이것이 하는 일: Strict Mode는 Bash 스크립트의 실행 방식을 엄격하게 만들어, 잠재적인 버그를 조기에 발견하고 예측 가능한 동작을 보장합니다. 마치 컴파일러의 경고를 에러로 취급하는 것처럼, 스크립트의 불안정한 동작을 사전에 차단합니다.
첫 번째로, set -e 옵션은 명령어가 0이 아닌 종료 코드를 반환하면 즉시 스크립트를 중단합니다. 이것이 중요한 이유는, 기본적으로 Bash는 명령어가 실패해도 다음 줄을 계속 실행하기 때문입니다.
예를 들어, git pull이 실패했는데도 npm install과 npm run build가 계속 실행되면 잘못된 코드가 배포될 수 있습니다. -e 옵션을 사용하면 git pull이 실패한 순간 스크립트가 중단되어 이런 위험을 방지합니다.
그 다음으로, set -u 옵션은 정의되지 않은 변수를 참조하면 에러를 발생시킵니다. 기본적으로 Bash는 정의되지 않은 변수를 빈 문자열로 처리하는데, 이는 매우 위험합니다.
rm -rf $TEMP_DIR/* 같은 명령어에서 $TEMP_DIR이 정의되지 않았다면 rm -rf /*가 실행되어 시스템 전체가 삭제될 수 있습니다. -u 옵션을 사용하면 이런 재앙을 사전에 방지할 수 있습니다.
set -o pipefail은 파이프라인의 에러 처리를 개선합니다. 일반적으로 command1 | command2 | command3에서 전체 파이프라인의 종료 코드는 마지막 명령어의 것만 반영됩니다.
하지만 pipefail을 설정하면 파이프라인 중 하나라도 실패하면 전체가 실패로 처리됩니다. 예를 들어, curl api.com | jq .data | tee output.json에서 curl이 실패했는데 jq가 성공하면 기본적으로는 성공으로 간주되지만, pipefail을 사용하면 실패로 올바르게 처리됩니다.
마지막으로, IFS=$'\n\t' 설정은 공백 문자 처리를 표준화합니다. 기본 IFS는 공백, 탭, 개행을 모두 포함하는데, 이는 파일명에 공백이 있을 때 문제를 일으킵니다.
IFS를 개행과 탭만으로 제한하면 공백이 포함된 파일명도 안전하게 처리할 수 있습니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 버그를 조기에 발견하고, 스크립트의 동작을 예측 가능하게 만들며, 프로덕션 환경에서 발생할 수 있는 치명적인 에러를 방지할 수 있습니다.
특히 CI/CD 파이프라인, 배포 자동화, 데이터 백업 스크립트 등 실패가 용납되지 않는 중요한 작업에서는 필수적으로 사용해야 합니다.
실전 팁
💡 set -x를 추가하면 디버그 모드가 활성화되어 실행되는 모든 명령어가 출력됩니다. 문제를 진단할 때 매우 유용합니다.
💡 일부 명령어는 의도적으로 실패할 수 있습니다. 이런 경우 command || true를 사용하거나 set +e로 일시적으로 strict mode를 해제하고 set -e로 다시 활성화하세요.
💡 변수에 기본값을 제공하려면 ${VAR:-default} 구문을 사용하세요. 이렇게 하면 -u 옵션이 활성화되어도 에러가 발생하지 않습니다.
💡 프로덕션 스크립트에서는 SCRIPT_DIR 변수를 항상 설정하여 스크립트가 어디서 실행되든 상대 경로를 안전하게 사용할 수 있도록 하세요.
💡 ShellCheck 같은 정적 분석 도구를 사용하면 Strict Mode에서도 놓칠 수 있는 문제들을 사전에 발견할 수 있습니다.
2. 에러 핸들링 패턴
시작하며
여러분이 복잡한 배포 스크립트를 작성했는데, 중간에 에러가 발생했을 때 생성했던 임시 파일들이 정리되지 않고 남아있거나, 잠금 파일이 해제되지 않아 다음 배포가 막힌 경험이 있나요? 또는 스크립트가 갑자기 중단되었을 때 무엇이 잘못되었는지 파악하기 어려웠던 적이 있나요?
이런 문제는 실무에서 매우 흔하게 발생합니다. 스크립트가 정상적으로 완료되는 경우만 고려하고, 예외 상황에 대한 처리를 제대로 하지 않으면 시스템이 불안정한 상태로 남게 됩니다.
특히 프로덕션 환경에서는 이런 정리 작업이 제대로 이루어지지 않으면 디스크 공간이 부족해지거나 리소스 누수가 발생할 수 있습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 trap을 활용한 에러 핸들링 패턴입니다.
이 패턴을 사용하면 스크립트가 어떤 이유로 종료되든 항상 정리 작업이 실행되고, 에러가 발생한 위치와 원인을 명확하게 파악할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 에러 핸들링 패턴은 Bash의 trap 명령어를 사용하여 스크립트 종료 시 자동으로 실행될 정리 함수를 등록하는 방법입니다. 마치 프로그래밍 언어의 try-catch-finally 블록과 유사한 역할을 합니다.
실무에서는 임시 파일 정리, 잠금 파일 해제, 백그라운드 프로세스 종료, 에러 알림 전송 등 다양한 정리 작업에 사용됩니다. 예를 들어, 데이터베이스 백업 스크립트에서 백업 프로세스가 실패하면 부분적으로 생성된 백업 파일을 삭제하고, 관리자에게 알림을 보내며, 잠금을 해제해야 합니다.
trap 패턴을 사용하면 이 모든 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다. 기존에는 스크립트의 모든 곳에서 에러를 체크하고 수동으로 정리 작업을 호출해야 했다면, 이제는 trap을 한 번 설정하면 어디서 종료되든 자동으로 정리가 실행됩니다.
이 패턴의 핵심 특징은 세 가지입니다. 첫째, EXIT 시그널을 trap하면 정상 종료든 에러 종료든 항상 정리 함수가 실행됩니다.
둘째, ERR 시그널을 trap하면 에러가 발생한 즉시 디버깅 정보를 수집할 수 있습니다. 셋째, 에러 컨텍스트(파일명, 줄 번호, 명령어)를 함께 로깅하여 문제 진단이 쉬워집니다.
코드 예제
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# 임시 파일 목록 저장
TEMP_FILES=()
# 정리 함수 - 스크립트 종료 시 항상 실행
cleanup() {
local exit_code=$?
echo "Cleaning up..."
# 임시 파일 삭제
for file in "${TEMP_FILES[@]}"; do
[[ -f "$file" ]] && rm -f "$file"
done
# 잠금 파일 해제
[[ -f "/tmp/script.lock" ]] && rm -f "/tmp/script.lock"
exit $exit_code
}
# 에러 핸들러 - 에러 발생 시 컨텍스트 출력
error_handler() {
local line_no=$1
local bash_lineno=$2
local command="$3"
echo "Error on line ${line_no}: Command '${command}' failed" >&2
echo "Call stack: ${bash_lineno}" >&2
}
# trap 설정 - EXIT와 ERR 시그널 처리
trap cleanup EXIT
trap 'error_handler ${LINENO} ${BASH_LINENO} "$BASH_COMMAND"' ERR
# 임시 파일 생성 및 추적
temp_file=$(mktemp)
TEMP_FILES+=("$temp_file")
설명
이것이 하는 일: 에러 핸들링 패턴은 스크립트 실행 중 발생할 수 있는 모든 종료 시나리오에 대비하여, 리소스를 안전하게 정리하고 에러 정보를 체계적으로 수집합니다. 마치 프로그래밍의 RAII(Resource Acquisition Is Initialization) 패턴처럼, 리소스의 획득과 해제를 자동화합니다.
첫 번째로, cleanup 함수는 스크립트가 종료될 때 실행되어야 하는 모든 정리 작업을 담고 있습니다. local exit_code=$?로 스크립트의 종료 코드를 먼저 저장하는 것이 중요합니다.
왜냐하면 cleanup 함수 내부의 명령어들이 실행되면서 $? 값이 변경될 수 있기 때문입니다. 종료 코드를 보존하여 마지막에 exit $exit_code로 전달하면, 스크립트를 호출한 쪽에서 정확한 종료 상태를 알 수 있습니다.
그 다음으로, TEMP_FILES 배열을 사용하여 생성한 모든 임시 파일을 추적합니다. 스크립트 실행 중 임시 파일을 만들 때마다 TEMP_FILES+=("$temp_file")로 배열에 추가하면, cleanup 함수에서 자동으로 모든 파일을 삭제합니다.
[[ -f "$file" ]]로 파일 존재 여부를 먼저 확인하는 것은 파일이 이미 삭제되었거나 생성되지 않은 경우의 에러를 방지합니다. 이 패턴은 잠금 파일, 소켓 파일, PID 파일 등 다른 리소스에도 동일하게 적용할 수 있습니다.
세 번째로, error_handler 함수는 에러가 발생한 정확한 위치와 실패한 명령어를 기록합니다. $LINENO는 에러가 발생한 줄 번호, $BASH_COMMAND는 실패한 명령어, $BASH_LINENO는 호출 스택을 제공합니다.
이 정보들을 stderr(>&2)로 출력하면, 로그 시스템에서 에러 메시지를 정상 출력과 구분하여 처리할 수 있습니다. 실무에서는 이 정보를 Slack이나 이메일로 전송하거나, 로그 모니터링 시스템에 전달할 수 있습니다.
trap cleanup EXIT는 스크립트가 어떤 이유로 종료되든(정상 종료, 에러, Ctrl+C 등) cleanup 함수를 실행합니다. 이것이 중요한 이유는, 사용자가 스크립트를 중간에 취소하더라도 리소스가 정리되어야 하기 때문입니다.
trap '...' ERR는 에러가 발생한 즉시(cleanup이 실행되기 전에) 실행되므로, 에러 컨텍스트를 정확하게 캡처할 수 있습니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 리소스 누수를 방지하고, 에러 디버깅 시간을 크게 줄이며, 스크립트의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
특히 장시간 실행되는 배치 작업, 여러 외부 서비스와 상호작용하는 스크립트, 프로덕션 배포 스크립트 등에서는 필수적으로 사용해야 하는 패턴입니다. 에러가 발생했을 때 "무엇이 잘못되었는지"뿐만 아니라 "어디서 잘못되었는지"도 정확히 알 수 있어, 야간이나 주말에 발생한 에러도 빠르게 해결할 수 있습니다.
실전 팁
💡 trap -p를 실행하면 현재 설정된 모든 trap을 확인할 수 있습니다. 복잡한 스크립트에서 trap이 제대로 설정되었는지 검증할 때 유용합니다.
💡 cleanup 함수에서 에러가 발생하면 무한 루프에 빠질 수 있으므로, cleanup 시작 부분에 trap - EXIT ERR로 trap을 해제하는 것이 안전합니다.
💡 백그라운드 프로세스를 실행한 경우, cleanup에서 kill $PID 2>/dev/null || true로 프로세스를 종료하세요. 프로세스가 이미 종료된 경우를 대비해 에러를 무시합니다.
💡 에러 정보를 파일로 저장하려면 error_handler 함수에서 echo "..." >> /var/log/script_errors.log 같은 방식으로 로깅하세요. 단, 로그 디렉토리 권한을 확인하세요.
💡 Ctrl+C(SIGINT), kill(SIGTERM) 등 특정 시그널에 대한 커스텀 핸들러가 필요하면 trap 'custom_handler' INT TERM처럼 별도로 설정할 수 있습니다.
3. 함수 기반 구조화 패턴
시작하며
여러분이 수백 줄짜리 Bash 스크립트를 유지보수하면서, 비슷한 코드가 여러 곳에 반복되고, 어떤 부분이 무슨 일을 하는지 파악하기 어려웠던 경험이 있나요? 또는 팀원이 작성한 스크립트를 이해하려고 처음부터 끝까지 읽어야 했던 적이 있나요?
이런 문제는 스크립트가 점점 커지면서 자연스럽게 발생합니다. 모든 로직이 순차적으로 나열되면 코드 재사용이 어렵고, 테스트가 불가능하며, 가독성이 떨어집니다.
특히 여러 사람이 협업하는 환경에서는 구조화되지 않은 스크립트가 기술 부채로 쌓이게 됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 함수 기반 구조화 패턴입니다.
이 패턴을 사용하면 스크립트를 논리적인 단위로 분리하여 재사용성과 가독성을 높이고, 각 함수를 독립적으로 테스트할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 함수 기반 구조화 패턴은 스크립트의 로직을 작은 함수들로 분리하고, main 함수에서 전체 흐름을 제어하는 방법입니다. 마치 프로그래밍에서 모듈화를 하는 것처럼, Bash 스크립트도 체계적으로 구조화할 수 있습니다.
실무에서는 복잡한 배포 스크립트, 데이터 처리 파이프라인, 시스템 관리 도구 등에서 필수적으로 사용됩니다. 예를 들어, CI/CD 파이프라인 스크립트를 작성할 때 "환경 검증", "빌드", "테스트", "배포", "알림 전송" 같은 각 단계를 별도의 함수로 만들면, 각 단계를 독립적으로 실행하거나 순서를 변경하기가 훨씬 쉬워집니다.
기존에는 모든 코드가 전역 스코프에서 순차적으로 실행되어 특정 부분만 재실행하기 어려웠다면, 이제는 함수 단위로 호출할 수 있어 유연성이 크게 향상됩니다. 이 패턴의 핵심 특징은 네 가지입니다.
첫째, 각 함수는 단일 책임을 가지며 이름만 봐도 역할을 알 수 있습니다. 둘째, 함수는 인자를 받고 반환 코드를 명확히 하여 예측 가능하게 동작합니다.
셋째, main 함수가 전체 흐름을 제어하여 스크립트의 구조를 한눈에 파악할 수 있습니다. 넷째, local 변수를 사용하여 함수 간 의도치 않은 상태 공유를 방지합니다.
코드 예제
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# 설정값 검증 함수
validate_config() {
local config_file="$1"
if [[ ! -f "$config_file" ]]; then
echo "Error: Config file not found: $config_file" >&2
return 1
fi
echo "Config validated successfully"
return 0
}
# 데이터베이스 백업 함수
backup_database() {
local db_name="$1"
local backup_dir="$2"
local timestamp=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
local backup_file="${backup_dir}/${db_name}_${timestamp}.sql"
echo "Starting backup of ${db_name}..."
# 실제 백업 명령어 (예시)
mysqldump "${db_name}" > "${backup_file}" 2>/dev/null
if [[ -f "$backup_file" ]]; then
echo "Backup completed: ${backup_file}"
return 0
else
echo "Backup failed" >&2
return 1
fi
}
# 오래된 백업 정리 함수
cleanup_old_backups() {
local backup_dir="$1"
local retention_days="${2:-7}" # 기본값 7일
echo "Cleaning up backups older than ${retention_days} days..."
find "${backup_dir}" -name "*.sql" -mtime +${retention_days} -delete
return 0
}
# 메인 함수 - 전체 흐름 제어
main() {
local config_file="${1:-/etc/myapp/config.ini}"
local db_name="${2:-myapp_db}"
local backup_dir="${3:-/var/backups/mysql}"
echo "=== Database Backup Script ==="
# 1. 설정 검증
validate_config "$config_file" || exit 1
# 2. 백업 디렉토리 생성
mkdir -p "$backup_dir"
# 3. 백업 실행
backup_database "$db_name" "$backup_dir" || exit 1
# 4. 오래된 백업 정리
cleanup_old_backups "$backup_dir" 7
echo "=== Backup completed successfully ==="
}
# 스크립트가 직접 실행될 때만 main 호출
if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "${0}" ]]; then
main "$@"
fi
설명
이것이 하는 일: 함수 기반 구조화 패턴은 스크립트를 논리적이고 재사용 가능한 단위로 분리하여, 복잡한 작업을 관리 가능한 조각으로 나눕니다. 마치 레고 블록을 조립하듯이, 각 함수를 독립적으로 개발하고 테스트한 후 조합할 수 있습니다.
첫 번째로, 각 함수는 명확한 입력과 출력을 가집니다. validate_config 함수를 보면, local config_file="$1"로 첫 번째 인자를 받아 지역 변수에 저장합니다.
local 키워드를 사용하는 것이 매우 중요한데, 이렇게 하지 않으면 변수가 전역 스코프에 생성되어 다른 함수와 충돌할 수 있습니다. 함수는 return 0으로 성공, return 1로 실패를 명확히 표현하여, 호출하는 쪽에서 || exit 1 같은 에러 처리를 쉽게 할 수 있습니다.
그 다음으로, backup_database 함수는 비즈니스 로직을 캡슐화합니다. 이 함수는 데이터베이스 이름과 백업 디렉토리를 받아서, 타임스탬프가 포함된 백업 파일을 생성합니다.
local timestamp=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)처럼 함수 내부에서 필요한 값을 계산하고, 모든 변수를 local로 선언하여 함수 외부와 격리합니다. 실제 백업 명령어 실행 후 파일 존재 여부를 확인하여 성공/실패를 판단하는데, 이런 검증 로직을 함수 내부에 캡슐화하면 같은 검증을 여러 곳에서 반복하지 않아도 됩니다.
세 번째로, cleanup_old_backups 함수는 기본값 처리를 보여줍니다. local retention_days="${2:-7}"는 두 번째 인자가 제공되지 않으면 7을 사용한다는 의미입니다.
이런 패턴을 사용하면 함수 호출이 더 유연해집니다. cleanup_old_backups "$backup_dir"처럼 호출하면 기본값 7일이 사용되고, cleanup_old_backups "$backup_dir" 30처럼 호출하면 30일로 덮어씁니다.
main 함수는 전체 스크립트의 진입점이자 오케스트레이터 역할을 합니다. main 함수를 보면 스크립트가 무엇을 하는지 한눈에 파악할 수 있습니다.
각 단계가 주석과 함께 명확하게 나열되어 있고, 에러 처리도 일관되게 적용되어 있습니다. main 함수 자체도 인자를 받아서 기본값을 처리하는데, 이렇게 하면 스크립트를 다양한 환경에서 유연하게 사용할 수 있습니다.
마지막 부분의 if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "${0}" ]]; then은 매우 중요한 패턴입니다. 이 조건은 스크립트가 직접 실행될 때만 true가 되고, 다른 스크립트에서 source될 때는 false가 됩니다.
즉, 이 스크립트를 라이브러리처럼 사용할 수 있습니다. 다른 스크립트에서 source backup_script.sh로 불러온 후 backup_database "mydb" "/tmp/backup"처럼 개별 함수만 호출할 수 있습니다.
이것은 테스트 작성과 코드 재사용에 매우 유용합니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 스크립트를 모듈화하여 복잡도를 관리하고, 각 함수를 독립적으로 테스트하며, 코드를 여러 스크립트에서 재사용할 수 있습니다.
특히 100줄 이상의 스크립트에서는 필수적으로 사용해야 하며, 팀 환경에서는 함수 단위로 책임을 분배하여 병렬 개발이 가능해집니다. 또한, 함수에 대한 문서를 주석으로 추가하면 코드가 자체 문서화되어 유지보수가 훨씬 쉬워집니다.
실전 팁
💡 함수명은 동사로 시작하고 명확한 의미를 전달하도록 작성하세요. do_stuff보다는 validate_input, process_data, send_notification 같은 이름이 좋습니다.
💡 함수가 10줄 이상이면 너무 많은 일을 하고 있을 가능성이 높습니다. 더 작은 함수로 분리할 수 있는지 검토하세요.
💡 함수 상단에 주석으로 목적, 인자, 반환값을 문서화하세요. # Usage: backup_database <db_name> <backup_dir> 같은 형식이 유용합니다.
💡 전역 변수가 필요하다면 대문자와 밑줄을 사용하여 지역 변수와 구분하세요. 예: GLOBAL_CONFIG_PATH, DB_CONNECTION_STRING
💡 함수를 테스트할 때는 bash -c 'source script.sh && function_name args' 형식으로 개별 함수만 실행할 수 있습니다.
4. 파이프라인 패턴
시작하며
여러분이 대용량 로그 파일을 처리하면서, 모든 데이터를 메모리에 로드했다가 시스템이 느려지거나 멈춘 경험이 있나요? 또는 여러 단계의 데이터 변환 작업을 수행할 때, 각 단계마다 중간 파일을 생성하여 디스크 공간이 부족해진 적이 있나요?
이런 문제는 데이터 처리 스크립트에서 매우 흔하게 발생합니다. 전통적인 방식으로는 각 단계의 결과를 파일에 저장한 후 다음 단계에서 읽어야 하는데, 이는 느리고 비효율적입니다.
특히 기가바이트 단위의 데이터를 처리할 때는 메모리와 디스크 I/O가 병목이 됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 파이프라인 패턴입니다.
Unix 철학의 핵심인 파이프를 활용하면 데이터를 스트림으로 처리하여 메모리 효율성을 높이고, 여러 프로세스가 동시에 실행되어 성능을 향상시킬 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 파이프라인 패턴은 여러 명령어를 파이프(|)로 연결하여 데이터가 흐르듯이 처리되도록 하는 방법입니다. 첫 번째 명령어의 출력이 두 번째 명령어의 입력이 되고, 이것이 계속 연결되어 전체 작업이 하나의 흐름으로 처리됩니다.
실무에서는 로그 분석, 데이터 ETL(추출, 변환, 적재), 시스템 모니터링, 보고서 생성 등 데이터 처리 작업에 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 웹 서버 액세스 로그에서 404 에러가 가장 많이 발생한 URL 상위 10개를 찾는다면, 파이프라인을 사용하면 한 줄로 해결할 수 있습니다.
기존에는 grep > temp1.txt, cut < temp1.txt > temp2.txt, sort < temp2.txt > temp3.txt 같은 방식으로 중간 파일을 생성해야 했다면, 이제는 grep | cut | sort 한 줄로 같은 작업을 더 빠르고 깔끔하게 수행할 수 있습니다. 이 패턴의 핵심 특징은 세 가지입니다.
첫째, 스트리밍 처리로 메모리 사용량이 일정하게 유지됩니다. 둘째, 병렬 실행으로 여러 프로세스가 동시에 작동하여 성능이 향상됩니다.
셋째, 조합 가능성이 높아 작은 도구들을 연결하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
코드 예제
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# 웹 서버 로그에서 인기 있는 페이지 분석
analyze_web_logs() {
local log_file="$1"
local top_n="${2:-10}"
echo "=== Top ${top_n} Most Accessed Pages ==="
# 파이프라인: 필터링 -> 추출 -> 정렬 -> 카운팅 -> 정렬 -> 상위 N개
cat "$log_file" \
| grep -v "bot\|crawler" \
| awk '{print $7}' \
| grep -E "\.html$|/$" \
| sort \
| uniq -c \
| sort -nr \
| head -n "$top_n" \
| awk '{printf "%6d %s\n", $1, $2}'
}
# 병렬 파이프라인: 여러 파일을 동시에 처리
process_multiple_logs() {
local log_dir="$1"
echo "=== Processing Multiple Log Files ==="
# 모든 로그 파일을 병렬로 처리하여 하나의 스트림으로
find "$log_dir" -name "*.log" -print0 \
| xargs -0 -P 4 -I {} sh -c '
echo "Processing: {}" >&2
grep -h "ERROR" {} || true
' \
| sort -u \
| tee errors_summary.txt \
| wc -l
}
# 프로세스 대체를 활용한 고급 패턴
compare_log_sources() {
local prod_log="$1"
local staging_log="$2"
echo "=== Comparing Error Patterns ==="
# 두 로그의 에러를 동시에 추출하여 비교
diff \
<(grep "ERROR" "$prod_log" | awk '{print $5}' | sort | uniq) \
<(grep "ERROR" "$staging_log" | awk '{print $5}' | sort | uniq) \
|| true
}
# 메인 함수
main() {
# analyze_web_logs "/var/log/nginx/access.log" 20
# process_multiple_logs "/var/log/app"
# compare_log_sources "/var/log/prod.log" "/var/log/staging.log"
echo "Pipeline patterns ready to use"
}
if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "${0}" ]]; then
main "$@"
fi
설명
이것이 하는 일: 파이프라인 패턴은 데이터를 작은 청크로 나누어 여러 단계를 거치면서 변환합니다. 마치 공장의 조립 라인처럼, 각 단계는 독립적으로 작동하면서 전체적으로는 하나의 완성품을 만들어냅니다.
첫 번째로, analyze_web_logs 함수는 클래식한 파이프라인 예제입니다. cat "$log_file"로 파일 내용을 읽기 시작하면, 데이터가 줄 단위로 다음 단계로 흘러갑니다.
grep -v "bot\|crawler"는 봇 트래픽을 필터링하고, awk '{print $7}'은 7번째 필드(URL)만 추출합니다. 여기서 중요한 점은, 이 모든 단계가 동시에 실행된다는 것입니다.
cat이 첫 줄을 출력하면 grep이 바로 처리하고, grep의 결과를 awk가 즉시 받아 처리합니다. 100만 줄짜리 파일도 메모리에 전체를 로드하지 않고 처리할 수 있습니다.
파이프라인의 중간 부분을 보면, sort | uniq -c | sort -nr이라는 패턴이 나옵니다. 이것은 데이터 분석에서 매우 자주 사용되는 패턴입니다.
첫 번째 sort는 같은 값들을 인접하게 만들고, uniq -c는 인접한 중복을 제거하면서 각각이 몇 번 나타났는지 카운팅합니다. 두 번째 sort -nr은 카운트를 기준으로 내림차순 정렬합니다.
마지막 head -n으로 상위 N개만 선택합니다. 이 전체 과정이 중간 파일 없이 메모리 상에서 스트림으로 처리됩니다.
그 다음으로, process_multiple_logs 함수는 병렬 처리를 보여줍니다. `find ...
-print0 | xargs -0 -P 4는 매우 강력한 조합입니다. find는 파일 목록을 null 문자로 구분하여 출력하고(-print0), xargs -0`은 null 구분자로 입력을 읽습니다.
이렇게 하면 파일명에 공백이나 특수문자가 있어도 안전하게 처리됩니다. -P 4는 최대 4개의 프로세스를 병렬로 실행한다는 의미로, CPU 코어를 효과적으로 활용합니다.
grep -h "ERROR" {}로 각 파일에서 에러를 추출하고, 모든 결과가 하나의 스트림으로 합쳐져 sort -u로 중복 제거됩니다. tee errors_summary.txt는 파이프라인 중간에서 데이터를 파일로도 저장하면서 동시에 다음 단계로 전달하는 유용한 명령어입니다.
세 번째로, compare_log_sources 함수는 프로세스 대체(Process Substitution)를 사용합니다. <(command) 구문은 명령어의 출력을 마치 파일처럼 사용할 수 있게 합니다.
diff 명령어는 두 개의 파일을 비교하는데, 여기서는 실제 파일 대신 두 개의 파이프라인 결과를 비교합니다. 각 파이프라인은 독립적으로 실행되며, 프로덕션과 스테이징 환경의 에러 패턴을 실시간으로 비교할 수 있습니다.
이 패턴은 중간 파일을 만들지 않고도 복잡한 비교 작업을 수행할 수 있어 매우 효율적입니다. 파이프라인의 에러 처리도 중요합니다.
set -o pipefail을 설정했기 때문에, 파이프라인 중 어느 한 단계라도 실패하면 전체가 실패로 처리됩니다. 하지만 때로는 특정 명령어의 실패를 무시해야 할 때가 있습니다.
grep "ERROR" {} || true처럼 || true를 붙이면 grep이 매칭을 찾지 못해도(종료 코드 1) 스크립트가 계속 실행됩니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 대용량 데이터를 메모리 효율적으로 처리하고, 병렬 실행으로 처리 시간을 단축하며, 중간 파일 생성을 피하여 디스크 I/O를 줄일 수 있습니다.
특히 로그 분석, 데이터 클렌징, 보고서 생성 같은 배치 작업에서는 파이프라인을 잘 활용하면 성능이 10배 이상 향상될 수 있습니다. 또한, 각 단계를 독립적으로 테스트하고 개선할 수 있어 유지보수가 쉬워집니다.
실전 팁
💡 파이프라인이 느리다면 pv 명령어로 데이터 흐름을 모니터링하세요. cat file | pv | process처럼 사용하면 처리 속도와 진행률을 볼 수 있습니다.
💡 tee를 사용하면 파이프라인 중간 결과를 디버깅할 수 있습니다. command1 | tee debug.txt | command2처럼 중간 출력을 파일로 저장하세요.
💡 grep, sed, awk 대신 더 빠른 도구를 고려하세요. ripgrep(rg), sd, gawk는 대용량 데이터 처리에서 훨씬 빠릅니다.
💡 파이프라인의 병목을 찾으려면 time 명령어를 각 단계에 적용하세요. 가장 느린 단계를 최적화하면 전체 성능이 향상됩니다.
💡 버퍼링 문제로 출력이 지연된다면 stdbuf -oL 또는 unbuffer 명령어로 라인 버퍼링을 강제하세요.
5. 설정 파일 분리 패턴
시작하며
여러분이 개발, 스테이징, 프로덕션 환경마다 다른 설정값을 사용하는 스크립트를 관리하면서, 환경을 변경할 때마다 스크립트를 직접 수정했던 경험이 있나요? 또는 데이터베이스 비밀번호 같은 민감한 정보가 스크립트에 하드코딩되어 있어서 Git에 커밋할 수 없었던 적이 있나요?
이런 문제는 스크립트가 여러 환경에서 실행될 때 항상 발생합니다. 설정값이 코드에 섞여 있으면 환경별 관리가 어렵고, 민감한 정보가 노출될 위험이 있으며, 설정 변경 시 스크립트를 수정하고 재배포해야 하는 번거로움이 있습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 설정 파일 분리 패턴입니다. 이 패턴을 사용하면 코드와 설정을 완전히 분리하여 환경별 관리가 쉬워지고, 민감한 정보를 안전하게 보호하며, 설정 변경 시 스크립트 재배포 없이 즉시 적용할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 설정 파일 분리 패턴은 스크립트의 설정값을 별도의 파일로 분리하고, 스크립트는 실행 시 이 파일을 읽어서 동작하는 방법입니다. 마치 애플리케이션의 config.json이나 .env 파일처럼, Bash 스크립트도 외부 설정을 사용할 수 있습니다.
실무에서는 배포 스크립트, 백업 스크립트, 모니터링 스크립트 등 거의 모든 운영 스크립트에서 사용됩니다. 예를 들어, 데이터베이스 백업 스크립트라면 데이터베이스 호스트, 포트, 사용자명, 비밀번호, 백업 디렉토리 등을 설정 파일에 저장하고, 환경(개발/스테이징/프로덕션)마다 다른 설정 파일을 사용할 수 있습니다.
기존에는 스크립트 상단에 DB_HOST="localhost" 같은 변수를 하드코딩했다면, 이제는 config.env 파일에서 읽어오거나 환경 변수로 주입받아 유연하게 관리할 수 있습니다. 이 패턴의 핵심 특징은 네 가지입니다.
첫째, 환경별로 다른 설정 파일을 사용하여 같은 스크립트를 여러 환경에서 실행할 수 있습니다. 둘째, 민감한 정보는 설정 파일에만 있고 스크립트는 버전 관리에 안전하게 커밋할 수 있습니다.
셋째, 기본값을 제공하여 설정 파일이 없어도 동작할 수 있습니다. 넷째, 설정 파일의 형식을 검증하여 잘못된 설정으로 인한 문제를 사전에 방지합니다.
코드 예제
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# 스크립트 디렉토리
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
# 기본 설정값
DEFAULT_CONFIG_FILE="${SCRIPT_DIR}/config.env"
DEFAULT_DB_HOST="localhost"
DEFAULT_DB_PORT="5432"
DEFAULT_BACKUP_RETENTION="7"
# 설정 파일 로드 함수
load_config() {
local config_file="${1:-$DEFAULT_CONFIG_FILE}"
if [[ -f "$config_file" ]]; then
echo "Loading config from: $config_file"
# 설정 파일 검증: 위험한 명령어 차단
if grep -qE "rm |eval |exec " "$config_file"; then
echo "Error: Config file contains dangerous commands" >&2
return 1
fi
# 안전하게 설정 파일 로드
# shellcheck disable=SC1090
source "$config_file"
else
echo "Config file not found: $config_file, using defaults"
fi
# 환경 변수 또는 기본값 사용
DB_HOST="${DB_HOST:-$DEFAULT_DB_HOST}"
DB_PORT="${DB_PORT:-$DEFAULT_DB_PORT}"
DB_NAME="${DB_NAME:-myapp}"
DB_USER="${DB_USER:-admin}"
BACKUP_DIR="${BACKUP_DIR:-/var/backups}"
BACKUP_RETENTION="${BACKUP_RETENTION:-$DEFAULT_BACKUP_RETENTION}"
# 필수 설정값 검증
if [[ -z "$DB_PASSWORD" ]]; then
echo "Error: DB_PASSWORD must be set" >&2
return 1
fi
return 0
}
# 설정값 출력 (민감한 정보는 마스킹)
show_config() {
echo "=== Current Configuration ==="
echo "DB_HOST: $DB_HOST"
echo "DB_PORT: $DB_PORT"
echo "DB_NAME: $DB_NAME"
echo "DB_USER: $DB_USER"
echo "DB_PASSWORD: ********"
echo "BACKUP_DIR: $BACKUP_DIR"
echo "BACKUP_RETENTION: ${BACKUP_RETENTION} days"
}
# 메인 함수
main() {
local config_file="${1:-}"
# 설정 로드
load_config "$config_file" || exit 1
# 설정 확인
show_config
# 실제 작업 수행
echo "Performing backup with loaded configuration..."
}
if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "${0}" ]]; then
main "$@"
fi
설명
이것이 하는 일: 설정 파일 분리 패턴은 스크립트의 로직과 데이터를 분리하는 관심사의 분리(Separation of Concerns) 원칙을 Bash에 적용합니다. 스크립트는 "어떻게 할지"에만 집중하고, 설정 파일은 "무엇을 할지"를 정의합니다.
첫 번째로, 기본값 정의 부분을 봅시다. DEFAULT_CONFIG_FILE, DEFAULT_DB_HOST 같은 변수들은 설정 파일이 없거나 특정 값이 설정되지 않았을 때 사용됩니다.
이렇게 기본값을 제공하면 스크립트가 더 견고해집니다. 개발 환경에서는 설정 파일 없이 기본값으로 빠르게 테스트할 수 있고, 프로덕션에서는 설정 파일로 값을 덮어쓸 수 있습니다.
대문자와 DEFAULT_ 접두사를 사용하는 것은 명명 규칙으로, 이것이 상수이며 기본값임을 명확히 합니다. 그 다음으로, load_config 함수는 설정 로딩의 모든 측면을 처리합니다.
먼저 파일 존재 여부를 확인하고, 있으면 보안 검증을 수행합니다. grep -qE "rm |eval |exec " 검사는 매우 중요한데, 악의적인 사용자가 설정 파일에 위험한 명령어를 주입하는 것을 방지합니다.
예를 들어, DB_HOST="localhost; rm -rf /"같은 코드 인젝션 공격을 차단합니다. 실무에서는 더 엄격한 검증을 추가해야 하지만, 이것이 기본적인 방어선입니다.
source "$config_file" 부분은 설정 파일을 현재 셸 컨텍스트로 불러옵니다. 설정 파일은 단순히 변수 할당만 포함해야 합니다.
예를 들어, config.env 파일은 다음과 같습니다: DB_HOST="prod-db.example.com" DB_PORT="5432" DB_NAME="production_db" DB_USER="backup_user" DB_PASSWORD="secure_password_here" BACKUP_DIR="/mnt/backups/production" 변수 할당 후의 DB_HOST="${DB_HOST:-$DEFAULT_DB_HOST}" 패턴은 우선순위를 정의합니다. 환경 변수가 이미 설정되어 있으면 그것을 사용하고, 없으면 설정 파일의 값을 사용하며, 그것도 없으면 기본값을 사용합니다.
이 3단계 우선순위 시스템 덕분에 매우 유연한 설정 관리가 가능합니다. CI/CD 파이프라인에서 환경 변수로 주입하거나, 개발자 로컬에서는 설정 파일을 사용하거나, 테스트에서는 기본값을 사용할 수 있습니다.
필수 설정값 검증도 중요합니다. DB_PASSWORD처럼 반드시 있어야 하는 값은 명시적으로 체크합니다.
[[ -z "$DB_PASSWORD" ]]는 변수가 비어있는지 확인하고, 비어있으면 에러를 발생시켜 스크립트가 잘못된 상태로 실행되는 것을 방지합니다. 실무에서는 더 많은 검증을 추가할 수 있습니다.
예를 들어, 포트 번호가 유효한 범위인지, 디렉토리가 쓰기 가능한지 등을 확인할 수 있습니다. show_config 함수는 디버깅과 감사(audit)에 유용합니다.
스크립트가 어떤 설정으로 실행되는지 로그에 남기면, 나중에 문제가 발생했을 때 원인을 파악하기 쉽습니다. 단, DB_PASSWORD: ********처럼 민감한 정보는 마스킹하여 로그에 비밀번호가 노출되지 않도록 합니다.
실무에서는 show_config의 출력을 로그 파일에 저장하거나 모니터링 시스템으로 전송할 수 있습니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 하나의 스크립트를 여러 환경에서 안전하게 사용하고, Git에 민감한 정보를 커밋하지 않으며, 설정 변경 시 스크립트 재배포 없이 즉시 적용할 수 있습니다.
특히 팀 환경에서는 각 개발자가 자신의 로컬 설정 파일(config.local.env)을 .gitignore에 추가하여 개인 설정을 유지하면서도 공통 스크립트를 공유할 수 있습니다. 프로덕션에서는 설정 파일을 보안 vault나 secret manager에서 가져와 사용할 수도 있습니다.
실전 팁
💡 민감한 설정 파일의 권한을 chmod 600 config.env로 설정하여 소유자만 읽을 수 있도록 하세요. 스크립트에서 자동으로 권한을 체크하는 것도 좋습니다.
💡 .gitignore에 *.env, config.local.* 같은 패턴을 추가하여 민감한 설정 파일이 Git에 커밋되지 않도록 하세요.
💡 config.example.env 파일을 버전 관리에 포함하여 필요한 설정 항목을 문서화하세요. 사용자는 이것을 복사하여 자신의 값으로 채울 수 있습니다.
💡 환경별 설정을 관리하려면 config.dev.env, config.staging.env, config.prod.env처럼 파일명에 환경을 포함하세요. 스크립트는 ENV 변수로 환경을 받을 수 있습니다.
💡 더 복잡한 설정이 필요하면 JSON이나 YAML 형식을 고려하고, jq나 yq 도구로 파싱하세요. 단, 단순한 키-값 쌍이면 .env 형식이 가장 간단합니다.
6. 로깅 패턴
시작하며
여러분이 야간에 실행된 배치 스크립트가 실패했는데, 어디서 무엇이 잘못되었는지 전혀 알 수 없어서 몇 시간 동안 디버깅한 경험이 있나요? 또는 스크립트가 성공했다고 생각했는데, 나중에 보니 중간에 경고가 있었고 데이터가 일부 누락되었던 적이 있나요?
이런 문제는 로깅이 제대로 되지 않은 스크립트에서 항상 발생합니다. 단순히 echo로 메시지를 출력하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
메시지의 중요도를 구분할 수 없고, 타임스탬프가 없어 언제 발생했는지 알 수 없으며, 로그가 파일에 저장되지 않아 나중에 확인할 수 없습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 체계적인 로깅 패턴입니다.
이 패턴을 사용하면 로그 레벨(INFO, WARN, ERROR)로 중요도를 구분하고, 타임스탬프와 함께 기록하며, 파일과 콘솔에 동시에 출력할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 로깅 패턴은 일관된 형식으로 스크립트의 실행 과정을 기록하는 방법입니다. 로그 레벨, 타임스탬프, 메시지를 포함하여 나중에 문제를 진단하고 감사(audit)할 수 있도록 합니다.
실무에서는 모든 프로덕션 스크립트에서 필수적으로 사용됩니다. 배포 스크립트, 데이터 동기화, 백업 작업, 모니터링 스크립트 등 무인으로 실행되는 작업은 로그가 유일한 정보 소스입니다.
예를 들어, 매일 밤 실행되는 ETL 작업에서 로그를 보면 처리된 레코드 수, 실행 시간, 발생한 경고, 에러 등을 정확히 파악할 수 있습니다. 기존에는 echo "Starting process..."처럼 메시지만 출력했다면, 이제는 log_info "Starting process..."처럼 레벨과 함께 기록하여 로그 관리 시스템에서 필터링하고 분석할 수 있습니다.
이 패턴의 핵심 특징은 네 가지입니다. 첫째, 로그 레벨로 메시지의 중요도를 표현합니다(DEBUG, INFO, WARN, ERROR).
둘째, 타임스탬프를 자동으로 추가하여 시간순으로 추적할 수 있습니다. 셋째, 파일과 콘솔에 동시 출력하여 실시간 모니터링과 기록 보관을 모두 지원합니다.
넷째, 로그 레벨을 환경 변수로 제어하여 상황에 따라 상세도를 조절할 수 있습니다.
코드 예제
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# 로그 설정
LOG_FILE="${LOG_FILE:-/var/log/myapp/script.log}"
LOG_LEVEL="${LOG_LEVEL:-INFO}" # DEBUG, INFO, WARN, ERROR
LOG_DIR="$(dirname "$LOG_FILE")"
# 로그 레벨 숫자 매핑
declare -A LOG_LEVELS=([DEBUG]=0 [INFO]=1 [WARN]=2 [ERROR]=3)
CURRENT_LOG_LEVEL=${LOG_LEVELS[$LOG_LEVEL]}
# 로그 디렉토리 생성
mkdir -p "$LOG_DIR"
# 로그 함수들
log() {
local level="$1"
shift
local message="$*"
local timestamp=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
local level_num=${LOG_LEVELS[$level]}
# 현재 로그 레벨보다 낮으면 출력하지 않음
if [[ $level_num -lt $CURRENT_LOG_LEVEL ]]; then
return
fi
local log_message="[$timestamp] [$level] $message"
# 콘솔 출력 (레벨에 따라 색상 구분)
case "$level" in
ERROR)
echo -e "\033[0;31m${log_message}\033[0m" >&2
;;
WARN)
echo -e "\033[0;33m${log_message}\033[0m" >&2
;;
*)
echo "$log_message"
;;
esac
# 파일에 기록 (색상 코드 제거)
echo "$log_message" >> "$LOG_FILE"
}
log_debug() { log DEBUG "$@"; }
log_info() { log INFO "$@"; }
log_warn() { log WARN "$@"; }
log_error() { log ERROR "$@"; }
# 로그 로테이션
rotate_logs() {
local max_size=$((10 * 1024 * 1024)) # 10MB
local max_files=5
if [[ -f "$LOG_FILE" ]] && [[ $(stat -f%z "$LOG_FILE" 2>/dev/null || stat -c%s "$LOG_FILE") -gt $max_size ]]; then
log_info "Rotating log file..."
# 기존 로그 파일들 이동
for i in $(seq $((max_files - 1)) -1 1); do
[[ -f "${LOG_FILE}.${i}" ]] && mv "${LOG_FILE}.${i}" "${LOG_FILE}.$((i + 1))"
done
# 현재 로그 파일 백업
mv "$LOG_FILE" "${LOG_FILE}.1"
fi
}
# 사용 예시
main() {
rotate_logs
log_info "Script started"
log_debug "Debug information: PID=$$"
log_info "Processing data..."
# 작업 수행
log_warn "This is a warning message"
if ! some_command; then
log_error "Command failed"
exit 1
fi
log_info "Script completed successfully"
}
if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "${0}" ]]; then
main "$@"
fi
설명
이것이 하는 일: 로깅 패턴은 스크립트의 실행 과정을 체계적으로 기록하여, 나중에 "무슨 일이 일어났는지"를 정확히 재구성할 수 있게 합니다. 마치 블랙박스처럼, 문제가 발생했을 때 로그를 보면 전체 상황을 파악할 수 있습니다.
첫 번째로, 로그 레벨 시스템을 봅시다. LOG_LEVELS 연관 배열은 각 레벨을 숫자로 매핑합니다.
DEBUG(0)가 가장 상세하고, ERROR(3)가 가장 중요합니다. CURRENT_LOG_LEVEL을 환경 변수로 설정하면, 예를 들어 개발 환경에서는 LOG_LEVEL=DEBUG로 모든 로그를 보고, 프로덕션에서는 LOG_LEVEL=INFO로 중요한 로그만 기록할 수 있습니다.
if [[ $level_num -lt $CURRENT_LOG_LEVEL ]]; then return; fi 체크로 현재 레벨보다 낮은 로그는 출력하지 않아 성능도 향상됩니다. 그 다음으로, log 함수는 모든 로깅의 중심입니다.
local timestamp=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')로 매 로그마다 타임스탬프를 생성합니다. 이 형식은 사람이 읽기 쉬우면서도 정렬 가능하여 로그 분석 도구에서도 잘 작동합니다.
실무에서는 ISO 8601 형식(date -Iseconds)을 사용하여 타임존 정보까지 포함할 수 있습니다. 콘솔 출력 부분에서는 ANSI 색상 코드를 사용합니다.
\033[0;31m은 빨간색(ERROR), \033[0;33m은 노란색(WARN)으로, 터미널에서 로그를 볼 때 중요한 메시지가 눈에 잘 띕니다. ERROR와 WARN은 stderr(>&2)로 출력하여 표준 출력과 분리합니다.
이렇게 하면 스크립트의 정상 출력과 에러 메시지를 따로 리다이렉트할 수 있습니다. 예: script.sh > output.txt 2> errors.txt 파일 기록 부분에서는 >> "$LOG_FILE"로 append 모드로 추가합니다.
색상 코드를 제거한 순수 텍스트만 저장하여, 로그 파일을 다른 도구로 분석할 때 문제가 없도록 합니다. mkdir -p "$LOG_DIR"로 로그 디렉토리가 없으면 자동 생성하는 것도 중요합니다.
실무에서는 로그 디렉토리 권한도 체크해야 합니다. log_debug, log_info 같은 헬퍼 함수들은 코드를 간결하게 만듭니다.
log_info "User $username logged in"처럼 직관적으로 사용할 수 있고, 나중에 로깅 구현을 변경해도 이 함수들만 수정하면 됩니다. rotate_logs 함수는 로그 파일이 너무 커지는 것을 방지합니다.
10MB를 초과하면 자동으로 .1, .2 같은 백업 파일로 이동시키고, 최대 5개까지만 유지합니다. stat 명령어는 OS마다 문법이 다를 수 있어 stat -f%z(BSD/macOS)과 stat -c%s(GNU/Linux)를 모두 시도합니다.
실무에서는 logrotate 같은 시스템 도구를 사용하는 것이 더 강력하지만, 스크립트 내부에서 간단한 로테이션을 구현하는 것도 유용합니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 프로덕션 환경에서 발생한 문제를 빠르게 진단하고, 스크립트 실행 이력을 감사하며, 성능 병목을 식별할 수 있습니다.
로그는 단순한 디버깅 도구를 넘어서 시스템의 행동을 이해하고 개선하는 데이터 소스가 됩니다. 특히 ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)이나 Splunk 같은 로그 분석 시스템과 통합하면, 수천 개의 스크립트 실행을 한눈에 모니터링하고 이상 징후를 자동으로 탐지할 수 있습니다.
실전 팁
💡 로그에 스크립트 이름, PID, 사용자 정보를 포함하면 여러 스크립트가 동시에 실행될 때 구분하기 쉽습니다. [$SCRIPT_NAME:$$:$USER] 형식을 추가하세요.
💡 중요한 단계의 시작과 끝에 로그를 추가하고, 실행 시간을 측정하여 기록하면 성능 분석에 유용합니다. SECONDS 변수를 활용하세요.
💡 JSON 형식으로 로그를 출력하면 로그 분석 도구에서 구조화된 쿼리가 가능합니다. jq로 로그를 파싱하고 필터링할 수 있습니다.
💡 로그 레벨을 함수 단위로 일시적으로 변경하려면 local LOG_LEVEL=DEBUG를 함수 시작 부분에 추가하세요. 특정 함수만 상세 로깅이 필요할 때 유용합니다.
💡 systemd 환경에서는 logger 명령어로 syslog에 직접 기록하는 것도 고려하세요. logger -t myscript -p user.info "Message"처럼 사용합니다.
7. 인자 파싱 패턴
시작하며
여러분이 스크립트를 작성할 때, 사용자가 script.sh -h, script.sh --verbose, script.sh -f input.txt -o output.txt 같은 다양한 형태로 옵션을 전달할 수 있게 하고 싶었던 적이 있나요? 또는 $1, $2, $3로 위치 인자를 처리하다가 순서가 바뀌면 완전히 망가지는 문제를 겪은 적이 있나요?
이런 문제는 스크립트를 다른 사람과 공유하거나, CLI 도구처럼 사용하려고 할 때 발생합니다. 단순한 위치 인자만으로는 유연성이 부족하고, 옵션의 의미를 기억하기 어려우며, 도움말을 제공하기도 번거롭습니다.
전문적인 명령줄 도구처럼 동작하려면 체계적인 인자 파싱이 필요합니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 인자 파싱 패턴입니다.
이 패턴을 사용하면 짧은 옵션(-f), 긴 옵션(--file), 플래그(--verbose), 필수/선택 인자를 모두 지원하고, 자동으로 도움말을 생성할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 인자 파싱 패턴은 getopts나 수동 파싱으로 명령줄 인자를 체계적으로 처리하는 방법입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 스크립트를 더 전문적이고 사용하기 쉽게 만듭니다.
실무에서는 팀원이나 고객이 사용할 스크립트, CI/CD 파이프라인에서 호출되는 스크립트, 시스템 관리 도구 등에서 필수적입니다. 예를 들어, 배포 스크립트라면 deploy.sh --environment production --version 1.2.3 --dry-run처럼 명확한 옵션으로 실행할 수 있어야 합니다.
기존에는 if [[ "$1" == "-v" ]]; then VERBOSE=true; fi 같은 if 문을 나열했다면, 이제는 루프와 case 문으로 모든 옵션을 체계적으로 처리할 수 있습니다. 이 패턴의 핵심 특징은 네 가지입니다.
첫째, 짧은 옵션(-f file.txt)과 긴 옵션(--file file.txt)을 모두 지원합니다. 둘째, 옵션의 순서에 관계없이 동작합니다.
셋째, 필수 인자가 누락되면 명확한 에러 메시지를 표시합니다. 넷째, --help 옵션으로 사용법을 자동 생성합니다.
코드 예제
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# 기본값 설정
VERBOSE=false
DRY_RUN=false
INPUT_FILE=""
OUTPUT_FILE=""
ENVIRONMENT="development"
# 도움말 출력 함수
show_usage() {
cat << EOF
Usage: $(basename "$0") [OPTIONS]
Options:
-i, --input FILE Input file (required)
-o, --output FILE Output file (default: stdout)
-e, --env ENV Environment: development, staging, production (default: development)
-v, --verbose Enable verbose output
-n, --dry-run Perform dry run without making changes
-h, --help Show this help message
Examples:
$(basename "$0") -i data.csv -o result.txt
$(basename "$0") --input data.csv --env production --verbose
$(basename "$0") -i data.csv -n # Dry run mode
EOF
exit 0
}
# 에러 메시지와 함께 종료
die() {
echo "Error: $*" >&2
echo "Try '$(basename "$0") --help' for more information." >&2
exit 1
}
# 인자 파싱
parse_args() {
while [[ $# -gt 0 ]]; do
case "$1" in
-i|--input)
INPUT_FILE="$2"
shift 2
;;
-o|--output)
OUTPUT_FILE="$2"
shift 2
;;
-e|--env|--environment)
ENVIRONMENT="$2"
shift 2
;;
-v|--verbose)
VERBOSE=true
shift
;;
-n|--dry-run)
DRY_RUN=true
shift
;;
-h|--help)
show_usage
;;
-*)
die "Unknown option: $1"
;;
*)
die "Unexpected argument: $1"
;;
esac
done
# 필수 인자 검증
if [[ -z "$INPUT_FILE" ]]; then
die "Input file is required"
fi
if [[ ! -f "$INPUT_FILE" ]]; then
die "Input file not found: $INPUT_FILE"
fi
# 환경값 검증
case "$ENVIRONMENT" in
development|staging|production)
;;
*)
die "Invalid environment: $ENVIRONMENT (must be development, staging, or production)"
;;
esac
}
# 메인 로직
main() {
parse_args "$@"
echo "=== Configuration ==="
echo "Input: $INPUT_FILE"
echo "Output: ${OUTPUT_FILE:-stdout}"
echo "Environment: $ENVIRONMENT"
echo "Verbose: $VERBOSE"
echo "Dry run: $DRY_RUN"
if [[ "$DRY_RUN" == true ]]; then
echo "Dry run mode - no changes will be made"
exit 0
fi
# 실제 작업 수행
echo "Processing..."
}
if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "${0}" ]]; then
main "$@"
fi
설명
이것이 하는 일: 인자 파싱 패턴은 명령줄 인터페이스를 전문적으로 만들어, 사용자가 스크립트를 직관적으로 사용할 수 있게 합니다. 마치 git, docker 같은 도구들이 제공하는 것과 유사한 인터페이스를 Bash 스크립트에서도 구현할 수 있습니다.
첫 번째로, 기본값 설정 부분을 봅시다. 스크립트 상단에 모든 옵션의 기본값을 선언하면, 어떤 설정 항목이 있는지 한눈에 파악할 수 있습니다.
VERBOSE=false, DRY_RUN=false는 불린 플래그로, 옵션이 제공되면 true로 변경됩니다. INPUT_FILE=""처럼 빈 문자열로 초기화하면 나중에 "필수 인자가 제공되었는지" 검증할 수 있습니다.
ENVIRONMENT="development"는 안전한 기본값을 제공하여, 사용자가 옵션을 생략해도 개발 환경에서 실행되도록 합니다. 그 다음으로, show_usage 함수는 자체 문서화의 핵심입니다.
heredoc(<< EOF)을 사용하여 여러 줄의 도움말을 깔끔하게 작성합니다. $(basename "$0")를 사용하면 스크립트가 어떤 이름으로 실행되든 올바른 이름을 표시합니다.
도움말에는 각 옵션의 짧은 형태와 긴 형태, 의미, 기본값, 사용 예시를 모두 포함해야 합니다. 실제 예시를 제공하면 사용자가 빠르게 시작할 수 있습니다.
parse_args 함수가 실제 파싱의 핵심입니다. while [[ $# -gt 0 ]] 루프는 모든 인자가 처리될 때까지 계속됩니다.
$#는 남은 인자의 개수이고, 매번 shift로 인자를 소비합니다. case "$1" in 문으로 각 옵션을 매칭하는데, -i|--input) 패턴으로 짧은 형태와 긴 형태를 동시에 처리합니다.
값을 받는 옵션(-i, -o)은 INPUT_FILE="$2"; shift 2처럼 두 번째 인자($2)를 가져오고 shift 2로 두 개의 인자를 소비합니다. 첫 번째 shift는 옵션 자체(-i)를 제거하고, 두 번째 shift는 값(file.txt)을 제거합니다.
플래그 옵션(-v, -n)은 값을 받지 않으므로 VERBOSE=true; shift처럼 하나만 shift합니다. -*) 패턴은 인식되지 않는 옵션을 캐치합니다.
-x 같은 유효하지 않은 옵션이 전달되면 명확한 에러 메시지를 표시합니다. *) 패턴은 옵션이 아닌 위치 인자를 캐치하는데, 이 스크립트에서는 모든 입력을 옵션으로 받으므로 예상치 않은 인자로 처리합니다.
만약 위치 인자도 지원하려면 배열에 추가할 수 있습니다: POSITIONAL_ARGS+=("$1"); shift 파싱이 끝난 후의 검증 부분이 매우 중요합니다. [[ -z "$INPUT_FILE" ]]로 필수 인자가 제공되었는지 확인하고, `[[ !
-f "$INPUT_FILE" ]]로 파일이 실제로 존재하는지 확인합니다. ENVIRONMENT값도case` 문으로 허용된 값인지 검증합니다.
이런 사전 검증 덕분에 스크립트가 실행 중에 이상한 에러로 실패하는 대신, 시작 전에 명확한 에러 메시지를 제공할 수 있습니다. die 함수는 에러 처리를 일관되게 만듭니다.
에러 메시지를 stderr로 출력하고, 도움말을 보라는 힌트를 제공한 후 종료합니다. 사용자가 무엇을 잘못했는지 알 수 있고, 어떻게 고칠 수 있는지 안내를 받습니다.
DRY_RUN 플래그는 실무에서 매우 유용합니다. 실제로 변경을 수행하기 전에 무엇이 일어날지 미리 볼 수 있어, 특히 프로덕션 환경에서 안전합니다.
배포 스크립트에서 --dry-run으로 먼저 실행하여 문제가 없는지 확인한 후 실제 배포를 수행하는 것이 좋은 관행입니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 스크립트를 전문적인 CLI 도구로 만들어 사용자 경험을 크게 향상시키고, 에러를 조기에 발견하며, 자체 문서화된 코드를 작성할 수 있습니다.
팀원이나 고객에게 스크립트를 전달할 때, 도움말만 보고도 바로 사용할 수 있다면 지원 부담이 크게 줄어듭니다. 또한, CI/CD 파이프라인에서 스크립트를 호출할 때도 명확한 옵션 이름 덕분에 파이프라인 설정을 읽기 쉽고 유지보수하기 쉽습니다.
실전 팁
💡 getopts는 짧은 옵션만 지원하고 긴 옵션은 직접 구현해야 합니다. 위 예시처럼 case 문으로 직접 파싱하면 더 유연합니다.
💡 옵션과 위치 인자를 모두 지원하려면 -- 구분자를 사용하세요. script.sh -v -- file1.txt file2.txt처럼 -- 이후는 모두 위치 인자로 처리합니다.
💡 환경 변수로 기본값을 덮어쓸 수 있게 하면 더 유연합니다. INPUT_FILE="${INPUT_FILE:-}" 같은 패턴으로 환경 변수가 설정되어 있으면 사용합니다.
💡 복잡한 인자 파싱이 필요하면 Python의 argparse를 사용하거나, Bash에서 외부 도구 없이 하려면 위 패턴을 함수로 추상화하여 재사용하세요.
💡 자동 완성(bash completion)을 지원하려면 completion 스크립트를 별도로 작성하여 /etc/bash_completion.d/에 설치하세요.
8. 리트라이 패턴
시작하며
여러분이 외부 API를 호출하거나 네트워크 리소스에 접근하는 스크립트를 작성할 때, 일시적인 네트워크 장애나 서버 과부하로 요청이 가끔 실패하는 경험이 있나요? 또는 데이터베이스 연결이 순간적으로 끊겼다가 다시 연결되는데, 스크립트가 즉시 실패하여 전체 작업이 중단되었던 적이 있나요?
이런 문제는 네트워크나 외부 시스템에 의존하는 모든 스크립트에서 발생합니다. 일시적인(transient) 에러는 잠시 후 재시도하면 성공할 가능성이 높은데, 즉시 포기하면 전체 작업이 실패합니다.
특히 장시간 실행되는 배치 작업에서 한 번의 네트워크 결딩으로 몇 시간의 작업이 무용지물이 되면 매우 비효율적입니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 리트라이 패턴입니다.
이 패턴을 사용하면 명령어가 실패하면 자동으로 재시도하고, 지수 백오프(exponential backoff)로 재시도 간격을 점진적으로 늘리며, 최대 재시도 횟수를 설정하여 무한 루프를 방지할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 리트라이 패턴은 실패할 수 있는 명령어를 여러 번 재시도하여 일시적인 에러를 극복하는 방법입니다. 재시도 횟수, 대기 시간, 백오프 전략을 설정하여 시스템의 회복력(resilience)을 높입니다.
실무에서는 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 파일 다운로드, SSH 연결, 클라우드 서비스 호출 등 외부 의존성이 있는 모든 작업에서 사용됩니다. 예를 들어, S3에서 대용량 파일을 다운로드할 때 네트워크가 불안정하면 중간에 실패할 수 있는데, 리트라이 패턴을 사용하면 자동으로 재시도하여 결국 성공할 수 있습니다.
기존에는 명령어가 실패하면 즉시 스크립트가 중단되었다면, 이제는 몇 초 기다렸다가 다시 시도하여 성공 확률을 크게 높일 수 있습니다. 이 패턴의 핵심 특징은 네 가지입니다.
첫째, 설정 가능한 최대 재시도 횟수로 무한 루프를 방지합니다. 둘째, 지수 백오프로 재시도 간격을 점진적으로 늘려 서버 부하를 줄입니다.
셋째, 재시도 가능한 에러와 즉시 포기해야 할 에러를 구분합니다. 넷째, 재시도 상황을 로깅하여 문제 진단을 돕습니다.
코드 예제
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# 재시도 함수 - 지수 백오프 적용
retry() {
local max_attempts="${1}"
local delay="${2}"
local max_delay="${3:-300}" # 최대 대기 시간 (5분)
shift 3
local command="$@"
local attempt=1
local exit_code=0
while [[ $attempt -le $max_attempts ]]; do
echo "[Attempt $attempt/$max_attempts] Executing: $command"
# 명령어 실행
if eval "$command"; then
echo "Success on attempt $attempt"
return 0
else
exit_code=$?
echo "Failed with exit code $exit_code"
if [[ $attempt -lt $max_attempts ]]; then
local wait_time=$delay
# 최대 대기 시간 제한
if [[ $wait_time -gt $max_delay ]]; then
wait_time=$max_delay
fi
echo "Waiting ${wait_time}s before retry..."
sleep "$wait_time"
# 지수 백오프: 대기 시간을 2배로 증가
delay=$((delay * 2))
attempt=$((attempt + 1))
else
echo "Max attempts reached. Giving up."
return $exit_code
fi
fi
done
}
# 재시도 가능 여부 판단 함수
is_retryable() {
local exit_code="$1"
# HTTP 상태 코드 기반 판단 (curl의 경우)
# 429: Too Many Requests
# 500-504: Server errors
# 408: Request Timeout
case "$exit_code" in
429|500|502|503|504|408)
return 0 # 재시도 가능
;;
400|401|403|404)
return 1 # 재시도 불가 (클라이언트 에러)
;;
*)
return 0 # 기본적으로 재시도
;;
esac
}
# 스마트 재시도 - 에러 코드에 따라 재시도 여부 결정
smart_retry() {
local max_attempts="${1}"
local delay="${2}"
shift 2
local command="$@"
local attempt=1
while [[ $attempt -le $max_attempts ]]; do
echo "[Attempt $attempt/$max_attempts] $command"
if eval "$command"; then
return 0
else
local exit_code=$?
if is_retryable "$exit_code"; then
if [[ $attempt -lt $max_attempts ]]; then
echo "Retryable error. Waiting ${delay}s..."
sleep "$delay"
delay=$((delay * 2))
attempt=$((attempt + 1))
else
return $exit_code
fi
else
echo "Non-retryable error (code: $exit_code). Giving up."
return $exit_code
fi
fi
done
}
# 사용 예시
main() {
# 예시 1: 기본 재시도 (최대 5회, 초기 대기 2초)
retry 5 2 300 "curl -f https://api.example.com/health"
# 예시 2: 짧은 재시도 (최대 3회, 초기 대기 1초)
retry 3 1 60 "ping -c 1 google.com"
# 예시 3: 스마트 재시도 (에러 코드 기반)
smart_retry 5 2 "curl -f -w '%{http_code}' https://api.example.com/data"
echo "All retryable operations completed"
}
if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" == "${0}" ]]; then
main "$@"
fi
설명
이것이 하는 일: 리트라이 패턴은 네트워크나 외부 시스템의 불안정성을 흡수하여, 일시적인 장애에도 작업이 최종적으로 성공할 수 있도록 합니다. 마치 인간이 문제를 만났을 때 포기하지 않고 여러 번 시도하는 것처럼, 스크립트도 회복력을 갖게 됩니다.
첫 번째로, retry 함수의 구조를 봅시다. 이 함수는 고차 함수(higher-order function)처럼 동작하여, 다른 명령어를 감싸서 재시도 기능을 추가합니다.
max_attempts, delay, max_delay 같은 매개변수로 재시도 전략을 설정하고, shift 3 후 남은 인자들($@)이 실제 실행할 명령어가 됩니다. eval "$command"로 명령어를 실행하는데, eval을 사용하면 파이프나 리다이렉션이 포함된 복잡한 명령어도 처리할 수 있습니다.
while [[ $attempt -le $max_attempts ]] 루프는 최대 재시도 횟수까지 반복합니다. 명령어가 성공하면(if eval "$command") 즉시 return 0으로 함수를 종료하여 불필요한 재시도를 하지 않습니다.
실패하면 exit_code=$?로 종료 코드를 저장하고, 아직 재시도 기회가 남았는지 확인합니다. 지수 백오프(exponential backoff)가 핵심입니다.
첫 번째 재시도는 delay초 후에 실행되고, 두 번째는 delay * 2초, 세 번째는 delay * 4초처럼 대기 시간이 기하급수적으로 증가합니다. 이 전략의 장점은 일시적인 문제는 빠르게 재시도하여 해결하고, 지속적인 문제는 서버에 부담을 주지 않으면서 천천히 재시도한다는 것입니다.
예를 들어, API 서버가 과부하 상태라면 계속 빠르게 요청하면 상황이 더 악화되지만, 점점 느리게 재시도하면 서버가 회복할 시간을 줍니다. max_delay 제한도 중요합니다.
지수 백오프는 제한 없이 증가하면 대기 시간이 수 시간이 될 수 있습니다. max_delay를 설정하여 대기 시간의 상한선을 두면, 합리적인 시간 안에 재시도가 완료됩니다.
예를 들어, max_delay=300(5분)이면 아무리 많이 재시도해도 각 재시도 사이에 5분 이상 기다리지 않습니다. 그 다음으로, is_retryable 함수는 더 지능적인 재시도 전략을 제공합니다.
모든 에러가 재시도로 해결되는 것은 아닙니다. HTTP 429(Too Many Requests)나 503(Service Unavailable)은 일시적인 문제일 가능성이 높아 재시도가 의미 있습니다.
하지만 404(Not Found)나 401(Unauthorized)은 재시도해도 계속 실패할 것이므로 즉시 포기하는 것이 효율적입니다. 이 함수를 사용하면 불필요한 재시도를 줄여 전체 실행 시간을 단축할 수 있습니다.
smart_retry 함수는 is_retryable과 결합하여 컨텍스트를 인식하는 재시도를 구현합니다. 명령어가 실패하면 종료 코드를 확인하고, 재시도 가능한 에러인 경우에만 재시도합니다.
재시도 불가능한 에러(예: 인증 실패)는 즉시 종료하여 시간을 절약합니다. 이 패턴은 특히 API 호출이나 데이터베이스 작업에서 유용합니다.
실무에서는 재시도 상황을 로깅하는 것이 매우 중요합니다. echo "[Attempt $attempt/$max_attempts]"처럼 현재 몇 번째 시도인지, echo "Waiting ${wait_time}s before retry..."처럼 얼마나 기다리는지를 기록하면, 나중에 로그를 보고 "이 작업이 왜 오래 걸렸는지"를 파악할 수 있습니다.
재시도가 자주 발생한다면 외부 시스템에 문제가 있다는 신호일 수 있습니다. sleep "$wait_time" 부분은 실제로 대기하는 부분입니다.
이 시간 동안 스크립트는 아무것도 하지 않고 기다립니다. 서버가 회복하거나 네트워크가 안정화될 시간을 주는 것입니다.
일부 고급 구현에서는 jitter(무작위 요소)를 추가하여 여러 클라이언트가 동시에 재시도하여 서버가 다시 과부하되는 "thundering herd" 문제를 방지합니다. 여러분이 이 패턴을 사용하면 네트워크나 외부 시스템의 일시적인 문제로 인한 실패를 크게 줄이고, 스크립트의 전반적인 성공률을 높이며, 시스템의 회복력을 향상시킬 수 있습니다.
특히 클라우드 환경에서는 네트워크나 서비스가 완벽하지 않으므로, 리트라이 패턴은 프로덕션 스크립트의 필수 요소입니다. AWS, GCP, Azure 같은 클라우드 제공자들도 모두 자신들의 SDK에서 자동 재시도를 기본으로 제공하는데, 이것이 얼마나 중요한 패턴인지를 보여줍니다.
실전 팁
💡 재시도마다 로그 레벨을 다르게 하세요. 첫 번째 실패는 INFO, 세 번째는 WARN, 마지막은 ERROR로 기록하면 심각도를 파악하기 쉽습니다.
💡 Jitter(무작위 요소)를 추가하려면 sleep $((wait_time + RANDOM % 10))처럼 대기 시간에 작은 랜덤값을 더하세요. 여러 인스턴스가 동시에 재시도하는 것을 방지합니다.
💡 curl에는 내장 재시도 기능이 있습니다. curl --retry 5 --retry-delay 2 --retry-max-time 60 같은 옵션을 사용하면 별도 래퍼 함수 없이도 재시도할 수 있습니다.
💡 재시도 지표(metrics)를 수집하세요. 재시도 횟수, 성공률, 평균 재시도 횟수 등을 모니터링하면 외부 시스템의 안정성을 추적할 수 있습니다.
💡 Circuit Breaker 패턴과 결합하면 더 강력합니다. 연속으로 N번 실패하면 일정 시간 동안 재시도를 멈추고 "회로를 개방"하여 리소스 낭비를 방지합니다.
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