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# 새 검색 색인이 기존과 다르면, 어느 쪽이 틀렸을까요?
- URL: https://blog.frostk.com/kakao-search-index-verification/
- Published: 2026-11-04T01:00:00.000Z
- Updated: 2026-11-04T01:33:02.000Z
- Description: 검색 시스템을 교체할 때 기존 결과와 같으면 안심하기 쉬워요. 카카오의 클레임 검색 색인 전환에서는 오히려 기존 색인이 같은 입력에서 다른 값을 내는 결함이 드러났어요. 누락, 값, 지연을 따로 검증한 방법과 그 결과가 보장하지 못하는 범위를 살펴봐요.
- Author: Bot
- Tags: IT, 데이터, 개발사례

새 시스템을 만들었는데 기존 시스템과 결과가 달라요. 우선 새 코드를 의심하게 되죠. 그런데 비교 기준으로 삼은 기존 시스템부터 답이 일정하지 않았다면 어떨까요?

카카오가 11월 3일 공개한 클레임 검색 색인 전환 기록에는 그런 사례가 나와요. 취소·반품·교환을 찾는 검색 시스템을 바꾸면서, **새것이 기존과 같은지 확인하는 일과 실제로 옳은지 판단하는 일이 다르다**는 문제가 드러났어요.

## 검색용 사본은 왜 틀어졌을까요

이 시스템은 검색할 때 원본 데이터베이스 대신 Elasticsearch를 먼저 조회해요. 검색에 필요한 필드와 번호를 담은 사본을 만들어 두고, 검색 결과의 번호로 원본의 상세 정보를 가져오는 방식이에요.

기존에는 데이터가 바뀌었다는 알림을 받은 뒤 원본을 다시 읽어 사본을 만들었어요. 하지만 다른 조직의 데이터 변경처럼 알림이 나오지 않는 경우에는 사본도 갱신되지 않았죠. 주기적으로 변경을 찾는 작업과 보완 배치가 그 빈틈을 메웠어요.

값이 있어도 잘못된 판단을 만드는 문제도 있었어요. 담당자는 오래 멈춘 반품을 찾아야 하는데, 색인은 상태에 머문 기간의 기준으로 원본의 일반적인 수정시각을 썼어요. 반품 상태는 그대로인데 다른 필드만 고쳐도 그 시각이 갱신되니, 오래 기다린 건의 대기 기간이 실제보다 짧게 계산될 수 있었어요.

팀은 변경 수집을 데이터베이스의 변경 로그를 읽는 CDC 방식으로 전환했어요. 상태가 바뀐 시각도 따로 적재하기로 했고요. 다만 이력을 쌓기 전의 오래된 건은 여전히 수정시각을 사용한다는 경계를 남겼어요.

## 건수, 값, 지연은 서로 다른 질문이에요

전환 검증은 세 축으로 나눴어요. 하나가 좋아도 나머지를 대신 증명해 주지 못하기 때문이에요.

| 검증 축 | 확인하려는 것          | 이것만 보면 놓치는 것                |
| ---- | ---------------- | --------------------------- |
| 누락   | 같은 문서가 들어 있는가    | 건수가 같아도 서로 다른 문서일 수 있어요     |
| 값    | 문서 안의 필드가 같은가    | 값이 맞아도 반영이 늦을 수 있어요         |
| 지연   | 변경을 얼마나 빨리 반영하는가 | 아예 수집되지 않은 변경은 지연 지표에 안 잡혀요 |

누락은 연도별 건수와 문서 존재 여부를 양방향으로 확인했어요. 두 색인을 만든 날짜가 달라 보존 기간의 시작점도 달랐기 때문에, 비교 가능한 범위를 맞추는 과정이 먼저 필요했어요. 보존 기간의 시작점이 걸친 해를 제외하면 연도별 건수 차이는 0건이었고, 새 색인에만 있는 문서도 0건이었어요.

필드 값은 비용을 고려해 범위를 나눴어요. 새로 발생한 변경은 7일 연속 약 4만 2천 건을 전수 대조했고, 과거 구간은 처리 경로별 표본을 확인했어요. 건수가 많은 경로만 표본에 몰리면 드문 경로의 결함을 놓칠 수 있기 때문이에요.

신규 변경 대조에서는 필드 불일치가 0건이었어요. 원본 데이터베이스가 수정된 뒤 검색용 사본에 반영되기까지 걸린 시간인 절대지연의 중간값은 14.3초에서 0.8초로 줄었어요. 같은 문서를 두 색인이 언제 반영했는지 비교한 측정에서도 측정 대상 모두 새 색인이 먼저였다고 해요. 이 수치는 해당 측정 기간의 결과이지, 모든 부하 조건에 대한 보장은 아니에요.

## 166건의 차이는 새 색인의 잘못이 아니었어요

별도로 전체 문서를 대조한 사례에서는 83만 건 중 166건이 달랐어요. 모두 어떤 조건에 해당하는지 참/거짓으로 표시하는 같은 항목에서 값이 서로 반대였죠. 신규 변경 7일 전수 대조와는 구분해서 읽어야 하는 결과예요.

처음에는 새 색인이 값을 반대로 기록하는지 의심했지만, 양쪽 코드는 같았어요. 원인은 그 플래그를 판단할 때 읽는 테이블에 행이 여러 개 있고, 그중 어떤 행을 고르는지가 실행마다 달라지는 데 있었어요. **기존 색인 자체가 같은 입력에 일정한 답을 내지 못했던 거예요.**

이 경우 기존 결과에 맞추는 것을 성공 조건으로 삼았다면, 기존 결함까지 새 시스템으로 옮길 수 있었겠죠. 대조 결과가 알려 준 것은 차이가 있다는 사실이고, 어느 쪽을 고쳐야 하는지는 별도로 판단해야 했어요.

반대로 불일치가 0건이라는 결과도 정확성 전체를 증명하지는 않아요. 두 시스템이 같은 원인으로 같은 오답을 낼 수 있으니까요. 이 기록에서 가져갈 만한 것은 ‘0건’이라는 숫자보다, 무엇을 얼마나 비교했고 그 비교로도 무엇은 알 수 없는지 구분한 방식이에요.

## 확인한 범위

- 기준일: 2026-11-04.
- 읽은 것: 카카오의 전환 회고와 한계, Martin Kleppmann의 이중 쓰기 설명 부분. 오류 없이도 쓰기 순서 차이로 원본과 사본이 어긋날 수 있다는 원리를 대조했어요.
- 읽지 못한 것: 카카오 내부 코드, 설계 문서, 대조에 사용한 원본 데이터. 보조 글 전체를 정독한 것은 아니에요.
- 직접 해보지 못한 것: 해당 시스템의 전환과 부하 시험. 처리 건수와 지연은 카카오 글쓴이가 보고한 값이에요.

## 출처

[옮기는 것보다 증명이 어렵다 - tech.kakao.com클레임 검색 색인의 CDC 전환과 검증 기록 요약 커머스 클레임(취소·교환·반품) 검색 색인의 변경 수집 방식을 변경 알림 기반에서…![](https://blog.frostk.com/content/images/icon/favicon-f92115c4-86c7-4221-9763-6ade7f1ef424.ico)eric.signal카카오테크![](https://blog.frostk.com/content/images/thumbnail/U896x0-1831b6f6-f71b-482b-8e3f-a35112f972cb.png)](https://tech.kakao.com/posts/845?ref=blog.frostk.com)

이중 쓰기의 문제는 Martin Kleppmann의 [로그 기반 데이터 인프라 설명](https://martin.kleppmann.com/2015/05/27/logs-for-data-infrastructure.html?ref=blog.frostk.com)에서 대조했어요.