4장 처리율 제한 장치의 설계 (1)

가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 – System Design Interview

4장 처리율 제한 장치의 설계

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처리율 제한 장치

클라이언트 또는 서비스가 보내는 트래픽의 처리율을 제어하기 위한 장치다.

특정 기간 내에 전송되는 클라이언트의 요청 횟수를 제한한다.

임계치를 넘어서면 추가로 도달한 모든 호출은 처리가 중단된다.

영어로는 Rate Limit.

 

처리율 제한 장치를 두면 좋은 점
- DOS 공격에 의한 자원 고갈을 방지할 수 있다.
- 비용을 절감한다. 서버를 많이 두지 않아도 되고, 우선순위가 높은 다른 API에 더 많은 자원을 할당할 수 있다.
- 서버 과부하를 막는다. 봇이나 사용자의 잘못된 이용 패턴으로 유발된 트래픽을 걸러낼 수도 있다.

1단계 문제 이해 및 설계 범위 확정

질문 할만한 요소들
- 처리율 제한의 주체는 어디인가? : 클라이언트인가 서버인가
- 어떠한 것을 기준으로 제한을 할 것인가? : IP 주소? 사용자 ID? 등등
- 시스템 규모는? 스타트업 정도 회사를 위한 시스템인지 대규모 시스템인지
- 분산 환경에서도 동작해야 하는지
- 독립된 환경에서 동작해야하는지 기존 애플리케이션 코드에 포함되야 하는지

 

요구사항
- 설정된 처리율을 초과하는 요청은 정확하게 제한한다.
- 낮은 응답시간
- 가능한 한 적은 메모리를 써야 한다.
- 분산 처리율 제한 : 하나의 처리율 제한 장치를 여러 서버나 프로세스에서 공유할 수 있어야 한다.
- 예외 처리: 요청이 제한되었을 때는 그 사실을 사용자에게 분명하게 보여주어야 한다.
- 높은 결함 감내성(fault tolerance) : 제한 장치에 장애가 생기더라도 전체 시스템에 영향을 주어서는 안 된다.

2단계 개략적 설계안 제시 및 동의 구하기

처리율 제한 장치는 어디에 둘 것인가?
클라이언트 측에 둘 것인가? 서버 측에 둘 것인가?

 

클라이언트 쪽에 둔다면?

클라이언트 측에 두면 쉽게 위변조가 가능하다.
모든 클라이언트에 맞게 구현해야하는 것도 어려울 수 있다.
-> 서버측에 두는 것이 좋음

서버 측에 둔다면?

방법 1. 서버 측에서 구현

방법2. 미들웨어를 통한 구현

처리 임계치를 초과할경우 미들웨어에 의해 가로막히고 클라이언트로는 HTTP status code 429 가 반환된다.

방법3. API 게이트웨이를 통한 구현

마이크로서비스를 사용할 경우 일반적으로 API 게이트웨이(gateway)에서 구현된다.

* API 게이트 웨이는 처리율 제한 뿐 아니라 SSL 종단(termination), 사용자 인증(authentication), IP 허용 목록(whitelist) 관리 등을 지원하는 완전 위탁관리형 서비스(fully managed, 즉 클라우드 업체가 유지 보수를 담당)다

 

정답은 없다. 회사의 기술 스택, 엔지니어링 인력, 우선순위, 목표에 따라 정하면 된다.

 

아래는 일반적으로 적용될 수 있는 지침들이다.
- 프로그래밍 언어, 캐시 서비스 등 현재 사용하고 있는 기술 스택을 점검하라. 현재 사용하는 프로그래밍 언어가 서버 측 구현을 지원하기 충분할 정도로 효율이 높은지 확인하라
- 사업 필요에 맞는 처리율 제한 알고리즘을 찾아라.
- 마이크로서비스에 기반하고 있고, 사용자 인증이나 IP 허용목록 관리 등을 처리하기 위해 API 게이트웨이를 이미 설계에 포함시켰다면 처리율 제한 기능 또한 게이트웨이에 포함시켜야 할 수 있다.
- 처리율 제한 서비스를 직접 만드는 데는 시간이 든다. 처리율 제한 장치를 구현하기에 충분한 인력이 없다면 상용 API 게이트웨이를 쓰는 것이 바람직한 방법일 것이다.

 

처리율 제한 알고리즘

널리 알려진 인기 알고리즘은 다음과 같은 것들이 있다.
- 토큰 버킷 (token bucket)
- 누출 버킷 (leaky bucket)
- 고정 윈도 카운터 (fixed window counter)
- 이동 윈도 로그 (sliding window log)
- 이동 윈도 카운터 (sliding window counter)

 

각각의 알고리즘 세부에 대해서는 이후 포스트에서 정리함.

 

개략적인 아키텍처

얼마나 많은 요청이 접수되었는지를 추적할 수 있는 카운터를 추적 대상별로 두고(사용자 별로 추적할 것인가? 아니면 주소별로? 아니면 API 엔드포인트나 서비스 단위로?) 카운터의 값이 어떤 한도를 넘어서면 한도를 넘어 도착한 요청은 거부한다.

여기서 카운터는 어디서 보관할 것인가? 데이터베이스는 디스크 접근때문에 느리므로 부적합하다. 메모리상에서 동작하는 캐시가 바람직하며, 시간에 기반한 만료 정책을 지원하면 좋다.

 

Redis는 이에 부합하여 처리율 제한에 자주 사용된다.
Redis는 INCR과 EXPIRE의 두 가지 명령어를 지원한다.

INCR: 메모리에 저장된 카운터의 값을 1만큼 증가시킨다.
EXPIRE: 카운터에 타임아웃 값을 설정한다. 설정된 시간이 지나면 카운터는 자동으로 삭제된다.

 

처리율 제한 장치의 개략적 구조를 그리면 다음과 같다.

동작원리는 다음과 같다.

- 클라이언트가 처리율 제한 미들웨어(rate limiting middleware)에게 요청을 보낸다.
- 처리율 제한 미들웨어는 레디스의 지정 버킷에서 카운터를 가져와서 한도에 도달했는지 아닌지를 검사한다.

   - 한도에 도달했다면 요청은 거부된다.
   - 한도에 도달하지 않았다면 요청은 API 서버로 전달된다. 이 때 미들웨어는 카운터의 값을 증가시킨 후 다시 레디스에 저장한다.