latency 관리 전략
Consumer가 트래픽을 감당하지 못해 지연(latency)이 발생할 때, 이를 완화하거나 해결하기 위한 다양한 전략이 있다. 시스템의 성능을 유지하고, 트래픽 급증 시에도 안정성을 보장하기 위해 설계하기 위함이다.
일반적으로 대용량 트래픽 처리와 관련된 latency 전략에는 보통 이런 것들이 있다.
- 로드 밸런싱 (Load Balancing)
- 캐싱 (Caching)
- 비동기 처리 및 메시지 큐 (Asynchronous Processing and Message Queues)
- 오토 스케일링 (Auto Scaling)
- 데이터베이스 최적화
- 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN) 활용
- 백프레셔 (Backpressure)
- 서킷 브레이커 (Circuit Breaker)
- 폴백 메커니즘 (Fallback Mechanism)
- 엘라스틱 서치 및 로그 분석 도구 활용
아래는 그 중 몇 가지에 대한 설명이다.
1. Backpressure
Backpressure는 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 흐름 제어 메커니즘으로, 소비자가 처리할 수 있는 양만큼의 데이터를 요청하게 한다. 이를 통해 소비자가 트래픽을 감당하지 못할 때, 데이터의 생산 속도를 조절할 수 있다.
- 구현 방법: Reactive Streams, Akka Streams, RxJava 등과 같은 리액티브 프로그래밍 라이브러리나 프레임워크에서 Backpressure를 지원한다.
- 장점: 데이터 손실을 방지하면서도 소비자의 처리 능력에 맞춰 시스템을 조절할 수 있다.
- 단점: 생산자와 소비자 간의 긴밀한 연동이 필요하며, 구현이 복잡할 수 있다.
2. Rate Limiting
Rate Limiting은 특정 시간 동안 소비자가 처리할 수 있는 요청 수를 제한하는 방법이다. 이를 통해 트래픽의 급증을 제어하고, 소비자가 감당할 수 있는 수준으로 요청을 분배할 수 있다.
- 구현 방법: API Gateway, Load Balancer, 또는 메시지 큐에서 Rate Limiting을 설정한다.
- 장점: 시스템의 과부하를 방지하고, 예측 가능한 성능을 유지할 수 있다.
- 단점: 초과된 요청은 거부되거나 지연되므로, 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있다.
3. Queueing
Queueing은 메시지나 요청을 큐에 저장하여 소비자가 처리할 수 있을 때까지 대기시키는 방법이다. 메시지 큐, 작업 큐, 또는 버퍼링 시스템을 사용해 트래픽을 완화할 수 있다.
- 구현 방법: RabbitMQ, Kafka, SQS 등의 메시지 큐 시스템을 활용한다.
- 장점: 트래픽 급증 시에도 데이터를 잃지 않고 처리할 수 있으며, 소비자가 처리 속도에 맞춰 작업을 수행할 수 있다.
- 단점: 큐의 크기가 커질수록 지연(latency)이 증가할 수 있다.
4. Auto-Scaling
Auto-Scaling은 시스템의 부하에 따라 자동으로 인스턴스 수를 조정하는 전략이다. 클라우드 환경에서 특히 유용하며, 트래픽이 증가할 때 자동으로 더 많은 소비자 인스턴스를 생성해 부하를 분산시킨다.
- 구현 방법: AWS EC2 Auto Scaling, Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler 등을 사용한다.
- 장점: 트래픽 급증에 유연하게 대응할 수 있으며, 필요 시 자원을 자동으로 할당해 성능을 유지할 수 있다.
- 단점: Auto-Scaling이 활성화되기까지 시간이 소요될 수 있으며, 과도한 리소스 사용으로 비용이 증가할 수 있다.
5. Circuit Breaker
Circuit Breaker는 시스템이 과부하 상태에 있을 때, 실패한 요청에 대한 재시도를 일시적으로 중단하고 대체 동작을 수행하는 전략이다. 이를 통해 시스템이 완전히 중단되는 것을 방지할 수 있다.
- 구현 방법: Netflix Hystrix, Resilience4j 등의 라이브러리를 사용한다.
- 장점: 시스템의 안정성을 높이고, 실패한 요청이 시스템 전체에 영향을 미치지 않도록 한다.
- 단점: 요청이 실패할 경우 대체 경로를 제공해야 하므로, 설계 복잡성이 증가할 수 있다.
6. Load Shedding
Load Shedding은 시스템이 처리할 수 없는 트래픽을 능동적으로 거부하는 전략이다. 시스템이 과부하 상태일 때, 덜 중요한 요청을 버리거나 지연시켜 중요한 요청이 처리되도록 한다.
- 구현 방법: 서비스 수준 협정(SLA)에 따라 요청의 우선순위를 지정하고, 중요하지 않은 요청을 제한한다.
- 장점: 중요한 트래픽을 우선적으로 처리할 수 있어 시스템 성능을 보장한다.
- 단점: 버려진 요청으로 인해 사용자 경험이 저하될 수 있다.
7. Graceful Degradation
Graceful Degradation은 시스템이 과부하 상태에서 성능을 저하시키더라도 최소한의 기능을 유지하는 전략이다. 중요한 기능은 유지하면서 덜 중요한 기능을 제한하는 방식으로 작동한다.
- 구현 방법: 핵심 기능을 우선 처리하고, 비핵심 기능의 성능을 조정하거나 일시적으로 비활성화한다.
- 장점: 시스템이 완전히 중단되는 것을 방지하고, 사용자에게 최소한의 서비스를 제공할 수 있다.
- 단점: 일부 기능이 비활성화되거나 성능이 저하될 수 있다.
Consumer가 트래픽을 감당하지 못할 때, 다양한 latency 관리 전략을 통해 시스템의 안정성을 유지할 수 있다. 각 전략은 특정 상황에 최적화되어 있으며, 시스템의 요구 사항과 트래픽 특성에 따라 적절한 전략을 선택하고 결합해 사용할 수 있다. Backpressure나 Queueing 같은 방법은 트래픽을 효과적으로 관리하고, Auto-Scaling이나 Circuit Breaker는 시스템의 안정성을 강화하는 데 유용하다.
