API 속도 제한: 확장 가능한 API를 위한 구현 전략

오늘날 상호 연결된 세계에서 API(Application Programming Interfaces)는 수많은 애플리케이션과 서비스의 중추입니다. 이를 통해 서로 다른 시스템 간에 원활한 통신 및 데이터 교환이 가능합니다. 그러나 API에 대한 의존도가 높아짐에 따라 확장성 및 보안과 관련된 문제도 발생합니다. API 관리의 중요한 측면 중 하나는 남용을 방지하고 공정한 사용을 보장하며 API 인프라의 전반적인 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 하는 속도 제한입니다.

API 속도 제한이란 무엇입니까?

API 속도 제한은 클라이언트가 특정 시간 내에 API에 요청할 수 있는 횟수를 제어하는 데 사용되는 기술입니다. 서비스 거부(DoS) 및 분산 서비스 거부(DDoS)와 같은 악성 공격은 물론 잘못 설계된 애플리케이션으로 인한 의도치 않은 과부하를 방지하는 게이트키퍼 역할을 합니다. 속도 제한을 구현하면 API 리소스를 보호하고 일관된 사용자 경험을 보장하며 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.

속도 제한이 중요한 이유는 무엇입니까?

속도 제한은 다음과 같은 여러 가지 이유로 중요합니다.

• 남용 방지: 악의적인 행위자가 과도한 요청으로 API를 압도하여 서버가 충돌하거나 상당한 비용이 발생할 가능성을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 공정한 사용 보장: 모든 사용자가 API 리소스에 액세스할 수 있는 공정한 기회를 보장하여 단일 사용자가 서비스를 독점하는 것을 방지합니다.
• API 안정성 유지: 요청 속도를 제어하여 API가 과부하되지 않도록 방지하여 일관된 성능과 가용성을 보장할 수 있습니다.
• 인프라 보호: 과도한 트래픽으로 인해 기본 인프라가 과부하되는 것을 방지하여 잠재적인 중단 및 데이터 손실을 방지합니다.
• 수익 창출 및 계층화된 액세스: 사용량에 따라 다양한 수준의 API 액세스를 제공하여 API로 수익을 창출하고 다양한 고객 요구를 충족할 수 있습니다.

구현 전략

API 속도 제한을 구현하는 데에는 여러 가지 접근 방식이 있으며 각 접근 방식에는 고유한 장단점이 있습니다. 다음은 가장 일반적인 전략 중 일부입니다.

1. 토큰 버킷 알고리즘

토큰 버킷 알고리즘은 속도 제한에 대한 널리 사용되는 유연한 접근 방식입니다. 토큰을 담고 있는 버킷을 상상해 보십시오. 각 요청은 토큰을 소비합니다. 사용 가능한 토큰이 있으면 요청이 처리되고, 그렇지 않으면 거부되거나 지연됩니다. 버킷은 특정 속도로 토큰으로 주기적으로 다시 채워집니다.

작동 방식:

• 각 클라이언트에 대해 최대 용량과 리필 속도로 버킷이 생성됩니다.
• 클라이언트가 요청할 때마다 토큰이 버킷에서 제거됩니다.
• 버킷이 비어 있으면 토큰을 사용할 수 있을 때까지 요청이 거부되거나 지연됩니다.
• 버킷은 최대 용량까지 고정된 속도로 토큰으로 다시 채워집니다.

장점:

• 유연성: 리필 속도와 버킷 크기를 조정하여 다양한 API 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
• 버스트 허용량: 속도 제한을 트리거하지 않고 가끔 발생하는 트래픽 버스트를 허용합니다.
• 간편한 구현: 비교적 간단하게 구현하고 이해할 수 있습니다.

단점:

• 복잡성: 각 클라이언트에 대해 버킷과 토큰을 관리해야 합니다.
• 구성: 리필 속도와 버킷 크기를 신중하게 구성해야 합니다.

예:

토큰 버킷 알고리즘을 사용하여 사용자당 초당 10개의 요청으로 속도 제한이 있는 API가 있다고 가정해 보겠습니다. 각 사용자는 최대 10개의 토큰을 담을 수 있는 버킷을 가지고 있습니다. 매초 버킷은 (최대 용량까지) 10개의 토큰으로 다시 채워집니다. 사용자가 1초에 15개의 요청을 하면 처음 10개의 요청은 토큰을 소비하고 나머지 5개의 요청은 거부되거나 지연됩니다.

2. 리키 버킷 알고리즘

리키 버킷 알고리즘은 토큰 버킷과 유사하지만 요청의 유출을 제어하는 데 중점을 둡니다. 일정한 유출 속도를 가진 버킷을 상상해 보십시오. 들어오는 요청이 버킷에 추가되고 버킷은 고정된 속도로 요청을 유출합니다. 버킷이 오버플로되면 요청이 삭제됩니다.

작동 방식:

• 각 클라이언트에 대해 최대 용량과 유출 속도로 버킷이 생성됩니다.
• 들어오는 각 요청이 버킷에 추가됩니다.
• 버킷은 고정된 속도로 요청을 유출합니다.
• 버킷이 가득 차면 들어오는 요청이 삭제됩니다.

장점:

• 원활한 트래픽: 트래픽 버스트를 방지하여 원활한 요청 유출을 보장합니다.
• 간단한 구현: 비교적 간단하게 구현할 수 있습니다.

단점:

• 제한된 버스트 허용량: 토큰 버킷 알고리즘만큼 쉽게 버스트 트래픽을 허용하지 않습니다.
• 삭제된 요청 가능성: 버킷이 오버플로되면 요청이 삭제될 수 있습니다.

예:

이미지를 처리하는 API를 고려해 보십시오. 서비스가 과부하되는 것을 방지하기 위해 초당 5개의 이미지 유출 속도를 가진 리키 버킷이 구현됩니다. 이 속도를 초과하는 이미지 업로드는 삭제됩니다. 이렇게 하면 이미지 처리 서비스가 원활하고 효율적으로 실행됩니다.

3. 고정 윈도우 카운터

고정 윈도우 카운터 알고리즘은 시간을 고정된 크기의 윈도우(예: 1분, 1시간)로 나눕니다. 각 클라이언트에 대해 현재 윈도우 내에서 이루어진 요청 수를 계산합니다. 카운트가 제한을 초과하면 윈도우가 재설정될 때까지 후속 요청이 거부됩니다.

작동 방식:

• 시간이 고정된 크기의 윈도우로 나뉩니다.
• 현재 윈도우 내에서 요청 수를 추적하는 카운터가 각 클라이언트에 대해 유지 관리됩니다.
• 카운터가 제한을 초과하면 윈도우가 재설정될 때까지 후속 요청이 거부됩니다.
• 윈도우가 재설정되면 카운터가 0으로 재설정됩니다.

장점:

• 단순성: 구현이 매우 쉽습니다.
• 낮은 오버헤드: 최소한의 리소스가 필요합니다.

단점:

• 버스트 트래픽 가능성: 윈도우 가장자리에서 버스트 트래픽을 허용할 수 있습니다. 사용자는 윈도우가 재설정되기 직전에 허용된 요청 수를 만들고 새 윈도우가 시작될 때 즉시 다른 전체 요청 세트를 만들어 허용된 속도를 효과적으로 두 배로 늘릴 수 있습니다.
• 부정확한 속도 제한: 요청이 윈도우 시작 또는 끝에 집중되면 부정확할 수 있습니다.

예:

고정 윈도우 카운터 알고리즘을 사용하여 분당 100개의 요청으로 속도 제한이 있는 API를 상상해 보십시오. 이론적으로 사용자는 1분의 마지막 초에 100개의 요청을 하고 다음 분의 첫 번째 초에 다른 100개의 요청을 만들어 허용된 속도를 효과적으로 두 배로 늘릴 수 있습니다.

4. 슬라이딩 윈도우 로그

슬라이딩 윈도우 로그 알고리즘은 슬라이딩 시간 윈도우 내에서 이루어진 모든 요청의 로그를 유지합니다. 요청이 이루어질 때마다 알고리즘은 로그의 요청 수가 제한을 초과하는지 확인합니다. 초과하면 요청이 거부됩니다.

작동 방식:

• 슬라이딩 윈도우 내에서 이루어진 모든 요청의 타임스탬프를 저장하는 로그가 각 클라이언트에 대해 유지 관리됩니다.
• 새 요청이 이루어지면 윈도우 내의 요청 수가 제한을 초과하는지 확인하기 위해 로그가 확인됩니다.
• 제한을 초과하면 요청이 거부됩니다.
• 오래된 항목은 슬라이딩 윈도우 밖에 있는 것으로 판단되면 로그에서 제거됩니다.

장점:

• 정확성: 고정 윈도우 카운터보다 더 정확한 속도 제한을 제공합니다.
• 윈도우 경계 문제 없음: 윈도우 가장자리에서 버스트 트래픽이 발생할 가능성을 방지합니다.

단점:

• 더 높은 오버헤드: 고정 윈도우 카운터보다 더 많은 스토리지 및 처리 능력이 필요합니다.
• 복잡성: 구현이 더 복잡합니다.

예:

소셜 미디어 API는 슬라이딩 윈도우 로그를 사용하여 사용자를 시간당 500개의 게시물로 제한할 수 있습니다. 로그는 지난 500개의 게시물의 타임스탬프를 저장합니다. 사용자가 새 메시지를 게시하려고 하면 알고리즘은 지난 시간 내에 이미 500개의 게시물이 있는지 확인합니다. 그렇다면 게시물이 거부됩니다.

5. 슬라이딩 윈도우 카운터

슬라이딩 윈도우 카운터는 고정 윈도우 카운터와 슬라이딩 윈도우 로그의 장점을 결합한 하이브리드 접근 방식입니다. 윈도우를 더 작은 세그먼트로 나누고 가중치 계산을 사용하여 속도 제한을 결정합니다. 이렇게 하면 고정 윈도우 카운터에 비해 더 정확한 속도 제한이 제공되고 슬라이딩 윈도우 로그보다 리소스 소모가 적습니다.

작동 방식:

• 시간 윈도우를 더 작은 세그먼트로 나눕니다(예: 분 내의 초).
• 각 세그먼트에 대해 카운터를 유지 관리합니다.
• 완료된 세그먼트와 현재 세그먼트를 고려하여 현재 요청 속도를 계산합니다.
• 계산된 속도가 제한을 초과하면 요청이 거부됩니다.

장점:

• 향상된 정확성: 고정 윈도우 카운터에 비해 더 나은 정확성을 제공합니다.
• 낮은 오버헤드: 슬라이딩 윈도우 로그보다 리소스 소모가 적습니다.
• 복잡성과 성능의 균형: 정확성과 리소스 사용량 간의 훌륭한 절충안입니다.

단점:

• 더 복잡한 구현: 고정 윈도우 카운터보다 구현이 더 복잡합니다.
• 여전히 근사치임: 여전히 근사치이지만 고정 윈도우보다 더 정확합니다.

예:

전자 상거래 API는 분당 200개의 요청으로 속도 제한이 있는 슬라이딩 윈도우 카운터를 사용하여 1분을 10초 세그먼트로 나눌 수 있습니다. 알고리즘은 이전 전체 세그먼트와 현재 세그먼트의 요청의 가중 평균을 계산하여 사용자가 속도 제한을 초과하는지 확인합니다.

올바른 전략 선택

API에 가장 적합한 속도 제한 전략은 특정 요구 사항 및 제약 조건에 따라 다릅니다. 다음 요소를 고려하십시오.

• 정확성: 속도 제한이 얼마나 정확해야 합니까? 작은 트래픽 버스트도 방지해야 합니까?
• 성능: 속도 제한 알고리즘의 성능 영향은 무엇입니까? 예상 트래픽 볼륨을 처리할 수 있습니까?
• 복잡성: 알고리즘을 구현하고 유지 관리하는 것이 얼마나 복잡합니까?
• 리소스 사용량: 알고리즘은 얼마나 많은 스토리지 및 처리 능력을 소비합니까?
• 유연성: 알고리즘이 변화하는 요구 사항에 적응하는 데 얼마나 유연합니까?
• 사용 사례: API의 특정 요구 사항(예: 중요 서비스인 경우 정확도가 높아야 하고, 분석 API인 경우 약간의 부정확성을 허용할 수 있음).

일반적으로 고정 윈도우 카운터와 같은 더 간단한 알고리즘은 요구 사항이 덜 엄격한 API에 적합하고 슬라이딩 윈도우 로그 또는 슬라이딩 윈도우 카운터와 같은 더 정교한 알고리즘은 더 정확한 속도 제한이 필요한 API에 더 적합합니다.

구현 고려 사항

API 속도 제한을 구현할 때는 다음 모범 사례를 고려하십시오.

• 클라이언트 식별: API 키, 인증 토큰 또는 IP 주소를 사용하여 클라이언트를 식별합니다.
• 속도 제한 정의: 각 클라이언트 또는 API 엔드포인트에 적합한 속도 제한을 정의합니다.
• 속도 제한 데이터 저장: 메모리 내 캐시(Redis, Memcached), 데이터베이스 또는 분산 속도 제한 서비스와 같은 속도 제한 데이터에 적합한 스토리지 메커니즘을 선택합니다.
• 유익한 오류 메시지 제공: 속도 제한을 초과할 때 클라이언트에 유익한 오류 메시지를 반환합니다. 재시도하기 전에 얼마나 기다려야 하는지와 같은 세부 정보를 포함합니다(예: `Retry-After` 헤더 사용).
• 모니터링 및 분석: 속도 제한 데이터를 모니터링하고 분석하여 잠재적인 문제를 식별하고 속도 제한을 최적화합니다.
• API 버전 관리 고려: API 버전에 따라 다른 속도 제한이 필요할 수 있습니다.
• 강제 위치: API 게이트웨이, 애플리케이션 서버 등 다양한 계층에서 속도 제한을 강제할 수 있습니다. API 게이트웨이가 선호되는 선택인 경우가 많습니다.
• 전역 대 로컬 속도 제한: 속도 제한을 모든 서버에 전역적으로 적용할지 각 서버에 로컬로 적용할지 결정합니다. 전역 속도 제한이 더 정확하지만 구현이 더 복잡합니다.
• 정상적인 성능 저하: 속도 제한 서비스가 실패할 경우 정상적인 성능 저하를 위한 전략을 고려합니다.
• 동적 구성: 서비스 중단 없이 필요에 따라 속도 제한을 수정할 수 있도록 구성을 동적으로 업데이트할 수 있는지 확인합니다.

예: Redis 및 API 게이트웨이를 사용한 속도 제한 구현

이 예에서는 속도 제한 데이터를 저장하기 위해 Redis를 사용하고 제한을 강제하기 위해 API 게이트웨이(예: Kong, Tyk 또는 AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 제공업체의 API 관리 서비스)를 사용하여 단순화된 구현을 간략하게 설명합니다.

1. 클라이언트 인증: API 게이트웨이는 요청을 수신하고 API 키 또는 JWT를 사용하여 클라이언트를 인증합니다.
2. 속도 제한 확인: 게이트웨이는 클라이언트의 ID(예: API 키)를 검색하고 해당 클라이언트 및 특정 API 엔드포인트에 대한 Redis의 현재 요청 수를 확인합니다. Redis 키는 `rate_limit:api_key:{api_key}:endpoint:{endpoint}`와 같은 것일 수 있습니다.
3. 카운트 증가: 요청 수가 정의된 제한보다 낮으면 게이트웨이는 Redis에서 원자적 연산(예: Redis의 `INCR` 및 `EXPIRE` 명령)을 사용하여 카운터를 증가시킵니다.
4. 허용 또는 거부: 증가된 카운트가 제한을 초과하면 게이트웨이는 `429 Too Many Requests` 오류로 요청을 거부합니다. 그렇지 않으면 요청이 백엔드 API로 전달됩니다.
5. 오류 처리: 게이트웨이는 클라이언트가 재시도하기 전에 얼마나 기다려야 하는지를 나타내는 `Retry-After` 헤더를 포함하여 유용한 오류 메시지를 제공합니다.
6. Redis 구성: 지속성 및 고가용성을 위해 적절한 설정으로 Redis를 구성합니다.

오류 메시지 예:

`HTTP/1.1 429 Too Many Requests` `Content-Type: application/json` `Retry-After: 60` `{"error": "속도 제한을 초과했습니다. 60초 후에 다시 시도하십시오."}`

클라우드 제공업체 솔루션

AWS, Azure 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드 제공업체는 속도 제한 기능을 포함하는 기본 API 관리 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 종종 다음과 같은 더 고급 기능을 제공합니다.

• 그래픽 사용자 인터페이스: 속도 제한을 구성하기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스.
• 분석: API 사용량 및 속도 제한에 대한 자세한 분석.
• 통합: 다른 클라우드 서비스와의 원활한 통합.
• 확장성: 고도로 확장 가능하고 안정적인 인프라.
• 정책 시행: 정교한 정책 시행 엔진.

예:

• AWS API 게이트웨이: 사용량 계획 및 스로틀링 설정을 사용하여 속도 제한에 대한 기본 지원을 제공합니다.
• Azure API Management: API에 적용할 수 있는 다양한 속도 제한 정책을 제공합니다.
• Google Cloud API 게이트웨이: 속도 제한 및 할당량 관리 기능을 제공합니다.

결론

API 속도 제한은 강력하고 확장 가능한 API를 구축하는 데 중요한 측면입니다. 적절한 속도 제한 전략을 구현하면 API 리소스를 보호하고 공정한 사용을 보장하며 API 인프라의 전반적인 안정성을 유지할 수 있습니다. 올바른 전략을 선택하는 것은 특정 요구 사항 및 제약 조건에 따라 다르며 구현 모범 사례에 대한 신중한 고려가 필요합니다. 클라우드 제공업체 솔루션 또는 타사 API 관리 플랫폼을 활용하면 구현을 단순화하고 더 고급 기능을 제공할 수 있습니다.

다양한 속도 제한 알고리즘과 구현 고려 사항을 이해함으로써 오늘날 상호 연결된 세계의 요구 사항을 충족하는 탄력적이고 안전하며 확장 가능한 API를 구축할 수 있습니다. API 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 속도 제한을 조정하고 최적의 성능을 보장하십시오. 잘 구현된 속도 제한 전략은 긍정적인 개발자 경험과 안정적인 애플리케이션 생태계에 크게 기여합니다.