요청 속도 제한(Rate Limiting): 토큰 버킷 구현에 대한 심층 분석

오늘날과 같이 상호 연결된 디지털 환경에서는 애플리케이션과 API의 안정성과 가용성을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 요청 속도 제한(Rate Limiting)은 사용자나 클라이언트가 요청을 보낼 수 있는 속도를 제어함으로써 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 블로그 게시물에서는 토큰 버킷(Token Bucket) 알고리즘, 그 구현 방식, 장점과 단점에 특히 중점을 두어 요청 속도 제한 전략을 포괄적으로 탐색합니다.

요청 속도 제한이란 무엇인가?

요청 속도 제한은 특정 기간 동안 서버나 서비스로 전송되는 트래픽의 양을 제어하는 데 사용되는 기술입니다. 이는 과도한 요청으로 인해 시스템이 압도되는 것을 방지하여 서비스 거부(DoS) 공격, 악용 및 예기치 않은 트래픽 급증을 막아줍니다. 요청 수에 제한을 둠으로써 요청 속도 제한은 공정한 사용을 보장하고 전반적인 시스템 성능을 개선하며 보안을 강화합니다.

플래시 세일 중인 전자상거래 플랫폼을 생각해 보세요. 요청 속도 제한이 없다면 갑작스러운 사용자 요청 급증으로 서버가 과부하되어 응답 시간이 느려지거나 서비스 중단이 발생할 수 있습니다. 요청 속도 제한은 사용자가(또는 IP 주소가) 정해진 시간 내에 할 수 있는 요청 수를 제한하여 모든 사용자에게 더 원활한 경험을 보장함으로써 이를 방지할 수 있습니다.

요청 속도 제한은 왜 중요한가?

요청 속도 제한은 다음과 같은 수많은 이점을 제공합니다:

• 서비스 거부(DoS) 공격 방지: 단일 소스로부터의 요청 속도를 제한함으로써, 요청 속도 제한은 악의적인 트래픽으로 서버를 압도하려는 DoS 공격의 영향을 완화합니다.
• 악용 방지: 요청 속도 제한은 악의적인 행위자가 데이터 스크래핑이나 가짜 계정 생성과 같이 API나 서비스를 남용하는 것을 억제할 수 있습니다.
• 공정한 사용 보장: 요청 속도 제한은 개별 사용자나 클라이언트가 리소스를 독점하는 것을 방지하고 모든 사용자가 서비스에 공평하게 접근할 기회를 갖도록 보장합니다.
• 시스템 성능 향상: 요청 속도를 제어함으로써, 요청 속도 제한은 서버의 과부하를 방지하여 더 빠른 응답 시간과 향상된 전반적인 시스템 성능으로 이어집니다.
• 비용 관리: 클라우드 기반 서비스의 경우, 요청 속도 제한은 예기치 않은 요금으로 이어질 수 있는 과도한 사용을 방지하여 비용을 통제하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일반적인 요청 속도 제한 알고리즘

요청 속도 제한을 구현하는 데는 여러 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 가장 일반적인 몇 가지는 다음과 같습니다:

• 토큰 버킷 (Token Bucket): 이 알고리즘은 토큰을 담는 개념적인 "버킷"을 사용합니다. 각 요청은 하나의 토큰을 소비합니다. 버킷이 비어 있으면 요청이 거부됩니다. 토큰은 정의된 속도로 버킷에 추가됩니다.
• 누수 버킷 (Leaky Bucket): 토큰 버킷과 유사하지만, 요청은 도착 속도와 관계없이 고정된 속도로 처리됩니다. 초과 요청은 큐에 저장되거나 폐기됩니다.
• 고정 윈도우 카운터 (Fixed Window Counter): 이 알고리즘은 시간을 고정된 크기의 윈도우로 나누고 각 윈도우 내의 요청 수를 계산합니다. 한도에 도달하면 윈도우가 재설정될 때까지 후속 요청이 거부됩니다.
• 슬라이딩 윈도우 로그 (Sliding Window Log): 이 접근 방식은 슬라이딩 윈도우 내의 요청 타임스탬프 로그를 유지합니다. 윈도우 내의 요청 수는 로그를 기반으로 계산됩니다.
• 슬라이딩 윈도우 카운터 (Sliding Window Counter): 고정 윈도우와 슬라이딩 윈도우 알고리즘의 측면을 결합하여 정확도를 향상시킨 하이브리드 접근 방식입니다.

이 블로그 게시물은 유연성과 넓은 적용 가능성 때문에 토큰 버킷 알고리즘에 중점을 둘 것입니다.

토큰 버킷 알고리즘: 상세 설명

토큰 버킷 알고리즘은 단순성과 효율성 사이의 균형을 제공하는 널리 사용되는 요청 속도 제한 기술입니다. 이는 개념적으로 토큰을 담는 "버킷"을 유지하는 방식으로 작동합니다. 들어오는 각 요청은 버킷에서 토큰 하나를 소비합니다. 버킷에 충분한 토큰이 있으면 요청이 허용되고, 그렇지 않으면 요청이 거부됩니다(또는 구현에 따라 큐에 저장됨). 토큰은 정의된 속도로 버킷에 추가되어 사용 가능한 용량을 보충합니다.

핵심 개념

• 버킷 용량(Bucket Capacity): 버킷이 담을 수 있는 최대 토큰 수입니다. 이는 버스트(burst) 용량을 결정하며, 특정 수의 요청이 빠른 연속으로 처리될 수 있도록 허용합니다.
• 리필 속도(Refill Rate): 토큰이 버킷에 추가되는 속도로, 일반적으로 초당 토큰 수(또는 다른 시간 단위)로 측정됩니다. 이는 요청이 처리될 수 있는 평균 속도를 제어합니다.
• 요청 소비(Request Consumption): 들어오는 각 요청은 버킷에서 특정 수의 토큰을 소비합니다. 일반적으로 각 요청은 하나의 토큰을 소비하지만, 더 복잡한 시나리오에서는 다양한 유형의 요청에 다른 토큰 비용을 할당할 수 있습니다.

작동 방식

1. 요청이 도착하면 알고리즘은 버킷에 충분한 토큰이 있는지 확인합니다.
2. 토큰이 충분하면 요청이 허용되고 해당 수의 토큰이 버킷에서 제거됩니다.
3. 토큰이 충분하지 않으면 요청은 거부되거나("Too Many Requests" 오류, 일반적으로 HTTP 429 반환) 나중에 처리하기 위해 큐에 저장됩니다.
4. 요청 도착과 무관하게, 토큰은 정의된 리필 속도로 버킷의 용량까지 주기적으로 추가됩니다.

예시

용량이 10개 토큰이고 리필 속도가 초당 2개 토큰인 토큰 버킷을 상상해 보세요. 처음에 버킷은 가득 차 있습니다(10개 토큰). 알고리즘이 동작하는 방식은 다음과 같습니다:

• 0초: 5개의 요청이 도착합니다. 버킷에 토큰이 충분하므로 5개 요청 모두 허용되고, 버킷에는 이제 5개의 토큰이 있습니다.
• 1초: 요청이 도착하지 않습니다. 2개의 토큰이 버킷에 추가되어 총 7개의 토큰이 됩니다.
• 2초: 4개의 요청이 도착합니다. 버킷에 토큰이 충분하므로 4개 요청 모두 허용되고, 버킷에는 이제 3개의 토큰이 남습니다. 2개의 토큰도 추가되어 총 5개의 토큰이 됩니다.
• 3초: 8개의 요청이 도착합니다. 5개의 요청만 허용될 수 있으며(버킷에 5개 토큰 있음), 나머지 3개 요청은 거부되거나 큐에 저장됩니다. 2개의 토큰도 추가되어 총 2개의 토큰이 됩니다(5개 요청이 리필 주기 전에 처리되었다면, 또는 리필이 요청 처리 전에 발생했다면 7개).

토큰 버킷 알고리즘 구현하기

토큰 버킷 알고리즘은 다양한 프로그래밍 언어로 구현할 수 있습니다. 다음은 Golang, Python, Java의 예시입니다:

Golang

```go package main import ( "fmt" "sync" "time" ) // TokenBucket은 토큰 버킷 요청 속도 제한기를 나타냅니다. type TokenBucket struct { capacity int tokens int rate time.Duration lastRefill time.Time mu sync.Mutex } // NewTokenBucket은 새로운 TokenBucket을 생성합니다. func NewTokenBucket(capacity int, rate time.Duration) *TokenBucket { return &TokenBucket{ capacity: capacity, tokens: capacity, rate: rate, lastRefill: time.Now(), } } // Allow는 토큰 가용성에 따라 요청이 허용되는지 확인합니다. func (tb *TokenBucket) Allow() bool { tb.mu.Lock() defer tb.mu.Unlock() now := time.Now() tb.refill(now) if tb.tokens > 0 { tb.tokens-- return true } return false } // refill은 경과 시간에 따라 버킷에 토큰을 추가합니다. func (tb *TokenBucket) refill(now time.Time) { elapsed := now.Sub(tb.lastRefill) newTokens := int(elapsed.Seconds() * float64(tb.capacity) / tb.rate.Seconds()) if newTokens > 0 { tb.tokens += newTokens if tb.tokens > tb.capacity { tb.tokens = tb.capacity } tb.lastRefill = now } } func main() { bucket := NewTokenBucket(10, time.Second) for i := 0; i < 15; i++ { if bucket.Allow() { fmt.Printf("요청 %d 허용됨\n", i+1) } else { fmt.Printf("요청 %d 속도 제한됨\n", i+1) } time.Sleep(100 * time.Millisecond) } } ```

Python

```python import time import threading class TokenBucket: def __init__(self, capacity, refill_rate): self.capacity = capacity self.tokens = capacity self.refill_rate = refill_rate self.last_refill = time.time() self.lock = threading.Lock() def allow(self): with self.lock: self._refill() if self.tokens > 0: self.tokens -= 1 return True return False def _refill(self): now = time.time() elapsed = now - self.last_refill new_tokens = elapsed * self.refill_rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + new_tokens) self.last_refill = now if __name__ == '__main__': bucket = TokenBucket(capacity=10, refill_rate=2) # 10개 토큰, 초당 2개 리필 for i in range(15): if bucket.allow(): print(f"요청 {i+1} 허용됨") else: print(f"요청 {i+1} 속도 제한됨") time.sleep(0.1) ```

Java

```java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class TokenBucket { private final int capacity; private double tokens; private final double refillRate; private long lastRefillTimestamp; private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); public TokenBucket(int capacity, double refillRate) { this.capacity = capacity; this.tokens = capacity; this.refillRate = refillRate; this.lastRefillTimestamp = System.nanoTime(); } public boolean allow() { try { lock.lock(); refill(); if (tokens >= 1) { tokens -= 1; return true; } else { return false; } } finally { lock.unlock(); } } private void refill() { long now = System.nanoTime(); double elapsedTimeInSeconds = (double) (now - lastRefillTimestamp) / TimeUnit.NANOSECONDS.toNanos(1); double newTokens = elapsedTimeInSeconds * refillRate; tokens = Math.min(capacity, tokens + newTokens); lastRefillTimestamp = now; } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { TokenBucket bucket = new TokenBucket(10, 2); // 10개 토큰, 초당 2개 리필 for (int i = 0; i < 15; i++) { if (bucket.allow()) { System.out.println("요청 " + (i + 1) + " 허용됨"); } else { System.out.println("요청 " + (i + 1) + " 속도 제한됨"); } TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); } } } ```

토큰 버킷 알고리즘의 장점

• 유연성: 토큰 버킷 알고리즘은 매우 유연하며 다양한 요청 속도 제한 시나리오에 쉽게 적응할 수 있습니다. 버킷 용량과 리필 속도를 조정하여 요청 속도 제한 동작을 미세 조정할 수 있습니다.
• 버스트(Burst) 처리: 버킷 용량은 특정 양의 버스트 트래픽이 속도 제한 없이 처리될 수 있도록 허용합니다. 이는 간헐적인 트래픽 급증을 처리하는 데 유용합니다.
• 단순성: 알고리즘은 비교적 이해하고 구현하기 쉽습니다.
• 구성 용이성: 평균 요청 속도와 버스트 용량을 정밀하게 제어할 수 있습니다.

토큰 버킷 알고리즘의 단점

• 복잡성: 개념은 단순하지만, 버킷 상태와 리필 프로세스를 관리하려면 특히 분산 시스템에서 신중한 구현이 필요합니다.
• 불균등한 분배 가능성: 일부 시나리오에서는 버스트 용량이 시간 경과에 따른 요청의 불균등한 분배로 이어질 수 있습니다.
• 구성 오버헤드: 최적의 버킷 용량과 리필 속도를 결정하는 데 신중한 분석과 실험이 필요할 수 있습니다.

토큰 버킷 알고리즘의 사용 사례

토큰 버킷 알고리즘은 다음을 포함한 광범위한 요청 속도 제한 사용 사례에 적합합니다:

• API 요청 속도 제한: 사용자 또는 클라이언트당 요청 수를 제한하여 API를 남용으로부터 보호하고 공정한 사용을 보장합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 API는 스팸을 방지하기 위해 사용자가 시간당 올릴 수 있는 게시물 수를 제한할 수 있습니다.
• 웹 애플리케이션 요청 속도 제한: 사용자가 양식 제출이나 리소스 액세스와 같이 웹 서버에 과도한 요청을 하는 것을 방지합니다. 온라인 뱅킹 애플리케이션은 무차별 대입 공격을 방지하기 위해 비밀번호 재설정 시도 횟수를 제한할 수 있습니다.
• 네트워크 요청 속도 제한: 특정 애플리케이션이나 사용자가 사용하는 대역폭을 제한하는 등 네트워크를 통과하는 트래픽 속도를 제어합니다. ISP는 종종 네트워크 혼잡을 관리하기 위해 속도 제한을 사용합니다.
• 메시지 큐 요청 속도 제한: 메시지 큐에서 처리되는 메시지 속도를 제어하여 컨슈머가 과부하되는 것을 방지합니다. 이는 서비스가 메시지 큐를 통해 비동기적으로 통신하는 마이크로서비스 아키텍처에서 일반적입니다.
• 마이크로서비스 요청 속도 제한: 다른 서비스나 외부 클라이언트로부터 받는 요청 수를 제한하여 개별 마이크로서비스를 과부하로부터 보호합니다.

분산 시스템에서 토큰 버킷 구현하기

분산 시스템에서 토큰 버킷 알고리즘을 구현하려면 일관성을 보장하고 경쟁 조건(race condition)을 피하기 위한 특별한 고려 사항이 필요합니다. 몇 가지 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다:

• 중앙 집중식 토큰 버킷: 단일의 중앙 집중식 서비스가 모든 사용자 또는 클라이언트에 대한 토큰 버킷을 관리합니다. 이 접근 방식은 구현이 간단하지만 병목 현상과 단일 장애점(single point of failure)이 될 수 있습니다.
• Redis를 이용한 분산 토큰 버킷: 인메모리 데이터 저장소인 Redis를 사용하여 토큰 버킷을 저장하고 관리할 수 있습니다. Redis는 동시성 환경에서 버킷 상태를 안전하게 업데이트하는 데 사용할 수 있는 원자적(atomic) 연산을 제공합니다.
• 클라이언트 측 토큰 버킷: 각 클라이언트가 자체 토큰 버킷을 유지합니다. 이 접근 방식은 확장성이 매우 높지만, 속도 제한에 대한 중앙 통제가 없으므로 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• 하이브리드 접근 방식: 중앙 집중식과 분산 방식의 측면을 결합합니다. 예를 들어, 분산 캐시를 사용하여 토큰 버킷을 저장하고, 중앙 집중식 서비스가 버킷을 리필하는 책임을 맡을 수 있습니다.

Redis 사용 예시 (개념적)

분산 토큰 버킷에 Redis를 사용하는 것은 토큰 수를 관리하기 위해 원자적 연산(`INCRBY`, `DECR`, `TTL`, `EXPIRE` 등)을 활용하는 것을 포함합니다. 기본 흐름은 다음과 같습니다:

1. 기존 버킷 확인: 사용자/API 엔드포인트에 대한 키가 Redis에 존재하는지 확인합니다.
2. 필요시 생성: 없다면 키를 생성하고, 토큰 수를 용량으로 초기화하며, 리필 기간과 일치하도록 만료 시간(TTL)을 설정합니다.
3. 토큰 소비 시도: 원자적으로 토큰 수를 감소시킵니다. 결과가 >= 0이면 요청이 허용됩니다.
4. 토큰 고갈 처리: 결과가 < 0이면 감소를 되돌리고(원자적으로 다시 증가시킴) 요청을 거부합니다.
5. 리필 로직: 백그라운드 프로세스나 주기적인 작업이 버킷을 리필하여 용량까지 토큰을 추가할 수 있습니다.

분산 구현을 위한 중요 고려 사항:

• 원자성: 동시성 환경에서 토큰 수가 정확하게 업데이트되도록 원자적 연산을 사용합니다.
• 일관성: 분산 시스템의 모든 노드에서 토큰 수가 일관되도록 보장합니다.
• 내결함성: 일부 노드가 실패하더라도 시스템이 계속 작동할 수 있도록 내결함성 있게 설계합니다.
• 확장성: 솔루션은 많은 수의 사용자와 요청을 처리할 수 있도록 확장 가능해야 합니다.
• 모니터링: 속도 제한의 효과를 추적하고 문제를 식별하기 위해 모니터링을 구현합니다.

토큰 버킷의 대안

토큰 버킷 알고리즘이 인기 있는 선택이지만, 특정 요구 사항에 따라 다른 속도 제한 기술이 더 적합할 수 있습니다. 몇 가지 대안과의 비교는 다음과 같습니다:

• 누수 버킷 (Leaky Bucket): 토큰 버킷보다 간단합니다. 고정된 속도로 요청을 처리합니다. 트래픽을 평탄화하는 데 좋지만 버스트 처리에서는 토큰 버킷보다 유연성이 떨어집니다.
• 고정 윈도우 카운터 (Fixed Window Counter): 구현하기 쉽지만, 윈도우 경계에서 속도 제한의 두 배를 허용할 수 있습니다. 토큰 버킷보다 덜 정밀합니다.
• 슬라이딩 윈도우 로그 (Sliding Window Log): 정확하지만, 모든 요청을 기록하므로 메모리 소모가 더 큽니다. 정확성이 가장 중요한 시나리오에 적합합니다.
• 슬라이딩 윈도우 카운터 (Sliding Window Counter): 정확성과 메모리 사용량 사이의 절충안입니다. 슬라이딩 윈도우 로그보다 적은 메모리 오버헤드로 고정 윈도우 카운터보다 나은 정확성을 제공합니다.

올바른 알고리즘 선택하기:

최적의 속도 제한 알고리즘 선택은 다음과 같은 요소에 따라 달라집니다:

• 정확도 요구 사항: 속도 제한을 얼마나 정밀하게 시행해야 하는가?
• 버스트 처리 필요성: 짧은 트래픽 버스트를 허용할 필요가 있는가?
• 메모리 제약: 속도 제한 데이터를 저장하는 데 얼마나 많은 메모리를 할당할 수 있는가?
• 구현 복잡성: 알고리즘을 구현하고 유지 관리하기가 얼마나 쉬운가?
• 확장성 요구 사항: 알고리즘이 많은 수의 사용자와 요청을 처리하기 위해 얼마나 잘 확장되는가?

요청 속도 제한을 위한 모범 사례

요청 속도 제한을 효과적으로 구현하려면 신중한 계획과 고려가 필요합니다. 다음은 따라야 할 몇 가지 모범 사례입니다:

• 속도 제한 명확히 정의하기: 서버 용량, 예상 트래픽 패턴, 사용자 요구에 따라 적절한 속도 제한을 결정합니다.
• 명확한 오류 메시지 제공하기: 요청이 속도 제한되면 사용자에게 속도 제한의 이유와 다시 시도할 수 있는 시점(예: `Retry-After` HTTP 헤더 사용)을 포함한 명확하고 유익한 오류 메시지를 반환합니다.
• 표준 HTTP 상태 코드 사용하기: 429(Too Many Requests)와 같이 속도 제한을 나타내는 적절한 HTTP 상태 코드를 사용합니다.
• 점진적 성능 저하 구현하기: 요청을 단순히 거부하는 대신, 서비스 품질을 낮추거나 처리를 지연하는 등 점진적 성능 저하를 구현하는 것을 고려합니다.
• 속도 제한 메트릭 모니터링하기: 속도 제한된 요청 수, 평균 응답 시간 및 기타 관련 메트릭을 추적하여 속도 제한이 효과적이고 의도하지 않은 결과를 초래하지 않는지 확인합니다.
• 속도 제한을 구성 가능하게 만들기: 관리자가 변화하는 트래픽 패턴과 시스템 용량에 따라 동적으로 속도 제한을 조정할 수 있도록 합니다.
• 속도 제한 문서화하기: 개발자가 제한 사항을 인지하고 그에 맞게 애플리케이션을 설계할 수 있도록 API 문서에 속도 제한을 명확하게 문서화합니다.
• 적응형 속도 제한 사용하기: 현재 시스템 부하와 트래픽 패턴에 따라 속도 제한을 자동으로 조정하는 적응형 속도 제한 사용을 고려합니다.
• 속도 제한 차별화하기: 다른 유형의 사용자나 클라이언트에 다른 속도 제한을 적용합니다. 예를 들어, 인증된 사용자는 익명 사용자보다 더 높은 속도 제한을 가질 수 있습니다. 마찬가지로, 다른 API 엔드포인트는 다른 속도 제한을 가질 수 있습니다.
• 지역적 차이 고려하기: 네트워크 조건과 사용자 행동이 지리적 지역에 따라 다를 수 있음을 인지합니다. 필요한 경우 그에 맞게 속도 제한을 조정합니다.

결론

요청 속도 제한은 복원력 있고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하기 위한 필수 기술입니다. 토큰 버킷 알고리즘은 사용자나 클라이언트가 요청을 보낼 수 있는 속도를 제어하는 유연하고 효과적인 방법을 제공하여 시스템을 남용으로부터 보호하고 공정한 사용을 보장하며 전반적인 성능을 향상시킵니다. 토큰 버킷 알고리즘의 원리를 이해하고 구현을 위한 모범 사례를 따르면, 개발자는 가장 까다로운 트래픽 부하도 처리할 수 있는 견고하고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.

이 블로그 게시물은 토큰 버킷 알고리즘, 그 구현, 장단점 및 사용 사례에 대한 포괄적인 개요를 제공했습니다. 이 지식을 활용하여 자신의 애플리케이션에 요청 속도 제한을 효과적으로 구현하고 전 세계 사용자를 위해 서비스의 안정성과 가용성을 보장할 수 있습니다.