API 게이트웨이에서의 요청 제한(Rate Limiting)과 흐름 제어 기법

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API 게이트웨이 요청 제한과 흐름 제어 완벽 가이드

오늘날 대부분의 디지털 서비스는 API(Application Programming Interface)를 통해 서로 통신하고 데이터를 주고받습니다. 모바일 앱, 웹사이트, 사물 인터넷(IoT) 기기 등 수많은 클라이언트가 서버의 API를 호출하여 필요한 기능을 사용하죠. 이렇게 많은 요청이 한꺼번에 몰리면 서버는 과부하에 걸려 서비스가 느려지거나 멈출 수 있습니다. 이를 방지하고 안정적인 서비스를 유지하기 위한 핵심 기술이 바로 ‘요청 제한(Rate Limiting)’과 ‘흐름 제어(Flow Control)’입니다. 특히 API 게이트웨이에서 이 두 가지 기법을 효과적으로 활용하는 것은 서비스의 안정성, 보안, 그리고 비용 효율성을 크게 향상시킵니다.

API 게이트웨이가 요청 제한과 흐름 제어를 담당하는 이유

API 게이트웨이는 마이크로서비스 아키텍처에서 모든 클라이언트 요청의 단일 진입점 역할을 합니다. 마치 도시의 관문처럼 모든 트래픽이 API 게이트웨이를 통과하죠. 이러한 특성 때문에 API 게이트웨이는 요청 제한과 흐름 제어를 구현하기에 가장 이상적인 위치가 됩니다.

  • 중앙 집중식 관리 개별 서비스마다 요청 제한 로직을 구현할 필요 없이 게이트웨이에서 일괄적으로 관리할 수 있어 효율적입니다.
  • 백엔드 서비스 보호 과도한 요청이 백엔드 서비스에 도달하기 전에 게이트웨이에서 차단하여 안정성을 확보합니다.
  • 보안 강화 무차별 대입 공격(Brute-force attack)이나 서비스 거부 공격(DoS/DDoS) 시도를 초기에 감지하고 차단할 수 있습니다.
  • 자원 공평 분배 모든 사용자나 애플리케이션이 공평하게 API 자원을 사용할 수 있도록 보장합니다.
  • 비용 절감 불필요한 백엔드 서버 확장을 막아 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.

요청 제한 기법의 종류와 작동 원리

요청 제한은 특정 시간 동안 클라이언트가 보낼 수 있는 요청 수를 제한하는 다양한 알고리즘을 사용합니다. 각 기법은 장단점이 명확하므로 서비스 특성에 맞춰 선택하는 것이 중요합니다.

고정 윈도우 카운터

가장 단순한 방식입니다. 특정 시간(예: 1분)을 윈도우(창)로 정의하고, 이 윈도우 동안 허용된 요청 수를 카운트합니다. 윈도우가 끝나면 카운터는 0으로 초기화됩니다.

  • 장점 구현이 간단하고 이해하기 쉽습니다.
  • 단점 윈도우 경계에서 갑작스러운 요청 폭주를 허용할 수 있습니다. 예를 들어, 1분당 100회 제한일 때, 59초에 100회, 다음 1초에 또 100회 요청이 들어오면 실질적으로 2초 안에 200회 요청을 처리하게 됩니다.

슬라이딩 윈도우 로그

각 요청의 타임스탬프를 기록하고, 현재 시간으로부터 이전 N초/분 내의 요청 수만 세어 제한합니다. 가장 정확한 방식 중 하나입니다.

  • 장점 정확도가 매우 높고 윈도우 경계 문제에 강합니다.
  • 단점 모든 요청의 타임스탬프를 저장해야 하므로 메모리 사용량이 많아지고 계산 비용이 높습니다.

슬라이딩 윈도우 카운터

고정 윈도우 카운터의 단점을 보완한 방식입니다. 현재 윈도우와 이전 윈도우의 카운트를 가중 평균하여 사용합니다. 예를 들어, 현재 윈도우가 70% 진행되었다면, 이전 윈도우의 카운트 30%와 현재 윈도우의 카운트 70%를 합산하여 총 요청 수를 추정합니다.

  • 장점 고정 윈도우의 경계 문제를 완화하면서도 슬라이딩 윈도우 로그보다 효율적입니다.
  • 단점 완벽하게 정확하지는 않으며, 여전히 약간의 오버슈팅이 발생할 수 있습니다.

토큰 버킷

일정한 속도로 토큰이 생성되어 버킷에 채워집니다. API 요청이 들어오면 버킷에서 토큰 하나를 소비합니다. 버킷에 토큰이 없으면 요청은 거부되거나 대기합니다.

  • 장점 짧은 시간 동안의 버스트(burst) 요청을 허용하면서도 평균 요청 속도를 제한할 수 있습니다. 구현이 비교적 쉽고 유연합니다.
  • 단점 버킷 크기와 토큰 생성 속도를 적절히 설정해야 합니다.

리키 버킷

토큰 버킷과 유사하지만, 요청이 들어오면 버킷에 추가되고, 버킷에서는 일정한 속도로 요청이 처리되어 나갑니다. 버킷이 가득 차면 추가 요청은 거부됩니다.

  • 장점 일정한 출력 속도를 보장하여 백엔드 서비스에 일정한 부하를 유지합니다.
  • 단점 버스트 요청에 대해 응답 지연이 발생할 수 있습니다.

다음 표는 각 요청 제한 기법의 주요 특징을 요약한 것입니다.

기법 장점 단점 적합한 시나리오
고정 윈도우 카운터 구현 용이 윈도우 경계 문제 정확도가 덜 중요한 단순한 제한
슬라이딩 윈도우 로그 매우 높은 정확도 높은 메모리 및 계산 비용 정확한 제어가 필수적인 경우
슬라이딩 윈도우 카운터 정확도와 효율성 균형 완벽한 정확도는 아님 대부분의 일반적인 API 제한
토큰 버킷 버스트 허용, 유연성 파라미터 설정 중요 갑작스러운 트래픽 증가에 대비
리키 버킷 일정한 출력 속도 보장 버스트 요청 시 지연 발생 백엔드 서비스의 부하 평준화

실생활에서의 요청 제한 활용 사례

요청 제한은 우리가 매일 사용하는 서비스 곳곳에 적용되어 있습니다.

  • 개발자 API 구글 맵스 API, 트위터 API 등 외부 개발자에게 제공되는 대부분의 API는 특정 키당 하루/시간당 요청 횟수를 제한합니다. 이는 자원 남용을 막고 공정한 사용을 유도합니다.
  • 로그인 시도 웹사이트 로그인 시도 횟수를 제한하여 무차별 대입 공격으로부터 계정을 보호합니다. 일정 횟수 이상 실패하면 잠시 동안 로그인을 막거나 CAPTCHA 인증을 요구합니다.
  • 결제 시스템 신용카드 결제 요청이나 송금 요청에 제한을 두어 부정 거래를 방지하고 시스템 과부하를 막습니다.
  • 소셜 미디어 게시물 작성, 댓글 달기, 친구 추가 등 특정 행동에 대한 속도 제한을 두어 스팸이나 봇 활동을 억제합니다.
  • 클라우드 서비스 AWS, Azure, GCP 같은 클라우드 제공업체는 API 호출에 대한 기본 요청 제한을 두어 자체 인프라를 보호하고 모든 고객에게 안정적인 서비스를 제공합니다.

효과적인 요청 제한 정책 수립을 위한 팁

단순히 요청 수를 제한하는 것 이상으로, 효과적인 정책을 수립하고 운영하는 것이 중요합니다.

  • 사용자 행동 분석 API 사용 패턴을 면밀히 분석하여 합리적인 제한 기준을 설정합니다. 너무 엄격하면 사용자 경험을 해치고, 너무 느슨하면 효과가 없습니다.
  • API 중요도 구분 모든 API가 동일한 자원을 소모하거나 중요도를 가지지 않습니다. 핵심 API나 자원 소모가 많은 API에는 더 엄격한 제한을 적용하고, 단순 조회 API에는 더 관대한 제한을 적용할 수 있습니다.
  • 단계별 제한 처음에는 부드러운 제한을 적용하고, 위반이 반복될수록 더 강력한 제한을 적용하는 단계별 정책을 고려합니다.
  • 적절한 HTTP 상태 코드 요청이 제한될 경우, 클라이언트에게 429 Too Many Requests 상태 코드를 반환하고, Retry-After 헤더를 통해 언제 다시 요청을 시도할 수 있는지 알려주어 클라이언트가 적절히 대응할 수 있도록 돕습니다.
  • 모니터링 및 로깅 요청 제한이 얼마나 자주 발생하는지, 어떤 클라이언트가 제한에 걸리는지 등을 지속적으로 모니터링하고 로그를 기록하여 정책을 개선하는 데 활용합니다.
  • 문서화 API를 사용하는 개발자들을 위해 요청 제한 정책을 명확하게 문서화하여 혼란을 줄입니다.

흔한 오해와 사실 관계

요청 제한에 대해 흔히 오해하는 몇 가지가 있습니다.

  • 오해 요청 제한은 사용자에게 불편만 준다.
    • 사실 요청 제한은 시스템을 보호하고 모든 사용자에게 안정적인 서비스를 제공하기 위한 필수적인 조치입니다. 과도한 요청으로 시스템이 다운되는 것보다 일시적인 제한이 훨씬 바람직합니다.
  • 오해 모든 API에 동일한 제한을 적용해야 한다.
    • 사실 API의 특성(읽기/쓰기, 자원 소모량, 중요도)에 따라 제한 정책을 다르게 적용하는 것이 효율적입니다. 예를 들어, 데이터 조회 API는 생성/수정 API보다 더 많은 요청을 허용할 수 있습니다.
  • 오해 요청 제한만으로 모든 보안 위협을 막을 수 있다.
    • 사실 요청 제한은 DoS/DDoS 공격이나 무차별 대입 공격에 대한 1차 방어선 역할을 하지만, SQL 인젝션, XSS 등 다른 유형의 보안 위협에는 직접적인 방어가 되지 않습니다. 다계층 보안 전략의 일부로 이해해야 합니다.

전문가들이 권하는 요청 제한 최적화 전략

요청 제한을 더욱 효과적으로 운영하기 위한 고급 전략들도 있습니다.

  • 분산 환경에서의 일관성 유지 여러 대의 API 게이트웨이가 작동하는 분산 환경에서는 모든 게이트웨이가 동일한 요청 제한 카운트를 공유해야 합니다. Redis와 같은 분산 캐시 시스템을 활용하여 카운터를 중앙 집중식으로 관리하는 것이 일반적입니다.
  • 점진적 제한 (Soft Limiting) 특정 임계치에 도달했을 때 즉시 요청을 거부하기보다는, 응답 속도를 늦추거나 일부 요청에 대해 경고를 주는 방식으로 점진적으로 제한을 강화하는 전략입니다. 이는 사용자 경험을 덜 해치면서도 시스템을 보호할 수 있습니다.
  • 서킷 브레이커 패턴과의 연동 요청 제한이 주로 외부 요인(클라이언트의 과도한 요청)에 대응한다면, 서킷 브레이커(Circuit Breaker)는 내부 요인(백엔드 서비스의 장애)에 대응합니다. 두 패턴을 함께 사용하면 시스템의 회복력을 극대화할 수 있습니다. API 게이트웨이에서 백엔드 서비스의 장애를 감지하면 해당 서비스로의 트래픽을 일시적으로 차단하여 추가적인 부하를 막습니다.
  • 비즈니스 로직과의 연계 단순히 요청 횟수뿐만 아니라, 사용자의 등급, 구독 플랜, 결제 기록 등 비즈니스 로직에 기반하여 요청 제한 정책을 차등 적용할 수 있습니다. VIP 고객에게는 더 높은 제한을 허용하는 식입니다.

비용 효율적으로 요청 제한을 구축하고 운영하는 방법

요청 제한은 시스템 자원을 보호하여 궁극적으로 비용을 절감하는 효과가 있지만, 그 자체로도 비용 효율적인 구축 및 운영 방안을 고려해야 합니다.

  • 클라우드 API 게이트웨이 활용 AWS API Gateway, Azure API Management, Google Cloud Apigee 등 클라우드 서비스에서 제공하는 API 게이트웨이는 요청 제한 기능을 기본으로 제공합니다. 별도의 인프라 구축 및 관리가 필요 없어 초기 비용과 운영 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 사용량 기반 과금 모델이므로 유연한 비용 관리가 가능합니다.
  • 오픈소스 솔루션 도입 자체 인프라에 API 게이트웨이를 구축해야 한다면, Kong, Nginx (plus Lua 스크립트), Envoy 같은 오픈소스 솔루션이 좋은 대안이 될 수 있습니다. 초기 라이선스 비용이 없으며, 커뮤니티 지원을 통해 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 다만, 운영 및 유지보수에는 기술 역량이 필요합니다.
  • 모니터링 비용 최적화 요청 제한 관련 로그와 메트릭을 수집하고 분석하는 데 드는 비용도 고려해야 합니다. 필요한 정보만 효율적으로 수집하고, 비용 효율적인 로깅 및 모니터링 솔루션을 선택하여 불필요한 지출을 줄입니다.
  • 정책 복잡성 최소화 너무 복잡한 요청 제한 정책은 관리 비용을 증가시키고 오류 발생 가능성을 높일 수 있습니다. 핵심적인 요구사항에 집중하고, 가능한 한 단순하면서도 효과적인 정책을 유지하는 것이 좋습니다.

자주 묻는 질문

Q 요청 제한에 걸리면 어떻게 해야 하나요?

A API 응답으로 429 Too Many Requests 상태 코드와 Retry-After 헤더를 받았다면, 해당 헤더에 명시된 시간만큼 기다린 후 다시 요청을 시도해야 합니다. 그렇지 않다면 잠시 기다렸다가 다시 시도하거나, API 사용량을 줄이는 방법을 찾아야 합니다. 개발자라면 API 문서에서 요청 제한 정책을 확인하고, 그에 맞게 애플리케이션 로직을 수정해야 합니다.

Q 모든 API에 요청 제한을 적용해야 하나요?

A 일반적으로 자원을 소모하는 모든 API에 요청 제한을 적용하는 것이 좋습니다. 특히 데이터 쓰기(생성, 수정, 삭제) 작업이나 계산량이 많은 API는 필수적입니다. 단순히 데이터를 읽는 API라도, 과도한 요청은 데이터베이스나 네트워크에 부하를 줄 수 있으므로 제한을 두는 것이 안전합니다.

Q 사용자 입장에서 요청 제한이 불편합니다. 어떻게 개선할 수 있나요?

A 사용자 경험을 고려한 요청 제한 정책은 다음과 같습니다. 첫째, 명확한 오류 메시지와 재시도 가이드를 제공합니다. 둘째, 중요한 기능에는 더 높은 제한을 두어 사용에 불편함이 없도록 합니다. 셋째, 프리미엄 사용자나 유료 고객에게는 더 높은 제한을 허용하는 등 비즈니스 모델과 연계하여 유연하게 운영합니다. 넷째, 백엔드 서비스의 처리 용량을 늘려 전반적인 제한 수준을 완화하는 것도 방법입니다.

Q 요청 제한과 흐름 제어는 같은 건가요?

A 두 용어는 종종 혼용되지만, 미묘한 차이가 있습니다. 요청 제한(Rate Limiting)은 특정 시간 동안 허용되는 요청의 ‘수’를 제한하는 데 초점을 맞춥니다. 반면 흐름 제어(Flow Control)는 시스템이 처리할 수 있는 ‘속도’로 데이터나 요청이 들어오도록 조정하는 더 넓은 개념입니다. 요청 제한은 흐름 제어의 한 가지 중요한 기법이라고 볼 수 있습니다. 흐름 제어는 요청 제한 외에도 큐잉(Queueing), 백프레셔(Backpressure) 등 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다.

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