대규모 시스템 설계 기초 - 1. 사용자 수에 따른 규모 확장성(1/2)

박병준·2023년 3월 14일

대규모 시스템 설계 기초

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1. 단일 서버

사용자는 도메인 이름을 이여하여 웹사이트에 접속한다.
이 때 접속을 위해 도메인 이름을 DNS에 질의하여 IP주소로 변환해야 한다.
DNS 조회 결과로 IP주소가 반환된다.
해당 주소로 HTTP요청이 전달된다.
요청을 받은 웹서버는 HTML페이지나 JSON 형태의 응답을 반환한다.

2. 데이터베이스

사용자가 증가하면 여러 서버를 두어야 한다.
웹/모바일 트래픽 처리(웹 계층)와 데이터베이스 서버(데이터 계층)를 분리하면 그 각각을 독립적으로 확장해 나갈 수 있다.

어떤 데이터베이스를 사용할 것인가?

데이터베이스는 크게 RDB, NoSQL 2가지로 나눌 수 있다.

관계형 데이터베이스(RDB)

자료를 테이블과 열, 칼럼으로 표현

비 관계형 데이터베이스(NoSQL)

키-값 저장소

그래프 저장소

칼럼 저장소

문서 저장소

대체적인 상황에서는 시장에서 잘 살아남아 사용되어 온 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 적절하지만 아래와 같은 경우, 비-관계형 데이터베이스가 바람직한 선택일 수 있다.

아주 낮은 응답 지연시간이 요구됨
다루는 데이터가 비정형이라 관계형 데이터가 아님
데이터를 직렬화하거나 역직렬화할 수 있기만 하면 됨
아주 많은 양의 데이터를 저장할 필요가 있음

3. 수직적 규모 확장 vs 수평적 규모 확장

수직적 규모 확장

스케일 업(scale up)이라고도 하며 서버에 고사양 자원(더 좋은 CPU, 더 많은 RAM 등)을 추가하는 행위

수평적 규모 확장

스케일 아웃(scale out)이라고도 하며 더 많은 서버를 추가하여 성능을 개선하는 행위

서버로 유입되는 트래픽의 양이 적을 때는 수직적 확장이 좋은 선택이며, 이 방법의 가장 큰 장점은 단순함이다.

하지만 아래와 같은 큰 단점이 있다.
1. 한계가 있다. 한 대의 서버에 CPU나 메모리를 무한대로 증설할 수 없다.
2. 장애에 대한 자동복구 방안이나 다중화 방안을 제시하지 않는다. 서버에 장애가 발생하면 서비스는 완전히 중단된다.

이러한 이유들로 대규모 애플리케이션을 지원하는 데는 수평적 규모 확장법이 보다 적절하다.

로드밸런서

사용자는 로드밸런서의 공개 IP 주소(Public IP)로 접속한다. 서버간의 통신에는 사설 IP 주소(Private IP)가 이용된다.

위처럼 스케일 아웃 방법을 사용하면 장애를 자동복구하지 못하는 문제(no failover)는 해소되며, 웹 계층의 가용성(availablity)은 향상된다.

데이터베이스 다중화

데이터베이스 다중화는 보통 서버 사이에 주(master)-부(slave) 관계를 설정하고 데이터 원본은 주 서버에, 사본은 부 서버에 저장하는 방식이다.

insert,update, delete 같은 쓰기 연산은 주 데이터베이스에서만 지원하고 부 데이터베이스에서는 읽기 연산만 지원한다.

대부분의 애플리케이션은 읽기 연산의 비중이 쓰기 연산보다 훨씬 높기 때문에 통상 부 데이터베이스의 수가 주 데이터베이스의 수보다 많다.

데이터베이스 다중화의 장점

더 나은 성능
읽기 연산이 부 데이터베이스 서버들로 분산되어 병렬로 처리될 수 있는 질의(query)의 수가 늘어나므로, 성능이 좋아진다.
안정성
데이터를 지역적으로 떨어진 여러 장소에 다중화시켜 놓기 때문에 자연재해 등의 이유로 일부 데이터베이스 서버가 파괴되어도 보존될 것이다.
가용성
데이터를 여러 지역에 복제해 둠으로써, 하나의 데이터베이스에 장애가 발생하더라도 계속 서비스할 수 있다.

사용자는 DNS로부터 로드밸런서의 공개 IP 주소를 받는다.
사용자는 해당 IP 주소를 사용해 로드밸런서에 접속한다.
HTTP 요청은 서버 1이나 서버 2로 전송된다.
웹 서버는 사용자의 데이터를 부 데이터베이스 서버에서 읽는다.
웹 서버는 데이터 변경 연산은 주 데이터베이스로 전달한다.

4. 캐시

캐시는 값비싼 연산 결과 또는 자주 참조되는 데이터를 메모리 안에 두고, 뒤이은 요청이 보다 빨리 처리될 수 있도록 하는 저장소이다.

애플리케이션의 성능은 데이터베이스를 얼마나 자주 호출하느냐에 크게 좌우되는데, 캐시는 그런 문제를 완화할 수 있다.

캐시 계층

별도의 캐시 계층을 두면 성능이 개선될 뿐 아니라 데이터베이스의 부하를 줄일 수 있고, 캐시 계층의 규모를 독립적으로 확장시키는 것도 가능해진다.

위와 같은 전략을 읽기 주도형 캐시 전략 이라고 부른다.
이것 이외에도 다양한 캐시 전략이 있으며 캐시 전략에 대한 비교 결과는 여기서 확인할 수 있다.

캐시 사용 시 유의할 점

캐시는 어떤 상황에 바람직한가?
데이터 갱신은 자주 일어나지 않지만 참조는 빈번히 일어난다면 고려해볼만 하다.
어떤 데이터를 캐시에 두어야 하는가?
캐시는 휘발성 메모리이므로, 영속적으로 보관할 데이터를 캐시에 저장하는 것은 바람직하지 않다.
캐시에 보관된 데이터는 어떻게 만료되는가?
만료된 데이터는 캐시에서 삭제되어야 한다. 만료 기한이 너무 짧으면 데이터베이스를 너무 자주 읽게되어 문제이고, 너무 길다면 원본과 차이가 날 가능성이 있어 문제이다.
일관성은 어떻게 유지되는가?
일관성은 데이터 저장소의 원본과 캐시 내의 사본이 같은지 여부다.
여러 지역에 걸쳐 시스템을 확장해 나가는 경우 캐시와 저장소 사이의 일관성을 유지하는 것은 어려운 문제이다.
장애에는 어떻게 대처할 것인가?
캐시 서버를 한 대만 두는 경우 해당 서버는 단일 장애 지점(SPOF)이 되어버릴 수 있다.
캐시 메모리는 얼마나 크게 잡을 것인가?
캐시 메모리가 너무 작으면 데이터가 너무 자주 캐시에서 밀려나버려 캐시의 성능이 떨어지게 된다.
이를 막을 한 가지 방법은 캐시 메모리를 과할당하여 캐시에 보관될 데이터가 갑자기 늘어날 경우를 대비한다.
데이터 방출 정책은 무엇인가?
캐시가 꽉 차버리면 LRU, LFU, FIFO 같은 정책들을 사용해서 방출해야 한다.

5. CDN

CDN은 정적 콘텐츠를 전송하는 데 쓰이는, 지리적으로 분산된 서버의 네트워크이다. 이미지, 비디오, CSS, JavaScript 파일 등을 캐시할 수 있다.

어떤 사용자가 웹사이트에 방문하면, 그 사용자에게 가장 가까운 CDN 서버가 위와 같은 과정을 수행한다.

CDN 사용 시 고려해야 할 사항

비용
CDN은 보통 제3 사업자에 의해 운영되며, CDN에 들어가고 나가는 데이터 전송 양에 따라 요금을 낸다. 자주 사용되지 않는 콘텐츠는 CDN에서 빼는 것을 고려해야 한다.
적절한 만료 시간 설정
시의성이 중요한 콘텐츠의 경우 만료 시간을 잘 설정해야 한다. 너무 길면 콘텐츠의 신선도가 떨어질 것이고, 너무 짧으면 원본 서버에 빈번히 접속하게 되어 비효율적이다.
CDN 장애에 대한 대처 방안
CDN에 장애가 발생하여 응답하지 않을 경우, 해당 문제를 감지하여 원본 서버로부터 직접 콘텐츠를 가져오도록 클라이언트를 구성하는 것이 필요할 수도 있다.
콘텐츠 무효화 방법
아직 만료되지 않은 콘텐츠도 아래 방법 중 하나를 통해 CDN에서 제거할 수 있다.
- CDN 서비스 사업자가 제공하는 APi를 이용하여 콘텐츠 무효화
- 콘텐츠의 다른 버전을 서비스하도록 오브젝트 버저닝 이용.
  image.png?v=2와 같은 식으로 URL 마지막에 버전 번호를 인자로 주어 콘텐츠의 새로운 버전을 지정한다.