API Gateway를 활용한 트래픽 제어하기

트래픽 제어 하기위해 효과적인 서비스 운영 필수?

1. 트래픽 제어란?

API Gateway를 활용한 트래픽 제어는 클라이언트 요청을 효율적으로 관리하여 서버의 부하를 최적화하는 과정입니다.
단순히 요청을 차단하는 것이 아니라, 서버의 안정성 유지, 성능 최적화, 비용 절감, 보안 강화까지 고려해야 합니다.

예를 들어, 인기 쇼핑몰에서 연말 세일이 시작되면 트래픽이 급증합니다. 이때 적절한 트래픽 제어 없이 모든 요청을 처리하려 한다면, 서버가 과부하로 다운될 수도 있습니다.
하지만, 적절한 Rate Limiting과 Load Balancing을 적용하면, 사용자 경험을 해치지 않으면서도 서버를 안정적으로 운영할 수 있습니다.

2. 트래픽 제어의 중요성

2.1 서비스 가용성 유지

• 갑작스러운 트래픽 증가에도 서버가 다운되지 않도록 보호
• 안정적인 서비스 제공으로 사용자 신뢰 확보

2.2 성능 최적화

• 응답 속도 개선으로 사용자 경험 향상
• 불필요한 요청을 줄여 서버 리소스 절약

2.3 비용 최적화

• 클라우드 환경에서는 요청 수에 따라 비용이 발생하므로, 트래픽을 효과적으로 관리하면 운영 비용 절감 가능

2.4 보안 강화

• 악의적인 트래픽차단으로 시스템 보호
  • 예를들어 DDOS 공격같은것..
• API 남용을 방지하고, 정상적인 사용자가 안정적으로 서비스 이용 가능

3. 트래픽 제어 방법

3.1 Rate Limiting (요청 수 제한)

• 일정 시간 동안 허용되는 요청 수를 제한하여 과도한 요청을 방지
• 예시: "1분 동안 같은 사용자에게 최대 100개의 요청만 허용"
• 구현 방식: 사용자의 IP 주소, 계정, 또는 API 키를 기준으로 제한 설정

3.2 Throttling (속도 제한)

• 서버 부하가 증가할 경우, 요청 처리 속도를 동적으로 조절
• 예시: 서버 CPU 사용률이 80%를 초과하면 요청 처리 속도를 자동으로 조절
• 구현 방식: 트래픽 패턴을 모니터링하고, 시스템 부하에 따라 자동 조정

3.3 Load Balancing (부하 분산)

• 들어오는 트래픽을 여러 서버로 분산하여 부하를 고르게 배분
• 알고리즘 활용
  • Round Robin: 순차적으로 서버에 요청을 분배
  • Least Connections: 현재 연결이 적은 서버에 우선 배정
  • IP Hash: 클라이언트 IP를 기반으로 특정 서버에 요청을 할당

3.4 Caching (캐싱)

• 자주 요청되는 데이터를 임시 저장하여 서버 부담 감소 및 응답 속도 향상
• 예시: 인기 게시글 데이터를 캐시에 저장하여 매번 DB를 조회하지 않도록 설정

4. Rate Limiting vs Throttling 차이점

비교 항목	Rate Limiting	Throttling
주요 목적	일정 시간 동안 요청 제한	서버 부하에 따라 속도 조절
작동 방식	요청 횟수가 제한을 초과하면 즉시 차단	시스템 부하를 고려하여 동적 조정
사용 사례	API 요청 남용 방지	과부하 상태에서 안정적인 운영

5. 트래픽 제어 구현 사례

5.1 Rate Limiting 구현 (Spring 기반)

@Component
public class RateLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {
    private final Map<String, Bucket> buckets = new ConcurrentHashMap<>();

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        String ip = request.getRemoteAddr();
        Bucket bucket = buckets.computeIfAbsent(ip, this::createBucket);
        if (bucket.tryConsume(1)) {
            return true;
        } else {
            response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
            return false;
        }
    }

    private Bucket createBucket(String key) {
        return Bucket4j.builder()
                .addLimit(Bandwidth.classic(10, Refill.intervally(10, Duration.ofMinutes(1))))
                .build();
    }
}

• Bucket4j 라이브러리를 활용하여 IP별 요청 제한 적용
• 1분당 최대 10개의 요청을 허용하고, 초과 시 429 Too Many Requests 응답 반환

5.2 Load Balancing 구현 (Spring Cloud Gateway 기반)

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user-service
          uri: lb://USER-SERVICE
          predicates:
            - Path=/users/**
          filters:
            - StripPrefix=1

• Spring Cloud Gateway를 활용하여 서비스별 트래픽을 분산
• lb://USER-SERVICE를 사용해 로드 밸런싱 적용

6. 결론

API Gateway를 활용한 트래픽 제어는 서비스의 안정성, 성능, 보안, 비용 절감을 위한 핵심 전략입니다.

오늘날과 같이 트래픽 변동이 심한 환경에서 Rate Limiting, Throttling, Load Balancing, Caching과 같은 기법을 적절히 조합하면, 서버 과부하를 방지하고 사용자에게 최적의 경험을 제공할 수 있습니다.