[대규모시스템설계기초] 1장 사용자 수에 따른 규모 확장성

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가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 - 예스24

 

단일 서버

사용자 요청이 처리되는 과정

1. 도메인 이름으로 웹사이트 접속하고자 함
   • 도메인 이름 서비스(DNS)에 질의하여 IP 주소로 변환해야함
   • 보통 이는 제 3사업자가 제공하는 유료 서비스를 이용하게 되므로 우리 시스템의 일부는 아님
2. 해당 IP 주소로 HTTP 요청 전달
3. 웹 서버는 HTML 페이지나 JSON 형태의 응답 반환

데이터베이스

사용자가 늘면 서버 하나로 힘들어진다. → 여러 서버 두기

분리해서 독립적으로 확장해나가기

• 웹/모바일 트래픽 처리 서버(웹계층)
• 데이터베이스 서버(데이터 계층)

어떤 데이터베이스를 사용할 것인가?

전통적인 관계형 데이터베이스 RDBMS

• 테이블이 사전에 정의된 스키마에 따라 열, 칼럼으로 표현됨
• ACID 특성으로 인해 데이터 일관성이 보장됨

비관계형 데이터베이스 NoSQL

• 키 저장소, 그래프 저장소, 칼럼 저장소, 문서 저장소
• 일반적으로 조인 연산은 지원하지 않음
• 빠른 속도, 비정형 데이터, 많은 양, 직렬화&역직렬화만 필요한 경우

수직적 규모 확장 VS 수평적 규모 확장

• 수직적 규모 확장
  • 스케일 업
  • 고사양 자원을 추가하는 행위
• 수평적 규모 확장
  • 스케일 아웃
  • 더 많은 서버를 추가하여 성능을 개선하는 행위

서버로 유입되는 트래픽이 적을 때는 수직적 규모 확장이 좋은 선택이다. 단순하다.

단점

• 한계가 있음
• 장애 자동 복구나 다중화 방안을 제시하지 않음

따라서 대규모 애플리케이션을 지원하는 데는 수평적 규모 확장법이 적절함

 

로드밸런서

웹 서버가 다운되면 느려지거나 접속이 불가능해지는 문제 해결

트래픽 부하를 고르게 분산

1. 사용자는 로드밸런서의 공개 IP 주소로 접속
2. 로드밸런서는 사설 주소를 이용하여 웹 서버와 통신
   1. 서버 1이 다운되면, 서버 2의 private IP로 트래픽 전송
   2. 트래픽이 증가하면 웹 서버 계층에 서버를 추가해서 로드밸런서가 트래픽을 자동적으로 분산하도록 함

 

데이터베이스 다중화

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

쓰기 연산은 마스터에서만 지원한다.

부 데이터베이스는 주 데이터베이스로부터 그 사본을 전달받아 읽기 연산만을 지원한다.

일반적으로는 읽기 연산의 비율이 더 많기 때문에 부 데이터베이스가 주 데이터베이스보다 많음

 

장점

• 더 나은 성능 : 병렬 실행
• 안정성 : 파괴 대처
• 가용성 : 장애 대처

 

1. 사용자는 DNS로부터 로드밸런서의 공개 IP 주소를 받는다.
2. 사용자는 해당 IP 주소를 사용해 로드밸런서에 접속한다.
3. HTTP 요청은 서버 1이나 2로 전송된다.
4. 웹 서버는 사용자이 데이터를 부 데이터베이스 서버에서 읽는다
5. 웹 서버는 데이터 변경 연산을 주 데이터베이스로 전달한다. 데이터 추가, 삭제, 갱신 연산 등이 이에 해당한다.

캐시

응답 시간 개선

값 비싼 연산 결과, 자주 참조되는 데이터를 메모리 안에 두고 뒤이은 요청이 보다 빨리 처리될 수 있도록 하는 저장소

 

캐시 사용 시 유의할 점

• 캐시는 어떤 상황에 바람직한가?
  • 데이터 갱신은 자주 일어나지 않지만 참조는 빈번하게 일어난다.
• 어떤 데이터를 캐시에 두어야 하는가?
  • 캐시 서버는 휘발성이므로 영속적으로 보관할 데이터를 캐시에 두는 것은 바람직하지 않다.
• 캐시에 보관된 데이터의 만료
  • 정책을 마련해두어야한다.
  • 너무 짧거나 DB를 너무 자주 읽으면 곤란하다.
  • 너무 길어서 원본과 차이가 나면 곤란하다.
• 일관성은 어떻게 유지되는가
  • 저장소의 원본을 갱신하는 연산과 캐시를 갱신하는 연산이 단일 트랜잭션으로 처리되지 않는 경우 이 일관성은 깨질 수있다.
• 장애에는 어떻게 대처할 것인가?
  • 캐시 서버를 한 대만 두는 경우 해당 서비스는 단일 장애 지점(SPOF : 어떤 특정 지점에서의 장애가 전체 시스템의 동작을 중단시켜버릴 수 있는 경우, 우리는 해당 지점을 단일 장애 지점이라고 부른다.)가 되어버릴 가능성이 있다.
  • 여러 지역에 걸쳐 캐시 서버를 분산시켜야한다.
• 캐시 메모리는 얼마나 크게 잡을 것인가?
  • 과할당을 통해 캐시에 보관될 데이터가 갑자기 늘어났을 때 생길 문제를 방지한다.
• 데이터 방출 정책은 무엇인가?
  • 캐시가 꽉 차버리면 추가로 캐시에 데이터를 넣어야 할 경우 기존 데이터를 내보내야 한다.
  • LRU, LFU, FIFO 등 경우에 맞게 적용하십쇼

 

콘텐츠 전송 네트워크(CDN)

CDN은 정적 콘텐츠를 전송하는 데 쓰이는, 지리적으로 분산된 서버의 네트워크이다.

서버와 사용자 사이의 물리적인 거리를 줄여 콘텐츠 로딩에 소요되는 시간을 최소화

(동적 컨텐츠도 캐싱할 수 있으나 이 책 범위 밖)

 

CDN의 동작

1. 사용자가 웹사이트 방문
2. 사용자에게 가장 가까운 CDN 서버가 정적 콘텐츠를 전달하게 된다.
   1. 사용자가 CDN 서버로부터 멀수록 웹사이트는 천천히 로드된다.

⇒ 개선

1. 사용자 A가 URL을 통해 image.png에 접근한다.
   1. URL의 도메인은 CDN 서비스 사업자가 제공한 것이다.
2. CDN 서버의 캐시에 해당 이미지가 없는 경우, 서버는 원본 서버에 요청하여 파일을 가져온다.
3. 원본 서버는 파일을 CDN 서버에 반환한다.
   1. HTTP 헤더에는 얼마나 오래 캐시될 수 있는지 설명하는 TTL 값이 들어있다,
4. CDN 서버는 파일을 캐시하고 사용자 A에게 반환한다.
   1. TTL 기간까지 캐시된다.
5. 사용자 B가 같은 이미지에 대한 요청을 CDN 서버에 전송한다.
   1. 만료되지 않은 이미지에 대한 요청은 캐시를 통해 처리된다.
   2. 빠른 응답 가능

 

CDN 사용 시 고려해야 할 사항

• 비용
  • CDN은 제 3사업자에 의해 운영되므로 자주 사용되지 않는 콘텐츠는 캐싱하지 말자
• 적절한 만료 시한 설정
  • 너무 길면 콘텐츠 신선도 떨어딤
  • 너무 짧으면 원본 서버에 빈번히 접속해야됨
• CDN 장애에 대한 대처 방안
  • 장애가 생기면 원본 서버로부터 콘텐츠를 가져오도록 클라이언트를 구성하자
• 콘텐츠 무효화
  • CDN 제공 API를 사용하거나, 콘텐츠의 다른 버전을 서비스하도록 하는 오브젝트 버저닝 이용

 

무상태 웹 계층

웹 계층을 수평적으로 확장해봅시다.

이를 위해서는 상태 정보를 웹 계층에서 제거하여야 한다.

상태 정보는 지속성 저장소에 보관하고 필요할 때 가져오도록 한다.

 

상태 정보 의존적인 아키텍쳐

같은 클라이언트로부터의 요청은 항상 같은 서버로 전송되어야 한다는 문제가 있다,

대부분의 로드밸런서가 이를 지원하기 위해 고정 세션이라는 기능을 제공하고는 있으나, 로드밸런서에 부담을 주는 일이다. 로드밸런서 뒷단에 서버를 추가하거나 제거하기도 까다로워진다. 서버의 장애를 처리하기도 복잡해진다.

 

무상태 아키텍쳐

단순하고, 안정적이며, 규모 확장이 쉽다.

⇒ 지속성 데이터 보관소 추가

 

데이터센터

장애가 없는 상황에서 사용자는 가장 가까운 데이터 센터로 안내되는데, 통상 이 절차를 지리적 라우팅이라고 부른다.

geoDNS는 사용자의 위치에 따라 도메인 이름을 어떤 IP 주소로 변환할지 정할 수 있도록 해주는 DNS 서비스다.

만약 장애가 생기면 모든 트래픽은 멀더라도 장애가 없는 데이터센터로 전송된다.

이를 구현하려면 해결해야하는 문제

• 트래픽을 우회시키는 가장 효과적인 방법을 찾아내야한다.
• 데이터 센터마다 별도의 데이터베이스를 가지고 있기에 데이터 동기화가 이루어져야한다.
• 여러 데이터 센터를 사용하도록 시스템이 구성된 상황이라면 웹 사이트 또는 애플리케이션을 여러 위치에서 테스트 해보는 것이 중요하다. 자동화된 배포 도구는 모든 데이터센터에서 동일한 서비스가 설치되도록 하는 데 중요한 역할을 한다.

 

메시지 큐

시스템을 더 큰 규모로 확장하기 위해서는 시스템의 컴포넌트를 분리하여 각기 독립적으로 확장될 수 있도록 하여야 한다. → 메세지 큐

메세지의 무손실을 보장하는 비동기 통신을 지원하는 컴포넌트

생산자 또는 발행자라고 불리는 입력 서비스가 메시지를 만들어 메세지 큐에 발행한다. 큐에는 보통 소비자 혹은 구독자라 불리는 서비스 혹은 서버가 연결되어 있는데, 메시지를 받아 그에 맞는 동작을 수행하는 역할을 한다.

→

나 혼자 해석 : 한 데이터 센터 내부에서 여러 웹 서버끼리 각자 다른 기능을 맡아서 수행하고, 메세지 큐로 서로 통신하는건가?

→

서비스 또는 서버 간 결합이 느슨해져서 규모 확장성이 보장되어야 하는 안정적 애플리케이션을 구성하기 좋다.

 

로그, 메트릭 그리고 자동화

사업 규모가 커지면 필수적임

• 로그 : 에러 모니터링. 단일 서비스로 모아주는 도구를 사용하면 편리
• 메트릭 : 잘 수집하면 사업 현황에 대한 유용한 정보를 얻을 수도 있고, 시스템의 현재 상태를 손쉽게 파악할 수도 있다.
  • 호스트 단위 메트릭
  • 종합 메트릭
  • 핵심 비즈니스 메트릭
• 자동화 : CI/CD

데이터베이스의 규모 확장

수직적 확장

• 스케일 업
• 한계 있음
• SPOF 위험성
• 비용이 많이 든다.

수평적 확장

• 샤딩
• 더 많은 서버를 추가함으로서 성능을 향상시킬 수 있도록 한다.
• 대규모 데이터베이스를 샤드라고 부르는 작은 단위로 분할한다.
  • id%4를 해서 나머지에 맞는 번호의 샤드에 보관하는 방법
  • 이런 식으로 샤딩 키를 무엇으로 할 것인가가 가장 중요하다.
  • 문제
    • 데이터의 재샤딩
    • 유명인사 문제
    • 조인과 비정규화 : 여러 샤드에 걸친 조인이 힘들다. DB를 비정규화 하여 하나의 테이블에서 질의가 수행되도록 하자