가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초

Chapter 1장

사용자 수에 따른 규모 확장성

• 수백만 사용자를 지원하는 시스템을 설계하는 것은 도전적인 과제이며, 지속적인 개량과 끝없는 개선이 요구되는 여정

단일 서버

• 웹 앱, 데이터베이스, 캐시 등이 전부 서버 한 대에서 실행되는 시스템

사용자의 요청이 처리되는 과정

1. 사용자는 도메인 이름(api.mysite.com)을 이용하여 웹사이트에 접속한다. 이 접속을 위해서는 도메인 이름을 도메인 이름 서비스(DNS)에 질의하여 IP주소로 변환하는 과정이 필요하다. DNS는 보통 제3 사업자 (third party)가 제공하는 유료 서비스를 이용하게 되므로, 우리 시스템의 일부는 아니다.
2. DNS 조회 결과로 IP주소가 반환된다.
3. 해당 IP주소로 HTTP(HyperText Transfer Protocol) 요청이 전달된다.
4. 요청을 받은 웹 서버는 HTML 페이지나 JSON 형태의 응답을 반환한다.

데이터베이스

• 사용자가 늘면 서버 하나로는 충분하지 않아서 여러 서버를 두어야 함
• 하나는 웹/모바일 트래픽 처리 용도이고, 다른 하나는 데이터베이스용
• 웹/모바일 트래픽 처리 서버(웹 계층)과 데이터베이스 서버를 분리하면 그 각각을 독립적으로 확장할 수 있음

어떤 데이터베이스를 사용할 것인가?

• 전통적인 관계형 데이터베이스와 비-관계형 데이터베이스 사이에서 고를 수 있음
• 관계형 데이터베이스는 자료를 테이블과 열, 칼럼으로 표현. SQL을 사용하면 여러 테이블에 있는 데이터를 그 관계에 따라 조인하여 합칠 수 있음
• NoSQL. 키-값 저장소, 그래프 저장소, 칼럼 저장소, 문서 저장소
• 이런 비-관계형 데이터베이스는 일반적으로 조인 연산은 지원하지 않음

비관게형 데이터베이스가 바람직한 경우

• 아주 낮은 응답 지연시간이 요구됨
• 다루는 데이터가 비정형이라 관계형 데이터가 아님
• 데이터(JSON, YAML, XML 등)를 직렬화하거나 역직렬화할 수 있기만 하면 됨
• 아주 많은 양의 데이터를 저장할 필요가 있음

수직적 규모 확장 vs 수평적 규모 확장

• 수직적 규모 확장: 스케일 업(scale up). 서버에 고사양 자원(더 좋은 CPU, 더 많은 RAM 등)을 추가하는 행위
• 수평적 규모 확장: 스케일 아웃(scale out). 더 많은 서버를 추가하여 성능을 개선하는 행위

무엇이 더 적절할까?

• 서버로 유입되는 트래픽의 양이 적을 때는 수직적 확장이 좋은 선택이며, 이 방법의 가장 큰 장점은 단순함잉다.
• 그러나 이 방법에는 몇 가지 심각한 단점이 있다.
  • 수직적 규모 확장에는 한계가 있음. 한 대의 서버에 CPU나 메모리를 무한대로 증설할 방법은 없다.
  • 수직적 규모 확장법은 장애에 대한 자동복구(failover) 방안이나 다중화 방안을 제시하지 않음
  • 서버에 장애가 발생하면 웹사이트/앱은 완전히 중단됨

이런 단점 때문에 대규모 애플리케이션을 지원하는 데는 수평적 규모 확장법이 보다 적절하다.

로드밸런서

• 로드밸런서는 부하 분산 집합(load balancing set)에 속한 웹 서버들에게 트래픽 부하를 고르게 분산하는 역할을 함

로드밸런서 동작 과정

1. 사용자는 로드밸런서의 공개 IP 주소(public IP address)로 접속한다. 따라서 웹 서버는 클라이언트의 접속을 직접 처리하지 않는다.
2. 더 나은 보안을 위해 서버 간 통신에는 사설 IP 주소(private IP address)가 이용된다. 사설 IP주소는 같은 네트워크에 속한 서버 사이의 통신에서만 쓰일 수 있는 IP 주소로 인터넷을 통해서는 접속할 수 없다. 로드밸런서는 웹 서버와 통신하기 위해 이 사설 주소를 이용한다.
3. 서버1이 다운되면 모든 트래픽은 서버2로 전송된다. 따라서 웹 사이트 전체가 다운되는 일이 방지된다. 부하를 나누기 위해 새로운 서버를 추가할 수도 있다.
4. 웹 사이트로 유입되는 트래픽이 가파르게 증가하면 두 대의 서버로 트래픽을 감당할 수없는 시점이 오는데, 웹 서버 계층에 더 많은 서버를 추가하기만 하면 된다.
5. 그러면 로드밸런서가 자동적으로 트래픽을 분산한다,.

데이터베이스 다중화

• 많은 데이터베이스 관리 시스템이 다중화를 지원
  • 서버 사이에 주(master)-부(slave) 관계를 설정
  • 데이터 원본은 주서버에, 사본은 부 서버에 저장하는 방식
• 쓰기 연산(write operation)은 마스터에서만 지원
• 부 데이터베이스는 주 데이터베이스로부터 그 사본을 전달받으며 읽기 연산만을 지원
• 대부분의 애플리케이션은 읽기 연산의 비중이 쓰기 연산보다 훨씬 높다 -> 따라서 통상 부 데이터베이스의 수가 주 데이터베이스의 수보다 많다.
• 데이터베이스를 다중화하면 다음과 같은 장점이 있다.
  • 더 나은 성능: 모든 데이터 변경 연산은 주 데이터베이스 서버로만 전달되는 반면 읽기 연산은 부 데이터베이스 서버들로 분산됨. 병렬로 처리될 수 있는 질의 (query)의 수가 늘어나므로 성능이 좋아짐
  • 안정성: 자연 재해 등의 이유로 데이터베이스 서버 가운데 일부가 파괴되어도 데이터는 보존됨
  • 가용성: 데이터를 여러 지역에 복제해둠으로써, 하나의 데이터베이스 서버에 장애가 발생하더라도 다른 서버에 있는 데이터를 가져와 계속 서비스할 수 있음

캐시

• 값비싼 연산 결과 또는 자주 참조되는 데이터를 메모리 안에 두고 뒤이은 요청이 보다 빨리 처리될 수 있도록 하는 저장소다.

캐시 계층

• 캐시 계층(cache tier)은 데이터가 잠시 보관되는 곳으로 데이터베이스보다 훨씬 빠름

1. 만일 데이터가 캐시에 있으면 캐시에서 데이터를 읽음
2. 데이터가 캐시에 없으면 데이터베이스에서 해당 데이터를 읽어 캐시에 씀
3. 웹 서버에 데이터 반환

• 요청을 받은 웹 서버는 캐시에 응답이 저장되어 있는지를 봄
  • 만일 저장되어 있다면 해당 데이터를 클라이언트에 반환
  • 없는 경우에는 데이터베이스 질의를 통해 데이터를 찾아 캐시에 저장한 뒤 클라이언트에 반환
  • 이러한 캐시 전략을 읽기 주도형 캐시 전략이라고 부름

캐시 사용 시 유의할 점

• 캐시를 사용할 때는 아래 사항들을 고려해야함
  • 데이터 갱신은 자주 일어나지 않지만 참조는 빈번하게 일어나는 경우
  • 캐시는 데이터를 휘발성 메모리에 두므로 영속적으로 보관할 데이터를 캐시에 두는 것은 바람직하지 않음

콘텐츠 전송 네트워크 (CDN)

• CDN은 정적 콘텐츠를 전송하는데 스이는 지리적으로 분산된 서버의 네트워크
• 이미지, 비디오, CSS, JavaScript 파일 등을 캐싱할 수 있음
• 어떤 사용자가 웹사이트를 방문하면 그 사용자에게 가장 가까운 CDN 서버가 정적 콘텐츠를 전달함

CDN 동작 설명

1. 사용자 A가 이미지 URL을 이용해 image.png에 접근한다. URL의 도메인은 CDN 서비스 사업자가 제공한 것
2. CDN 서버의 캐시에 해당 이미지가 없는 경우 서버는 원본 서버에 요청하여 파일을 가져옴. 원본 서버는 웹 서버일 수도 있고 아마존 S3 같은 온라인 저장소일 수도 있음
3. 원본 서버가 파일을 CDN 서버에 반환한다. 응답의 HTTP 헤더에는 해당 파일이 얼마나 오래 캐시될 수 있을지를 설명하는 TTL(Time-To-Live)값이 들어있음
4. CDN 서버는 파일을 캐시하고 사용자 A에게 반환한다. 이미지는 TTL에 명시된 시간이 끝날 때까지 캐시된다.
5. 사용자 B가 같은 이미지에 대한 요청을 CDN 서버에 전송한다.
6. 만료되지 않은 이미지에 대한 요청은 캐시를 통해 처리

CDN 사용 시 고려해야할 사항

• 비용
• 적절한 만료 시한 설정
• CDN 장애에 대한 대처 방안
• 콘텐츠 무효화 방안