[System Design Interview] 1장 사용자 수에 따른 규모 확장성

 

단일 서버

사용자 처리 흐름

1. 사용자는 도메인 이름을 이용하여 웹사이트에 접속한다.

2. DNS 조회 결과로 IP 주소가 반환된다.

3. 해당 IP 주소로 HTTP요청이 전달된다.

4. 요청을 받은 웹 서버는 HTML 페이지나 JSON 형태의 응답을 반환한다.

데이터베이스

사용자가 늘면 서버 하나로는 충부낳지 않아서 여러 서버를 두어야 한다. 하나는 웹/모바일 트래픽 용도고, 다른 하나는 데이터베이스 용이다. 이렇게 분리하면 각각을 독립적으로 확장해 나갈 수 있게 된다.

어떤 데이터베이스를 사용할 것인가?

관계형 데이터베이스와 비-관게형 데이터베이스 사이에서 고를 수 있다.

대부분의 경우 관계형 데이터베이스가 최선일 것인데, 40년 이상 시장에서 살아남아 잘 사용되어 온 시스템이기 때문이다. 하지만 아래와 같은 경우에는 비-관계형 데이터베이스가 바람직한 선택일 수 있다.

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

수직적 규모 확장 vs 수평적 규모 확장

• 스케일 업(수직적 규모 확장) : 서버에 고사향 자원을 추가하는 행위를 말한다.
• 스케일 아웃(수평적 규모 확장) : 더 많은 서버를 추가하여 성능을 개선하는 행위를 말한다.

서버로 유입되는 트래픽의 양이 적을 때는 수직적 확장이 좋은 선택이며, 이 방법의 가장 큰 장점은 단순함이다. 그러나 이 방법에는 몇가지 단점이 있다.

• 수직적 규모 확장에는 한계가 있다. 한 대의 서버에 CPU나 메모리를 무한대로 증설할 방법은 없다.
• 수직적 규모 확장법은 장애에 대한 자동복구 방안이나 다중화 방안을 제시하지 않는다. 서버에 장애가 발생하면 웹사이트/앱은 완전 중단된다.

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

로드밸런서

로드밸런서는 부하 분산 집합에 속한 웹 서버들에게 트래픽 부하를 고르게 분산하는 역할을 한다.

부하 분산 집합에 또 하나의 웹 서버를 추가하고 나면 장애를 자동복구하지 못하는 문제는 해소되며, 웹 계층의 가용성을 향상된다.

데이터베이스 다중화

데이터베이스 다중화를 통해 데이터베이스 서버 장애시 대처를 할 수 있다.

보통 서버 사이에 주-부 관계를 설정하고 데이터 원본은 주 서버에, 사본은 부 서버에 저장하는 방식을 사용한다.

쓰기 연산은 마스터에서만 지원한다. 부 데이터베이스는 주 데이터베이스로부터 그 사본을 전달받으며, 읽기 연산만을 지원한다. 대부분의 애플리케이션은 읽기 연산의 비중이 쓰기 연산보다 훨씬 높다. 따라서 통상 부 데이터베이스의 수가 주 데이터베이스의 수보다 많다.

데이터베이스를 다중화하면 다음과 같은 이득이 있다.

• 더 나은 성능 : 모든 데이터 변경 연산은 주 데이터베이스 서버로만 전달되는 반면 읽기 연산은 부 데이터베이스 서버들로 분산된다. 병렬로 처리될 수 있는 질의의 수가 늘어나므로, 성능이 좋아진다.
• 안정성 : 자연 재해 등의 이유로 데이터베이스 서버 가운데 일부가 파괴되어도 데이터는 보존될 것이다.
• 가용성 : 데이터를 여러 지역에 복제해 둠으로써, 하나의 데이터베이스 서버에 장애가 발생하더라도 다른 서버에 있는 데이터를 가져와 계속 서비스할 수 있게 된다.

그림1-6은 로드밸런서와 데이터베이스 다중화를 고려한 설계안이다.이 설계안은 다음과 같이 동작한다.

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

캐시

캐시는 값비싼 연산 결과 또는 자주 참조되는 데이터를 메모리 안에 두고, 뒤이은 요청이 보다 빨리 처리될 수 있도록 하는 저장소다. 애플리케이션의 성능은 데이터베이스를 얼마나 자주 호출하느냐에 좌우되는데, 캐시는 그런 문제를 완화할 수 있다.

캐시 계층

캐시 계층은 데이터가 잠시 보관되는 곳으로 데이터베이스보다 훨씬 빠르다. 별도의 캐시 계층을 두면 성능이 개선될 뿐 아니라 데이터베이스의 부하를 줄일 수 있고, 캐시 계층의 규모를 독립적으로 확장시키는 것도 가능해진다.

• 읽기 주도형 캐시 전략(read-through caching strategy) : 요청을 받은 웹 서버는 캐시에 응답이 저자오디어 있는지를 본다. 만일 저장되어 있다면 해당 데이터를 클라이언트에 반환한다. 없는 경우에는 데이터베이스 질의를 통해 데이터를 찾아 캐시에 저장한 뒤 클라이언트에 반환하는 전략.

캐시 사용 시 유의할 점

• 데이터 갱신은 자주 일어나지 않지만 참조는 빈번하게 일어난다면 캐시를 고려해볼 만하다.
• 캐시는 데이터를 휘발성 메모리에 두므로, 영속적으로 보관할 데이터를 캐시에 두는 것은 바람직하지 않다.
• 캐시에 보관된 데이터의 만료 정책을 마련해 두는 것이 좋다.
• 일관성 유지를 위한 전략을 잘 마련해 놓는 것이 좋다.
• 장애 대처에 대한 정책을 마련해 놓는다.
• 캐시 메모리에 대한 정책을 마련해 놓는다.
• 데이터 방출 정책을 마련해 놓는다.

콘텐츠 전송 네트워크(CDN)

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

CDN 사용 시 고려해야 할 사항

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

그림 1-11은 CDN이 추가된 설계이다.

무상태 웹 계층

웹 계층을 수평적으로 확장하기 위해서는 상태 정보를 웹 계층에서 제거하여야 한다. 좋은 방법은 상태 정보를 관계형 데이터베이스나 NoSQL 같은 지속성 저장소에 보관하고, 필요할 때 가져오도록 하는 것이다.

상태 정보 의존적인 아키텍쳐

무상태 아키텍쳐

그림 1-13과 같은 구조에서 웹 서버는 상태 정보가 필요할 경우 공유 저장소로부터 데이터를 가져온다. 따라서 상태 정보는 웹 서버로부터 물리적으로 분리되어 있다.

그림 1-14는 무상태 웹 계층을 갖도록 변경한 설계이다.

 

데이터 센터

장애가 없는 상황에서 사용자는 가장 가까운 데이터 센터로 안내되는데, 이 절차를 지리적 라우팅(geoDNS-routing)이라고 부른다.

만약 데이터 센터 중 하나에 심각한 장애가 발생하면 모든 트래픽은 장애가 없는 데이터 센처로 전송된다.

메시지 큐

메시지 큐는 메시지의 무손실을 보장하는, 비동기 통신을 지원하는 컴포넌트다.

메시지 큐를 이용하면 서비스 또는 서버 간 결합이 느슨해져서, 규모 확장성이 보장되어야 하는 안정적 애플리케이션을 구성하기 좋다.

로그, 메트릭 그리고 자동화

• 로그 : 에러 로그를 모니터링하는 것은 중요하다. 에러 로그를 단일 서비스로 모아주는 도구를 활용하면 더 편리하게 검색하고 조회할 수 있다.
• 메트릭 : 메트릭을 잘 수집하면 사업 현황에 관한 유용한 정보를 얻을 수도 있고, 시스템의 현재 상태를 손쉽게 파악할 수도 있다.
  • 호스트 단위 메트릭 : CPU, 메모리, 디스크 I/O에 관한 메트릭이다.
  • 종합 메트릭 : 데이터베이스 계층의 성능, 캐시 계층의 성능 같은 것이 여기에 해당한다.
  • 핵심 비즈니스 메트릭 : 일별 능동 사용자, 수익, 재방문 같은 것이 여기에 해당한다.
• 자동화 : 시스템이 크고 복잡해지면 생산성을 높이기 위해 자동화 도구를 활용해야 한다. CI/CD 도구 같은 것을디 여기에 해당한다.

메시지 큐, 로그, 메트릭, 자동화 등을 반영하여 수정한 설계안