[독서📖/스터디] 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 1장(1) 단일서버~CDN

1장 : 사용자 수에 따른 규모 확장성

단일 서버

웹/앱, 데이터베이스, 캐시 등 컴포넌트들이 한 대의 서버에서 실행되는 간단한 시스템

 

단일서버 예시

사용자 요청 처리 흐름

1. 사용자는 도메인 이름(api.mysite.com)을 이용해 웹사이트에 접속

이때, 도메인 이름을 도메인 이름 서비스(Domain Name Service, DNS)에 질의해 IP주소로 변환하는 과정이 필요
-> 이 과정은 보통 제3 사업자(third party)가 유료 서비스로 제공

 

2. DNS 조회 결과로 IP주소가 반환

사진에서는 웹서버의 주소인 15.125.23.214

 

3. 해당 IP 주소로 HTTP(HyperText Transfer Protocol) 요청이 전달

* 웹 애플리케이션
- 비즈니스 로직, 데이터 저장 등을 처리 : 서버 구현용 언어 사용 (ex - 자바, 파이썬 등)
- 프레젠테이션용 : 클라이언트 구현용 언어 사용 (ex - html, 자바스크립트 등)

* 모바일 웹
- 모바일 앱과 웹 서버 간 통신 : HTTP 프로토콜을 이용
- 반환 응답 데이터 포맷 : JSON(JavaScript Object Notation) - 간결해서 많이 쓰인다

 

4. 요청을 받은 웹 서버는 HTML 페이지나 JSON 형태 응답을 반환

GET /api/photos/{photoId} - photoId를 통해 결과 데이터 접근

{
    "data": {
        "summary": "http://metaatem.net/words, http://dethjunkie.tumblr.com",
        "date": "2024-10-31T09:16:32.070125194",
        "photoUrl": "https://screen-s3-bucket.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/other1.jpeg",
        "address": "",
        "operatingHours": "",
        "photoId": 20,
        "title": "http://metaatem.net/words",
        "list": [],
        "photoName": "other1.jpeg",
        "categoryName": "기타",
        "categoryId": 3,
        "memberId": 10002
    },
    "success": "True",
    "message": "GET DETAIL"
}

 

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데이터베이스

사용자가 늘면 여러 서버를 두어야 한다.

웹/모바일 트래픽 처리 서버(웹 계층)와 데이터베이스 서버(데이터 계층)를 분리하면 각각을 독립적으로 확장해 나갈 수 있다.

 

데이터베이스 추가된 그림

 

관계형 데이터베이스

- 관계형 데이터베이스 관리 시스템(Relational Data-base Management System, RDBMS) 이라고도 부른다.

- 자료를 테이블과 열, 칼럼으로 표현한다.

- SQL 을 사용하면 여러 테이블에 있는 데이터를 그 관계에 따라 조인(join)하여 합칠 수 있다.

 

** 종류

MySQL, 오라클 데이터베이스, PostgreSQL 등

종류

 

비 관계형 데이터베이스

- NoSQL(Not Only SQL 혹은 Non-Relational Operational DataBase) 이라고도 부른다.

- 키-값 저장소(key-value store), 그래프 저장소(graph store), 칼럼 저장소(column store), 문서 저장소(document store)

- 일반적으로 조인(join) 연산은 지원하지 않는다.

 

** NoSQL 사용 경우

1) 아주 낮은 응답 지연시간(latency)이 요구됨

2) 다루는 데이터가 비정형(unstructured)이라 관계형 데이터가 아님

3) 데이터(JSON, YAML, XML 등)를 직렬화하거나(serialize) 역직렬화(deserialize) 할 수 있기만 하면 됨

4) 아주 많은 양의 데이터를 저장할 필요가 있음

 

** 종류

CouchDB, Neo4j, Cassandra, HBase, Amazon DynamoDB 등

종류

 

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수직적 규모 확장 VS 수평적 규모 확장

수직적 규모 확장(vertical scaling)

- 스케일 업(scale up) 

- 서버에 고사양 자원 (더 좋은 CPU, 더 많은 RAM 등)을 추가하는 행위

 

** 장점

- 서버로 유입되는 트래픽의 양이 적을 때는 수직적 확장이 좋은 선택

- 단순하다

 

** 단점

- 한계가 있다 : 한 대의 서버에 CPU나 메모리를 무한대로 증설할 방법은 없다

- 장애에 대한 자동복구(failover) 방안이나 다중화(redundancy) 방안을 제시하지 않는다

- 서버에 장애가 발생하면 웹사이트/앱은 완전히 중단

 

수평적 규모 확장

- 스케일 아웃(scale out) : 샤딩(sharding) 이라고도 부른다.

- 더 많은 서버를 추가해 성능을 개선하는 행위

- 대규모 애플리케이션 지원에 적절

 

 

> 웹 서버 다운 문제 해결

- 사용자와 웹 서버가 바로 연결되어 있는 설계의 경우, 웹 서버가 다운되면 접속 불가

- 너무 많은 사용자가 접속해 웹 서버가 한계 상황에 도달하면 응답 속도가 느려지거나 서버 접속이 불가

 

이때 해결 방법의 최선 : 부하 분산기 or 로드밸런서(load balancer) 도입

 

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로드밸런서

- 부하 분산 집합(load balancing set)에 속한 웹 서버들에게 트래픽 부하를 고르게 분산하는 역할

- 사용자는 로드 밸런서의 공개 IP 주소(public IP address)로 접속 👉 따라서 웹 서버는 클라이언트의 접속을 직접 처리하지 않는다.

 

로드밸런서 추가 그림

 

** 보안요소

- 서버 간 통신에는 사설 IP 주소(private IP address)가 이용된다

- 사설 IP 주소 : 같은 네트워크에 속한 서버 사이의 통신에만 쓰일 수 있는 IP 주소 (인터넷 통해서는 접속 불가)

로드밸런서는 웹 서버와 통신하기 위해서 이 사설 주소를 이용한다

 

 

> 로드밸런서가 시스템 가용성을 높이는 방법

위의 그림 : 부하 분산 집합에 또 하나의 웹 서버가 추가된 상태

 

- 장애를 자동복구하지 못하는 문제 (no failover) 해소

- 웹 계층의 가용성 (availability) 은 향상

** 서버 1 다운(offline) 경우
- 모든 트래픽은 서버 2로 전송된다.
- 웹사이트 전체가 다운되는 일이 방지됨

** 웹 사이트로 유입되는 트래픽이 가파르게 증가할 경우 (두 대의 서버로 트래픽을 감당할 수 없는 시점)
- 웹 서버 계층에 더 많은 서버를 추가한다.
- 로드밸런서를 통해 자동적으로 트래픽을 분산 

 

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데이터베이스 다중화

- 서버 사이에 주(master) & 부(slave) 관계를 설정

 

** 주(master) 데이터베이스 : 데이터 원본 저장

- 쓰기 연산(write operation) 지원

- 데이터베이스 변경 명령어는 주 데이터베이스로만 전달되어야 한다. 👉  EX : insert, delete, update 등

 

** 부(slave) 데이터베이스 : 데이터 사본 저장

- 주 데이터베이스로부터 사본을 전달받는다

- 읽기 연산(read operation) 지원

 

대부분의 애플리테이션은 읽기 연산의 비중이 쓰기 연산보다 훨씬 높다.
따라서 부 데이터베이스의 수가 주 데이터베이스의 수보다 많다.

 

웹 서버 구성도

 

데이터베이스 다중화의 이득

1) 더 나은 성능

: 주-부 다중화 모델에서 모든 데이터 변경 연산은 주 데이터베이스로만 전달

: 읽기 연산은 부 데이터베이스 서버들로 분산된다.

👉 병렬로 처리될 수 있는 질의(query)의 수가 늘어남 (성능이 좋아짐)

 

2) 안정성(reliability)

: 데이터를 지역적으로 떨어진 여러 장소에 다중화시켜 놓음

👉 데이터베이스 서버 중 일부가 파괴되어도 데이터 보존 가능

 

3) 가용성(availability)

: 데이터를 여러 지역에 복제

👉 하나의 데이터베이스 서버에 장애가 발생하더라도 다른 서버에 있는 데이터를 가져와 계속 서비스 할 수 있게 됨

 

 

> 데이터베이스 다중화의 문제 상황 해결 예시

위의 그림 : 주-부 데이터베이스로 서버가 다중화된 상태

 

- 만약 데이터베이스 서버 중 하나가 다운된다면?

** 부 서버가 한 대 뿐인데 다운된 경우
- 읽기 연산은 한시적으로 모두 주 데이터베이스로 전달
- 즉시 새로운 부 데이터베이스 서버가 장애 서버를 대체

** 부 서버가 여러 대인 경우에 하나가 다운된 경우
- 읽기 연산은 나머지 부 데이터베이스 서버들로 분산
- 새로운 부 데이터베이스 서버가 장애 서버를 대체

** 주 데이터베이스 서버가 다운될 경우 + 부 서버가 한 대 뿐
- 해당 부 데이터베이스 서버가 새로운 주 서버가 된다
- 모든 데이터베이스 연산은 일시적으로 새로운 주 서버상에서 수행된다
- 새로운 부 서버가 추가된다

 

 

** 물론 프로덕션(production) 환경에서 벌어지는 건 더 복잡

 

: 부 서버에 보관된 데이터가 최신 상태가 아닐 수 있기 때문

: 없는 데이터는 복구 스크립트(recovery script)를 돌려서 추가

 

👉 다중 마스터(multi-masters) or 원형 다중화(circular replication) 방식을 도입하면 이런 상황에 대처하는데 도움이 될 수 있음

 

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로드밸런서 + 데이터베이스 다중화 고려 설계안

** 동작 과정

 

1) 사용자는 DNS로부터 로드밸런서의 공개 IP 주소를 받는다

2) 사용자는 해당 IP 주소를 사용해 로드밸런서에 접속

3) HTTP 요청이 서버1 이나 서버2 로 전달

4) 웹 서버는 사용자의 데이터를 부 데이터베이스 서버에서 읽음

5) 웹 서버는 데이터 변경 연산을 주 데이터베이스로 전달 : 데이터 추가, 삭제, 갱신 등

 

많이 추가된 그림

 

 

> 응답 시간(latency) 개선의 필요

- 캐시(cache)를 붙이기

- 정적 콘텐츠를 콘텐츠 전송 네트워크(Content Delivery Network, CDN)로 옮기면 개선 가능

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캐시

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

 

- 웹페이지 새로고침시, 쵸시할 데이터를 가져오기 위해 한 번 이상의 데이터베이스 호출이 발생

- 애플리케이션의 성능은 데이터베이스를 얼마나 자주 호출하느냐에 따라 크게 좌우됨

- 캐시는 이런 문제를 완화

 

캐시 계층(cache tier)

데이터가 잠시 보관되는 곳 : 데이터베이스보다 훨씬 빠르다

 

- 별도의 캐시 계층을 두면 성능 개선

- 데이터베이스의 부하를 줄인다

- 캐시 계층의 규모를 독립적으로 확장시키는 것도 가능

 

캐시 서버 그림

 

** 읽기 주도형 캐시 전략(read-through caching strategy) 동작 과정

 

1) 요청을 받은 웹 서버는 캐시에 응답이 저장되어 있는지 본다.

2-1) 만약 없다면 데이터베이스 질의를 통해 데이터를 찾아 캐시에 저장한 뒤 클라이언트에 반환

2-2) 만약 있다면 해당 데이터를 클라이언트에 반환

캐시할 데이터의 종류, 크기, 액세스 패턴에 맞는 캐시 전략을 선택해서 사용하면 된다.
전략이 굉장히 다양하다.

 

 

** 캐시 서버 이용 방법

 

대부분의 캐시 서버들은 일반적으로 널리 쓰이는 프로그래밍 언어로 API를 제공해준다

아래는 memcached API 의 전형적 사용 예시

SECONDS = 1
cache.set('myKey', 'hi there', 3600 * SECONDS)
cache.get('myKey')

 

 

캐시 사용 시 유의할 점

Q1. 캐시는 어떤 상황에 바람직한가?

A1. 데이터 갱신은 자주 일어나지 않지만 참조는 빈번하게 일어날 때

 

Q2. 어떤 데이터를 캐시에 두어야 하는가?

A2. 캐시는 데이터를 휘발성 메모리에 두므로, 영속적으로 보관할 데이터를 캐시에 두는 것은 바람직하지 않다. 
예를 들어, 캐시 서버가 재시작되면 캐시 내의 모든 데이터는 사라진다.
중요 데이터는 여전히 지속적 저장소(persistent data store)에 두어야 한다.

 

Q3. 캐시에 보관된 데이터는 어떻게 만료(expire)되는가?

A3. 만료된 데이터는 캐시에서 삭제되어야 한다. 만료 정책이 없으면 데이터는 캐시에 계속 남게 된다.
만료 기한이 너무 짧으면 곤란, 그만큼 데이터베이스를 자주 읽게 될 것이기 때문이다.
만료 기한이 너무 길어도 곤란, 원본과 차이날 가능성이 높아지기 때문이다.

 

Q4. 일관성(consistency)은 어떻게 유지되는가?

A4. 일관성은 데이터 저장소의 원본과 캐시 내의 사본이 같은지 여부다.
저장소의 원본을 갱신하는 연산과 캐시를 갱신하는 연산이 단일 트랜잭션으로 처리되지 않는 경우 이 일관성이 깨질 수 있다.
여러 지역에 걸쳐 시스템을 확장해 나가는 경우, 캐시와 저장소 사이의 일관성을 유지하는 것은 어려운 문제가 된다.

 

Q5. 장애에는 어떻게 대처할 것인가?

A5. 캐시 서버를 한 대만 두는 경우 해당 서버는 단일 장애 지점(Single Point of Failure, SPOF)이 되어버릴 가능성이 있다. 
단일 장애 지점 이란, "어떤 특정한 지점에서의 장애가 전체 시스템의 동작을 중단시켜버릴 수 있는 경우, 해당 지점"
SPOF 를 피하려면 여러 지역에 걸쳐 캐시 서버를 분산시켜야 한다.

 

SPOF 그림

 

Q6. 캐시 메모리는 얼마나 크게 잡을 것인가?

A6. 캐시 메모리가 너무 작으면 액세스 패턴에 따라서는 데이터가 너무 자주 캐시에서 밀려나버려(eviction) 캐시의 성능이 떨어진다.
이를 막는 방법은 캐시 메모리를 과할당(overprovision)하는 것이다. 이렇게 하면 캐시에 보관될 데이터가 갑자기 늘어났을 때 생길 문제도 방지할 수 있게 된다. 

 

Q7. 데이터 방출(eviction) 정책은 무엇인가?

A7. 캐시가 꽉 차버린 경우, 추가로 캐시에 데이터를 넣기 위해 기존 데이터를 내보내는 정책이다.
1) LRU(Least Recently Used - 마지막으로 사용된 시점이 가장 오래된 데이터를 내보내는 정책) : 가장 많이 쓰이는 정책
2) LFU(Least Frequently Used - 사용된 빈도가 가장 낮은 데이터를 내보내는 정책)
3) FIFO(First In First Out - 가장 먼저 캐시에 들어온 데이터를 가장 먼저 내보내는 정책)

 

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컨텐츠 전송 네트워크(CDN, Content Delivery Network)

CDN 은 정적 콘텐츠를 전송하는 데 쓰이는, 지리적으로 분산된 서버의 네트워크이다.

이미지, 비디오, CSS, Javascript 파일 등을 캐시할 수 있다.

 

** 동적 콘텐츠 캐싱

: 요청 경로(request path), 질의 문자열(query string), 쿠키(cookie), 요청 헤더(request header) 등의 정보에 기반하여 HTML 페이지를 캐시하는 것

 

CDN 동작 과정

- 사용자가 웹사이트를 방문 👉 그 사용자에게 가장 가까운 CDN 서버가 정적 콘텐트를 전달

- 사용자가 CDN 서버로부터 멀수록 웹사이트는 천천히 로드된다.

 

사이트 로딩 시간을 어떻게 개선하는지 보여주는 예시

 

CDN 동작 과정

 

 

** 그림 1-10 동작 과정

 

1. 사용자 A가 이미지 URL을 이용해 image.png에 접근

URL의 도메인은 CDN 서비스 사업자가 제공
아래의 두 URL은 클라우드프론트(Cloudfront)와 아카마이(Akamai) CDN이 제공하는 URL 예제
- https://mysite.cloudfront.net/logo.jpg
- https://mysite.akamai.com/image-manager/img/logo.jpg

 

2. CDN 서버의 캐시에 해당 이미지가 없는 경우, 서버는 원본(origin) 서버에 요청해 파일을 가져온다.

원본 서버는 웹 서버일 수도 있고 아마존(Amazon) S3 같은 온라인 저장소일 수도 있다.

 

3. 원본 서버가 파일을 CDN 서버에 반환한다.

응답의 HTTP 헤더에는 해당 파일이 얼마나 오래 캐시될 수 있는지를 설명하는 TTL(Time-To-Live) 값이 들어 있다.

 

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 처리된다.

 

 

CDN 사용 시 고려해야 할 사항

** 비용

- CDN 은 보통 제 3 사업자(third-party providers)에 의해 운영됨

- CDN으로 들어가고 나가는 데이터 전송 양에 따라 요금을 낸다.

- 자주 사용되지 않는 콘텐츠를 캐싱하는 것은 이득이 크지 않으므로, CDN 에서 빼는 것을 고려

 

** 적절한 만료 시한 설정

- 시의성이 중요한(time-sensitive) 콘텐츠의 경우 만료성 설정이 중요하다.

- 너무 길면, 콘텐츠의 신선도 하락

- 너무 짧으면 원본 서버에 비넙ㄴ하게 접속하게 되어 좋지 않음

 

** CDN 장애에 대한 대처 방안

- CDN 자체가 죽었을 경우 웹사이트/애플리케이션이 어떻게 동작하는지 고려가 필요

- 일시적으로 CDN 이 응답하지 않을 경우, 해당 문제를 감지하여 원본 서버로부터 직접 콘텐츠를 가져오도록 클라이언트를 구성하는 것이 필요

 

** 콘텐츠 무효화(invalidation) 방법

- 아직 만료되지 않은 콘텐츠라 하더라도 아래 방법 가운데 하나를 쓰면 CDN 에서 제거 가능

1. CDN 서비스 사업자가 제공하는 API를 이용해 콘텐츠 무효화
2. 콘텐츠의 다른 버전을 서비스하도록 오브젝트 버저닝(object versioning) 이용
👉 콘텐츠의 새로운 버전을 지정허기 위해서는 URL 마지막에 버전 번호를 인자로 준다. (ex : image.png?v=2)

 

 

CDN 과 캐시가 추가된 설계

** 변화된 부분 

 

1. 정적 콘텐츠(JS, CSS, 이미지 등)는 더 이상 웹 서버를 통해 서비스하지 않는다.

👉 CDN을 통해 제공하여 더 나은 성능을 보장

 

2. 캐시가 데이터베이스 부하를 줄여준다.

 

CDN과 캐시가 추가

 

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** 도서 링크 **

 

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001033116

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