장애를 막기 위해 Rate Limit를 도입한 사례

서비스를 지키는 보이지 않는 방패 레이트 리밋의 이해

장애를 막기 위해 Rate Limit를 도입한 사례

서비스를 운영하다 보면 예상하지 못한 순간에 시스템이 흔들리는 경험을 하게 됩니다. 신규 기능 배포 직후, 마케팅 캠페인 시작 시점, 특정 고객사의 자동화 작업 실행, 혹은 외부 서비스 장애로 인한 재시도 요청 증가 등 다양한 이유로 평소보다 훨씬 많은 요청이 짧은 시간 안에 몰릴 수 있습니다.

초기에는 이런 상황이 발생하면 서버를 증설하거나 데이터베이스 성능을 개선하는 방식으로 대응했습니다. 하지만 운영 경험이 쌓일수록 인프라를 늘리는 것만으로는 해결되지 않는 문제가 있다는 사실을 깨달았습니다. 실제 장애의 원인은 서버 성능 부족보다 시스템이 감당할 수 없는 요청을 무제한으로 받아들이는 구조에 있는 경우가 많았습니다.

이 문제를 해결하기 위해 도입한 것이 바로 Rate Limit(레이트 리밋)입니다. 처음에는 단순한 요청 제한 기능 정도로 생각했지만, 실제 운영에서는 서비스 전체를 보호하는 핵심 안전장치 역할을 했습니다. 이번 글에서는 Rate Limit를 도입하게 된 배경과 운영 과정에서 얻은 경험, 그리고 실제로 어떤 효과를 얻었는지 정리해 보겠습니다.

장애는 서버가 멈추기 전에 시작된다

많은 운영자가 장애를 “서버가 죽는 상태”라고 생각합니다. 하지만 실제 장애는 훨씬 이전부터 시작됩니다.

예를 들어 어떤 API가 초당 1,000건의 요청을 안정적으로 처리할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 어느 날 특정 이벤트로 인해 초당 3,000건의 요청이 유입되기 시작합니다.

처음에는 단순히 응답 시간이 늘어납니다.

그다음에는 Queue가 증가합니다.

이후 Database Connection Pool 사용량이 상승합니다.

외부 API 호출 시간이 길어지기 시작합니다.

마지막으로 Timeout과 Error가 증가하며 사용자가 실제 장애를 경험하게 됩니다.

즉, 장애는 갑자기 발생하는 것이 아니라 여러 단계의 경고 신호를 거쳐 나타납니다. 문제는 대부분의 시스템이 이러한 과도한 요청을 별다른 제어 없이 받아들인다는 점입니다.

Rate Limit를 도입하게 된 계기

실제로 운영하던 Workflow 처리 시스템에서 비슷한 문제가 발생한 적이 있었습니다.

특정 고객사가 자동화 작업 설정을 잘못 구성하면서 수만 건의 요청이 매우 짧은 시간 동안 반복적으로 발생했습니다.

처음에는 API 서버만 느려졌습니다.

하지만 곧 Queue 적체가 발생하기 시작했습니다.

Consumer는 처리 속도를 맞추기 위해 더 많은 작업을 가져왔고, 데이터베이스 부하는 빠르게 증가했습니다.

결국 원래 문제가 없던 다른 서비스까지 영향을 받기 시작했습니다.

사후 분석 결과 가장 큰 원인은 시스템에 요청 자체를 제어하는 장치가 없었다는 것이었습니다.

시스템은 들어오는 요청을 모두 받아들이려고 했고, 결국 스스로를 보호하지 못했습니다.

그때부터 “더 많은 요청을 처리하는 것”보다 “감당할 수 없는 요청을 적절히 거절하는 것”이 중요하다는 사실을 배우게 되었습니다.

Rate Limit란 무엇인가

Rate Limit는 일정 시간 동안 허용할 수 있는 요청 수를 제한하는 기술입니다.

쉽게 설명하면 고속도로의 톨게이트와 비슷합니다.

차량이 한꺼번에 몰려들면 전체 교통이 마비될 수 있습니다. 하지만 일정 속도로 차량을 통과시키면 도로 전체가 안정적으로 운영됩니다.

시스템도 마찬가지입니다.

모든 요청을 무조건 받는 것이 아니라 시스템이 처리 가능한 범위 안에서 요청을 조절해야 전체 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.

어떤 기준으로 제한을 설정했는가

Rate Limit를 도입하면서 가장 먼저 고민한 것은 제한 기준이었습니다.

모든 사용자를 동일하게 제한하면 정상 사용자까지 영향을 받을 수 있기 때문입니다.

그래서 여러 기준을 조합하여 정책을 설계했습니다.

사용자 단위 제한

특정 사용자가 짧은 시간 동안 과도한 요청을 보내는 경우 제한하도록 설정했습니다.

예를 들어 1분 동안 500회 이상의 API 호출이 발생하면 추가 요청을 일시적으로 차단했습니다.

API 단위 제한

모든 API가 동일한 부담을 주는 것은 아닙니다.

조회 API는 비교적 가볍지만 데이터 생성이나 수정 API는 데이터베이스 쓰기 작업을 발생시킵니다.

따라서 API 특성에 따라 서로 다른 제한 정책을 적용했습니다.

시스템 보호 제한

CPU 사용률, Queue 적체율, Database Latency가 특정 수준 이상으로 증가하면 자동으로 허용 요청 수를 줄이는 보호 정책도 함께 적용했습니다.

이를 통해 특정 영역의 장애가 전체 서비스로 확산되는 것을 방지할 수 있었습니다.

Rate Limit 구현 방식 비교

운영 환경에서는 다양한 Rate Limit 알고리즘이 사용됩니다.

고정 윈도우 방식

가장 단순한 방식입니다.

예를 들어 1분 동안 100회의 요청을 허용하면 101번째 요청부터 차단됩니다.

구현은 쉽지만 시간 경계에서 순간적인 트래픽 급증이 발생할 수 있습니다.

슬라이딩 윈도우 방식

각 요청의 시간을 기록하고 최근 일정 시간 동안의 요청만 계산합니다.

보다 정확한 제한이 가능하지만 저장해야 하는 데이터가 많아집니다.

토큰 버킷 방식

현재 가장 널리 사용되는 방식 중 하나입니다.

일정 속도로 토큰이 생성되고 요청이 들어올 때마다 토큰을 소비합니다.

짧은 순간의 트래픽 증가(Burst)는 허용하면서 장기적인 평균 요청량은 통제할 수 있어 실무에서 매우 유용합니다.

도입 후 가장 크게 달라진 점

Rate Limit를 적용한 이후 가장 큰 변화는 장애가 사라진 것이 아니라 장애가 확산되지 않게 되었다는 점이었습니다.

이전에는 특정 API가 과부하 상태가 되면 전체 시스템이 영향을 받았습니다.

하지만 도입 이후에는 문제가 발생한 영역만 제한되고 나머지 서비스는 정상적으로 동작할 수 있었습니다.

특히 Queue 관련 지표 변화가 인상적이었습니다.

과거에는 트래픽 급증 시 Queue 길이가 폭발적으로 증가했습니다.

하지만 Rate Limit 도입 후에는 Queue 증가 속도가 완만해졌고 Message Latency 역시 훨씬 안정적으로 유지되었습니다.

Backpressure 발생 빈도도 눈에 띄게 감소했습니다.

흔히 하는 오해

요청을 제한하면 사용자 경험이 나빠지는 것 아닌가요?

오히려 반대인 경우가 많습니다.

일부 사용자의 과도한 요청 때문에 전체 사용자가 느려지는 상황을 막아주기 때문입니다.

Rate Limit는 다수 사용자의 경험을 보호하는 장치입니다.

서버를 더 늘리면 해결되지 않나요?

일부 상황에서는 효과가 있습니다.

하지만 데이터베이스나 외부 API가 병목인 경우 서버를 늘려도 문제가 해결되지 않습니다.

무한정 인프라를 확장하는 것보다 시스템이 감당할 수 있는 범위를 유지하는 것이 훨씬 중요합니다.

모든 API에 같은 정책을 적용하면 되나요?

아닙니다.

로그인 API, 조회 API, 결제 API는 각각 중요도와 처리 비용이 다릅니다.

서비스 특성에 따라 서로 다른 정책을 적용해야 합니다.

운영하면서 배운 점

Rate Limit를 도입하면서 가장 크게 느낀 점은 시스템 안정성은 처리 능력보다 거부 능력에서 시작된다는 사실이었습니다.

많은 팀은 더 많은 요청을 처리하기 위해 노력합니다.

하지만 안정적인 시스템은 감당할 수 없는 요청을 적절히 거절할 줄 아는 시스템입니다.

실제로 대규모 플랫폼들이 Rate Limit를 적극적으로 사용하는 이유도 여기에 있습니다.

시스템을 보호하지 못하면 아무리 높은 처리량을 가지고 있어도 결국 장애를 피할 수 없습니다.

결론

Rate Limit는 단순히 요청을 차단하는 기능이 아닙니다.

서비스의 안정성을 유지하고 장애 확산을 막기 위한 핵심 운영 전략입니다.

운영 경험이 쌓일수록 중요한 것은 최대 처리량을 높이는 것이 아니라 예측 가능한 범위 안에서 안정적으로 서비스를 제공하는 것이라는 사실을 깨닫게 됩니다.

만약 현재 Queue 증가, Latency 상승, Backpressure 발생 문제를 반복적으로 경험하고 있다면 서버 증설보다 먼저 Rate Limit 정책을 점검해 보시기 바랍니다.

많은 장애는 처리 능력 부족 때문이 아니라 감당할 수 없는 요청을 무제한으로 받아들이는 구조에서 시작됩니다. Rate Limit는 그런 위험으로부터 서비스를 보호하는 가장 현실적이고 효과적인 방어 수단 중 하나입니다.