[가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초] 1장 사용자 수에 따른 규모 확장성

이다혜·2024년 2월 7일
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단일 서버


모든 컴포넌트가 단 한대의 서버에서 실행되는 간단한 시스템부터 설계해 보자.

  1. 사용자가 도메인 이름을 이용하여 웹사이트에 접속하기 위해 DNS(Domain Name Service)에 질의한다.

  2. DNS에서 조회 결과로 IP 주소가 반환된다. 이 IP 주소가 접속하려는 웹 서버의 주소이다.

  3. 해당 IP 주소로 HTTP 요청이 전달된다.

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

데이터베이스


사용자가 늘어 나면 서버 하나로는 충분하지 않아서 여러 서버를 두어야 한다.
웹/모바일 트래픽 처리 서버와 데이터베이스 서버를 분리하면 그 각각을 독립적으로 확장해 나갈 수 있다.

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
    • 한 대의 서버에 CPU나 메모리를 무한대로 증설할 방법은 없기 때문에 한계가 있다.
  • 수평적 규모 확장 = 스케일 아웃(scale out)
    • 더 많은 서버를 추가하여 성능을 개선하는 행위
    • 대규모 애플리케이션을 지원하는 데는 수평적 규모 확장법이 보다 적절하다.

로드 밸런서

부하 분산 집합(load balancing set)에 속한 웹 서버들에게 트래픽 부하를 고르게 분산하는 역할을 한다.

사용자는 로드밸런서의 공개 IP로 접속한다.
따라서 웹 서버는 클라이언트의 접속을 직접 처리하지 않는다.

더 나은 보안을 위해, 서버 간 통신에는 사설 IP 주소가 이용된다.
사설 IP 주소는 같은 네트워크에 속한 서버 사이의 통신에만 쓰일 수 있어서 인터넷을 통해서는 접속할 수 없다.
로드밸런서가 웹 서버와 통신하기 위해 이 사설 IP 주소를 이용한다.

부하 분산 집합에 또 하나의 웹 서버를 추가하면 장애를 자동 복구하지 못하는 문제(no failover)는 해소되며, 웹 계층의 가용성은 향상된다.

데이터베이스 다중화

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

쓰기 연산은 master에서만 지원하고, slave는 읽기 연산만을 지원하는데, 읽기 연산의 비중이 쓰기 연산보다 훨씬 높기 때문에 부 데이터베이스의 수가 더 많다.

데이터 베이스 다중화의 장점

  • 더 나은 성능 : 병렬로 처리될 수 있는 질의의 수가 늘어나므로 성능이 좋아진다.

  • 안정성 : 자연 재대 등으로 데이터베이스 서버 가운데 일부가 파괴되어도 데이터는 보존될 것이다.
    데이터를 지역적으로 떨어진 여러 장소에 다중화시켜 놓을 수 있기 때문이다.

  • 가용성 : 데이터를 여러 지역에 복제해 둠으로써, 하나의 데이터 베이스 서버에 장애가 발생하더라도 다른 서버에 있는 데이터를 가져와 계속 서비스 할 수 있다.

캐시


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

캐시 계층

캐시 계층(cache tier)은 데이터가 잠시 보관되는 곳으로 데이터베이스보다 훨씬 빠르다.
별도의 캐시 계층을 두면 성능이 개선되고 데이터베이스 부하를 줄일 수 있다.

콘텐츠 전송 네트워크(CDN)


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

1. 사용자 A가 이미지 URL을 이용해 image.png에 접근한다.
2. CDN 서버의 캐시에 해당 이미지가 없는 경우, 서버는 원본 서버에 요청하여 파일을 가져온다.
3. 원본 서버가 파일을 CDN 서버에 반환한다.
4. CDN 서버는 파일을 캐시하고 사용자 A에게 반환한다.
5. 사용자 B가 같은 이미지에 대한 요청을 CDN 서버에 전송한다.
6. 만료되지 않은 이미지에 대한 요청은 캐시를 통해 처리된다.

CDN과 캐시가 추가된 설계는 다음과 같다.

  • 정적 컨텐츠는 더 이상 웹 서버를 통해 서비스하지 않으며, CDN을 통해 제공하여 더 나은 성능을 보장한다.
  • 캐시가 데이터베이스 부하를 줄여준다.

무상태(stateless) 웹 계층


이번에는 웹 계층을 수평적으로 확장해보자.
이를 위해서는 상태 정보를 웹 계층에서 제거해야 한다.

무상태 아키텍처


이 구조에서 사용자로부터의 http 요청은 어떤 웹 서버로도 전달될 수 있다.
웹 서버는 상태 정보가 필요할 경우 공유 저장소로부터 데이터를 가져온다.
따라서 상태 정보는 웹 서버로부터 물리적으로 분리되어 있다.

데이터 센터


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

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

메시지 큐


메시지 큐는 메세지의 무손실(즉, 메시지 큐에 일단 보관된 메시지는 소비자가 꺼낼 때까지 안전히 보관된다는 특성)을 보장하는 비동기 통신을 지원하는 컴포넌트다.

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

데이터베이스의 규모 확장


저장할 데이터가 많아지면 데이터베이스에 대한 부하도 증가한다.

수직적 확장

기존 서버에 더 많은, 또는 고성능의 자원(CPU, RAM, 디스크 등)을 증설하는 방법이다.

약점

  • 데이터베이스 서버 하드웨어에는 한계가 있으므로 자원을 무한 증설할 수는 없다.
  • 비용이 많이 든다. 고성능 서버로 갈수록 가격이 올라간다.

수평적 확장(=샤딩)

더 많은 서버를 추가함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

💡 샤딩


대규모 데이터베이스를 샤드(shard)라고 부르는 작은 단위로 분할하는 기술

다음은 샤드로 분할된 데이터베이스의 예

사용자 데이터를 어느 샤드에 넣을지는 사용자 ID에 따라 정한다.

정리


  • 웹 계층은 무상태 계층으로
  • 모든 계층에 다중화 도입
  • 가능한 한 많은 데이터를 캐시할 것
  • 여러 데이터 센터를 지원할 것
  • 정적 콘텐츠는 CDN을 통해 서비스할 것
  • 각 계층은 독립적 서비스로 분할할 것
  • 시스템을 지속적으로 모니터링하고, 자동화 도구들을 활용할 것

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