Architecture Patterns

Rate Limiting vs. Throttling Rate Limiting과 Throttling은 API 설계와 관리에서 핵심적인 요소로, 시스템의 안정성과 보안을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. Rate Limiting과 Throttling은 모두 시스템 보호와 최적화를 위한 중요한 기술이지만, 그 목적과 구현 방식에는 명확한 차이가 있다. Rate Limiting은 특정 시간 내 허용되는 요청 수를 제한하여 남용을 방지하는 데 중점을 두는 반면, Throttling은 요청 처리 속도를 조절하여 시스템 리소스를 효율적으로 사용하는 데 중점을 둔다. 실제 애플리케이션에서는 두 기술을 함께 사용하여 더욱 견고하고 효율적인 시스템을 구축하는 것이 일반적입니다. Rate Limiting을 통해 과도한 요청을 차단하고, Throttling을 통해 허용된 요청을 적절한 속도로 처리함으로써 시스템의 안정성과 성능을 모두 확보할 수 있다. ...

Replication 복제 (Replication) 는 시스템 디자인에서 데이터나 서비스의 동일한 복사본을 여러 위치에 유지하는 기술이다. 주요 목적은 장애 발생 시에도 서비스 가용성을 보장하고, 지리적으로 분산된 사용자에게 낮은 지연 시간을 제공하며, 읽기 성능을 향상시키는 것이다. 복제 방식은 동기식과 비동기식으로 나뉘며, 액티브 - 패시브 (마스터 - 슬레이브), 액티브 - 액티브 (다중 마스터) 등의 아키텍처를 통해 구현된다. 일관성, 가용성, 분할 내성 사이의 트레이드오프를 고려해 적절한 복제 전략을 선택하는 것이 중요하다. 핵심 개념 복제 (Replication) 는 시스템 디자인에서 데이터의 복사본을 여러 노드나 시스템에 분산시켜 저장하는 기술이다. 이를 통해 단일 장애점 (Single Point of Failure) 을 방지하고 시스템 가용성 (Availability) 을 높이는 것이 주요 목적이다. ...

캐싱 (Caching) 캐싱은 반복 접근이 많은 데이터를 빠른 저장소 (메모리, 디스크, 네트워크 등) 에 임시 저장하여 응답 속도를 높이고 시스템 부하를 줄이는 핵심 최적화 기술이다. 이는 CPU 와 메모리 사이의 하드웨어 캐시부터 애플리케이션 레벨의 In-Memory 캐시, Redis 같은 분산 캐시, CDN 기반 프록시 캐시까지 다양한 계층에서 적용된다. 캐싱은 시간·공간적 지역성 (locality) 을 활용하며, 구현 시 LRU/LFU 같은 교체 정책, TTL 기반 만료, Write-Through/Back 전략 등이 사용된다. 효과적인 캐시 설계는 일관성 (consistency), 무효화 (invalidation), 만료 (expiration) 정책과 함께 계층적 구조 (cache hierarchy) 를 고려해야 하며, 성능 향상, 비용 절감, 확장성 확보 등의 장점이 있다. 반면, 일관성 유지와 메모리 오버헤드는 주요 도전 과제로 남는다. ...