API-Design-and-Implementation

Get-and-Set “Get-and-Set"은 전통적인 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 방식을 개선한 REST API 디자인 패턴으로, 리소스의 존재 여부와 관계없이 단순화된 작업 흐름을 제공한다. 기본 개념 두 가지 핵심 연산 Get: 리소스의 현재 상태 조회 (CRUD의 Read와 동일) Set: Create/Update: 리소스 존재 여부와 무관하게 값을 설정 (Last-Write-Wins 정책) Delete: null 값을 전달하여 리소스 삭제 동작 원리 1 2 3 4 [클라이언트] [서버] Get 요청 → 리소스 상태 확인 Set 요청 → 값 설정/삭제 ← 최종 상태 반환 (옵션: 이전 값 포함) CRUD와의 차이점 기능 CRUD API Get-and-Set API 생성/수정 POST/PUT/PATCH 분리 단일 Set 연산으로 통합 삭제 DELETE 메서드 사용 Set(null)으로 처리 동시성 제어 복잡한 버전 관리 필요 Last-Write-Wins 기본 적용 에러 처리 상태 코드 404/409 등 다양 단순화된 200/400/500 사용 사례 복잡한 비즈니스 로직 단순 리소스 관리 시스템 작동 원리 상세 Set 연산의 3가지 시나리오 리소스 없음 + 값 전달: 새 리소스 생성 (201 Created) 리소스 존재 + 값 전달: 기존 리소스 덮어쓰기 (200 OK) 리소스 존재 + null 전달: 리소스 삭제 (204 No Content) Last-Write-Wins 동시성 제어 타임스탬프 기반: 최종 쓰기 요청이 우선 적용 ...

Timestamp-Checked Timestamp-Checked 방식은 동시성 제어를 위한 중요한 기법 중 하나로, 주로 낙관적 동시성 제어(Optimistic Concurrency Control)의 맥락에서 사용된다. 기본 원리 타임스탬프 할당: 각 트랜잭션에 고유한 타임스탬프를 부여한다. 이는 주로 트랜잭션이 시작될 때 시스템 시간이나 논리적 카운터를 사용하여 생성된다. 읽기-검증-쓰기 단계: 트랜잭션은 다음 세 단계로 실행된다. 읽기 단계: 데이터를 읽고 로컬에서 작업을 수행한다. 검증 단계: 다른 트랜잭션과의 충돌을 검사한다. 쓰기 단계: 충돌이 없다면 변경사항을 데이터베이스에 반영한다. 충돌 감지: 트랜잭션이 커밋하려 할 때, 자신이 읽은 데이터가 다른 트랜잭션에 의해 변경되었는지 확인한다. 작동 방식 각 데이터 항목에는 두 가지 타임스탬프가 유지된다: 읽기 타임스탬프(R-timestamp): 해당 데이터를 성공적으로 읽은 트랜잭션 중 가장 큰 타임스탬프 쓰기 타임스탬프(W-timestamp): 해당 데이터를 성공적으로 수정한 트랜잭션 중 가장 큰 타임스탬프 트랜잭션이 데이터를 읽거나 쓰려고 할 때, 다음과 같은 규칙이 적용된다: 읽기 연산: 트랜잭션의 타임스탬프가 데이터의 쓰기 타임스탬프보다 작으면 연산이 거부되고 트랜잭션은 롤백된다. 쓰기 연산: 트랜잭션의 타임스탬프가 데이터의 읽기 또는 쓰기 타임스탬프보다 작으면 연산이 거부되고 트랜잭션은 롤백된다. 장점 교착 상태(Deadlock) 방지: 락을 사용하지 않기 때문에 교착 상태가 발생하지 않는다. 대기 시간 감소: 트랜잭션이 다른 트랜잭션을 기다리지 않고 바로 실행된다. 높은 동시성: 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 수 있어 시스템의 처리량이 향상된다. 단점 롤백 가능성 증가: 충돌이 감지되면 트랜잭션이 롤백되어야 하므로, 시스템 부하가 높을 때 롤백 빈도가 증가할 수 있다. 연쇄 롤백: 하나의 트랜잭션 롤백이 다른 트랜잭션의 롤백을 유발할 수 있다. 오버헤드: 각 데이터 항목에 대해 타임스탬프를 유지하고 관리해야 하므로 추가적인 저장 공간과 처리 시간이 필요하다. Timestamp-Checked 방식은 특히 읽기 작업이 많고 쓰기 충돌이 적은 환경에서 효과적이다. 그러나 높은 동시성 환경에서는 롤백으로 인한 성능 저하를 주의해야 한다. 따라서 시스템의 특성과 요구사항을 고려하여 적절한 동시성 제어 방식을 선택해야 한다. ...

Monitoring API 모니터링은 API의 가용성, 성능, 기능적 정확성을 지속적으로 관찰하고 평가하는 체계적인 프로세스이다. 이는 현대 소프트웨어 시스템의 안정성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적인 요소로, 문제를 조기에 감지하고 해결함으로써 서비스 중단과 사용자 경험 저하를 방지한다. API 모니터링의 기본 개념 API 모니터링은 단순한 로그 수집을 넘어서, API 시스템의 건강 상태를 종합적으로 관찰하고 평가하는 프로세스이다. 이는 다음과 같은 핵심 측면을 포함한다: 가용성 모니터링: API가 지속적으로 응답하며 접근 가능한지 확인한다. 성능 모니터링: 응답 시간, 처리량, 오류율 등의 성능 지표를 추적한다. 기능적 모니터링: API가 예상대로 정확한 결과를 반환하는지 검증한다. 인프라 모니터링: API를 지원하는 기본 인프라의 상태를 관찰한다. 보안 모니터링: 비정상적인 접근 패턴이나 보안 위협을 감지한다. API 모니터링의 중요성 API 모니터링이 비즈니스와 기술적 측면에서 제공하는 가치는 다음과 같다: ...

Profiling API 프로파일링은 API의 성능, 행동, 리소스 사용 특성을 체계적으로 분석하는 프로세스로, 최적화 기회를 발견하고 성능 문제를 해결하는 데 필수적인 접근법이다. 프로파일링을 통해 개발자와 시스템 관리자는 API가 어떻게 작동하는지 심층적으로 이해하고, 병목 현상을 식별하며, 전반적인 성능을 향상시킬 수 있다. API 프로파일링의 기본 개념 API 프로파일링은 단순히 API의 속도를 측정하는 것을 넘어, 다양한 조건에서 API의 동작을 분석하는 종합적인 과정이다. 이는 다음과 같은 핵심 요소를 포함한다: 성능 측정: API의 응답 시간, 처리량, 지연 시간 등을 다양한 부하 조건에서 측정한다. 리소스 사용 분석: API가 사용하는 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭 등의 리소스를 추적한다. 코드 실행 경로 분석: API 내부에서 어떤 함수나 모듈이 가장 많은 시간을 소비하는지 파악한다. 데이터 흐름 추적: 요청이 API 시스템 내에서 어떻게 처리되고, 데이터가 어떻게 변환되는지 추적한다. API 프로파일링의 유형 정적 프로파일링 정적 프로파일링은 코드 실행 없이 API의 구조와 설계를 분석하는 방법. ...

Error Handling and Retries 현대 소프트웨어 아키텍처에서 API는 중추적인 역할을 담당하며, 다양한 시스템 간의 원활한 통신을 가능하게 한다. 그러나 네트워크 불안정성, 서버 과부하, 일시적인 서비스 중단 등 다양한 이유로 API 호출은 항상 성공적으로 완료되지 않을 수 있다. 따라서 효과적인 오류 처리와 재시도 메커니즘은 안정적인 API 설계의 핵심 요소이다. API 오류 처리의 중요성 오류 처리가 중요한 이유 효과적인 오류 처리는 다음과 같은 여러 이유로 중요하다: 사용자 경험 향상: 명확한 오류 메시지는 사용자가 문제를 이해하고 해결할 수 있게 도와준다. 디버깅 용이성: 상세한 오류 정보는 개발자가 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 된다. 시스템 안정성: 적절한 오류 처리는 예기치 않은 상황에서도 애플리케이션이 계속 작동할 수 있게 한다. 보안 강화: 오류 처리는 민감한 정보 노출을 방지하고 잠재적인 공격 벡터를 감소시킨다. API 사용성: 일관되고 예측 가능한 오류 응답은 API의 사용성을 크게 향상시킨다. 부적절한 오류 처리의 결과 오류 처리가 제대로 구현되지 않으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다: ...

Performance Metrics API 성능 메트릭스는 API의 효율성, 안정성, 그리고 전반적인 품질을 측정하는 중요한 지표이다. 이러한 메트릭스를 이해하고 모니터링함으로써, 개발자와 시스템 관리자는 사용자 경험을 개선하고 시스템 리소스를 최적화할 수 있다. API 성능 메트릭스의 중요성 API 성능은 애플리케이션의 전반적인 사용자 경험과 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미친다. 성능이 좋지 않은 API는 다음과 같은 문제를 일으킬 수 있다: 사용자 경험 저하: 느린 응답 시간은 최종 사용자의 불만족으로 이어진다. 시스템 신뢰성 감소: 잦은 오류나 장애는 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨린다. 비용 증가: 비효율적인 리소스 사용은 인프라 비용을 증가시킨다. 확장성 제한: 성능 병목 현상은 시스템의 확장을 어렵게 만든다. 따라서 API 설계 단계부터 성능 메트릭스를 고려하는 것이 중요하며, 지속적인 모니터링과 최적화가 필요하다. ...

Short Polling Short polling은 클라이언트와 서버 간의 실시간에 가까운 통신을 구현하기 위한 기본적인 기술이다. Short polling은 실시간 업데이트가 필요하지만 진정한 실시간성이 중요하지 않은 애플리케이션에서 구현이 간단하고 호환성이 좋은 솔루션이다. 그러나 사용자가 많아지거나 지연 시간이 중요한 애플리케이션에서는 Long Polling, SSE, WebSockets 같은 더 효율적인 기술의 사용을 고려해야 한다. Short Polling의 개념 Short polling은 클라이언트가 주기적으로 서버에 HTTP 요청을 보내 새로운 데이터가 있는지 확인하는 방식이다. 클라이언트는 정해진 시간 간격으로 서버에 요청을 보내고, 서버는 그 순간 가지고 있는, 클라이언트가 아직 받지 않은 데이터를 응답한다. ...

Long Polling Long polling은 전통적인 short polling의 한계를 극복하기 위해 발전된 웹 통신 기법으로, 실시간에 가까운 데이터 전송을 가능하게 한다. 이 기술은 특히 웹소켓(WebSocket)이 등장하기 전에 실시간 웹 애플리케이션 구현에 널리 사용되었다. Long polling은 WebSockets의 대중화 이전에 실시간 웹 애플리케이션의 핵심 기술이었으며, 오늘날에도 특정 상황에서 유용한 접근 방식이다. 특히 WebSockets 지원이 제한된 환경이나, 단순한 실시간 요구사항을 가진 애플리케이션에서 여전히 가치 있는 솔루션이다. 최신 웹 애플리케이션에서는 WebSockets가 선호되는 경향이 있지만, Long polling은 폴백(fallback) 메커니즘으로 구현되어 WebSockets를 지원하지 않는 환경에서도 실시간에 가까운 경험을 제공할 수 있다. ...

RFC 9457 RFC 9457은 그 후속 버전으로, HTTP API의 오류 응답을 구조화된 형식으로 전달하기 위한 표준이다. 이 문서는 RFC 7807을 대체하며, 이전 버전에서의 경험과 피드백을 반영하여 몇 가지 중요한 개선사항을 도입했다. RFC 9457의 주요 개선사항 RFC 9457은 RFC 7807을 기반으로 다음과 같은 주요 개선점을 포함하고 있다. 문제 유형(type) 필드의 명확화 기존: type 필드는 문제의 유형을 식별하는 URI로 사용되었지만, 그 사용 방식이 모호할 수 있다. 개선: type 필드의 사용을 명확히 정의하고, 공용 레지스트리를 통해 표준화된 문제 유형을 관리하도록 권장하고 있다. 여러 문제의 표현 지원 ...

RFC 7807: Problem Details for HTTP APIs RFC 7807은 HTTP API에서 오류 상황을 일관되고 기계가 처리하기 쉬운 방식으로 전달하기 위한 표준이다. 이 규격은 “Problem Details for HTTP APIs"라는 제목으로 2016년 3월에 공식 발표되었으며, HTTP API에서 발생한 오류 상황을 구조화된 JSON 또는 XML 형식으로 표현하는 방식을 정의한다. 발표: 2016년 3월 저자: Mark Nottingham 외 상태: Proposed Standard (표준화 단계의 공식 규격) RFC 7807의 배경과 목적 HTTP API는 다양한 클라이언트와 통신하며, 여러 오류 상황에 직면한다. 전통적으로 각 API는 자체적인 오류 응답 형식을 정의했는데, 이로 인해 클라이언트 개발자는 API마다 다른 오류 처리 로직을 구현해야 했다. ...