Rate Limiting 알고리즘 Token Bucket vs Leaky Bucket

아찔한 트래픽 홍수 속에서 서비스 지키기: 왜 Rate Limiting 이 필수일까?

서버 과부하, 이제 안녕! 안정적인 서비스의 시작

개발자라면 한 번쯤은 경험해봤을 거예요. 갑자기 트래픽이 몰리면서 서버가 뻗어버리는 아찔한 순간들 말이죠. 저도 예전에 작은 이벤트를 진행하다가 예상치 못한 동접자 폭증으로 서버가 다운되어 식은땀을 흘렸던 기억이 생생합니다.

이때 절실히 느꼈던 것이 바로 ‘Rate Limiting’의 필요성이었어요. 단순히 서버 자원을 보호하는 것을 넘어, 사용자들에게 끊김 없는 안정적인 서비스를 제공하기 위한 가장 기본적인 방패 역할을 해줍니다. 특정 사용자가 의도치 않게, 혹은 악의적으로 너무 많은 요청을 보내 서버에 부담을 주는 것을 효과적으로 막아주죠.

덕분에 우리 서비스가 넉넉한 숨을 쉬고, 모든 사용자가 쾌적한 환경에서 서비스를 이용할 수 있게 되는 겁니다. 마치 복잡한 도로에서 교통 체증을 막기 위해 신호등과 차선이 필요한 것처럼, 디지털 세상에서도 트래픽을 조절하는 메커니즘이 꼭 필요하다는 걸 직접 체감했습니다.

비용 절감부터 보안까지, Rate Limiting 의 놀라운 힘

Rate Limiting 은 단순히 서버 안정성을 넘어 예상치 못한 비용 지출을 막는 데도 큰 도움이 됩니다. 클라우드 서비스를 이용하는 환경에서는 트래픽 양에 따라 요금이 부과되는 경우가 많잖아요? 만약 악의적인 공격이나 단순 실수로 엄청난 양의 요청이 발생한다면, 우리도 모르는 사이에 요금 폭탄을 맞을 수 있습니다.

Rate Limiting 은 이런 불필요한 비용을 효과적으로 차단해주는 든든한 보호막이 되어주죠. 게다가 DDoS(분산 서비스 거부) 공격과 같은 보안 위협에 대한 1 차 방어선 역할도 톡톡히 해냅니다. 공격자가 아무리 많은 요청을 보내더라도, 설정된 제한을 넘어서는 요청은 서버에 도달하기도 전에 차단되니, 핵심 시스템의 안전을 지키는 데 결정적인 역할을 하는 거죠.

제가 직접 시스템을 운영하면서 Rate Limiting 이 없었다면 과연 이 정도의 안정성과 비용 효율성을 유지할 수 있었을까 하는 의문이 들 정도예요.

자유로움과 유연함의 대명사, 토큰 버킷 알고리즘 파헤치기

언제든 쓸 수 있는 ‘토큰’, 그 매력에 빠지다

토큰 버킷(Token Bucket) 알고리즘은 말 그대로 ‘토큰’을 사용하는 방식입니다. 일정한 속도로 토큰이 생성되어 버킷에 쌓이고, 요청이 들어올 때마다 이 버킷에서 토큰을 하나씩 꺼내 쓰는 방식이죠. 만약 버킷에 토큰이 있다면 요청은 즉시 처리되고, 토큰이 없다면 요청은 거부되거나 대기해야 합니다.

제가 이 알고리즘을 처음 접했을 때 가장 매력적으로 느꼈던 부분은 바로 ‘버스트(Burst)’ 트래픽, 즉 갑자기 폭발적으로 요청이 몰리는 상황에 유연하게 대처할 수 있다는 점이었어요. 평소에는 토큰이 여유롭게 쌓여 있다가도, 순간적으로 요청이 많아지면 쌓여있던 토큰을 한꺼번에 소진해서 빠르게 처리해 줄 수 있으니까요.

마치 미리 비상금을 모아두었다가 갑자기 목돈이 필요할 때 사용하는 것과 비슷하다고 할 수 있죠. 그래서 갑자기 사용자가 몰리는 이벤트 페이지나 API 호출이 빈번한 서비스에 적용했을 때 특히 효과를 많이 봤던 기억이 납니다.

갑작스러운 요청에도 유연하게 대처하는 비결

토큰 버킷 알고리즘의 가장 큰 장점은 바로 이 유연성입니다. 버킷 크기를 적절히 설정하면, 순간적으로 허용된 최대 처리량을 넘어선 트래픽도 잠시 동안은 감당할 수 있어요. 예를 들어, 1 초에 10 개의 요청을 처리하는 것이 목표인데, 버킷에 50 개의 토큰이 쌓여있다면 한 번에 50 개의 요청까지는 즉시 처리할 수 있는 거죠.

그 이후에는 다시 1 초에 10 개씩 토큰이 채워지는 속도에 맞춰야 하지만, 이 ‘순간적인 유예’ 덕분에 사용자들은 서비스가 느려지거나 오류가 나는 것을 덜 경험하게 됩니다. 제가 경험했던 서비스 중에는 사용자들이 특정 시간대에 집중적으로 몰리는 특성이 있었는데, 토큰 버킷을 적용함으로써 사용자 경험을 크게 개선할 수 있었습니다.

버킷이 비어있으면 요청을 거부하거나 대기시키기 때문에 과부하를 막으면서도, 버스트 상황에서는 쌓인 토큰으로 유연하게 대처하는, 두 마리 토끼를 잡을 수 있었죠.

꾸준함이 만드는 안정감, 리키 버킷 알고리즘의 진면모

물이 새듯 일정한 속도로 처리하는 마법

리키 버킷(Leaky Bucket) 알고리즘은 토큰 버킷과는 또 다른 매력을 가지고 있습니다. 마치 바닥에 구멍이 뚫린 버킷에 물을 붓는 것을 상상하면 이해하기 쉬워요. 아무리 많은 물을 붓더라도 버킷 아래 구멍으로는 일정한 속도로만 물이 빠져나가죠.

이처럼 리키 버킷은 들어오는 요청의 양과 관계없이 일정한, 고정된 속도로만 요청을 처리합니다. 즉, 요청이 아무리 폭주해도 시스템이 감당할 수 있는 최대 처리량을 절대 넘지 않도록 보장해주는 것이죠. 제가 여러 시스템에 Rate Limiting 을 적용해보면서 느낀 건, 예측 불가능한 변동보다는 ‘안정적인 처리 속도’가 훨씬 중요한 서비스들이 분명히 있다는 거예요.

리키 버킷은 이런 서비스에 아주 적합합니다. 항상 일정한 속도를 유지하기 때문에 시스템 자원을 효율적으로 관리할 수 있고, 과도한 요청으로 인한 자원 고갈이나 성능 저하를 미연에 방지할 수 있습니다.

예측 가능한 트래픽 흐름, 시스템 안정성의 핵심

리키 버킷 알고리즘은 시스템에 들어오는 트래픽을 마치 수도꼭지를 조절하듯 일정한 흐름으로 만들어줍니다. 요청이 순간적으로 많이 들어오더라도 버킷이 가득 차면 더 이상의 요청은 버려지거나 거부되기 때문에, 항상 정해진 처리량만 시스템에 유입되도록 보장합니다. 이 점이 토큰 버킷과 가장 큰 차이점이자 리키 버킷의 강점이라고 할 수 있어요.

제가 운영했던 백엔드 시스템 중에는 데이터베이스에 부담을 주지 않는 것이 최우선인 경우가 있었는데, 이때 리키 버킷을 적용해서 데이터베이스 부하를 효과적으로 제어할 수 있었습니다. 요청의 갑작스러운 증가에 따라 시스템 자원이 급변하는 것을 막아주기 때문에, 장기적인 관점에서 시스템 안정성과 예측 가능성을 높이는 데 아주 탁월한 효과를 보여줬죠.

마치 일정한 속도로 물이 흐르는 강물처럼, 시스템이 항상 평온하게 유지될 수 있도록 돕는다고 생각하면 됩니다.

두 알고리즘, 무엇이 다를까? 핵심 차이점 완벽 분석

버킷에 담긴 철학: 토큰 vs 물

토큰 버킷과 리키 버킷 알고리즘은 겉으로는 비슷해 보이지만, 그 내면에 담긴 철학과 동작 방식에서 명확한 차이를 보입니다. 토큰 버킷은 ‘허용량’을 기준으로 작동합니다. 즉, 미리 쌓아둔 토큰(허용량)만큼은 순간적으로 더 많은 요청을 처리할 수 있는 유연성을 제공하죠.

반면 리키 버킷은 ‘처리 속도’를 기준으로 작동합니다. 요청의 양과 관계없이 항상 일정한 속도로만 처리하며, 이를 초과하는 요청은 버리거나 대기시킵니다. 제가 직접 사용해보면서 가장 크게 느꼈던 점은, 토큰 버킷은 순간적인 트래픽 폭증을 어느 정도 용인해주면서 서비스의 응답성을 높이는 데 초점을 맞춘 반면, 리키 버킷은 시스템의 안정성과 자원 보호에 더 무게를 둔다는 것이었어요.

어떤 것이 더 좋다기보다는, 우리 서비스가 어떤 가치를 우선시하는지에 따라 선택이 달라져야 한다는 걸 깨달았습니다.

갑작스러운 요청에 대한 반응 속도 비교

이 두 알고리즘의 차이는 갑작스러운 요청이 쏟아질 때 더욱 명확하게 드러납니다. 토큰 버킷은 버킷에 남아있는 토큰이 있다면 순간적으로 많은 요청을 빠르게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 1 분에 60 개 요청을 처리해야 하는 상황에서 60 개의 토큰이 쌓여 있다면, 1 초 안에 60 개 요청이 들어와도 모두 처리해 줄 수 있죠.

하지만 리키 버킷은 아무리 많은 요청이 들어와도 설정된 초당 처리량(예: 초당 10 개)을 넘지 않습니다. 나머지 요청은 버킷에 쌓이거나 버려지기 때문에, 순간적인 처리 속도보다는 꾸준하고 안정적인 처리량을 유지하는 데 집중합니다. 제가 직접 테스트해봤을 때, 사용자 경험 측면에서는 토큰 버킷이 순간적인 부드러움을 제공했지만, 백엔드 시스템의 부하 안정성 측면에서는 리키 버킷이 훨씬 예측 가능하고 제어하기 쉬웠던 기억이 납니다.

구분	토큰 버킷 (Token Bucket)	리키 버킷 (Leaky Bucket)
기본 개념	토큰이 생성되어 버킷에 쌓이고, 요청 시 토큰 사용	요청이 버킷에 들어와 일정한 속도로 처리됨 (물이 새듯)
버스트 트래픽 처리	쌓인 토큰으로 순간적인 폭증 처리 가능 (유연)	초과하는 요청은 버리거나 대기 (엄격)
주요 목적	시스템의 유연한 처리 및 사용자 경험 개선	시스템 자원 보호 및 안정적인 처리량 유지
트래픽 제어 방식	최대 허용 요청 수를 제한	최대 처리 속도를 제한
적합한 서비스	순간적인 트래픽 폭증이 잦은 API, 이벤트성 서비스	DB 부하 제어, 안정적인 처리량이 중요한 서비스

내 서비스엔 어떤 알고리즘이 딱일까? 현명한 선택 가이드

폭발적인 트래픽 예측 시나리오

그럼 이제 정말 중요한 질문이죠. “내 서비스에는 어떤 알고리즘이 더 잘 맞을까?” 제가 다양한 프로젝트를 경험하며 내린 결론은, ‘서비스의 특성과 목표’에 따라 답이 달라진다는 겁니다. 만약 여러분의 서비스가 특정 시간대에 사용자가 몰리거나, 프로모션/이벤트 등으로 갑자기 트래픽이 폭증할 가능성이 높다면 토큰 버킷 알고리즘이 더 유리할 수 있습니다.

예를 들어, 인기 아이돌의 콘서트 티켓팅 서비스나 한정판 상품 판매 페이지처럼 순간적으로 엄청난 수의 요청이 몰릴 때, 토큰 버킷은 쌓여있던 토큰을 소진하며 이 트래픽을 최대한 수용하려고 노력할 겁니다. 물론 버킷 크기를 적절히 조절해서 서비스가 감당할 수 있는 수준 내에서 말이죠.

제가 직접 이런 시나리오에 토큰 버킷을 적용했을 때, 초기 트래픽 폭증으로 인한 오류를 줄이고 사용자들에게 “접속 대기”보다는 “접속 성공” 경험을 더 많이 제공할 수 있었던 경험이 있습니다.

안정적인 처리 속도가 중요한 경우

반대로, 시스템의 자원 사용량을 예측 가능하게 유지하고 싶거나, 데이터베이스처럼 항상 일정한 부하를 유지해야 하는 민감한 컴포넌트가 있다면 리키 버킷 알고리즘이 훨씬 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 실시간 로그 처리 시스템이나, 외부 결제 시스템과 연동하는 백엔드 API처럼 특정 처리율을 넘으면 안 되는 경우죠.

리키 버킷은 아무리 많은 요청이 들어와도 정해진 속도 이상으로는 절대로 처리하지 않기 때문에, 서버가 감당할 수 있는 수준 이상의 과부하가 걸리는 것을 근본적으로 차단합니다. 저의 경험상, 특히 대용량 데이터를 처리하거나 외부 시스템과의 안정적인 연동이 중요한 서비스에서는 리키 버킷이 시스템 전반의 안정성을 크게 향상시켜 주었습니다.

갑작스러운 트래픽 변화에 휘둘리지 않고, 마치 시계추처럼 꾸준하고 일관된 성능을 유지하는 데 결정적인 역할을 하는 거죠.

실전에서 빛나는 Rate Limiting: 구현 시 놓치지 말아야 할 꿀팁

분산 환경에서의 도전과 해법

Rate Limiting 을 단순히 개념적으로 아는 것을 넘어 실제 서비스에 적용하려면 몇 가지 난관에 부딪힐 수 있습니다. 특히 요즘처럼 마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 대세인 분산 환경에서는 더욱 그렇죠. 각기 다른 서버 인스턴스에서 요청이 처리될 때, 전체적인 Rate Limiting 규칙을 어떻게 일관되게 적용할 것인가가 큰 숙제가 됩니다.

저도 처음에 분산 환경에서 Rate Limiting 을 구현할 때 이 문제로 머리를 싸맸던 기억이 나네요. 단순히 각 서버마다 독립적으로 Rate Limiting 을 적용하면 전체적인 제한이 무의미해지거나 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 이럴 때는 Redis 와 같은 분산 캐시 시스템을 활용해서 중앙에서 토큰이나 요청 카운트를 관리하는 방법이 효과적입니다.

모든 서버가 하나의 중앙 저장소를 참조하게 함으로써, 분산된 환경에서도 일관되고 정확한 Rate Limiting 을 구현할 수 있게 됩니다. 이 외에도 API 게이트웨이 레벨에서 Rate Limiting 을 적용하는 방법도 고려해볼 만합니다.

모니터링과 튜닝, 성공적인 운영의 핵심

어떤 Rate Limiting 알고리즘을 선택하든, 한 번 설정해두고 끝나는 것이 아닙니다. 서비스는 계속해서 변화하고, 사용자 트래픽 패턴도 진화하기 때문에 지속적인 모니터링과 튜닝이 필수적입니다. Rate Limiting 이 너무 엄격하게 설정되어 정상적인 사용자 요청까지 차단되지는 않는지, 아니면 너무 느슨하게 설정되어 서버 과부하를 제대로 막지 못하는 것은 아닌지 꾸준히 확인해야 합니다.

제가 직접 운영하던 서비스에서도 초기에는 Rate Limiting 설정 때문에 예상치 못한 장애가 발생하기도 했고, 반대로 너무 여유롭게 설정했다가 과부하로 이어지는 경험도 했습니다. 중요한 건 실시간으로 Rate Limiting 동작 지표(차단된 요청 수, 처리된 요청 수 등)를 확인하고, 서비스의 변경 사항이나 트래픽 패턴의 변화에 맞춰 유연하게 설정을 조정해주는 것입니다.

이 과정에서 얻는 경험과 데이터가 쌓여야 비로소 우리 서비스에 최적화된 Rate Limiting 전략을 완성할 수 있다고 저는 확신합니다.

글을 마치며

오늘은 서버를 든든하게 지켜주는 Rate Limiting 의 세계와 핵심 알고리즘인 토큰 버킷, 리키 버킷에 대해 깊이 파고들어 봤습니다. 복잡한 트래픽 환경 속에서 우리 서비스가 흔들림 없이 안정적으로 운영되기 위해서는 Rate Limiting 이 선택이 아닌 필수라는 점, 다시 한번 강조하고 싶어요. 어떤 알고리즘이 내 서비스에 가장 적합할지는 서비스의 특성과 여러분이 추구하는 가치에 따라 달라질 겁니다. 오늘 저와 함께 나눈 이야기들이 여러분의 서비스에 날개를 달아줄 현명한 선택을 하는 데 조금이나마 도움이 되었기를 진심으로 바랍니다.

알아두면 쓸모 있는 정보

1. Rate Limiting 은 단순히 서버 부하를 막는 것을 넘어, DDoS 공격 방어와 같은 보안 측면에서도 중요한 역할을 합니다. 단순한 기능이 아니라는 점 꼭 기억하세요.

2. 토큰 버킷과 리키 버킷 외에도 고정 윈도우(Fixed Window), 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 등 다양한 Rate Limiting 알고리즘들이 존재합니다. 각자의 장단점을 파악해 서비스에 맞는 최적의 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

3. 분산 환경에서는 Redis 같은 중앙 집중식 캐시 시스템을 활용하여 Rate Limiting 을 구현하는 것이 일반적입니다. 여러 서버에서 일관된 제한을 적용하기 위함이죠.

4. Rate Limiting 설정 후에는 반드시 모니터링 시스템을 구축하여 실제 트래픽 패턴과 차단율 등을 꾸준히 확인해야 합니다. 예상치 못한 문제가 발생하지 않도록 지속적인 관심이 필요해요.

5. Rate Limiting 으로 인해 요청이 거부될 경우, 사용자에게 명확하고 친절한 에러 메시지를 제공하여 혼란을 줄이는 것이 중요합니다. “잠시 후 다시 시도해주세요”와 같은 메시지가 대표적이죠.

중요 사항 정리

결론적으로 Rate Limiting 은 서비스의 안정성을 보장하고 비용을 절감하며 보안을 강화하는 데 필수적인 전략입니다. 토큰 버킷은 순간적인 트래픽 폭증에 유연하게 대처할 수 있는 장점이 있고, 리키 버킷은 예측 가능한 처리 속도로 시스템 자원을 안정적으로 관리하는 데 탁월하죠. 어떤 알고리즘을 선택하든, 서비스의 요구사항과 목표에 맞춰 유연하게 적용하고 지속적인 모니터링을 통해 최적화하는 것이 성공적인 Rate Limiting 운영의 핵심입니다. 여러분의 소중한 서비스를 든든하게 지켜줄 Rate Limiting, 이제 여러분의 손에 달려 있습니다!