대용량 트래픽을 효율적으로 처리하는 것은 많은 백엔드 개발자들에게 중요한 과제입니다. 특히, 카카오톡과 같은 대형 채팅 플랫폼에서는 하루에도 수십억 건의 메시지가 오가며, 이를 원활하게 처리하지 못하면 심각한 장애가 발생할 수 있습니다. 이번 글에서는 카카오 출신 수석 백엔드 개발자가 직접 전하는 대용량 트래픽 처리법을 소개합니다.
카카오톡과 같은 대형 채팅 플랫폼에서는 초당 수백만 건의 요청이 발생합니다. 이러한 요청을 적절히 분산 처리하지 못하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
✔️ 서비스 응답 지연: 메시지 전송이 늦어지고, 사용자 경험이 저하됩니다. ✔️ 서버 과부하: 특정 서버에 과부하가 집중되면 전체 서비스가 다운될 위험이 있습니다. ✔️ 데이터 유실: 대용량 트래픽 폭주로 인해 일부 데이터가 유실될 가능성이 있습니다. ✔️ 운영 비용 증가: 비효율적인 트래픽 처리는 불필요한 리소스 사용을 초래합니다.
이러한 문제를 방지하기 위해 백엔드 개발자들은 다양한 기술과 전략을 적용하고 있습니다.
상황별 대용량 트래픽 처리법
Case1. 성능 개선 작업
▶ 데이터베이스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 리플리카 활용
데이터베이스가 하나만 존재하면 모든 요청이 한 곳으로 집중되면서 부하가 커집니다. 이를 해결하기 위해 읽기 전용 복제본 을 활용하여 주요 쿼리를 분산하면 성능이 대폭 향상됩니다.
▶ 데이터 저장소 확장성 및 안정성 확보를 위한 샤딩 기법 활용
데이터가 한 서버에 집중되지 않도록 여러 서버에 분산 저장하면, 대용량 트래픽이 특정 지점에 몰리는 문제를 방지할 수 있습니다.
▶ 세션 유지와 DB 캐싱을 위한 Redis 활용
대용량 트래픽 쏠림 발생 시 캐싱 레이어를 추가하여 조회 빈도가 높은 데이터를 따로 처리함으로써 상대적으로 느린 DB 속도를 보완합니다.
▶ 데이터 정합성 보장을 위한 메시지 시퀀스 넘버 생성
네트워크 이슈 등으로 인한 메시지 누락 및 순서 보정 문제를 방지하기 위해 Redis의 빠른 속도를 활용합니다. 백엔드 개발자는 채팅 플랫폼에서 메시지 순서를 유지하는 데 이를 활용합니다.
▶ Redis 클러스터 구성
Redis Cluster는 샤딩과 유사한 개념으로, 여러 노드에 데이터를 자동으로 분산 저장합니다. 일부 노드가 실패하거나 통신이 단절되더라도 지속적으로 운영될 수 있는 높은 가용성을 제공합니다.
Case2. 부하 분산 작업
▶ 비동기 처리 및 대량 데이터 효율적 분산을 위한 카프카 도입
동시 다발적인 요청을 즉시 처리하려고 하면 서버에 부하가 집중됩니다. 이를 해결하기 위해 비동기 메시지 큐를 활용하여 대용량 트래픽을 분산 처리하면 더욱 안정적인 운영이 가능합니다.
▶ 트래픽 최적화를 위한 Nginx 기반 부하 분산
클라이언트의 요청을 직접 서버로 보내는 것이 아니라, Nginx와 같은 로드 밸런서 를 활용하여 여러 서버로 트래픽을 분배하면 특정 서버의 과부하를 방지할 수 있습니다.
Case3. 장애 대응 전략
▶ 책임 분리로 진행하는 모놀리틱 서비스 분해와 Nginx 연동
채팅 플랫폼에서 채팅방 개설, 사용자 간 친구 추가 등의 서비스에 시스템의 부하를 효율적으로 분산하기 위해 Nginx를 앞단에 두고 확장성을 확보합니다.
▶ SPOF 제거를 위한 Nginx 다중 인스턴스와 서비스 디스커버리 연동
SPOF를 제거하기 위해 LB역할을 하던 Nginx까지도 다중 인스턴스로 구성하여 고가용성을 증대시킵니다. 채팅 플랫폼에서 서비스 안정성을 보장하기 위해 백엔드 개발자가 반드시 고려해야 하는 요소입니다.