Scalable webservice

Scalable Web Service
강대명 (CHARSYAM@NAVER.COM)

발표자 소개
(현)Udemy 데이터 엔지니어
(전)카카오 스토리 백엔드 엔지니어
(전)네이버 메일 백엔드 엔지니어

주제
Scalable Web Service

대규모 서비스
Massive Traffic, Data
Huge User(수천만에서, 수억까지…)
Many IDC or Region(Cloud)

질문 #1
이벤트가 내일입니다. 장비는 배달되었는데?
해당 장비가 서비스에 추가되어서 돌아가는데 시간이
얼마나 걸리나요?
API 서버일수도 있고, 캐시서버일 수도 있고, DB 서버
일수도 있습니다.

질문 #2
디비 서버가 갑자기 장애가 났습니다. 우리는 무엇
을 해야 할까요?
누군가 실수로 캐시 서버를 kill 해버렸습니다. 우리
는 무엇을 해야 할까요?
API 서버가 몇대 장애가 났습니다. 우리는 무엇을
해야 할까요?

아무 것도
안해도 됩니다.
원하는 대답:

그래도 잘
돌아갑니다.
원하는 대답:

이상적인 대답
BUT
생각의 시작

SPOF
API Server
DB Server
한대의 물리 서버

SPOF
API Server DB ServerClientClientClient

SPOF
ClientClientClient
API
Server
API
Server
API
Server
Master
DB
Slave
DB

SPOF를 제거하는
것이 첫 번째

Elastic
확장성(Scalability)
장애회복성(Resiliency)

확장성
어떻게 구성해야 서버의 추가/제거가 자유로울까?

Stateless VS Stateful
확장성

API 서버 VS DB 서버
확장성

확장성
ClientClientClient
API
Server
API
Server
API
Server
Master
DB
Slave
DB
API
Server

확장성
ClientClientClient
API
Server
API
Server
Master
DB
Slave
DB

StateLess 는 정말로
추가 확장이 쉬울까?

Server Side
ClientClient예약
Server
결제
Server
결제
Server
결제
Server
예약 서버가 결제 서버를 호출한다고 하면?
Proxy
LB

Server-Side Service Discovery
L
B
API #3
Servers
L
B
API #2
Servers
L
B
API #1
Servers

Client Side
ClientClient예약
Server
결제
Server
결제
Server
결제
Server
예약 서버가 결제 서버를 호출한다고 하면?
1
2
3

Clinet-Side Service Discovery
API #3
Servers
API #2
Servers
API #1
Servers
List #2 List #3
List #1 List #2
List #1 List #3

목록 관리가 이슈
Service Discovery - DNS RR

Stateful 은 어떻게?
(DB, Cache)

일반적인 DB 서버의 부하
200 writes/s
800 reads/s
Read > Write

읽기 분배 - Query Off
WEB/AS
Master
Slave
ONLY WRITE
Slave Slave
Only READ
REPLICATION

읽기 분배 - Query Off
200
writes/s
800
reads/s
200
writes/s
400
reads/s
200
writes/s
400
reads/s
Read/1 Server Read/2 Server

Slave 장비를 추가하면
계속 성능이 증가할까?

읽기 분산의 한계
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
Write Heavy Situation

결국은 쓰기를 나누어야 한다.

Shared Nothing
(Sharding)
(Horizontal Partioning)

특정 Key 를 어디에
저장할 것인가?

특정 Key 를 저장하는 방법
특정 Key 를 찾는 방법

특정 Key를 찾는 방법
특정 유저의 데이터는 어디에 있을까?
특정 모텔 정보는 어디에 있을까?

Range
특정 범위대역으로 나누기
젤 쉬움
Server #1 Server #2 Server #3
User #1 ~ 100 User #101 ~ 200 User #201 ~ 300

Range
특정 서버가 놀거나 부하가 몰릴 가능성이 가장 큼
가입 이벤트, 1~2주후 유저 잔존률이 얼마나 될까?

Modular
서버 대수로 나누기
Server #1 Server #2
User #0 User #1
User #2 User #3

Modular
여기서 서버가 한대가 추가되면 무슨 난리가…
데이터가 모두 섞이게 된다.
Server #1 Server #2
User #0 User #1
User #3 User #4
Server #2
User #2
User #5

Modular
두배로 늘리기(2 𝑁
∶ 2 → 4 → 8 → … )
1에서는 3으로 절반이, 2에서는 4로 절반이 이동
Server #1 Server #2
User #0 User #1
Server #3 Server #4
User #2 User #3
User #4 User #5 User #6 User #7

Modular
이미 서버가 한 16대쯤 있다면?
다음에 늘려야 할 서버 대수는?

Indexed
특정 데이터의 위치를 가리키는 서버가 존재
Server #1 Server #2 Server #3
User #1
Index
User #1 -> 3
User #100 -> 1
User #102 -> 1
User #100
User #102

Indexed
Index 서버에 부하가 몰아치면?
Index 서버가 장애가 나면?

Complexed
위의 방식들을 자~~~알 조합해보자.

Complexed
Master
Index
User RANGE #1 -> 1
Slave Slave
Master
Slave Slave
Master
Slave Slave
ONLY WRITE
ONLY READ
User RANGE #10 -> 1
User RANGE #20 -> 3

MongoDB
HBase
Cassandra
이런 걸 알아서 하는 DB들

MongoDB
HBase
Cassandra
이런 걸 알아서 하는 DB들
NVMe 와 함께 하세요.

모든 API 서버들의
설정을 바꾸고 재배포?
그럼 디비가 추가되면?

그럼 디비가 추가되면?
디비 추가나 제거는 뭐 그럴만 합니다. ☺

그런데 DB가 장애라면?

그런데 DB가 장애라면?
우리가 항상 지켜보지 못합니다.

예상된 작업
VS
예상되지 않은 작업

Zookeeper 의 특징
 절대로 죽지않는다.(거짓말)
잘 안죽는다.(몇대 죽어도 상관은 없다.)
그러나 다 죽을때도 종종 있음.
 임시 노드의 경우, Health Check를 통해서 자동적으로 접
속된 노드가 사라지면 데이터가 사라진다.(30초가 기본…)
Cluster Membership
 노드의 작업 순서를 보장해준다.
Leader Election

Leader Election
Naming Service
Cluster Membership

Cluster Membership
Cases
API Server 가 추가/변경 되었다.
Database Master 장비가 추가/변경되었다.
Cache 장비가 추가/변경 되었다.
우리의 대응은?
목록을 추가하고, 배포해야 합니다.
목록만 추가하면 알아서 동작합니다.
장비만 추가하면 알아서 동작합니다.

Configuration
서버의 설정을 바꿔야 할 때마다?
서버 재 배포?
서버의 설정을 동적으로 바꾸고 싶다면?
DB or Cache 에 저장해 둘 수도 있습니다.
Polling 이냐 Interrupt 이냐의 차이

Feature Flag(Switch)
새로 나간 기능을 설정으로 제어
영화 탭을 보여줄 것인가?
신규 기능에 장애가 있을 경우, 바로 끌 수 있다.
클라이언트와 함께 작업이 필요함.

여러 대의 서버 중에서
한대만 그 일을
하게 하고 싶을 때
(or 분산 Lock)

Hell of Health Check
ClientClient예약
Server
Health Check가 죽으면?
Health
Check

Hell of Health Check
ClientClient예약
Server
무한 Health Check
Health
Check
Health
Check2
Health
Check3
Health
Check N

그런데 여러 개를 띄우면…
알람이 동시에 여러 개가…

Leader 만 일해라.
ClientClient예약
Server
Leader 만 동작한다.
Health
Check
Health
Check
Health
Check

Leader Election
클라이언트들 간의 약속으로 정해둠.

한 화면을 구성하는데
몇 개의 API가 필요할까요?

그 중에 하나라도 실패하면?

Amazon
2006년에 이미 Amazon 페이지 하나를 만들기
위해서 100개의 API Call이 발생

필수적인 API
VS
필수적이지 않은 API

Fast Fail Back
return (Predefined Value)

Timeout 이 300ms 일때
계속 실패하면 300ms 씩 대기

Blue-Green 는 쉬운가?
같은 수의 장비를 쉽게 준비할 수 있을까?
Cloud 라면 손쉬움(두 벌을 유지하는 시간이 짧음
IDC 라면 어떻게?
예전에 모 B사의 W모 게임이 그렇게 했다고 합니
다.(거기는 부자니…)

Blue-Green 야매 버전
ClientClientClientClient
LB
Proxy
API :
10000
API :
20000
DB

그런데 데이터베이스
Schema 변경이 출동한다면?

스키마는 최대한 추가만
(삭제나 변경은 피하자)

스키마는 최대한 추가만
(삭제나 변경은 피하자)
그럼에도 마음대로 안되는게 스키마 변경

롤백 보다는 빨리 고치는게…

롤백 보다는 빨리 고치는게…
Open the HellGate!!!

몇 대만 나가보자.
일부만 적용해보자.

Canary Deployment
LB
Proxy
API #1
DB
API #2
API #3
API #4

단순히 몇 대만 배포할 수
있을까?

Canary Deployment 시 고려할 점
LB
Proxy
API #1
DB
API #2
API #3
API #4
User #1
고려할 점
1. User #1 은 어디에서 서비스를 받게 될까?
2. User #1 의 요청은 다음번에도 API #4로 가게
될까?
3. 안가면 무슨 일이 벌어질까?)

A/B 테스트 처럼
유저를 격리할 수 있어야 함.

그런데 새로운 세상이
오고 있습니다.

Mesos(Marathon/Aurora)
Kubernetes
새로운 세상

새로운 세상
서버가 죽으면 자동으로 살려줌
다만 어느 서버에 뜰지는 모름
자동으로 Service Discovery 와 연결됨
DNS, Software LB
시작시에 설정으로 자신의 Role을 가지고 뜨면 자동으
로 추가됨.

이미 충분히 성숙된 기술들

Sidecar 패턴
https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/patterns/sidecar

envoy
C++ L7 Proxy
And
Communication Bus

코드 수정 X - SideCar
Circuit Breaker의 구현
코드 수정 - Hystrix

코드의 변경?
인프라의 변경?

같은 문제를
다양한 시각에서
다르게 풀 수 있다.

서버가 죽지 않아야 한다

서버는 죽는다.
다시 살아나게 하자.

Scalable webservice

More Related Content

What's hot

Similar to Scalable webservice

More from DaeMyung Kang

Scalable webservice