오늘날 온라인 서비스와 애플리케이션 사용량이 증가하면서, 네트워크 자원 관리의 필요성도 더욱 커지고 있습니다. 많은 사용자가 동시에 서비스를 요청하거나 비정상적인 트래픽이 발생할 경우 서버 과부하나 서비스 성능 저하와 같은 문제가 발생할 수 있는데요, 이러한 문제를 방지하기 위해 사용되는 네트워크 자원 관리 기법 중 하나가 바로 처리율 제한(Rate Limiting)입니다.
이번 포스팅에서는 처리율 제한(Rate Limiting)의 개념과 필요성에 대해 알아보고, 주요 알고리즘들을 함께 살펴보겠습니다.

처리율 제한(Rate Limiting)이란?
처리율 제한(Rate Limiting)은 사용자가 일정 시간 동안 수행할 수 있는 요청의 수를 제한하여, 시스템의 안정성과 성능을 보장하는 기술입니다. 주로 API, 웹 서비스, 네트워크 장비 등에서 사용되며, 과도한 요청이나 비정상적인 트래픽으로부터 시스템을 보호하는 중요한 메커니즘입니다.
예를 들어, 어떤 사용자가 1초에 수백 개의 API 요청을 보내면, 이는 정상적인 사용 패턴이 아니라고 판단될 수 있습니다. 이 경우, 처리율 제한이 작동하여 해당 사용자의 추가 요청을 일시적으로 차단하거나 속도를 제한함으로써 시스템이 과부하되는 것을 방지합니다. 처리율 제한이 왜 필요한 지 더 알아볼까요?
처리율 제한의 필요성
시스템 안정성 유지
– 과도한 요청으로 인한 서버 과부하를 방지하여 서비스 중단을 예방합니다.
– 모든 사용자에게 공평한 리소스를 분배하여 일관된 성능과 응답 속도를 제공합니다.
보안 강화
– DoS (Denial of Service) 공격 및 봇 트래픽을 감지하고 차단하여 시스템을 보호합니다.
– 비정상적 또는 악의적인 접근을 사전에 식별하여 추가 보안 조치를 수행할 수 있습니다.
비용 최적화
– 불필요한 요청 및 과도한 트래픽으로 인한 리소스 낭비를 방지합니다.
– 서버 인프라의 과도한 확장을 방지하여 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
이러한 이유로 특히 네트워크 자원을 많이 소비하는 서비스에서는 처리율 제한이 필수적입니다. Twitter(X), Github 등과 같은 많은 대규모 서비스들은 처리율 제한 장치를 도입하여 안정적인 서비스를 제공하고 있습니다. 그렇다면 효과적인 처리율 제한을 위해 어떤 알고리즘들이 사용될까요? 대표적인 알고리즘 몇 가지를 알아보겠습니다.
처리율 제한(Rate Limiting) 알고리즘
토큰 버킷(Token Bucket)

토큰 버킷 알고리즘은 ‘버킷(bucket)’이라는 가상의 통에 ‘토큰(token)’이라는 단위를 저장하는 개념을 기반으로 작동합니다. 버킷은 일정 수의 토큰을 저장할 수 있으며, 그 최대치가 버킷의 용량입니다. 네트워크 요청이나 API 호출을 처리하려면 버킷에서 토큰을 소모해야 합니다.
버킷에는 시간에 따라 일정 비율로 토큰이 추가됩니다. 예를 들어, 버킷의 최대 크기가 3개이고 초당 1개의 토큰이 추가된다고 가정해봅시다. 초기에는 버킷에 3개의 토큰이 가득 차 있습니다. 5개의 요청이 동시에 들어오면 버킷에서 3개의 토큰이 소모되고, 초과된 요청 2개는 버려집니다. 이후 1초마다 토큰이 1개씩 추가되어 요청을 처리할 준비가 됩니다.
이 알고리즘의 장점은 순간적인 트래픽 급증에도 대응이 가능하다는 것입니다. 버킷에 남은 토큰이 있기만 하면 요청은 시스템에 전달될 수 있습니다.
장점 | 단점 |
– 구현이 쉬움 – 메모리 사용 측면에서 효율적임 – 일시적 트래픽 폭증(burst of traffic*) 처리 가능 | – 버킷 크기와 토큰 공급 속도 설정이 복잡함 – 일정 시간 동안의 정확한 요청량을 예측하기 어려움 |
*burst of traffic : 네트워크, 웹사이트, 또는 서비스에 단기간에 갑자기 많은 양의 트래픽(사용자 요청이나 데이터 전송)이 몰리는 현상
누출 버킷(Leaky Bucket)

누출 버킷 알고리즘은 토큰 버킷 알고리즘과 비슷하지만 요청 처리율이 고정되어 있다는 특징을 갖습니다. 이 알고리즘은 주로 FIFO(First-In-First-Out) 큐 구조로 구현되며, 먼저 도착한 요청이 먼저 처리되는 방식으로 동작합니다. 큐는 버킷에 들어온 요청을 순서대로 저장하고, 지정된 시간 간격마다 하나씩 꺼내어 처리합니다. 따라서 트래픽이 일정하게 네트워크로 흘러가며, 네트워크 과부하를 방지할 수 있습니다. 만약 버킷이 가득 찬 상태에서 새로운 요청이 도착하면, 버킷의 크기가 제한되어 있기 때문에 초과된 요청은 버려집니다.
이 알고리즘은 트래픽을 균등하게 분산시키는 데 뛰어난 성능을 발휘하며, 급격한 트래픽 폭주를 완화할 수 있습니다. 그러나 유연성이 부족하여 트래픽 폭증에 대한 대응이 제한적입니다.
장점 | 단점 |
– 메모리 사용 측면에서 효율적임 – 고정된 처리율을 갖기 때문에 안정적인 출력이 가능함 | – 일시적 트래픽 폭증(burst of traffic)을 처리하지 못함 – 즉각적인 처리가 필요한 상황에서 비효율적임 |
고정 윈도 카운터(Fixed Window Counter)

고정 윈도 카운터 알고리즘은 주어진 시간 단위마다 발생할 수 있는 최대 요청 수를 제한하는 알고리즘입니다. 먼저 타임라인을 고정된 시간 간격의 윈도로 나누고, 각 윈도마다 카운터를 붙입니다. 요청이 접수될 때마다 카운터의 값은 1씩 증가하고, 이 값이 사전에 설정된 한도에 도달하면 새로운 요청은 새 윈도가 열릴 때까지 버려집니다. 시간이 지나 새로운 고정된 윈도가 시작되면 카운터는 초기화되고 다시 0부터 시작합니다. 예를 들어, 위 그림과 같이 ‘1초에 최대 3개의 요청’이라는 규칙을 적용한 경우, 한 사용자가 1초 동안 3번의 요청을 보내면 그 이후 추가 요청은 해당 1초 동안 거부됩니다. 새로운 1초가 시작되면 다시 3번의 요청을 보낼 수 있습니다.
이 알고리즘은 구현이 간단하고 빠르게 작동하지만, 이전 시간 윈도의 끝과 새로운 시간 윈도의 시작 사이에 요청이 몰리면 순간적으로 많은 요청이 처리될 수 있습니다.
장점 | 단점 |
– 구현하기 쉽고 명확함 – 메모리 사용 측면에서 효율적임 – 요청 수를 명확하게 제한할 수 있어 특정한 트래픽 패턴을 | – 윈도 경계에 요청이 몰리는 경우 과도한 트래픽을 허용할 수 있음 – 시간 경계가 명확해서 유연한 제어가 어려움 |
이동 윈도 로그(Sliding Window Log)

위에서 살펴본 대로, 고정 윈도 카운터 알고리즘에는 윈도 경계 부근에 트래픽이 집중되는 경우 한도보다 많은 요청을 처리하게 된다는 한계가 있습니다. 이동 윈도 로깅 알고리즘은 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 알고리즘은 특정 시간 동안 들어오는 요청의 수를 제한하기 위해 요청마다 타임스탬프를 기록하고 관리합니다.
이 알고리즘의 핵심 원리는 시간 윈도를 기준으로 유효한 요청만을 유지하고 오래된 요청의 타임스탬프는 제거하는 것입니다. 새로운 요청이 들어올 때마다 기존에 기록된 타임스탬프 중 현재 시간 기준으로 유효 시간 윈도를 벗어난 것들은 삭제되며, 남아있는 타임스탬프의 수가 허용된 최대 요청 수를 초과하지 않는 경우에만 요청이 허용됩니다. 만약 초과한다면 해당 요청은 차단됩니다.
예를 들어, ‘1분 동안 최대 2개의 요청만 허용한다’는 규칙이 있을 때 동작을 설명해보겠습니다.
① 요청이 1:00:01에 도착하면, 로그는 비어있으므로 해당 타임스탬프가 로그에 추가되고 요청이 허용됩니다.
② 새로운 요청이 1:00:30에 도착하면, 해당 타임스탬프가 로그에 추가됩니다. 로그의 크기가 2이므로 요청이 전달됩니다.
③ 새로운 요청이 1:00:50에 도착하면, 해당 타임스탬프가 로그에 추가됩니다. 로그의 크기가 3이므로 허용 한도보다 커 요청이 거부됩니다.
④ 새로운 요청이 1:01:40에 도착하면, 범위가 지난 로그(1:00:01, 1:00:30)는 삭제되고 해당 타임스탬프가 로그에 추가됩니다. 범위에 해당하는 로그(1:00:50, 1:01:40)의 크기는 2이므로 요청이 전달됩니다.
이동 윈도 로그의 가장 큰 장점은 정확성과 유연성입니다. 모든 요청의 시간을 기록하기 때문에 세밀하게 트래픽을 제어할 수 있으며, 시간 윈도가 요청이 발생할 때마다 이동하므로 정확한 시간 기준으로 판단할 수 있습니다. 하지만 이 알고리즘은 모든 요청의 타임스탬프를 저장해야 하기 때문에 메모리 사용량이 많아질 수 있고, 타임스탬프를 주기적으로 정리해야 하므로 성능 저하가 발생할 가능성도 있습니다.
장점 | 단점 |
– 윈도 경계 문제 없이 정확하게 요청 수를 제한함 – 시간대에 따른 유연한 처리가 가능함 | – 모든 요청을 로그로 저장하므로 메모리 소모가 큼 – 요청량이 많을 경우 성능 저하 가능 |
이동 윈도 카운터(Sliding Window Counter)

이동 윈도 카운터 알고리즘은 고정 윈도 카운터 알고리즘과 이동 윈도 로깅 알고리즘의 장점을 결합한 방식입니다. 이 알고리즘의 핵심 원리는 시간 윈도가 일정 간격으로 조금씩 이동(sliding)하면서 새로운 요청을 추가하고 오래된 요청을 제거하는 데 있습니다.
예를 들어, 1분 윈도를 설정한 경우 매 초마다 윈도가 갱신되면서 지난 1분 내에 발생한 요청을 실시간으로 계산합니다. 이때, 위 그림과 같이 윈도는 고정된 블록이 아니라 시간의 흐름에 따라 조금씩 이동하기 때문에 과거와 현재의 비율이 윈도에 반영되어 계산됩니다. 이렇게 윈도가 이동하면서 오래된 데이터는 자동으로 제외되며, 추가적인 메모리 관리 없이 효율적으로 데이터를 처리할 수 있습니다.
이 알고리즘의 장점은 구현이 비교적 단순하면서도 메모리와 연산 리소스를 효율적으로 사용할 수 있다는 점입니다. 그러나 시간 윈도 경계에서 요청이 몰리는 경우 정확도가 다소 떨어질 수 있다는 한계도 존재합니다.
장점 | 단점 |
– 이전 시간대의 평균 처리율에 따라 현재 윈도 상태를 계산하므로 대응성이 좋음 – 메모리 사용 측면에서 효율적임 | – 이동 평균에 의존하므로 세부적으로 부정확할 수 있음 – 실시간 계산의 부담성 |
지금까지 처리율 제한과 관련된 알고리즘에 대해 간단히 알아보았습니다. 시스템의 특성과 요구 사항에 맞는 적절한 알고리즘을 활용해 처리율 제한 장치를 구현한다면, 네트워크 자원을 더욱 효율적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 사용자에게 안정적이고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있을 것입니다.
이번 포스팅이 처리율 제한의 개념과 중요성을 이해하는 데 도움이 되었기를 바라며, 여기서 마무리하도록 하겠습니다.