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Queue와 Exponential Backoff 도입으로 API 처리 속도 6배 향상
How I Tamed AI API Rate Limits with a Simple Queue
AI 요약
Context
단순 루프 기반의 API 호출 구조로 인해 요청 규모 확대 시 HTTP 429 Rate Limit 발생. 고정 지연 시간 기반의 단순 재시도 전략은 Worker 간 동기화 현상으로 인한 재충돌 및 처리량 저하 유발.
Technical Solution
- 무분별한 병렬 요청 방지를 위한 Queue 기반 Task 관리 및 고정된 Worker 수 할당
- 요청 실패 시 지수적으로 대기 시간을 늘리는 Exponential Backoff와 충돌 방지를 위한 Jitter 적용
- Global Semaphore와 Token Bucket 알고리즘을 활용한 요청 간격의 정밀 제어
- 개별 Worker의 재시도 로직과 전체 시스템의 Rate Limiting을 분리한 2단계 제어 구조 설계
- 배치 처리 최적화를 위해 처리량(Throughput)과 API 쿼터 사이의 균형을 고려한 Worker 수 튜닝
실천 포인트
1. API 통합 설계 시 초기 단계부터 Queue 기반의 비동기 처리 구조 검토
2. 고정 지연 시간이 아닌 지수적 백오프와 랜덤 지터(Jitter)를 통한 재시도 간격 분산
3. 요청 한도 준수를 위한 Token Bucket 또는 Semaphore 기반의 Rate Limiter 구현
4. 배치 작업의 경우 워커 수와 API 쿼터 간의 최적 지점을 찾는 벤치마킹 수행