자동 스레드 생성 시스템에서 API 요청이 많아 Rate Limit에 걸릴 위험 회피 방안

🔧 핵심 문제 상황

자동으로 스레드가 생성 → 사용자 요청 증가 또는 크롤링/스크래핑 등 자동 처리

API 요청이 많아짐 → 외부 API 또는 내부 서비스에 과도한 요청

Rate Limit에 걸림 → 429 Too Many Requests 또는 throttling 발생



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✅ 해결 전략 5가지


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1. 요청 큐(Queue) 및 작업 스케줄링 도입

API 호출을 **비동기 큐(job queue)**로 넣고, 일정 속도로 소비하게 하여 과도한 호출을 방지

예: RabbitMQ, Redis Queue(RQ), Sidekiq, Celery 등 활용


# 예시: Celery task로 분산 API 요청
@celery.task(rate_limit='10/m')  # 분당 10회 제한
def call_external_api(...):
    ...


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2. Rate Limit-aware 로직 구현

외부 API의 Rate Limit 헤더 (예: X-RateLimit-Remaining) 를 보고 호출 빈도 제어

리미트에 가까워지면 호출을 지연시키거나 중단

예: exponential backoff + jitter 전략 적용



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3. 토큰 버킷(Token Bucket) 또는 리키 버킷(Leaky Bucket) 알고리즘

서버 내부적으로 요청 허용량을 제한하는 알고리즘을 적용

요청이 일정 속도 이상으로 들어오면 거부하거나 대기


# 예시: Redis로 구현한 간단한 토큰 버킷
GET token_count FROM redis
IF token_count > 0:
    DECREMENT token_count
    PROCESS request
ELSE:
    RETURN 429


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4. 캐싱 (Caching) 활용

동일한 요청이 반복된다면 결과를 캐싱하여 API 호출 자체를 줄임

Redis, Memcached 등을 활용한 short-term 캐싱 (TTL 짧게 설정)



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5. Batching 및 API 콜 합치기

가능한 경우, 여러 요청을 하나로 묶어서(batch) 보내거나

특정 기준으로 묶어 한번에 처리 (예: 10개의 사용자 → 1번 요청)



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💡 추가 전략

서킷 브레이커(Circuit Breaker) 패턴: 일정 오류율 이상일 때 자동으로 API 호출 중단

API Gateway에 Rate Limiting 설정: Nginx, Kong, AWS API Gateway 등에서 글로벌 제어 가능

Retry 정책 설계: 지수 백오프 기반으로 재시도, 단 무한 루프 주의



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🔚 결론

자동 스레드 생성으로 인해 대량 요청이 발생할 수 있다면,

> **"비동기 큐 + 호출 속도 제어 + 캐싱 + Rate Limit 대응 로직"**을 조합해
요청의 타이밍과 양을 조절하는 구조적 해결이 핵심입니다.