인프런 커뮤니티 질문&답변

정인호님 안녕하세요!

우선 답변이 늦어서 죄송합니다. (_ _)

질문주신 내용에 대해 답변드리자면,

타임아웃을 설정하고 테스트하는 것은 '정답'이 있다기보다는, 시스템의 특성과 비즈니스 요구사항, 그리고 장애 전파를 막기 위한 전략에 따라 결정됩니다. 실무에서 일반적으로 이 문제를 어떻게 접근하는지 '결정'하는 과정과 '테스트'하는 과정으로 나누어 설명해 드리겠습니다.

1. 타임아웃 시간 '결정'하기

먼저 타임아웃 시간을 '결정'하는 방법입니다. 가장 중요한 것은 감이 아니라 데이터를 기반으로 판단하는 것입니다.

실무에서는 Datadog이나 New Relic 같은 APM(모니터링 툴)을 통해 실제 서비스의 응답 시간을 확인합니다. 이때 '평균 응답 시간'이 아니라 'p95 또는 p99 백분위수'를 기준으로 삼는 것이 핵심입니다.

예를 들어, 어떤 API의 p99 응답 시간이 800ms라면, 이는 "전체 요청의 99%가 800ms 안에 처리되지만, 1%는 그보다 오래 걸린다"는 뜻이죠. 이 경우 타임아웃을 1초(1000ms) 정도로 설정하는 것을 고려해볼 수 있습니다. 99%의 정상 요청은 허용하되, 비정상적으로 지연되는 1%의 요청은 '실패'로 간주하고 빠르게 연결을 끊어내는 것입니다. 이것이 바로 장애가 다른 시스템으로 전파되는 것을 막는 첫걸음입니다.

물론 데이터만 보는 것은 아닙니다. 비즈니스 요구사항과 사용자 경험(UX)도 중요합니다. 사용자가 화면에서 직접 응답을 기다리는 '상품 목록 조회' 같은 기능이라면 1~3초 이내로 매우 짧게 잡아야 하지만, 사용자가 즉각적인 결과를 보지 않는 '야간 배치 통계' 작업이라면 30초나 1분 이상으로 길게 설정할 수도 있습니다.

또한, 우리가 호출하는 대상이 결제 API처럼 외부 서드파티 서비스라면, 해당 업체가 제공하는 SLA(서비스 수준 협약) 문서를 확인해야 합니다. 그들이 "3초 이내 응답 보장"이라고 명시했다면, 우리도 그에 맞춰 3~5초 정도로 설정하는 것이 합리적이겠죠.

마지막으로 강의에서 배운 '장애 전파 방지' 개념이 여기서 중요하게 쓰입니다. 시스템 전체의 '타임아웃 예산'을 고려해야 합니다. 예를 들어, 사용자 요청이 A(앱서버)를 거쳐 B(인증서버), 그리고 C(DB)로 전달된다고 해보죠. 만약 A의 최종 타임아웃이 3초라면, A가 호출하는 B는 2초, B가 호출하는 C는 1초처럼, 요청의 끝단으로 갈수록 타임아웃을 더 짧게 설정하는 것이 좋습니다. 이렇게 해야 C에서 2.5초가 걸려도 B가 2초 시점에 이미 타임아웃 처리를 해버리기 때문에, 장애가 A까지 거슬러 올라와 전체 시스템을 마비시키는 것을 막을 수 있습니다.

2. 타임아웃 '테스트'하기

다음으로, 이렇게 결정한 타임아웃을 어떻게 '테스트'하는지 말씀드릴게요. 설정한 값이 잘 동작하는지, 그리고 타임아웃이 발생했을 때 우리 시스템이 의도대로 반응하는지 검증하는 것은 매우 중요합니다.

가장 기본은 단위 테스트나 통합 테스트 단계에서 Mock(가짜 객체)을 활용하는 것입니다. 테스트 코드를 작성할 때 실제 외부 API나 DB를 호출하는 대신, 'Mock' 객체가 설정한 타임아웃 시간(예: 1초)보다 일부러 더 늦게(예: 2초) 응답하도록 조작합니다.

그리고는 정말로 1초 뒤에 TimeoutException 같은 예외가 발생하는지, (그리고 이것이 정말 중요한데) 타임아웃 발생 시 사용자에게 에러를 그대로 보여주는 것이 아니라 "잠시 후 다시 시도해주세요" 같은 준비된 '폴백(Fallback) 로직'이 잘 실행되는지 반드시 검증해야 합니다.

여기서 더 나아가 부하 테스트도 진행합니다. nGrinder나 k6 같은 툴을 사용해 개발(Staging, 부하를 테스트하기 위한 환경으로 Prod 환경과 동일하게 세팅) 환경에 대규모 트래픽을 가해봅니다. 호출되는 서비스가 과부하로 느려지기 시작할 때, 우리 서비스에 설정된 타임아웃이 실제로 동작하는지, 그리고 시스템 전체가 마비되지 않고 버텨내는지(견고성) 확인합니다.

혹시 질문에 대한 답변이 됐을까요?!

추가적으로 궁금한 내용 있으면 질문 남겨주세요~

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 정인호님.

타임아웃 설정은 시스템의 안정성과 응답성을 보장하는 중요한 요소입니다. 각종 요인에 따라 달라질 수 있지만, 일반적으로 다음과 같은 방식을 통해 타임아웃 시간을 테스트하고 결정합니다:

1. 기본 설정 및 조정

• 초기값 설정: 일반적으로는 타임아웃의 기본 값을 예상되는 최대 처리 시간보다 약간 길게 설정합니다. 이 값은 초기 성능 테스트를 통해 얻은 결과 또는 Industry Best Practice를 참고하여 설정할 수 있습니다.

• 단위 테스트: 타임아웃 설정이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 단위 테스트를 작성합니다. 인위적으로 지연을 발생시켜 타임아웃이 발생하는 시나리오를 테스트합니다.

2. 모니터링 및 분석

• 모니터링 툴 사용: APM(Application Performance Management) 도구나 로그 모니터링 도구를 활용하여 타임아웃 발생 빈도와 그 영향을 분석합니다. 예를 들어, Prometheus와 Grafana로 시스템의 상태를 시각화하여 분석할 수 있습니다.
  

3. 피드백 루프

• 테스트 & 적응: 정상적인 운영 중에도 주기적으로 타임아웃 설정을 검토합니다. 다양한 부하 조건에서의 성능을 분석하여 필요할 경우 조정합니다.
  

4. 실전에서의 적용 사례

• Fallback 메커니즘과의 조합: 타임아웃이 발생했을 때 사용하는 Fallback 처리 방법을 설정합니다. 예를 들어, 특정 서비스의 응답이 느릴 경우 대체 값을 제공하거나, 캐시에서 데이터를 가져오는 식으로 처리할 수 있습니다.
  

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• 로그인 한 유저만 접근 가능한 API도 부하테스트가 필요할까요?
  

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