RPS

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qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.09.29
조회수
22
버전
v1
기술 → 소프트웨어 개발 → 성능 최적화
RPS 성능 최적화 부하 테스트 서버 성능 APM

RPS

개요RPS(Requests Per Second는 시스템 성능을 측정 핵심 지표 중 하나로, 초당 처리 가능한 요청 수(초당 요청 수) 의미합니다. 특히 웹버, API 서비스, 마이크로서비스 아키텍처 등과 같은 소프트웨어 시스템의 성능 평가와 스케일링 전략 수립에 널리 사용됩니다 RPS는 시스템의 처리 능력, 응답 속도, 리소스 효율성 등을 종합적으로 반영하는 지표로, 성능 최적화 작업의 기준이 되며, 사용자 경험과 직결되는 중요한 요소입니다.

이 문서에서는 RPS의 정의, 측정 방법, 영향 요인, 성능 최적화 전략, 그리고 관련 지표들과의 관계를 심층적으로 다룹니다.

RPS의 정의와 중요성

정의

RPS는 특정 시간 동안 시스템이 성공적으로 처리한 요청의 수를 초 단위로 나눈 값입니다. 예를 들어, 1초 동안 1,000개의 HTTP 요청을 처리했다면 해당 시스템의 RPS는 1,000입니다.

수식으로 표현하면:

RPS = 처리된 요청 수 / 측정 시간(초)

중요성

  • 성능 기준 설정: 시스템의 기본 성능을 평가하고, 서비스 수준 계약(SLA)을 설정하는 데 사용됩니다.
  • 부하 테스트 지표: 부하 테스트(Load Testing)나 스트레스 테스트(Stress Testing)에서 목표 RPS를 설정하여 시스템의 한계를 분석합니다.
  • 스케일링 의사결정: RPS가 특정 임계치를 초과하면 서버 인스턴스를 늘리거나 캐싱 전략을 도입하는 등 스케일링을 유도합니다.
  • 모니터링 및 경고: 실시간 RPS 모니터링을 통해 트래픽 급증이나 성능 저하를 조기에 감지할 수 있습니다.

RPS 측정 방법

1. 부하 테스트 도구 사용

대표적인 오픈소스 도구를 통해 RPS를 측정할 수 있습니다:

도구 설명
Apache JMeter GUI 기반의 부하 테스트 도구. 다양한 프로토콜(HTTP, FTP 등) 지원
k6 코드 기반 성능 테스트 도구. JavaScript로 스크립트 작성 가능
Locust 파이썬 기반의 분산 부하 테스트 도구. 확장성 우수
wrk 고성능 HTTP 벤치마킹 도구. CLI 기반, 낮은 오버헤드

예시 (wrk 사용): 

wrk -t12 -c400 -d30s http://example.com/api/data
- -t12: 12개의 스레드 사용 - -c400: 400개의 동시 연결 유지 - -d30s: 30초 동안 테스트 실행

결과 예: 

Requests/sec:  5230.45

2. 실시간 모니터링

프로덕션 환경에서는 다음 도구를 통해 실시간 RPS를 모니터링합니다:

  • Prometheus + Grafana: 메트릭 수집 및 시각화
  • Nginx/Apache 로그 분석: 로그 파일에서 요청 타임스탬프 기반 계산
  • APM(Application Performance Monitoring): New Relic, Datadog 등은 RPS를 자동 계산

RPS에 영향을 미치는 요인

1. 서버 리소스

  • CPU 성능: 요청 처리에 필요한 연산 능력
  • 메모리: 캐싱, 세션 저장, 객체 할당 등에 영향
  • 디스크 I/O: 데이터베이스 접근, 로그 기록 시 병목 발생 가능

2. 네트워크 대역폭

  • 요청 및 응답의 크기가 클 경우 네트워크가 병목이 될 수 있음

3. 애플리케이션 설계

4. 동시성 모델

RPS 성능 최적화 전략

1. 캐싱 도입

  • 정적 콘텐츠: CDN 활용
  • 동적 콘텐츠: Redis, Memcached로 응답 결과 캐싱

2. 데이터베이스 최적화

  • 인덱스 추가, 쿼리 리팩터링
  • 읽기 전용 복제본(Read Replica)을 통한 로드 분산

3. 비동기 처리

  • 긴 작업은 메시지 큐(RabbitMQ, Kafka)를 통해 백그라운드 처리
  • API는 즉시 응답하고, 작업은 나중에 처리

4. 수평 확장(Horizontal Scaling)

5. 코드 수준 최적화

관련 지표

RPS는 단독으로 해석하기보다는 다음 지표들과 함께 분석하는 것이 중요합니다:

지표 설명
Latency(지연 시간) 요청 처리에 걸리는 평균/최대 시간
Error Rate 실패한 요청의 비율 (예: 5xx 오류)
Throughput(처리량) 단위 시간당 처리된 데이터 양 (예: MB/s)
Concurrency(동시성) 동시에 처리 중인 요청 수

예: RPS가 높아도 지연 시간이 길거나 에러율이 높다면, 실제 성능이 좋지 않음을 의미합니다.

참고 자료 및 관련 문서

RPS는 소프트웨어 개발, 특히 웹 서비스의 성능 최적화 과정에서 핵심적인 역할을 하는 지표입니다. 단순한 숫자를 넘어서, 시스템 아키텍처, 운영 전략, 사용자 경험까지 영향을 미치는 중요한 성능 척도이므로, 정확한 측정과 지속적인 모니터링이 필수적입니다.

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