Netflix의 아키텍처와 API 성능 최적화 전략

Netflix는 전 세계적으로 2억 명 이상의 구독자를 보유한 세계 최대의 스트리밍 서비스입니다. 이 글에서는 Netflix의 전체 아키텍처와 API 성능 최적화 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.

이 게시물은 Netflix 엔지니어링 블로그와 오픈소스 프로젝트의 연구를 바탕으로 작성되었습니다. 혹시라도 잘못된 내용을 발견하시면 언제든지 알려주세요.

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Netflix의 전체 아키텍처

Netflix는 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 구축되어 있으며, 각 컴포넌트는 독립적으로 확장 가능하도록 설계되어 있습니다.

이미지 출처 - https://blog.bytebytego.com/p/ep64-how-to-improve-api-performance?utm_source=publication-search

1. 프론트엔드

• 모바일 앱: Swift(iOS), Kotlin(Android)
• 웹 애플리케이션: React
• 프론트엔드/서버 통신: GraphQL

2. 백엔드 서비스

• API 게이트웨이: ZUUL
• 서비스 디스커버리: Eureka
• 애플리케이션 프레임워크: Spring Boot

3. 데이터 저장소

• 캐시: EV Cache
• NoSQL 데이터베이스: Cassandra
• 관계형 데이터베이스: CockroachDB

4. 메시징/스트리밍

• 메시지 브로커: Apache Kafka
• 스트림 처리: Apache Flink

5. 미디어 저장 및 전송

• 비디오 저장: Amazon S3
• 콘텐츠 전송: Open Connect

6. 데이터 처리 및 분석

• 데이터 처리: Apache Spark
• 데이터 시각화: Tableau
• 데이터 웨어하우스: Amazon Redshift

7. DevOps 및 모니터링

• CI/CD: Jenkins, Spinnaker
• 모니터링: Atlas
• 카오스 엔지니어링: Chaos Monkey
• 프로젝트 관리: JIRA, Confluence
• 인시던트 관리: PagerDuty

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API 성능 최적화 전략

Netflix는 대규모 트래픽을 처리하기 위해 다양한 API 성능 최적화 전략을 사용합니다.

이미지 출처 - https://blog.bytebytego.com/p/ep64-how-to-improve-api-performance?utm_source=publication-search

1. 페이지네이션 (Pagination)

@GetMapping("/movies")
public Page<Movie> getMovies(
    @RequestParam(defaultValue = "0") int page,
    @RequestParam(defaultValue = "20") int size
) {
    return movieService.findAll(PageRequest.of(page, size));
}

장점:

• 대용량 데이터를 효율적으로 처리
• 클라이언트의 메모리 사용량 감소
• 서버의 응답 시간 개선

2. 비동기 로깅

@Slf4j
public class AsyncLogger {
    private final BlockingQueue<LogEvent> logQueue;

    public void log(LogEvent event) {
        logQueue.offer(event);  // 비동기로 로그 큐에 추가
    }

    private void processLogs() {
        // 주기적으로 로그를 디스크에 플러시
        List<LogEvent> batch = new ArrayList<>();
        logQueue.drainTo(batch, 100);
        flushToDisk(batch);
    }
}

장점:

• I/O 오버헤드 감소
• 애플리케이션 응답성 향상
• 로그 처리 성능 개선

3. 캐싱 전략

@Service
public class MovieService {
    @Cacheable(value = "movies", key = "#id")
    public Movie getMovie(Long id) {
        return movieRepository.findById(id)
            .orElseThrow(() -> new MovieNotFoundException(id));
    }

    @CacheEvict(value = "movies", key = "#id")
    public void updateMovie(Long id, Movie movie) {
        movieRepository.save(movie);
    }
}

장점:

• 데이터베이스 부하 감소
• 응답 시간 단축
• 시스템 확장성 향상

4. 페이로드 압축

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void configureContentNegotiation(ContentNegotiationConfigurer configurer) {
        configurer.defaultContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
    }

    @Override
    public void configureMessageConverters(List<HttpMessageConverter<?>> converters) {
        converters.add(new GzipMessageConverter());
    }
}

장점:

• 네트워크 대역폭 사용량 감소
• 전송 시간 단축
• 모바일 사용자 경험 개선

5. 연결 풀링

@Configuration
public class DatabaseConfig {
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        HikariConfig config = new HikariConfig();
        config.setJdbcUrl("jdbc:postgresql://localhost:5432/netflix");
        config.setMaximumPoolSize(10);
        config.setMinimumIdle(5);
        return new HikariDataSource(config);
    }
}

장점:

• 데이터베이스 연결 오버헤드 감소
• 리소스 사용 효율성 향상
• 시스템 안정성 개선

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추가 성능 최적화 전략

1. 서킷 브레이커 패턴

@Service
public class MovieService {
    @CircuitBreaker(name = "movieService", fallbackMethod = "getMovieFallback")
    public Movie getMovie(Long id) {
        return movieRepository.findById(id)
            .orElseThrow(() -> new MovieNotFoundException(id));
    }

    public Movie getMovieFallback(Long id, Exception e) {
        return Movie.builder()
            .id(id)
            .title("서비스 일시 중단")
            .build();
    }
}

2. 배치 처리

@Service
public class BatchService {
    @Scheduled(fixedRate = 60000)
    public void processBatch() {
        List<Movie> movies = movieRepository.findAll();
        movies.forEach(this::processMovie);
    }
}

3. CDN 활용

@Configuration
public class CdnConfig {
    @Bean
    public CdnService cdnService() {
        return new CloudFrontService();
    }
}

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결론

Netflix의 아키텍처와 API 성능 최적화 전략은 대규모 트래픽을 처리하는 분산 시스템의 모범 사례를 보여줍니다. 이러한 전략들은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

1. 확장성: 수평적 확장이 용이한 마이크로서비스 아키텍처
2. 안정성: 장애에 강한 시스템 설계
3. 성능: 다양한 최적화 전략을 통한 빠른 응답 시간
4. 유지보수성: 모듈화된 구조로 인한 쉬운 유지보수

이러한 전략들은 Netflix뿐만 아니라 대규모 트래픽을 처리해야 하는 다른 서비스에서도 참고할 만한 가치가 있습니다.

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참고 자료

• How to improve API performance
• Netflix Engineering Blog
• Netflix Open Source
• Spring Cloud Netflix
• Netflix Performance Optimization