LimitExceeded: Request limit exceeded 에러 해결법 – 원인 분석부터 완벽 해결까지

🚨 도입부

“LimitExceeded: Request limit exceeded”라는 에러 메시지를 마주했을 때, 많은 개발자들이 경험하는 좌절감을 이해합니다. 이 에러는 종종 예기치 않게 발생하여 작업을 방해하고, 마감 기한을 맞추기 위해 애쓰는 상황에서 개발자에게 큰 스트레스를 줍니다. 예를 들어, AWS Lambda를 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 있을 때, Amazon DynamoDB에 많은 요청을 보낼 때, 또는 API Gateway를 통해 급격한 요청 증가가 발생할 때 이 에러를 마주할 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 에러를 해결하는 구체적인 방법을 제시하고, 여러분이 개발하는 시스템을 더욱 안정적으로 만들 수 있도록 도와드리겠습니다. 해결까지 예상 시간은 약 30분에서 1시간이며, 난이도는 중급 수준이라고 할 수 있습니다.

🔍 에러 메시지 상세 분석

이 에러 메시지는 “LimitExceeded: Request limit exceeded”라는 텍스트로 표시됩니다. 이는 AWS 서비스의 요청 한도를 초과했을 때 발생하는 일반적인 메시지입니다. 에러가 발생하는 상황은 다양합니다. 첫째, AWS API 요청 수가 너무 많은 경우입니다. 둘째, DynamoDB의 프로비저닝된 용량을 초과하는 경우입니다. 셋째, Lambda 함수의 호출 빈도가 지나치게 높은 경우입니다. 넷째, API Gateway를 통한 요청이 예상보다 급증하는 경우입니다. 다섯째, S3 버킷에 대한 요청이 한도를 넘는 경우입니다. 각 부분별로 보면, “LimitExceeded”는 특정 서비스의 제한을 넘어섰다는 것을 의미하며, “Request limit exceeded”는 구체적으로 요청의 양이 과도하다는 것을 나타냅니다. 초보자에게는 이 에러가 무서워 보일 수 있지만, 이는 단순히 특정 요청이 한도를 초과했음을 알려주는 것입니다. 비슷하지만 다른 에러로는 “ThrottlingException”이 있으며, 이는 API 호출이 제한된 속도를 초과했을 때 발생합니다.

🧐 발생 원인 분석

이 에러의 주요 원인에는 여러 가지가 있습니다. 첫째, AWS 서비스의 기본 설정이 비효율적일 수 있습니다. 예를 들어, DynamoDB의 읽기/쓰기 용량이 너무 낮게 설정되어 있으면 요청이 몰릴 때 문제가 발생합니다. 둘째, 잘못된 설계로 인해 특정 시간대에 요청이 집중될 수 있습니다. 셋째, 코드 최적화가 부족하여 불필요한 API 호출이 많을 수 있습니다. 넷째, 예상치 못한 사용자 숫자의 증가가 있을 수 있습니다. 다섯째, 외부 서비스와의 통합이 제대로 관리되지 않는 경우입니다. 이러한 원인은 주로 서비스 설계 단계에서의 실수나 예측 불가능한 사용자 행동에서 비롯됩니다. 이를 확인하기 위해서는 AWS CloudWatch를 사용하여 트래픽 패턴을 분석하거나, AWS Trusted Advisor를 통해 설정을 검토할 수 있습니다.

✅ 해결 방법

즉시 해결할 수 있는 방법으로는 세 가지가 있습니다. 첫째, API 호출 빈도를 줄이는 것입니다. 예를 들어, 불필요한 반복 호출을 제거하거나, 배치(batch)로 묶어 호출할 수 있습니다. 둘째, 서비스 설정을 조정하여 용량을 늘리는 것입니다. DynamoDB의 경우, 읽기/쓰기 용량을 증가시킬 수 있습니다. 셋째, 캐싱을 통해 요청 수를 줄이는 것입니다. Memcached나 Redis를 사용하여 자주 호출되는 데이터를 캐시할 수 있습니다.

# AWS CLI를 사용하여 DynamoDB 읽기/쓰기 용량 조정
aws dynamodb update-table --table-name YourTableName --provisioned-throughput ReadCapacityUnits=20,WriteCapacityUnits=10

표준 해결 방법으로는 다섯 가지가 있습니다. 첫째, AWS Auto Scaling을 사용하여 자동으로 용량을 조정하는 것입니다. 둘째, 요청을 효율적으로 관리하기 위해 AWS Lambda와 같은 서버리스 아키텍처를 사용하는 것입니다. 셋째, CloudWatch 알람을 설정하여 한도 초과 전에 경고를 받을 수 있도록 하는 것입니다. 넷째, API Gateway의 제한을 최적화하여 필요한 시점에 더 많은 요청을 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 다섯째, AWS의 비용 관리 도구를 사용하여 최적의 비용 대비 성능을 유지하는 것입니다.

# AWS Lambda 함수에 대한 CloudWatch 알람 설정
aws cloudwatch put-metric-alarm --alarm-name 'LambdaRequestLimit' --metric-name 'Invocations' --namespace 'AWS/Lambda' --statistic 'Sum' --period 60 --threshold 100 --comparison-operator 'GreaterThanThreshold' --evaluation-periods 1 --alarm-actions 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:NotifyMe'

고급 해결 방법으로는 세 가지가 있습니다. 첫째, 아키텍처를 분산시켜 다양한 리전을 활용하는 것입니다. 둘째, 비동기 처리 또는 메시지 대기열을 사용하여 트래픽을 관리하는 것입니다. 셋째, 사용자 행동을 분석하여 예측 가능한 트래픽 패턴을 만드는 것입니다.

# AWS SQS를 사용하여 메시지 대기열 생성
aws sqs create-queue --queue-name MyQueue

각 방법에는 장단점이 있습니다. 즉시 해결 방법은 빠르지만 일시적일 수 있으며, 표준 해결 방법은 안정적이나 설정이 복잡할 수 있습니다. 고급 해결 방법은 효과적이지만 구현 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 해결 후에는 CloudWatch 대시보드를 통해 시스템의 안정성을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.

🛡️ 예방법 및 베스트 프랙티스

이 에러를 예방하기 위한 방법으로는 여러 가지가 있습니다. 첫째, AWS에서 제공하는 한도와 모니터링 도구를 적극 활용해야 합니다. 둘째, 코드 작성 시, 각 API 호출이 필요한지 다시 한번 생각하고, 캐싱을 적극 활용해야 합니다. 셋째, 팀 내에서 AWS 서비스의 용량 관리에 대한 지침을 명확히 하고, 이를 문서화해야 합니다. 넷째, AWS Lambda와 같은 서버리스 환경에서 작업할 때는 요청 빈도를 예측하여 적절히 계획해야 합니다. 다섯째, AWS의 비용 관리 도구를 활용하여 예산을 초과하지 않도록 주의해야 합니다.

🎯 마무리 및 추가 팁

이 글에서는 “LimitExceeded: Request limit exceeded” 에러의 발생 원인과 해결 방법을 상세히 설명했습니다. 핵심 내용을 요약하자면, 첫째, AWS의 용량 설정을 충분히 이해하고 관리해야 합니다. 둘째, 모니터링 도구를 활용하여 사전에 문제를 감지해야 합니다. 셋째, 팀 내에서 AWS 사용에 대한 명확한 가이드라인이 있어야 합니다. 비슷한 에러로는 “ThrottlingException”이 있으며, 이는 속도 제한을 초과했을 때 발생합니다. 추가 학습 리소스로는 AWS 공식 문서와 AWS Well-Architected Framework를 추천합니다. 여러분의 개발 여정에 작은 도움이 되었기를 바라며, 더 나은 시스템을 구축할 수 있도록 응원합니다.