redis
CHAPTER 23 / 34
읽기 약 2분
FUNCTION
Rate Limiting 구현
핵심 개념
Redis로 API 요청 횟수를 제한합니다. 슬라이딩 윈도우와 토큰 버킷 패턴을 구현합니다.
코드 분석
// 고정 윈도우 방식
async function rateLimit(ip: string) {
const key = `rl:${ip}:${Math.floor(Date.now()/60000)}`
const count = await redis.incr(key)
if (count === 1) {
await redis.expire(key, 60)
}
if (count > 100) {
throw new Error('Rate limit exceeded')
}
}
// Express 미들웨어
app.use(async (req, res, next) => {
try { await rateLimit(req.ip); next() }
catch { res.status(429).json({ error: 'Too many requests' }) }
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이 Redis 'Rate Limiting' 사용 패턴에서 데이터 유실 위험·TTL 누락·메모리 누수를 분석해서 프로덕션 수준으로 개선해줘.
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'Rate Limiting'를 캐싱·세션·큐 3가지 시나리오에 적용하는 실전 코드를 만들어줘.
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이 Redis 'Rate Limiting' 사용 패턴이 클러스터의 키 분포·메모리 사용량·레이턴시에 미치는 영향을 분석하고 최적화 방안을 알려줘.
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Redis 'Rate Limiting' vs Memcached·Valkey·DragonflyDB의 동일 기능 구현을 2026년 기준으로 솔직히 비교해줘.
⭐ 이것만 기억하세요
Rate Limiting 구현은 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.메모리 기반 Rate Limit은 서버가 여러 대일 때 각각 독립적으로 카운트돼서 제한이 무력화됩니다
2.Redis INCR + EXPIRE 조합으로 분산 환경에서도 일관된 Rate Limiting을 구현합니다
3.다음 챕터에서 실시간 순위표를 구현합니다
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진행도 23 / 34