동적 자산 배분 모델의 정확도를 높이려면 과거의 방대한 금융 틱 데이터와 거시 경제 지표 수집이 필수적입니다. 최근 Yahoo Finance와 외부 금융 API를 연동하여 10년 치 주가 및 환율 데이터를 병렬로 크롤링하는 파이프라인을 구축하던 중, 파이썬(Python) 스크립트가 갑자기 멈추며 데이터를 뱉어내지 않는 이슈가 발생했습니다.
🚨 문제 상황: 무자비한 429 Too Many Requests 타격
에러 로그를 확인해보니 응답 코드가 온통 HTTP 429 (Too Many Requests)로 도배되어 있었습니다.
병렬 처리(Multi-threading)를 이용해 데이터 수집 속도를 극한으로 끌어올린 것이 화근이었습니다. API 서버 측의 Rate Limit(호출 량 제한) 방어벽에 부딪혀 IP가 일시적으로 차단된 상태였습니다. 단순히 에러가 나면 time.sleep(3)을 주고 재시도하도록 짰지만, 수십 개의 스레드가 동시에 3초 뒤에 다시 요청을 때리면서(Thundering Herd Problem) 서버는 저희 IP를 더 강력하게 차단해 버렸습니다.
🛠️ 해결 과정: 지수 백오프(Exponential Backoff)와 지터(Jitter)의 결합
단순한 고정 대기 시간으로는 서버의 차단 로직을 영리하게 뚫을 수 없었습니다. 이에 AWS 등 대규모 분산 시스템에서 권장하는 네트워크 재시도 알고리즘인 ‘지수 백오프(Exponential Backoff)’에 ‘지터(Jitter, 무작위 지연)’를 결합하여 코드를 전면 수정했습니다.
- 지수 백오프: 실패할 때마다 대기 시간을 2배씩 늘립니다 (1초 -> 2초 -> 4초 -> 8초). 서버에 부하를 줄여 회복할 시간을 줍니다.
- 지터(Jitter): 정해진 대기 시간에 난수(Random)를 섞습니다. 여러 스레드가 동시에 깨어나 재시도하여 트래픽이 한 번에 몰리는 현상을 분산시킵니다.
Python
import time
import random
import requests
def fetch_financial_data_with_retry(url, max_retries=5):
base_delay = 1 # 기본 대기 시간 (초)
for attempt in range(max_retries):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
# Exponential Backoff + Full Jitter 적용
temp_delay = base_delay * (2 ** attempt)
sleep_time = random.uniform(0, temp_delay)
print(f"[경고] 429 에러 발생. {sleep_time:.2f}초 후 재시도합니다... (시도: {attempt+1}/{max_retries})")
time.sleep(sleep_time)
else:
response.raise_for_status()
raise Exception("최대 재시도 횟수를 초과하여 데이터 수집에 실패했습니다.")
💡 실무 인사이트
이 코드를 적용한 후, 크롤링 파이프라인은 API 서버의 Rate Limit을 부드럽게 피해 가며 수십만 건의 데이터를 단 한 건의 유실 없이 수집해 냈습니다. 퀀트 투자나 데이터 엔지니어링 환경에서 “빠르게 많이” 가져오는 것보다 중요한 것은 “시스템과 네트워크의 생태를 이해하고 타협하는 것”임을 깨달았습니다. 대규모 데이터를 다루는 분들이라면, API 호출부에는 반드시 Jitter가 포함된 재시도 로직을 기본 장착하시길 강력히 권장합니다.