| 선택지 | 기술 선택 이유 | |
|---|---|---|
| 서버환경 | ECS + Fargate | - EC2을 사용하면 직접 서버를 구성하는데 필요한 요소들을 설정을 해줘야 하는 번거로움이 있음. - ECS와 Fargate를 사용하면 서버리스로 컨테이너 실행 환경을 제공해주기 때문에 별다른 관리가 필요없으며, EC2보다 쉽게 오토 스케일링을 수행할 수 있기 때문에 도입 |
| 이미지 저장소 | S3 | 이미지 파일을 데이터베이스나 서버 공간에 저장할 시 스토리지 용량에 대한 걱정을 덜어낼 수 있는 확장성을 가지고 있으며, 데이터 손실 위험이 적기 떄문에 도입 |
| 글로벌 캐시 | Redis | - 서버 분산시 로컬캐시는 데이터 정합성과 관리에 문제가 있음을 인지 - 글로벌 캐시 벤더 중 가장 많이 쓰이고 다양한 자료구조, 영속화 기능을 지원하여 캐싱 이외에도 쓰일 수 있는 확장성을 지닌 Redis를 도입 |
| CI/CD | Github Actions | - 매번 반복되는 코드통합/배포과정의 자동화 필요성을 인지, CI/CD 툴의 도입을 고려하게 됨. - 별도의 서버 설치가 필요하지 않고 팀원 모두 사용한 경험이 있어 학습비용이 낮을 것으로 예상되는 Github Actions 선택 |
| 모니터링 | Grafana Prometheus |
- 운영중 서버의 상태와 비정상 수치를 추적하고 이를 시각화하여 팀원과 공유할 필요성을 인지 - Spring Boot 프로젝트와 연동이 쉽고 레퍼런스가 많으며 무료인 Actuator, Prometheus, Grafana 선택 |
| 부하테스트 | Jmeter | - 서버 가용성에 대한 테스팅 도구 필요성을 인지 - 가장 레퍼런스가 많고 꾸준한 Release로 안정성을 인정받는 Jmeter 선택 |
-
좌석조회 API 성능 30배 개선
-
문제점
- 10만개의 데이터가 있을 때 좌석 조회 API의 평균 응답시간 28000ms, TPS 2.9
-
해결 방안 :
쿼리 최적화,인덱스,캐싱- 쿼리 최적화 : 풀테이블 스캔 쿼리 2개 -> 1개
- 인덱스 : 테이블 설계 변경, 좌석 상태를 enum status로 모으고 해당 부분 인덱스 처리
- 캐싱 : 변하지 않는 데이터 캐싱 처리
-
개선 후 : 평균 응답시간 960ms, TPS 99.1로 30배 개선
-
-
읽기, 쓰기 동시 요청시 읽기 속도 개선
-
문제점
- 읽기와 쓰기가 동시에 요청될 때 읽기 속도 평균 응답시간 12231ms, TPS 7.7
-
해결 방안 :
DB Replication- DB Replication : 쓰기 전용 DB Source, 읽기 전용 DB Replica로 구성
- @Transactional의 읽기 전용 여부에 따라 Source, Replica로 분기하여 처리
-
개선 후 : 평균 응답시간 7610ms, TPS 12.3으로로 60% 개선
-
-
좌석 생성, 수정 속도 개선
-
문제점
- 좌석 생성, 수정시 1분 이상이 걸림
-
해결 방안 :
알고리즘 개선,batch 처리- 알고리즘 개선 : n^3의 시간 복잡도를 n^2로 개선
- batch 처리 : Jdbc Template의 batchupdate를 사용하여 쿼리 한번으로 처리
-
개선 후 : 좌석 생성 , 수정 80초 -> 1초로 개선
-
-
동시 요청시 예매 중복 생성 문제
- 문제점
- 멀티 쓰레드 환경을 고려하지 않아 동시에 같은 좌석을 예매할 시 예매가 중복 생성됨
- 해결 방안 :
Redis- DB락, SQS, Redis를 각각 적용 후 성능 측정 및 장단점 비교
- Redis 선택 : Redis의 Set 자료구조를 사용해 예매 중복 생성 체크 로직을 담당하게 하여 해결
- 문제점
-
CI Build시 오류
- 문제점
- Github Actions의 Runner 서버에 Redis가 설치되어 있지 않아 CI Build시 오류 발생
- 해결 방안 :
추상화,기술 의존성 제거- Root Cause는 테스트가 Redis에 의존하고 있는 것이라고 판단
- 해당 로직을 Interface로 추상화하여 기술이 바뀌더라도 기존 코드 변경을 최소화
- 테스트 코드에서는 더블 객체를 통해 Redis에 의존하지 않도록 변경
- CI Build에서 Redis 설치 생략 후 시간 40초 단축
- 문제점
