성능 고도화를 위해 Redis 의 분산락을 사용하여 쿠폰 발급에 대한 성능을 최적화 해봤습니다. 성능을 보다 깊게 파보며 MySQL 과 Redis 락이 많은 트래픽에서 어디까지 성능을 낼 수 있는 지에 대한 검증을 이 글을 통해서 풀어보겠습니다! 이전에 선착순 이벤트에서 다뤘던 두가지 락에 대해서 직접 성능 테스트를 해보고 "왜 분산락을 사용했는지", "DB락보다 성능이 어떻게 얼마나 좋은지" 등에 대한 것들을 공유하며 깊은 이해를 해보려고 합니다!이에 대해 자세히 궁금하신 분은 이전의 포스트를 읽고 오시는 것을 추천드립니다! [Spring] 선착순 이벤트를 위한 모든 것 with Redis선착순 쿠폰 발급 시스템을 진행하며 다뤘던 내용들이 너무나도 유용했고 재밌었기에 이를 공유하고 싶다는 욕심이 생겨..

이전에 작성했던 선착순 이벤트의 동시성까지는 제어해냈다. 하지만 많은 트래픽에서도 고성능을 내기 위한 최적화, 그 이야기   [Spring] 선착순 이벤트를 위한 모든 것 with Redis선착순 쿠폰 발급 시스템을 진행하며 다뤘던 내용들이 너무나도 유용했고 재밌었기에 이를 공유하고 싶다는 욕심이 생겨 이 글을 작성한다. 들어가기 앞서, 간만에 글을 작성하려고 하니 너무seung-seok.tistory.com 이전까지 작성했던 글의 연장편입니다. MySQL 과 Redis 를 사용한 분산락을 활용해 동시성 제어까지는 이뤄냈으나, 이게 더 많은 트래픽에서도 고성능을 낼 수는 없다는 생각이 듭니다. 이제는 최적화 하는 과정, 그 이야기에 대해서 말해볼까 합니다. 💡 현재 상황을 직시해 봅시다현재 설계된 서비..

선착순 쿠폰 발급 시스템을 진행하며 다뤘던 내용들이 너무나도 유용했고 재밌었기에 이를 공유하고 싶다는 욕심이 생겨 이 글을 작성한다. 들어가기 앞서, 간만에 글을 작성하려고 하니 너무나도 어색하면서도 설렘이 공존합니다. 제가 개발한 것의 과정에 대한 기록과 회고, 그리고 공유의 소중함을 느끼고 다시 한번 꾸준하게 포스팅하는 습관을 길러보려고 합니다!🟢 선착순 이벤트를 위한 모든 것 with Redis이전에 고모가 임영웅님의 팬이여서 티켓팅을 몇번 도와드렸던 경험이 있는데 하늘에서 별 따기 수준의 난이도였습니다. 3일의 일정에 100만명이 넘는 사람들이 몰리는 것을 보며 수강신청은 껌이였나 ? 를 느끼기도 했습니다. 이러한 과정을 수차례 겪으며 대체 어떤 사람이 이것에 성공하는 거지 ? 라는 물음에서 아..

'가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초' 책을 읽고 직접 구현하는 SNS 서비스 프로젝트, 이를 진행하며 남기는 기록. 🟢 MSA 기반 SNS 서비스 with AWS EKS가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 책을 읽으며 11장, 뉴스 피드 시스템 설계를 재미있게 읽었다. 이를 직접 구현해 보고 싶다는 욕심이 생겨 MZ 세대에 맞는 SNS 서비스를 구현해 보기로 한다. 📃 요구사항 Grouping 했을 때 크게 5개의 도메인, 서비스가 필요하다. Timeline ServerUser ServerFeed ServerImage ServerNotification Server 내가 생각하는 주요 설계사항은 아래와 같다. 1. 유저의 개념은 팔로워(본인이 팔로우하고 있는 사람)와 팔로잉..

이전 글에서 기획과 설계에 대한 부분을 다뤘고, 이제는 이것을 구현하는 과정을 담는 글을 기록,    [Spring] 결제시스템, Spring Boot + MSA 로 리팩토링 [기획 & 설계]실무에서 결제 프로세스를 다루며 많은 문제점들이 발견했다. 레거시한 코드와 절차지향의 프로세스를 통해 처리를 하다 보니 성능이 떨어졌으며, 약간의 과부하만 발생해도 지연 문제가 빈번seung-seok.tistory.com 🟢 결제시스템, Spring Boot + MSA 로 리팩토링 아키텍처와 플로우를 설명했고 이제는 이것을 직접 구현해보자. 각각의 서비스에 대한 로직과 코드에 대해 깊이 설명하지 않고, 이를 구성하는 것에 초점을 두고 글을 작성한다. Docker 를 사용한 서비스 구성각각의 서비들을 Docker i..

실무에서 결제 프로세스를 다루며 많은 문제점들이 발견했다. 레거시한 코드와 절차지향의 프로세스를 통해 처리를 하다 보니 성능이 떨어졌으며, 약간의 과부하만 발생해도 지연 문제가 빈번하게 발생했다. 또한 컴포넌트 간의 결합이 너무 나도 강했으며 모든 관리를 주문 프로세스에서 처리해서 가독성과 유지보수성 모두 크게 떨어졌다. 이러한 아쉬운 점들을 개선하며 Java 와 Spring Boot 로 재구현, 비동기적으로 결제 프로세스를 처리하고 각 도메인 별로 서비스를 분리한 MSA 구조의 결제 서비스를 구현하는 프로젝트에 대한 내용을 담아보려고 한다. 🟢 결제시스템, Spring Boot + MSA 로 리팩토링이번 프로젝트는 위에 설명한 것처럼 비동기적인 처리 + MSA 구조의 결제 시스템을 구현할 것이다. 나..

프로젝트를 MSA 구조로 진행하며, 서비스 로직에서 다른 서비스의 API 를 호출해야 하는 경우가 빈번하게 생겼다. 이를 RestTemplate 을 통해 해결할 수도 있지만 보다 더 나은, 간편한 기능을 통해 풀어본 내용들을 기록하고 공유하고자 이 글을 작성한다. 🟢 FeignFeign 은 Netflix 에서 개발된 Http client binder다. Feign 을 사용하면 웹 서비스 클라이언트를 보다 쉽게 작성할 수 있다. Feign 을 사용하기 위해서는 interface 를 작성하고 annotation 을 선언 하기만 하면 된다. 마치 Spring Data JPA 에서 실제 쿼리를 작성하지 않고 Interface 만 지정하여 쿼리실행 구현체를 자동으로 만들어주는 것과 유사하다.  사용법feign ..

선착순 쿠폰 서비스를 기획, 구현 중이다. 하지만 혼자서 접속을 해서 동시 접속자의 상황을 재연하기에는 무리가 있다. 마우스를 잡은 손은 하나니까! 그렇기에 고민하던 중, Locust 에 대해 알게 되었고 동시 접속을 테스트하기에 적합할 뿐만 아니라 성능에 대한 테스트도 가능하다는 것을 알게 되었다. 지금부터 알아보자.  🟢 LocustLocust는 Python으로 작성된 오픈소스 부하테스트 도구이다. Locsut를 사용하면 분산 시스템에서 여러 사용자를 시뮬레이션하여 웹 애플리케이션의 성능을 측정할 수 있다. 또한 매우 사용하기 쉽고 확장성이 뛰어나며, 사용자 시나리오를 코드로 작성할 수 있어 유연성이 높고, 대시보드를 통해 실시간으로 테스트 결과를 모니터링 할 수 있어 테스트 중에 성능 이슈를 발견..