코딩 해파리

들어가며현재 프로젝트 목표 중에 높은 트래픽 상황을 견디며 처리하는 성능이 좋은 서버를 구축하는 부분이 있었습니다. 하지만, 기존에는 주문 생성 이벤트가 들어올 때마다 매번 DB에 쓰기 작업을 수행하도록 설계되어 있었기 때문에, 주문이 발생하였을 때 상품 재고 감소 처리 로직(재고 차감 로직)에서 심각한 성능 저하가 발생했습니다. 이렇게 많은 이벤트를 단건 단위로 처리하다 보니, 트래픽이 폭주할 때 자원 사용량 증가로 시스템 전반에 병목 현상이 생겼습니다.이 글에서는 이벤트 배치 처리 방식을 도입하여 성능을 최적화한 과정을 공유합니다. 기존 문제점N건의 이벤트에 대해 N번의 DB 쓰기주문 생성 이벤트가 1건 들어올 때마다 상품 서비스에서 재고 차감 로직을 실행 → DB에 직접 쓰기.이벤트가 폭발적으로 증..

- 개발 환경 - 애플실리콘 MacOSGCP - GKE   마주했던 문제 상황... 1. GCP에서 Google K8s Engine을 통해 애플리케이션을 배포2. GCP의 Managed Kafka가 아직 베타인건지... 제대로된 안내 or 레퍼런스가 존재 x -> 포기3. 인프라 담당한 팀원이 Confluent Kafka 공식 사이트의 Helm 차트 안내서를 통해 카프카를 통합 배포4. 현재 Outbox - CDC 패턴을 적용하여 Debezium이 필요5. 통합 배포된 Kafka Connector에 Debezium 플러그인이 필요 이런 상황을 겪으신 분들이 있을지... 모르겠지만... ㅎㅎ;;해결책을 공유해보겠습니다원래 로컬에서 테스트할 때는 Debezium이 미리 설치된 이미지를 쓰기 때문에 당연히 문..

이 졸업 프로젝트 관련 포스팅들을 적기에 앞서,저는 어느 정도 규모가 큰 서비스 기업에서 유난히 많이 채택하는 기술,코드 수준의 설계 원칙, 아키텍처에 대한 선택의 이유가 항상 궁금했습니다. 대표적으로 아키텍처 구조로는 MSA(Microservices Architecture)와 EDA(Event-Driven Architecture)가 있었고,기술로는 Kafka, Kubernetes(K8S), Redis 등이 있었습니다.코드 수준의 설계 원칙으로는 DDD(Domain-Driven Design), 헥사고날 아키텍처, TDD(Test-Driven Development) 등이 있었습니다.또한, 많은 기업들이 채용 공고에서 요구하는 '대용량 트래픽 경험'이라는 표현을 보면서, 그것이 얼마나 어렵고 고려할 사항이 ..