Spring7 5만건 데이터, OOM 문제부터 110ms까지 개선 - 3편 1. 시작하면서이전 글에서는 Redis를 활용하여 서버의 응답시간을 개선해봤습니다. https://gamxong.tistory.com/161 [소프티어] 5만건 데이터, OOM 문제부터 160ms까지 개선 - 2편1. 시작하면서이전 글에서는 OOM 문제를 해결하면서 메모리 사용량에 집중해봤습니다. 2025.03.08 - [BE/Spring] - [소프티어] 5만건 데이터, OOM 문제부터 160ms까지 개선 - 1편 [소프티어] 5만건 데이터, OOgamxong.tistory.com 소프티어 활동이 끝나고 더이상 무료서버도 사용할 수 없게 되었습니다.서버 이전 작업을 진행하던 중, 팀원의 도움으로 우수한 사양의 서버를 무료로 사용할 수 있게 되었습니다. 그 과정에서 생겼던 아키텍처의 변화와 조금은 불필요.. 2025. 3. 25. 5만건 데이터, OOM 문제부터 110ms까지 개선 - 2편 1. 시작하면서이전 글에서는 OOM 문제를 해결하면서 메모리 사용량에 집중해봤습니다. 2025.03.08 - [BE/Spring] - [소프티어] 5만건 데이터, OOM 문제부터 160ms까지 개선 - 1편 [소프티어] 5만건 데이터, OOM 문제부터 160ms까지 개선 - 1편1. 시작하면서현대자동차그룹 부트캠프 '소프티어'에서 'Uniro' 라는 프로젝트를 진행하였습니다.해당 프로젝트를 진행하면서 겪었던 대량 데이터 트러블 슈팅과 개선 과정을 적어보고자 합니다.gamxong.tistory.com 이번 포스팅에서는 해당 로직이 핵심 로직인 만큼 부하상황에서도 빠른 응답속도를 보장하기 위한 과정들을 설명하고자 합니다.해당 로직은 빠른 응답성이 굉장히 중요했기에 부하테스트를 진행해봤습니다. 2. 부하테스트.. 2025. 3. 8. 5만건 데이터, OOM 문제부터 110ms까지 개선 - 1편 1. 시작하면서현대자동차그룹 부트캠프 '소프티어'에서 'Uniro' 라는 프로젝트를 진행하였습니다.해당 프로젝트를 진행하면서 겪었던 대량 데이터 트러블 슈팅과 개선 과정을 적어보고자 합니다. 2. 서비스 소개일단 문제상황을 이해하기 위해선 어떻게 구현되었는지 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.최대한~~ 아주 쉽게 설명해보겠습니다~! 2-1. 지도 서비스인데 외부 API 를 사용하지 않는다?먼저 저희 서비스는 네이버 API와 같은 외부 API를 사용하는 것이 아닌, 저희가 자체적으로 길에 대한 데이터를 저장하고 있습니다.(이 부분이 어떻게 보면, 일반 서비스와 큰 차이점이며 저희도 해당 부분이 가장 챌린징 요소였습니다.) 그렇게 구현할 수 밖에 없었던 이유는 기존의 길찾기와 다르게 장애인분들 위한 저희만의 길찾.. 2025. 3. 8. [Spring] 커넥션 점유를 늦추는 LazyConnectionDataSourceProxy 구조 완벽 해부 1. 배경현재 저는 'SOPT' 라는 동아리에서 재밌고 편리한 동아리 활동을 위해 관련 서버를 운영하고 있습니다. 서버를 운영하면서 사용자 경험을 높이기 위해선 문제 상황을 빠르게 인지&대처를 하는 것이 정말 중요하다고 생각합니다. 그래서 pinpoint 를 활용한 모니터링 서버를 구축하여 서버의 전반적인 상태에 대한 관측 가능성(observability)을 높였습니다. 제가 담당하고 있는 서비스에는 위와 같이 스파크성 트래픽이 있습니다. 특정 행사의 선착순 신청을 하기 위한 트래픽인데요. 대학생인 저에겐 부하테스트를 제외하고 이러한 트래픽은 처음 겪어봤습니다. 보통 부하테스트의 경우엔 상황을 설정하고 진행하기에 원인이 단순합니다. 하지만 실제 트래픽은 많은 사용자가 다양한 액션을 하기에 정말 다양한.. 2024. 12. 28. 이전 1 2 다음
