성능 개선2 [우아한 티켓팅] 대기열 시스템 응답 시간 스파이크 해결하기 들어가기에 앞서본 게시글을 우아한 티켓팅 프로젝트의 대기열 시스템 성능 개선에 관한 이야기를 다룹니다. 이전 게시글 [우아한 티켓팅]대기열 시스템 10,000명 부하 테스트하기를 통해 어떻게 부하 테스트를 했고, 결과가 어땠는지를 다뤘습니다. 해당 게시글에 이어서 이번에는테스트 결과를 살펴보던 중 발견한 응답 시간 스파이크원인 분석과 개선에 대해 다룹니다.응답 시간 스파이크 발견우아한 티켓티의 대기열 시스템은 [우아한 티켓팅]대기열 시스템 10,000명 부하 테스트하기에서 다룬 것과 것 부하 테스트를 통해 10,000명을 견딜 수 있는지 검증했습니다. 결과는 다음과 같았습니다.가상 사용자 2,500명, 테스트 시간 5분, 1초 주기 폴링일 때 95%의 요청을 600ms 내로 처리가상 사용자 10,000명.. 2024. 10. 6. 프로젝션, 인덱스로 조회 성능 개선하기(feat.ngrinder) 이전 일대다 페이지네이션 최적화하기에서 애니프렌즈 프로젝트의 코드 일부를 예로 들며 BatchSize와 프로젝션을 이용한 일대다 컬렉션 페이징 쿼리를 최적화하였습니다. 이후 QA를 진행하던 중 보호 동물 목록 조회에서 1000ms 이상의 시간이 소요되는 것을 인지하였습니다. 보호 동물 서비스는 애니프렌즈 프로젝트에서 메인에 노출되는 기능이기 때문에 사용자에게 최대한 빠른 응답을 돌려줄 수 있어야 합니다. public record FindAnimalResponse( Long animalId, String animalName, String shelterName, String shelterAddress, String animalImageUrl ) { public static FindAnimalResponse .. 2023. 12. 16. 이전 1 다음
