서비스의 사용자가 늘어나면 트래픽의 총량이 늘어나고 DB에 저장되는 데이터의 양도 늘어납니다. 개발자 입장에서는 서비스가 잘 운영된다는 지표이므로 기쁜 일이지만, 그동안 발견하지 못했던 성능 문제들이 하나씩 발견되기도 합니다. 조회 성능을 향상시키는 방법에는 여러가지가 있습니다. 비효율적인 쿼리 개선, JPA 사용시 N+1문제 해결 그리고 인덱스 적...

서비스의 사용자가 증가하면 예상치 못한 여러 문제들이 발생할 수 있습니다. 오늘은 그중 분산 서버에서 특정 기능에 동시 접근했을때 발생할 수 있는 동시성 이슈를 알아보고 이를 해결하는 과정을 공유하고자 합니다. 문제 상황 Melly 서비스는 소규모 그룹 간의 추억 공유를 중시하기 때문에 그룹의 최대 인원 수를 10명으로 제한해놨습니다. 만약 현...

Melly 서비스는 Redis 기반의 분산 캐시를 적용해 조회 성능을 최적화했습니다. 하지만 기존의 캐시 로직은 Standalone의 캐시 서버가 죽지 않는다는 이상적인 가정 하에서 잘 동작하는 시스템이었습니다. 이번 글에서는 Circuit Breaker와 Spring Actuator health check 설정을 통해 분산 서버 환경에서 가용성 있는...

@Authentication을 통한 인증 유저를 가져오는 과정에서 겪은 문제와 제가 해결한 방법에 대해 공유하고자 합니다. @AuthenticationPrincipal 어노테이션의 사용법을 구글에 검색했을때, 많은 블로그에서 UserDetailsService를 구현한 CustomUserDetailsService의 loadUserByUsername...