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SDUI의 성능 병목을 넘어: 올리브영 로컬 캐시 기반 백엔드 최적화 성공기 섬네일

SDUI의 성능 병목을 넘어: 올리브영 로컬 캐시 기반 백엔드 최적화 성공기

올리브영 favicon올리브영·Backend·
RedisKotlinSpring BootOracle DatabaseCaffeine
2025년 11월 11일46

AI 요약

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핵심 요약

올리브영은 SDUI 도입으로 발생한 API 지연 문제를 해결하기 위해 로컬 캐시(Caffeine)와 Redis를 활용한 이중 캐시를 도입하고, 백오피스 즉시 무효화와 매일 배치로 실시간성과 안정성을 확보했습니다. 9월 올영세일에서 TPS 63.3k를 달성했고 P90이 1ms 미만으로 유지되었습니다. 탭바와 테마 드로워는 모든 플랫폼에서 일관되게 렌더링되었습니다.

구현 방법

  • Spring Boot/Kotlin 기반 백엔드
  • 1차 로컬 캐시: Caffeine, TTL 10초
  • 2차 원격 캐시: Redis
  • 다중 캐시 계층: TabbarController → IntegratedSduiService(로컬) → TabbarService(레디스) → Repository(Oracle DB)
  • 멱등성 보장 기반 API 설계
  • 무효화 전략: 백오피스 즉시 무효화 + 매일 배치로 프리워밍
  • 짧은 TTL로 최신성 확보

주요 결과

  • 63.3k TPS 달성, P90 응답 시간 1ms 미만
  • 탭바/테마 드로워 모든 플랫폼 일관성 확보
  • 로컬+원격 캐시로 API 응답 속도 개선 및 DB 트래픽 감소에 기여

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