한계에 도달한 전시 서버, 그리고 우리의 해답

핵심 요약

11번가가 전시서비스의 한계에 직면한 트래픽 급증을 해결하기 위해 3가지 핵심 개선을 적용했습니다. MongoDB 커넥션 재생성 부하를 분산하고 CPU Spike를 완화하는 구조와 정책을 도입해 AS-IS 최대 TPS 65.9K를 TO-BE 87.9K로 올린 것이 핵심 성과입니다.

구현 방법

전시API 서버(DPWAS) 운영 방식의 한계 분석 및 새로운 전략 채택
1. CPU Spike 원인 분산: MongoDB 커넥션 재생성 부하 분산 및 노후 서버 영향 완화
1. 지연 트랜잭션 개선: 커넥션 풀 사이즈 확보, 재시도 제어, 대량 조회 분할
1. 서버 리소스 관리 및 성능 최적화: 로컬 캐시 최대 사이즈 설정, 대량 데이터 호출 로직 개선

주요 결과

AS-IS 65.9K TPS → TO-BE 87.9K TPS로 향상
부하 분산으로 안정성 및 트래픽 대응력 강화

핵심 요약

구현 방법

전시API 서버(DPWAS) 운영 방식의 한계 분석 및 새로운 전략 채택
1. CPU Spike 원인 분산: MongoDB 커넥션 재생성 부하 분산 및 노후 서버 영향 완화
1. 지연 트랜잭션 개선: 커넥션 풀 사이즈 확보, 재시도 제어, 대량 조회 분할
1. 서버 리소스 관리 및 성능 최적화: 로컬 캐시 최대 사이즈 설정, 대량 데이터 호출 로직 개선

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AI 요약

핵심 요약

구현 방법

주요 결과

Redis 캐시로 몰려드는 트래픽을 견디다 — 토니모리 공식몰 성능 개선기

무신사 쿠폰 시스템, DB 성능 64% 개선으로 기술 부채를 갚다

Next.js 캐싱으로 웹 서버 성능 최적화

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