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문제 사항 PICUP은 사용자 사진, 동영상을 저장하고 읽는 스토리지다. 기존 PICUP의 파일 읽기 구조는 아래와 같다. 사용자가 WAS에 자원을 요청하면 WAS 에선 토큰을 확인해 사용자의 자원 액세스 권한을 확인하고 파일 시스템으로 실제 파일을 읽어와 반환한다. 중간 WAS 는 오롯이 권한 확인의 용도일 뿐이었다. 사용자가 파일을 요청할 때마다 WAS 는 같은 파일이라도 매번 Disk I/O 를 사용해 파일을 로드할 것이다. 메모리 캐시를 사용하자니 크기가 큰 동영상이나 이미지 파일을 올리는 데는 적합하지 않아, 근본적인 해결 방법은 안된다고 생각했다. html, js, css 나 FE의 에셋들과 같은 다른 정적 자원처럼, CDN이나 웹 서버의 캐싱을 사용해 파일 요청에 대한 WAS의 부하를 분산하..

0. 배경 PICUP 에서는 WAS 전면에 Nginx 를 두고 TLS, HTTP2.0, RateLimit, 정적 자원 호스팅 등 요청을 전처리하고 있다. 이 Nginx 의 메트릭을 모니터링하려고 한다. WAS 의 응답 시간, 요청 수뿐만 아니라, Nginx가 전면에서 처리하는 응답 시간, 요청 수, 리다이렉트 수가 궁금했다. 1. nginxlog-exporter 처음에는 Nginx가 기본적으로 제공하는 exporter 를 사용했었다. nginxinc/prometheus-exporter 에서 알 수 있듯, 해당 exporter 에서 제공하는 메트릭은 충분하지 않았고, 응답 시간을 포함한 원했던 메트릭은 대부분 Nginx plus 에서만 제공했다. nginx 의 액세스 로그에 응답 시간을 남기는 설정이 있음..

대기에 DB Connection 을 점유하는 비관적 락 이전 글 에서 프로젝트에서 생긴 동시성 문제가 왜 발생했는지 소개하고 이를 해결할 수 있는 락 종류를 소개했다. 추가적인 인프라와 적은 코드 수정, 그리고 확실한 동시성 문제 처리를 원했기에 비관적 락을 선택했다. 인덱스 조건을 수정하여 사용자별 로우락을 유도해 불필요한 대기를 없앴다. 그리고 얼마 후 DB 락 대기 시간 동안 커넥션을 점유하고 있음을 로그로 확인했다. 사용자 간 독립적으로 락 처리를 했지만, 한 사용자가 락으로 모든 커넥션을 물고 있으면 결국 락이 걸린 로우와 독립적인 다른 사용자는 그 사용자를 대기해야 했다. 이 글에서는 동시성 문제를 해결하기 위해 여러 락 방식을 적용하면서 발생했던 에러 사항들과 해결 과정을 소개한다. 목차는 ..

Mysql InnoDB 의 RepeatableRead Mysql 의 기본 Transaction isolate 수준은 RepeatableRead 이다. RepeatableRead 는 트랜잭션이 시작된 시점 이후로 여러 번 Select Row 를 확인해도 동일한 값을 갖는다는 것이다. Mysql 은 SnapShot을 사용해서 이를 보장한다. 트랜잭션마다 별도의 스냅샷을 기록하여 다른 트랜잭션이 값을 변경하고 Commit 해도 이 스냅샷을 이용해서 동일한 값을 읽게 되는 것이다. Phantom read 문제 Repeatable Read 는 데이터의 추가, 삭제의 변경은 막지 못해 Phantom read 문제가 발생한다. 한 트랜잭션 내에서 전과 다른 조회 결과 row 수를 조회하게 된다는 것이다. InnoDB..

Vultr의 Object storage PicUp 은 사진 업로드하고 다운로드 할 수 있다. 사용자의 사진 스토리지에 문제가 생길 상황을 대비하여 Object storage를 추가하고 백업 스토리지로 사용하기로 하였다. AWS S3 에서 벗어나 Object storage 선택지를 늘려보고 싶어서 여러 선택지를 확인했고, Vultr 라는 회사의 Object storage 를 사용하기로 했다. 이 글에서는 Vultr 의 Object storage 를 선택한 이유와 간단한 사용 방법, 추천 대상을 소개한다. 1. 저렴한 비용 익숙한 AWS가 아니라 Vultr 의 Object storage를 이용한건 비용의 문제가 가장 컸다. 사용되는 storage와 bandwith를 동일하게 1TB 라고 했을 때 AWS는 2..

만약 DB 서버가 다운된다면? 이전 글 에서 DB 데이터 백업과 부하분산을 목적으로 DB replication 을 적용하고 Transactional readOnly 여부에 따라 DataSource 를 분기했다. 이 글에선 Master, Replica 중 하나라도 Connection 에 문제가 생기는 상황을 고민한다. DB 서버를 단순히 쿼리가 readOnly 인지 여부만으로 분기한다면 둘 중 하나라도 문제가 생길 경우 서비스의 읽기가 안되거나 쓰기가 안 되는 심각한 문제가 발생할 것이다. 다른 Stand by Master node 를 만들어두고 Master 가 다운 되었을 때 교체하는 방식, Master 가 죽었을 때 Slave 를 Master 로 승격시키는 방식 등 여러 정책을 고민했다. 그중에서도 아..

0. AS IS 기존에는 이 메인 / 백업 스토리지 업로드를 동기로 처리했다. 400KB의 이미지를 업로드할 때 main 33ms, backup 1680ms 정도가 필요했고, 사용자 응답은 이 둘을 더한 값 + ⍺ 가 될 것이다. 이미지 업로드 시에 각 스토리지 업로드를 비동기로 처리하되 모든 업로드가 정상일 경우에만 사용자에게 정상으로 응답하고자 한다. 그리고 동시에 비동기식 업로드 과정에서 생길 수 있는 더미 파일을 사용자 흐름에 포함하지 않고 처리하고자 한다. 이 글에선 위 요구 사항을 만족하기 위한 작업 과정을 소개한다. 목차는 다음과 같다. 1. 단순 비동기 처리 2. Future로 비동기 / 블록킹 방식으로 처리하는 경우, 그 문제점 3. CompletableFuture으로 쉽게 구현하는 다양..

캐시로 조회 성능 개선 Pic-up 은 앨범 기반 사진 스토리지이다. Picup 은 페이지네이션이 적용되어 있고, 서비스 특성상 사용자는 앨범을 조회 시 항상 첫 페이지의 사진들부터 확인한다. 전체 앨범 조회에도 마찬가지다. 사용자의 앨범 목록을 조회할 때도 항상 첫 페이지의 사진들부터 조회한다. 그리고 그 앨범, 사진들은 수정될 여지가 적다. 일반 게시물과는 다르게 사진을 앨범으로 한번 만들어두면 그 이후로는 사진을 삭제하거나 수정하는 요청보다는 단순 조회가 다수일 것이다. 그래서 조회 성능을 개선하고 DB에 접근하는 네트워크 비용을 아끼고자 캐시를 도입하게 되었다. 이 글에선 어떤 전략으로 캐시를 사용했고, Spring 에서의 설정 방법을 소개한다. 어떤 캐시를 사용할까 1 : 지역 캐시와 전역 캐시..