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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 락이전 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. 목..

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..

기존의 문제점PicUp 프로젝트에선 서비스 간 통신 방법으로 메시징을 이용한다. 서비스 간 처리가 필요할 때 이벤트를 발행, 메시지 큐에 담아두고 처리를 맡는 다른 서비스에서 이를 리스닝하여 처리한다.  픽업 프로젝트에선 앨범 삭제 기능이 좋은 예시이다. 사용자가 앨범을 삭제할 때 관련 사진 파일들을 전부 삭제하는 처리 시간까지 사용자 요청 주기에 포함해선 안되므로 요청 주기 내에선 DB 데이터만 삭제하고 이 이벤트를 메시지 큐에 담았다가 비동기로 파일을 삭제하게 된다.    문제는 메시징과 DB 트랜잭션이 다른 원자성을 갖는다는 것이다. 원자성은 한 작업의 단위 내에서 세부 작업들은 모두 성공하거나 모두 실패해야 함을 말한다. 메시징과 DB 트랜잭션은 원자성이 보장되지 않기 때문에 ..

이전 글 - 리버스 프록시 개념과 Nginx, ELB 로 로드밸런싱 실습리버스 프록시 개념이 처음이거나 Nginx config 를 처음 다뤄본다면 이전 글을 먼저 보고 오는 것을 추천한다. 해당 글에선 리버스 프록시와 로드 밸런싱 개념, 다중 WAS에서 Sesstion 관리, Nginx 와 AWS ALB로 로드밸런싱 실습을 다뤘다.Rate limit, Ip white list프로젝트를 배포할 때마다 무서운 것들이 있다. 악의적인 과도한 요청, 접속해선 안될 곳에 접근이 가능, 암호화되지 않은 데이터... 특히 가장 먼저 서버를 보여주는 주변 사람들이 웹 개발자가 많아서 더 무섭다. 이 사람들은 일반 사용자랑 달리 아주 자연스럽게 서버를 테스트할 테니 말이다. 그리고 실제로 꼼꼼하게 방어하지 않았다..

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..