팝콘도팝이다

이길저길의 실시간 양방향 위치 공유 시스템 설계 과정에 수행한 성능테스트 결과를 공유하고자 한다.성능테스트 결과 뿐만 아니라 이전 글의 분석까지 종합하여 기술을 선정하였다. 시스템의 요구사항은 간략하게 다음과 같다:각 클라이언트는 연결이 된 시점부터 3초에 한 번 자신의 위치를 공유한다.위치 공유 대상은 사용자가 생성한 그룹의 그룹원들이며, 설계 단계의 예상 평균 그룹 인원수는 4명이다. 실시간 통신 기술들을 성능테스트 사전에 비교했던 흐름은 다음과 같다:SSE vs Short PollingSSE로 구현시 API를 총 2개를 구현하여 사용해야한다.SSE 커넥션 API자신의 위치를 전송하여 그룹원들에게 알리는 API Short Polling 에 비해 커넥션을 하나 더 가지고 있게 되어 SSE는 비효율적..

지금까지 성능테스트를 위해 써본 툴을 비교해보고자 합니다. 오픈소스이며 자유도가 높은 툴을 사용하고자 하다 보니 3가지 툴을 사용해보았습니다.각각의 "스크립트 작성 방법", "gui 확인 방법"은 다음과 같습니다. locust스크립트 작성 방법: Pythongui 확인 방법: 명령어 실행시 실시간으로 확인할 수 있는 간단한 서버가 실행되어 브라우저로 접속하면 된다.k6스크립트 작성 방법: Javascriptgui 확인 방법: influxdb와 grafana를 연결하여 grafana에 제공되는 대시보드를 import하여 확인한다.다른 방법이 있는지는 모르겠으며, docker를 사용하여 간단히 grafana, influxdb를 사용했었다.artillery스크립트 작성 방법: yamlgui 확인 방법: 모두 ..

Redis에서 키를 관리하는 법자료구조를 가리키는 key를 의미innerkey가 아님키의 자동 생성과 삭제자동 생성키가 존재하지 않을때 아이템을 넣으면 자동으로 빈 자료구조 생성하여 넣음키 작업을 따로 하지 않아도 자동으로 명시한 키 값으로 자료구조 생성대신, 같은 키로 다른 자료구조가 있다면 에러 반환자동 삭제stream을 제외한 모든 자료구조는 모든 아이템이 삭제되면 자동으로 키도 삭제됨키와 관련된 커맨드EXISTS key keynamekeyname에 해당하는 키 있는지 확인존재하면 1, 없으면 0KEYS pattern h*llo저장된 키를 패턴에 맞게 조회하며, 위 예시의 h*llo 의 경우 * 자리에 아무것도 없거나 어떤것이 와도 패턴이 맞는 키를 모두 조회패턴은 글롭패턴을 따른다KEYS모든 키를..

string [”key” → “value”]특징키와 실제 데이터가 1:1 로 연결되는 유일한 자료구조value에 저장 가능한 데이터최대 512MB의 문자열 데이터 저장 가능binary-safe 하기에 JPEG 이미지, 바이트 값, HTTP 응답값 등 또한 저장 가능숫자 또한 저장 가능INCR(1 증가), INCRBY(지정하는 숫자만큼 덧셈 가능)비슷한 원리로 DECR, DECRBY 도 가능숫자를 원자적으로 조작 가능 → 여러 클라이언트가 경쟁 상태를 발생시키지 않음 (중복 처리 없음)기본 사용SET k v → O(1)k 라는 key에 v 라는 value 저장GET k -> O(1)k 라는 key에 해당하는 value 가져옴숫자의 경우INCR k , DECR kINCRBY k 30 , DECRBY k 30..

soft-delete-hibernatehibernate가 제공하는 @SoftDelete 어노테이션을 알아보자[hibernate 6.4.4 버전 기준으로 MySQL과 함께 테스트 했으며 6.4 버전부터 도입된 어노테이션이다.]@SoftDelete JavaDoc다음 어노테이션을 테스트디폴트로 boolean 타입의 deleted 필드가 추가되며, Entity 내부에 자바코드로 동일한 이름의 필드를 사용할 수 없다.중복 필드 에러가 발생한다.즉, deleted 필드는 자바 코드로 접근 불가하다.필드명은 커스텀하게 설정 가능하며, boolean 타입이 싫은 경우 converter를 사용할 수도 있다. (후술 예정)JpaRepository.deleteAll() 호출시deleted = true 로 update 된다...

문제상황‘TWTW’의 테스트는 크게 Controller, Service, Repository Layer에서 진행되었다. 우리의 목표는 단위 테스트 적용이었다. 하지만 Service 테스트 코드 내에서 Repository를 통한 실제 DB 접근이 이루어져 완벽한 단위 테스트를 수행할 수 없었다. Repository Layer의 Mock 처리?Mock으로 처리할 수도 있다. 하지만 단위테스트 도중 무분별한 중복 Mock 사용이 많아졌다.또한, Mock으로는 동적인 테스트 불가로 구조 개선을 고민했다.Ex) 하나의 테스트 내에서 save한 엔티티를 조회해야 한다면 두 번의 Mock을 거쳐야 하고 동적으로 테스트가 불가하게 되며, Mock으로 시작해 Mock으로 끝나는 테스트가 되어버린다.접근 방식Reposit..

문제상황사용자 경로 제공에 있어 Kakao, Naver, Tmap Open API를 사용하였고 Open API에 장애가 발생한 경우 처리에 있어 유연한 처리가 필요함을 느낌장애가 발생하더라도 지속적으로 [OpenAPI 요청 -> 예외 발생] 이 반복되는 상황다음과 같은 부분이 가장 개선하고 싶었다.지속적으로 네트워크를 활용해 요청하는 부분어차피 데이터를 못 받아오는데, 매번 요청하여 에러를 반환할 때까지 기다리는 부분여러 OpenAPI에 의존하고 있는 이길저길 서비스에서 OpenAPI를 동적으로 호출하지 않도록 제한하면 비용을 많이 아낄 수 있을 것이라 기대했다.이러한 자잘한 문제도 있었다.DB를 같이 활용하는 API의 경우 OpenAPI 정보를 제외한 정보는 반환하고 싶은데, DB 정보까지 반환 못하는..

문제상황사용자에게 지명 정보, 경로를 제공하기 위해 Kakao, Naver, Tmap Open API를 사용한다. 위 API 제공에 있어 호출까지의 시간이 소요되고 비용 낭비가 발생이미 반환된 정보를 사용자가 재사용하는 경우가 많기 때문에 경로를 임시 메모리에 저장하는 로직 필요데이터 특성 상 한번 참조된 값에 대해 변경이 자주 일어나지 않음접근Redis Cache를 이용하여 Open API의 반환값을 일부 저장하여 사용자에게 제공적용@CachePut과 @Cacheable Annotation을 사용하여 API에 레디스 캐시 적용캐시 적용시 동작 흐름 @CachePut과 @Cacheable을 사용하는 API 분리 (동일 로직 수행)위와 같이 API를 분리해 구현한 이유OpenAPI 의 데이터가 언제 갱신될..