대규모 트래픽 처리 - 쓰기 요청 최적화 관련

CosmoNumb·2024년 8월 19일

MSA

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대규모 트래픽 처리에서 쓰기 요청 최적화는 서버에 많은 양의 쓰기 요청이 들어왔을 때, 이 요청들을 효율적으로 처리하여 성능을 유지하는 것이 핵심입니다. 비동기 처리는 이러한 쓰기 요청을 최적화하기 위한 중요한 개념 중 하나입니다. 비동기 처리와 그 원리를 이해하는 것이 중요합니다.

1. 동기 처리와 비동기 처리의 개념

동기 처리 (Synchronous Processing)

동기 처리에서는 요청을 보낸 후, 그 요청이 완료될 때까지 기다린 다음에야 다음 작업을 진행할 수 있습니다.
예를 들어, 클라이언트가 서버에 데이터를 쓰는 요청을 보낸다면, 서버는 그 요청을 즉시 처리하고, 그 작업이 완료될 때까지 클라이언트는 대기 상태에 있게 됩니다.

예시: 데이터베이스에 데이터를 동기적으로 쓰는 경우
```
// 동기 처리
dataBase.save(data); // 데이터 저장이 완료될 때까지 대기
System.out.println("Data saved!"); // 데이터 저장 완료 후 출력
```

비동기 처리 (Asynchronous Processing)

비동기 처리에서는 요청을 보낸 후, 그 요청이 처리되기를 기다리지 않고 즉시 다음 작업을 수행할 수 있습니다. 요청이 완료되면 나중에 결과를 받아 처리합니다.
비동기 처리는 쓰기 작업이 완료될 때까지 기다리지 않고, 요청을 다른 스레드나 작업 큐에 넘겨 처리하므로, 클라이언트는 즉시 다음 작업을 할 수 있게 됩니다.

예시: 데이터를 비동기적으로 저장하는 경우
```
// 비동기 처리
asyncDatabase.save(data, result -> {
    System.out.println("Data saved asynchronously!");
});
System.out.println("This line executes immediately after save request.");
```
여기서 asyncDatabase.save는 데이터를 백그라운드에서 저장하고, 저장이 완료되면 콜백 함수(result -> {})를 호출합니다.

2. 비동기 처리의 중요성

쓰기 요청 최적화

성능 향상: 대규모 트래픽을 처리하는 시스템에서는 동기적으로 쓰기 요청을 처리하면, 많은 요청이 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 비동기 처리를 사용하면, 요청이 처리되기를 기다리지 않고 다음 요청을 처리할 수 있어, 시스템의 전체 처리량을 크게 향상시킬 수 있습니다.
응답 시간 단축: 비동기 처리를 사용하면, 클라이언트는 서버가 요청을 완료하기 전에 즉시 응답을 받을 수 있어, 사용자 경험이 개선됩니다.

리소스 활용 최적화

멀티스레딩과 이벤트 루프: 비동기 처리는 일반적으로 멀티스레딩이나 이벤트 루프를 통해 구현됩니다. 이를 통해 시스템 리소스를 효율적으로 활용할 수 있으며, I/O 작업이나 네트워크 요청과 같은 대기 시간이 긴 작업에서 특히 효과적입니다.

3. 비동기 처리의 구현 예시

1) 비동기 데이터베이스 쓰기

예를 들어, 대규모 트래픽이 발생하는 웹 애플리케이션에서 사용자 로그를 데이터베이스에 저장한다고 가정해보겠습니다. 동기적으로 로그를 저장하면, 각 로그가 저장될 때마다 다음 요청이 대기하게 됩니다. 반면, 비동기적으로 로그를 저장하면 로그 저장 요청을 바로 큐에 넣고, 다음 요청을 처리할 수 있습니다.

Spring에서의 비동기 처리 예시:
```
@Async
public CompletableFuture<Void> saveLogAsync(Log log) {
    logRepository.save(log);
    return CompletableFuture.completedFuture(null);
}
```
여기서 @Async 어노테이션을 사용하여 메서드를 비동기로 실행하도록 지정합니다. 이 메서드를 호출한 클라이언트는 로그가 저장되기를 기다리지 않고 바로 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

2) 메시지 큐를 사용한 비동기 처리

메시지 큐를 사용하는 것도 비동기 처리의 대표적인 예시입니다. 데이터베이스나 다른 서비스에 쓰기 요청을 직접 처리하지 않고, 먼저 메시지 큐에 요청을 넣고, 비동기적으로 처리하는 방식입니다. 이를 통해 처리 속도를 향상시키고, 대규모 요청을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

예시: Apache Kafka, RabbitMQ 등을 사용하여 비동기 처리 구현
```
public void processOrder(Order order) {
    messageQueue.send("orderQueue", order);
}

@Async
@EventListener
public void handleOrderQueue(Order order) {
    orderRepository.save(order); // 비동기적으로 데이터베이스에 저장
}
```

4. 비동기 처리의 고려사항

복잡성 증가: 비동기 처리는 코드의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, 비동기 처리에서 발생할 수 있는 예외나 오류를 처리하는 방법, 여러 비동기 작업 간의 동기화 문제를 해결하는 방법 등이 추가로 고려되어야 합니다.
데이터 일관성: 비동기 처리를 사용할 때는 데이터의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 특히, 비동기적으로 처리되는 여러 작업이 동일한 데이터를 다루는 경우, 이러한 작업 간의 일관성을 관리해야 합니다.

5. 결론

대규모 트래픽을 처리할 때, 비동기 처리는 쓰기 요청을 최적화하기 위한 중요한 방법입니다. 동기 처리의 단점인 병목 현상을 줄이고, 시스템의 성능과 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만, 비동기 처리의 구현과 관리에는 추가적인 복잡성이 수반되므로, 시스템의 요구사항과 상황에 맞게 적절하게 사용해야 합니다.