🚀 93K RPM으로 확장: SQL에서 Redis로 쿼터 관리 이동

Source: Dev.to

무슨 일이 있었나요?

당신이 좋아하는 아티스트가 곧 콘서트를 연다고 발표했고, 고객들은 티켓을 사기 위해 몰려들었습니다. 전자 티켓팅 플랫폼은 오류를 반환하기 시작했고, 속도가 심하게 느려졌습니다.

근본 원인은 데이터베이스 CPU 사용량이 100 %까지 급등한 것이었습니다. 이는 이벤트의 할당량을 계산하는 단일 “핫” 행이 지속적으로 조회되고 업데이트되었기 때문입니다. 테이블은 다음과 같습니다:

각 요청이 이 행을 읽고 쓰면서 락 경합이 발생하고 CPU 자원이 고갈되었습니다.

해결책

할당량 카운터를 Redis로 이동

Redis는 데이터를 RAM에 저장하므로 디스크 기반 데이터베이스보다 훨씬 낮은 지연 시간을 제공합니다. 가장 단순한 구현은 다음과 같이 보일 수 있습니다:

function reserveTicket(showtimeId, amount) {
    const reserved = parseInt(redis.get('{key}'));
    if (reserved  {
        // …order creation logic…
        const result = await redis.eval(reserveLuaScript, {
            keys: ['{key}'],
            arguments: [String(amount), String(quota)],
        });
        if (result !== 1) {
            throw error('reservation failed');
        }
    });
    // …other logic…
}

카운트를 데이터베이스에 다시 저장

Redis는 캐시이므로 권위 있는 진실 소스는 여전히 관계형 데이터베이스에 있습니다. 백그라운드 워커가 Redis를 5초마다 폴링하고 현재 카운트를 DB에 기록함으로써 성능을 희생하지 않으면서 최종 일관성을 제공합니다.

결과

• 분당 주문 수가 5,000에서 93,240으로 증가했습니다.
• 데이터베이스 부하가 크게 감소하여 CPU 병목 현상이 사라졌습니다.
• 시스템이 피크 티켓 판매 트래픽을 안정적으로 처리하게 되었습니다.

주요 교훈

• 성능 문제의 실제 원인을 진단하세요; 여기서는 핫 행이 DB 락 경합을 일으켰습니다.
• 실제 사용 패턴에 맞게 시스템 설계를 조정하세요—고처리량 시나리오에서는 핫 행을 별도로 처리해야 합니다.
• 카운터를 안전하게 관리하려면 원자적인 Lua 스크립트를 사용한 Redis(또는 다른 인‑메모리 스토어)를 활용하세요.
• 관계형 데이터베이스를 진실의 원천으로 유지하고, 내구성을 위해 비동기적으로 동기화하세요.