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Kafka 도입 및 Caching Layer 구축을 통한 응답 속도 96% 개선
Most Treasure Hunts Engines on Hytale Servers Are Built to Fail - Lessons from a Burned Database
AI 요약
Context
초기 REST API 기반의 Microservices 구조로 Treasure Hunt Engine을 설계함. 동시 접속자 수 증가에 따른 요청 처리량 급증으로 인한 Response Time 지연 및 시스템 Crash 발생.
Technical Solution
- 고볼륨 Event Streaming 처리를 위한 Apache Kafka 도입으로 컴포넌트 간 의존성 제거
- Message Broker를 통한 비동기 통신 구조 설계로 개별 Microservices의 부하 분산
- 빈번한 데이터 접근 최적화를 위한 Caching Layer 구축으로 Database I/O 부하 경감
- 독립적 운영이 가능한 분산 구조 설계를 통한 시스템 Scalability 확보
- 데이터 처리 흐름을 메시지 기반으로 전환하여 시스템 안정성 강화
실천 포인트
1. 고부하 이벤트 처리 시 REST API 대신 Message Broker 도입 검토
2. DB 부하 감소를 위한 Read-heavy 데이터의 Caching 전략 수립
3. 초기 설계 단계에서 Scalability 및 Monitoring/Logging 계획 수립