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Inverted Index와 Sharding 기반의 분산 검색 아키텍처 설계
I Finally Understood Elasticsearch After Thinking About Libraries
AI 요약
Context
단일 노드 기반의 데이터 검색 방식은 대규모 트래픽 유입 시 처리 속도 저하와 병목 현상이 발생하는 구조적 한계 존재. 대량의 문서를 순차적으로 스캔하는 방식은 검색 성능과 확장성을 저해하는 주요 원인으로 작용.
Technical Solution
- Apache Lucene 라이브러리 기반의 분산 저장 및 고속 검색 레이어 구축
- Index를 Shard 단위로 분할하여 다수 Node에 분산 배치함으로써 병렬 처리 기반의 Scalability 확보
- Primary Shard의 복제본인 Replica Shard를 통해 Fault Tolerance 및 High Availability 구현
- HTTP Interface(Port 9200)를 통한 클라이언트 요청 수신 및 Coordinating Node의 요청 라우팅 제어
- Transport Interface(Port 9300)의 Binary TCP 프로토콜을 활용한 Node 간 고성능 데이터 동기화
- 텍스트 데이터를 토큰화하여 저장하는 Inverted Index 구조 채택으로 전수 조사 없는 즉각적인 문서 매핑 구현
실천 포인트
1. 대규모 텍스트 검색 요구사항 발생 시 전수 조사 방식 대신 Inverted Index 도입 검토
2. 데이터 증가에 따른 성능 저하 방지를 위해 Shard 수와 Node 배치의 적절한 밸런싱 설계
3. 고가용성 확보를 위해 Replica Shard의 적정 개수 설정 및 분산 배치 전략 수립
4. 외부 인터페이스(HTTP)와 내부 통신(TCP) 포트를 분리하여 트래픽 제어 및 보안 최적화