올리브영 온라인몰의 전시, 그리고 백엔드 여정

Context

On-premise 환경의 Monolithic 구조로 인해 올영 세일 같은 대량 트래픽 시 특정 영역(홈)의 확장이 불가능했고, 서버 증설이 거의 최대 상태였다. 또한 전체 시스템 구조의 디펜던시가 얽혀있어 기능 개발이나 리팩토링 시 영향도 파악부터 통합테스트까지 N개월 이상 소요되는 문제가 있었다.

Technical Solution

• Monolithic에서 MSA로 아키텍처 전환: 서비스를 마이크로서비스 단위로 분리하여 독립적인 확장 가능하게 구조 개선
• Static/Personal 데이터 영역 분리: 모든 유저에게 동일한 정적 데이터와 사용자별 개인화 데이터를 별도 API로 관리하여 홈 최초 노출 속도 개선
• Static Data API 세부 분리: 사용자 스크롤 행동 분석(depth 50% > 74%, depth 75% > 18%, depth 100% > 9%)을 통해 300KB 전체 데이터 대신 상단 9KB만 제공하는 최상단 영역 전용 API 추가
• Circuit Breaker 패턴 적용: Redis, MongoDB, Oracle, 외부 서비스의 지연 또는 장애 시 2~3차 fallback 로직으로 구성하여 한 저장소의 장애가 홈 전체로 전파되는 것을 방지
• 부하테스트 기반 임계치 설정: 올영 세일 1일차 23시 55분~00시 05분을 목표로 Redis 공용 영역 부하, Oracle Connection 처리량, CircuitBreaker 임계치, 필요한 Scale-out 수치를 성능/부하/스트레스 테스트로 검증
• JSON gzip 압축: 네트워크 전송량 추가 최적화

Impact

• 평균 응답 속도: 6월 대비 ((10380 + 10430) - (92.66 + 11.53)) / (10380 + 10430) = 99.5% 향상
• 최대 응답 속도: 6월 대비 ((33500 + 33600) - (105 + 15)) / (33500 + 33600) = 99.8% 향상
• Static Data 상단 영역 전용 API 도입 시 전체 데이터 대비 약 97% 데이터 전송 감소

Key Takeaway

대량 트래픽 환경에서는 사용자 행동 데이터(스크롤 깊이, 클릭 패턴)를 정량적으로 분석해 아키텍처 분리 근거를 만들고, Circuit Breaker와 fallback 로직의 임계치를 부하테스트로 검증한 뒤 적용해야 한다.