redis3 1000TPS를 견디는 모임 서비스 모임 서비스는 이번 서비스의 핵심 서비스로 해당 서비스가 망가지면 정상적으로 서비스를 운영할 수 없음. 그렇기 때문에 가용성이 높아야 함. 1000TPS를 견디는 것을 목표로 성능 개선을 할 예정 모임 서비스 유저 권한 체크 api 테스트 쓰레드들의 수 : 1000Ramp-up : 1초지속시간 : 60초상수처리량 타이머 :60000각 스레드당 1초에 한번씩 요청 (1000TPS 테스트) 결과TPS가 평균 903 나왔음.이에 따라 응답 지연시간은 평균 496ms연결 휙득 시간이 0.8초가 소요됨. 현재는 기본값으로 10개의 커넥션 풀을 사용하고 있음. 이를 늘려보고 테스트해보자.spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30spring.datasource.hikari.mi.. 2025. 4. 28. [ 리뷰 기능 ] Redis+Scheduler를 활용한 매장 평균 별점 기능 고도화하기 - 2 저번 글이 궁금하시다면👆https://agongstory.tistory.com/39 [ 리뷰 기능 ] 매장 평균 별점 기능 고도화하기 - 1📜서론단순히 매장 목록을 조회할때 해당 매장의 평균 별점까지 함께 제공하려면 성능 이슈가 발생할 수 있습니다. 이번 글에서는 어떤 방법들이 있고 제가 선택한 해결 방법을 작성하려고 합agongstory.tistory.com 기본설정1. build.gradle에 Redis의존성 추가 implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis' //Redis 2. application.yml에 redis 정보 추가spring: data: redis: host: localho.. 2025. 2. 21. [ 리뷰 기능 ] 매장 평균 별점 기능 고도화하기 - 1 📜서론단순히 매장 목록을 조회할때 해당 매장의 평균 별점까지 함께 제공하려면 성능 이슈가 발생할 수 있습니다. 이번 글에서는 어떤 방법들이 있고 제가 선택한 해결 방법을 작성하려고 합니다. 문제 상황사용자가 매장 목록을 조회할 때, 단순히 매장 정보만 불러오는 것이 아니라 해당 매장의 평균 별점도 함께 보여줘야 합니다. 이를 위해 기본적인 접근 방식은 다음과 같습니다.매장 목록을 불러올 때, 각 매장의 리뷰를 모두 조회합니다.해당 리뷰들의 별점을 가져와 평균을 계산합니다.계산된 평균 별점을 매장 목록과 함께 사용자에게 제공합니다.// 매징들의 평균 별점을 한번에 조회 @Query("SELECT r.store.id, AVG(r.rating) FROM Review r WHERE r.store.id I.. 2025. 2. 20. 이전 1 다음
