[🔥TroubleShooting - TicToc🔥] 사용자 로그인 기록 관리 어떻게 해야 할까‼️❓‼️❓

📌 프로젝트 소개

팀원 : 개인 프로젝트
기간 : 2025.01 ~ 진행 중
링크 : https://github.com/M-ung/TicToc_Server
서비스 내용 : 당신의 시간에 가치를 매기다, 시간 거래 경매 플랫폼

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🔥TroubleShooting🔥

Problems

"TicToc" 서비스를 개발하면서 실제 배포를 목적으로 하기 때문에 서비스를 운영하는 입장에서 설계를 하게 됐다. 그래서 사용자 로그인 기록을 갖고 있는게 좋다고 판단하였기에 사용자 로그인 기록(UserLoginHistory) 테이블을 따로 생성했다.

로그인 기록은 사용자가 로그인 한 시점에 즉 JWT 토큰 발급 시점에 저장을 하도록 기능을 구현했다.

하지만 여기서 문제는 사용자 로그인 기록을 단순히 DB에 저장하기에는 한 사용자가 하루에 로그인을 10번만 해도 10개가 쌓이는 상황이 발생한다. 그렇지만 하루에 한 명만 접속할 일이 없다. 10명의 사용자가 10번 로그인을 하면 테이블에는 하루에만 100개가 넘게 쌓이게 된다.

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How

그래서 위 문제를 해결하기 위해 단순히 DB에 계속 저장하기 보단 시간을 두고 특정 기간의 데이터를 지울 필요가 있다고 판단했다. 그래서 Spring Batch를 적용해 일주일마다 일주일 치 데이터를 지우는 설계를 하기로 했다.

하지만 단순히 또 데이터를 시간을 두고 지우기에는 서비스를 운영하는 입장에서 좋지 않은 방향일 수 있다. 그렇기 때문에 모든 로그인 기록을 저장할 공간이 필요했다. 그래서 DB가 아닌, UserLoginHistory.log라는 파일을 만들어 로그인 기록을 DB와 log 파일에 동시에 저장하기로 했다.

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Process

Spring Batch를 활용한 시나리오는 아래와 같다.

Spring Batch를 적용하다가, 만약 Spring 서버가 다운되면 Spring Batch 또한 동작이 멈출 것이라는 생각이 들었다. 그렇기 때문에 Spring Batch를 동작할 서버와 API 서버를 분리해서 배포해야겠다고 판단했다.

다행히 우리 프로젝트는 멀티모듈로 구성되어 있기 때문에 분리하기 어렵지 않았다.

하지만 여기서 문제는 사용자 로그인 기록을 DB와 log 파일에 저장하는 로직을 Spring Batch 서버에서 관리하려고 했지만, API 서버와 Spring Batch 서버를 이어줄 "무언가" 가 필요했다.

처음에는 WebFlux를 적용해 관리하려 했지만, 사용자 로그인 기록은 순식간에 많은 요청이 들어올 수 있고 끊임없이 요청이 들어올 수 있기 때문에 대용량을 관리할 필요가 있었다.

그래서 카프카를 적용해 보기로 했다.

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Result

문제 해결로 아래와 같은 결과를 얻었다.
1. Kafka로 이벤트 비동기 처리 → 응답 속도 향상, DB 부하 감소.
2. Spring Batch 서버에서 주기적 DB 삭제 및 로그 파일 백업 → 데이터 유실 방지.
3. API 서버와 Batch 서버를 분리하여, 확장성과 유지보수 용이성 확보.

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Thoughts

이번 경험을 통해 실제 운영 환경을 고려한 사용자 로그인 기록 저장 방식을 고민하며 여러 가지 문제를 해결해 나갈 수 있었다.

처음에는 단순히 DB에 로그인 기록을 저장하는 방식을 사용하려 했지만, 로그인 요청이 많아질수록 데이터가 기하급수적으로 증가하는 문제를 처음 마주했다.
이를 해결하기 위해 Spring Batch를 활용해 주기적 데이터 삭제를 적용하려 했지만, 로그인 기록을 모두 삭제하는 것은 운영적인 측면에서 문제될 것 같았다.

그래서 DB뿐만 아니라 로그 파일에도 저장하는 방식을 채택했다.
하지만 API 서버에서 직접 Spring Batch 서버로 데이터를 저장하려면 서버 간 통신 비용이 증가하고, 서버 장애 발생 시 데이터 유실 위험이 있었다.

이를 해결하기 위해 Kafka를 활용하여 API 서버와 Spring Batch 서버를 분리하였다.
Kafka를 도입함으로써 로그인 기록을 비동기적으로 처리할 수 있었으며, 데이터 유실을 방지할 수 있었다.

또 Spring Batch 서버가 API 서버와 별도로 운영되도록 구성하여, API 서버의 부하를 줄이고 안정적인 데이터 처리를 보장할 수 있도록 했다.

이번 경험에서 단순한 기능 구현이 아니라, 실제 서비스 운영을 고려한 아키텍처 설계의 중요성을 다시 한 번 느낄 수 있었다.

앞으로도 운영 측면에서 유지보수하기 좋은 설계를 고민하며 개발하는 개발자로 성장할 것이다.

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