[✨성능 개선 - MoodBuddy✨] 일기 조회 시간 약 95.9% 단축 ♨️

._mung·2025년 3월 14일

MoodBuddy

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📌 프로젝트 소개

팀원 : PM(1) / Design(1) / Frontend(2) / Backend(3)
기간 : 2024.03 ~ 2025.03
링크 : https://github.com/M-ung/MoodBuddy_Server
서비스 내용 : 사용자가 작성한 일기를 바탕으로 감정 분석하는 웹 서비스
소통 : GitHub, Slack, Notion, Discord

✨성능 개선✨

Test Environment

일기 조회 기능을 성능 테스트하려고 한다.

📌 무드버디 v1 시스템 구성

애플리케이션: Spring Boot (Docker)
데이터베이스: MySQL (Local)
테스트 툴: K6

📌 무드버디 v2 시스템 구성

애플리케이션: Spring Boot (Docker)
데이터베이스: MySQL (Local)
캐시 시스템: Redis (Docker)
테스트 툴: K6

무드버디 v1은 QueryDSL을 활용해 DB에서 일기들을 조회하는 방식으로 구현했다.
무드버디 v2는 QueryDSL로 DB에서 조회하는 것은 똑같지만 몇 가지 추가를 했다.

1️⃣ Redis 캐싱을 적용했다.
2️⃣ 페이징 조회를 할 때, 쿼리 수를 단축하고자 Count 조회를 하는 걸 첫 페이지에서 하도록 했다.
3️⃣ ResponseDTO에서 불필요한 응답 데이터는 제거했다.

Test Scenario

📌 부하 증가 단계

2분 동안 500명의 사용자가 증가
2분 동안 1000명의 사용자가 증가
2분 동안 1000명 유지 (최대 부하)
2분 동안 500명으로 감소
2분 동안 0명으로 감소
총 10분 테스트 진행

📌 테스트 요청

1000명의 사용자 중 랜덤으로 로그인 시도
응답에서 accessToken을 추출
accessToken을 가지고 getDiaries API 요청
총 50개의 일기를 가져오며, 페이지당 20개씩 요청
각 요청 후 1초 동안 sleep

📌 테스트 통과 기준

응답 속도: 95% 이상의 요청(p(95))이 100ms 이하로 처리되야 함.
에러율: 전체 요청 중 1% 미만만 실패

Result Analysis

📍 무드버디 v1 테스트 결과

📍 무드버디 v2 테스트 결과

📍 주요 성능 지표 비교

지표	1차 테스트	2차 테스트	변화
총 요청 수 (`http_reqs`)	366,040	474,188	+29.5% 증가
응답 시간 평균 (`http_req_duration avg`)	238.6ms	12.33ms	94.8% 감소 🔥
응답 시간 90퍼센트 (`p(90)`)	577.36ms	23.89ms	95.9% 감소 🔥
응답 시간 95퍼센트 (`p(95)`)	734.42ms	33.22ms	95.5% 감소 🔥
대기 시간 평균 (`http_req_waiting avg`)	238.45ms	12.26ms	94.9% 감소
최대 응답 시간 (`http_req_duration max`)	5.27s	979.22ms	81.4% 감소