[project]Rand_Chat프로젝트 성능최적화 1 -계획 및 RULE

Agida·2025년 1월 9일

RanChat Project

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Rand_Chat 프로젝트의 성능최적화

프로젝트가 마무리에 다다르면서 백엔드,DevOPs의 역할로서 , 성능최적화를 계획하려한다.

성능최적화의 계획 및 개요는 이러하다.

대용량 테스트 데이터 생성

병목예상지점 파악(API)및 선정

부하테스트를 통해 선정된 대상API의 TPS및 Latency 파악 , 병목지점 파악

성능 최적화해야할 API 선정

API별 상황에 따른 최적화

최초 TPS및 Latency과 성능개선된 API의 TPS 및 Latency비교

테스트 환경

- 실제 운영환경과 유사한 환경 구성

- SPEC

RDS : db.t4g.micro (Master , Slave)
EC2 : t2.micro

캐시는 테스트 목적상 비활성화 한다.

t2.micro 인스턴스를 활용하기 때문에 성능 최적화에 조금 제한적이다. ㅠ
추후에 스케일업이나 스케일 아웃을 고려하겠지만 기본적으로 스레드풀과 커넥션풀은 아래 값으로 하는게 적절하다고 판단했다.

spring.datasource.hikari.minimum-idle=5
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=14
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000


server.tomcat.threads.min=2
server.tomcat.threads.max=15

    @Configuration
    @EnableAsync
    public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
        @Override
        public Executor getAsyncExecutor() {
            ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
            executor.setCorePoolSize(5);
            executor.setMaxPoolSize(10);
            executor.setQueueCapacity(5);
            executor.setThreadNamePrefix("taskExecutor-");
            executor.initialize();
            return executor;
        }
    }