N+1 문제를 해결하면 서버성능에 도움이 될까?(feat. Jmeter)

Astin·2024년 10월 27일

N+1 문제를 해결하면 쿼리 수가 줄어드는 것은 확인해 보았지만 이것이 실질적으로 서버성능에 도움이 되는 지 확신이 없었고 이를 검증해보기 위해 test도구를 도입해 실험해 보기로 했다.

🤔 고민

다만 이에 따라 어떤 테스트 도구를 사용할 것인가라는 고민이 생겼다.

다만 최종적으로 JMeter를 사용하기로 결정했는데
jmeter의 경우 GUI 지원과 레퍼런스가 많고 분산부하 테스트를 기본제공한다는 점에서 테스트 도구를 처음 시작하는 나에게 잘 맞다고 생각이 들었기 때문이다.

k6의 경우 적은 메모리를 사용하여 더 많은 부하를 가할 수 있다는 장점이 있지만 이번에 내 목적은 쿼리튜닝으로 서버 응답 속도 성능이 향상되는 지 보는 것이기 때문에 채택하지 않았다.

테스트 코드

public interface SuggestionRepository extends JpaRepository<Suggestion, Long> {
    @EntityGraph(attributePaths = {"user","restaurant"})
    @Query("select m from Suggestion m left join fetch m.user left join fetch m.restaurant")
    List<Suggestion> findAll();
}

spring.jpa.properties.hibernate.default_batch_fetch_size=1000

로컬환경

테스트 세팅

우선 테스트 연습 겸 실제로 향상의 효과가 있는 지 로컬환경에서 테스트 해봤다.

10명의 유저가 1초마다 1번의 요청을 보내 총 10번의 요청을 보내는 방식으로 테스트 하였다.

기본

HIBERNATE:

SELECT s1_0.id,
       s1_0.closed,
       s1_0.closed_date,
       s1_0.content,
       s1_0.created_date,
       s1_0.restaurant_id,
       s1_0.title,
       s1_0.user_id
FROM   suggestion s1_0

HIBERNATE:

SELECT r1_0.id,
       r1_0.category,
       r1_0.content,
       r1_0.icon,
       r1_0.NAME
FROM   restaurant r1_0
WHERE  r1_0.id = ?

HIBERNATE:

SELECT u1_0.id,
       u1_0.created_date,
       u1_0.deleted_date,
       u1_0.user_email,
       u1_0.enabled,
       u1_0.user_name,
       u1_0.user_nickname,
       u1_0.user_id,
       u1_0.user_password,
       ur1_0.user_id,
       ur1_0.user_role_id,
       ur1_0.created,
       r1_0.id,
       r1_0.role
FROM   USER u1_0
       LEFT JOIN user_role ur1_0
              ON u1_0.id = ur1_0.user_id
       LEFT JOIN role r1_0
              ON r1_0.id = ur1_0.role_id
WHERE  u1_0.id = ?

HIBERNATE:

SELECT r1_0.id,
       r1_0.category,
       r1_0.content,
       r1_0.icon,
       r1_0.NAME
FROM   restaurant r1_0
WHERE  r1_0.id = ?

EntityGraph 적용

HIBERNATE:

SELECT s1_0.id,
       s1_0.closed,
       s1_0.closed_date,
       s1_0.content,
       s1_0.created_date,
       r1_0.id,
       r1_0.category,
       r1_0.content,
       r1_0.icon,
       r1_0.NAME,
       s1_0.title,
       u1_0.id,
       u1_0.created_date,
       u1_0.deleted_date,
       u1_0.user_email,
       u1_0.enabled,
       u1_0.user_name,
       u1_0.user_nickname,
       u1_0.user_id,
       u1_0.user_password
FROM   suggestion s1_0
       LEFT JOIN restaurant r1_0
              ON r1_0.id = s1_0.restaurant_id
       LEFT JOIN USER u1_0
              ON u1_0.id = s1_0.user_id

batch size 적용

HIBERNATE:

SELECT s1_0.id,
       s1_0.closed,
       s1_0.closed_date,
       s1_0.content,
       s1_0.created_date,
       s1_0.restaurant_id,
       s1_0.title,
       s1_0.user_id
FROM   suggestion s1_0

HIBERNATE:

SELECT r1_0.id,
       r1_0.category,
       r1_0.content,
       r1_0.icon,
       r1_0.NAME
FROM   restaurant r1_0
WHERE  r1_0.id IN ( ?, ?, ?, ?,
                    ?, ?, ?, ?,
                    ?, ?, ?, ?,
                    ?, ?, ?, ?,
                    ?, ?, ?, ?,
                    ...
                    ?, ?, ?, ? )

HIBERNATE:

SELECT u1_0.id,
       u1_0.created_date,
       u1_0.deleted_date,
       u1_0.user_email,
       u1_0.enabled,
       u1_0.user_name,
       u1_0.user_nickname,
       u1_0.user_id,
       u1_0.user_password,
       ur1_0.user_id,
       ur1_0.user_role_id,
       ur1_0.created,
       r1_0.id,
       r1_0.role
FROM   USER u1_0
       LEFT JOIN user_role ur1_0
              ON u1_0.id = ur1_0.user_id
       LEFT JOIN role r1_0
              ON r1_0.id = ur1_0.role_id
WHERE  u1_0.id = ?

fetch join 적용

HIBERNATE:

SELECT s1_0.id,
       s1_0.closed,
       s1_0.closed_date,
       s1_0.content,
       s1_0.created_date,
       r1_0.id,
       r1_0.category,
       r1_0.content,
       r1_0.icon,
       r1_0.NAME,
       s1_0.title,
       u1_0.id,
       u1_0.created_date,
       u1_0.deleted_date,
       u1_0.user_email,
       u1_0.enabled,
       u1_0.user_name,
       u1_0.user_nickname,
       u1_0.user_id,
       u1_0.user_password
FROM   suggestion s1_0
       LEFT JOIN restaurant r1_0
              ON r1_0.id = s1_0.restaurant_id
       LEFT JOIN USER u1_0
              ON u1_0.id = s1_0.user_id

HIBERNATE:

SELECT ur1_0.user_id,
       ur1_0.user_role_id,
       ur1_0.created,
       r1_0.id,
       r1_0.role
FROM   user_role ur1_0
       LEFT JOIN role r1_0
              ON r1_0.id = ur1_0.role_id
WHERE  ur1_0.user_id = ?

쿼리 개수 : 기본> batch size > fetch join > entityGraph
평균응답시간 : 기본 = batch size > fetch join = entityGraph
최소응답시간 : 기본 > batch size = fetch join = entityGraph
최대응답시간 : 기본 > barch size = fetch join > entityGraph
표준 편차 : batch size > 기본 > fetch join > entityGraph

결과값을 보면 전체적으로 아무것도 적용하지 않았을 때에 비해 응답시간이 개선되는 경향이 관찰되었다.

특히 가장 개선 효과가 컸던 EntityGraph의 경우 평균 응답속도가 30%정도 향상되는 것이 관찰되었다.

해당 결과를 통해 N+1 문제를 해결하는 것이 성능개선에 효과가 있음을 우선 알 수 있었다.

다만, 로컬 환경에 표본도 적었기에 이를 개선하여 배포 환경에서 제대로 테스트해보기로 했다.