📌 Issues encountered
Issue #1
사용자의 현재 위치 기반 최단 거리 병원 조회 API에서 병원 데이터가 500개가 넘었고, 모든 병원에 대해 haversine으로 거리를 계산하는 부분을 개선하고 싶었다.
Issue #2
카카오 모빌리티 API 호출 시간이 너무 오래 걸려, 네트워크 IO에 대한 성능 개선이 필요하다.
📌 What I tried
Issue #1
- 그래프 알고리즘을 사용해서 사용자의 위치 위도, 경도가 입력되었을 때 이를 하나의 노드로서 그래프에 넣어주고, 이미 병원간의 거리가 가중치로 저장되어 있는 그래프를 순회해서 매번 거리를 계산하는 것이 아닌, 가중치를 활용해서 병원을 순회하고자 하였다. 그러나, 이 방법은 이미 우리는 병원 데이터를 DB에 넣어뒀는데 그래프 자료구조를 또 메모리에 저장해주어야 하기 때문에 비효율적이고, 어떤 병원끼리 연결성을 가질지에 대한 기준이 불분명하였다.
- MySQL Spatial Index라는 키워드를 찾아냈고, 우리의 병원 데이터는 500여개정도 밖에 되지 않아,
ST_Distance_Sphere함수만 사용해도 전체 병원 거리 조회가 6ms밖에 되지 않아 충분히 우리 프로젝트 성능 개선에 도움이 된 것 같다.
SET @patient_loc = Point(127.0767018, 37.1886234);
SELECT hospital_id, name, ST_Distance_Sphere(POINT(longitude, latitude), @patient_loc) as 'distance' FROM hospitals;Issue #2
병원 20개에 대해 각각 카카오 API 호출시,
-
개선 전
-
개선 후 => 병렬 처리
12배 가량 속도가 빨라졌다.
처음엔 병렬 처리를 멀티쓰레딩을 사용해서 시도하였으나, 멀티쓰레딩은 CPU 집약적인 작업의 퍼포먼스를 향상시키는거지 우리처럼 카카오 API GET 호출같은 네트워크 IO 작업 (블로킹되지 않는 작업)에는 멀티쓰레딩이 유의미하지 않다.
⇒ 워커의 가장 중요한 목표는 I/O 작업이 아닌 CPU 집약적인 작업의 퍼포먼스를 향상시키는 것
