대용량 트래픽 발생 시 대응 방법
- 스케일 아웃: 서버의 수를 늘려서 트래픽을 여러 서버에 분산시키는 것입니다. 클라우드 환경에서는 자동으로 확장되도록 설정할 수 있습니다.
- 로드 밸런서 사용: 로드 밸런서를 사용하여 들어오는 트래픽을 여러 서버에 균등하게 분배합니다.
- 캐싱: 데이터베이스 요청, 계산 결과 등 자주 사용되는 데이터나 처리 결과를 캐시에 저장하여 빠르게 접근하도록 합니다. Redis나 Memcached 같은 인메모리 데이터 스토어를 사용할 수 있습니다.
- CDN 사용: 정적 리소스(이미지, 스크립트, 스타일시트 등)를 CDN(Content Delivery Network)에 저장하여 사용자에게 더 빠르게 전달될 수 있도록 합니다.
- 데이터베이스 최적화: 데이터베이스 쿼리를 최적화하거나, 인덱싱, 분할(sharding) 등의 방법을 사용하여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다.
- 백엔드 최적화: 비동기 처리, 효율적인 알고리즘 사용, 필요한 작업만 수행하도록 최적화합니다.
- 모니터링: 시스템의 상태를 지속적으로 모니터링하여 문제가 발생하면 즉시 대응할 수 있도록 합니다.
ORM 사용시 복잡한 쿼리 대응 방법
- 원시 SQL 사용: ORM의 기능으로 해결하기 어려운 복잡한 쿼리의 경우, 직접 SQL을 작성하여 사용할 수 있습니다.
- 쿼리 최적화: ORM에서 제공하는 쿼리 로깅 기능을 사용하여 생성되는 SQL 쿼리를 확인하고, 필요에 따라 최적화합니다.
- Lazy Loading & Eager Loading: ORM의 연관 관계 페치 전략을 적절히 사용하여 성능을 최적화합니다. 필요한 경우 Eager Loading을, 그렇지 않은 경우 Lazy Loading을 사용합니다.
- 캐싱: ORM의 2차 캐시 기능을 사용하여 자주 접근되는 데이터를 캐시에 저장하고, 데이터베이스 요청을 최소화합니다.
- 배치 처리: ORM의 배치 처리 기능을 사용하여 한 번의 데이터베이스 연결로 여러 개의 쿼리를 한꺼번에 실행합니다.
- 모델/스키마 리팩토링: 필요한 경우 데이터베이스 스키마나 모델의 구조를 변경하여 쿼리의 복잡성을 줄일 수 있습니다.
