백엔드 개발 포트폴리오 | 소모임 커뮤니티 with 캘린더

내일배움캠프 4기 웹 개발 과정 Node.js 트랙 수료생 최종 프로젝트 'LOUNGE'를 소개합니다.
Aug 16, 2023
백엔드 개발 포트폴리오 | 소모임 커뮤니티 with 캘린더

소모임 커뮤니티 with 캘린더

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아키텍처

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주요 기술

  • TypeScript
  • Nest JS
  • MySQL
  • TypeORM
  • Redis
  • ElasticSearch
 

 기술적 의사결정

TypeScript
  • 우려 사항
    • JavaScript 사용 시 사소한 실수로도 치명적인 런타임 에러가 발생
    • 디버깅에 많은 시간을 투자해야 함
  • 해결 방안
    • TypeScript 사용
  • 의견 조율
    • TypeScript는 강타입 언어로 타입에러를 컴파일 단계에서 캐치할 수 있다
  • 의견 결정
    • 코드 어시스트 등 장점이 많은 TypeScript 사용
Nest.JS
  • 우려 사항
    • Express.js를 사용하게 될 경우 자유도가 높아 전체적인 코드를 관리하기 힘들다
  • 해결 방안
    • Nest.js 사용
  • 의견 조율
    • 모듈 사이의 의존성을 보다 명확하게 정의할 수 있다
    • 유지보수가 용이할 것이라고 판단된다
  • 의견 결정
    • Express.js보다 Nest.js가 개발하기에 적합하다고 판단하여 Nest.js로 결정
Redis
  • 우려 사항
    • 모든 것을 데이터베이스에 저장했을 때 데이터베이스 과부화 상황 및 성능 저하 우려
  • 해결 방안
    • 인메모리 데이터베이스 Redis 사용
  • 의견 조율
    • 메모리에 데이터를 저장하기 때문에 데이터 조회 속도를 향상시킨다
  • 의견 결정
    • 데이터베이스 과부화 상황을 피하기 위해 Redis 사용
ElasticSearch
  • 우려 사항
    • LIKE 연산자 사용 시 DB의 테이블 전체를 조회해야 하기 때문에 테이블에 데이터가 많아지면 심각한 성능 저하가 발생할 수 있다
  • 해결 방안
    • 1) MySQL FullText Search
    • 2) Elastic Search
  • 의견 조율
    • MySQL FullText Search는 단순한 텍스트 검색 기능만을 제공하며 대용량 데이터 처리 및 수평적 확장성이 제한적이다
    • Elastic Search는 다양한 검색 기능과 빠른 검색 속도, 대용량 데이터 처리 및 수평적 확장성을 제공한다
  • 의견 결정
    • Elastic Search 사용
 
 

트러블슈팅

Redis
  • 개선하게 된 이유
    • 튜터 피드백에서 그룹 별 데이터가 많아지게 되면 한번에 조회해야하는 캘린더 특성 상 성능 저하가 일어날 수 있다고 피드백 해 주셨음
❓1) 캘린더 조회 시 여러 그룹의 정보들을 조회해야 하기 때문에 트래픽에 따라 성능이 하락하는 문제가 생김
❓2) refreshToken은 유효기간이 있기 때문에 DB에 저장하면 주기적으로 삭제를 해줘야 하는 번거로움이 생김
❗️ 1) Redis를 이용하여 조건에 충족된 그룹들에 한해서 모든 일정을 캐싱 처리하여 DB와 서버의 통신 횟수를 줄여 개선
❗️ 2) Redis를 이용하여 refreshToken 생성 시 유효기간을 정해 만료된 토큰을 삭제하여 번거로움을 없앰
OverFetching
  • 개선하게 된 이유
    • 사용자 피드백에서 데이터가 많아지게 되면 조회 기능에 대한 성능을 우려하는 피드백이 있었음
❓기존에 불필요한 데이터도 가져오는 OverFetching 문제가 있었음
❗️ 해당 문제를 기존의 find에서 select를 변경하여 가져올 수 있었지만 typeORM의 find 메서드보다 조금 더 세밀하게 쿼리를 조정할 수 있다고 생각되어서 QueryBuilder를 사용하여 select 해야 할 컬럼들을 정의함으로써 필요하지 않은 컬럼의 데이터를 조회하지 않게 되어 성능 개선
ElasticSearch
  • 개선하게 된 이유
    • DB에 데이터를 많이 생성하고 검색을 해보니 검색 기능이 심각하게 느려짐
❓ LIKE는 와일드 카드 문자(%, _)를 사용하는 경우에는 전체 테이블 스캔을 수행해야 하므로 성능이 저하됨
❗️ ElasticSearch를 이용하여 별도의 인덱싱된 문서에서 빠른 검색을 통해 성능 개선
 

성능개선 그래프

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