- Now, Here는 대학 축제 기간 동안 인기를 끈 무작위 번호팅 이벤트를 온라인으로 구현하는 프로젝트입니다.
- 이벤트 단위로 무작위 매칭을 진행하여, 유저들의 실시간 피드백을 반영하고 개선하는 과정을 거칩니다.
- 긍정적인 시장 반응을 기반으로, 내년 상반기에 결제 기능 등 추가적인 기능을 도입하여 실제 서비스로 출시할 예정입니다.
- 유저 매칭 알고리즘: 실시간 데이터 분석을 기반으로 한 매칭 알고리즘 개선 자동화 구현.
- DB 성능 최적화:
- 파티셔닝(event_id 기준)을 통한 대용량 데이터 관리로 처리 속도 개선
- Caffeine 캐시 전략 도입으로 읽기 성능 향상 및 DB 부하 감소
- 복합 인덱스 설계 및 쿼리 최적화를 통한 응답 시간 단축
- 고성능 및 확장 가능한 DB 아키텍처 구축:
- Master-Slave DB 아키텍처 설계를 통해 로드 밸런싱 구현과 고가용성 보장
- 트랜잭션 관리 최적화로 시스템 성능 향상
- 대규모 트래픽 대응 성능 테스트: Postman과 pgAdmin4를 활용한 단계별 성능 모니터링 및 최적화
- 추가 예정: 향후 프론트엔드에 대한 기술적 목표를 업데이트할 예정입니다.
| Category | TechStack |
|---|---|
| Framework | SpringBoot, Java |
| DB & ORM | PostgreSQL, JPA(Hibernate) |
| Testing | Postman API Performance Testing, pgAdmin4 |
| API Docs | SwaggerHub |
| CI/CD | GitHub Actions |
| Infra | OracleCloud, Cloudtype |
| Caching | Caffeine |
| DB Pool | HikariCP |
(프론트엔드 기술 스택 테이블은 그대로 유지)
- 유저 매칭 알고리즘: 실시간 데이터 기반 매칭 알고리즘 최적화: 동적 조정법 / DB 분석 자동화 [더 알아보기]
- DB 성능 최적화:
- 파티셔닝(event_id 기준)을 통한 대용량 데이터 관리로 처리 속도 개선
- Caffeine 캐시 전략 도입으로 배너 매칭 목록 조회 API 응답 시간 88.33% 향상
- 복합 인덱스 설계를 통해 매칭 현황 페이지 조회 속도 43.29% 개선
- HikariCP 연결 풀 최적화로 연결 고갈 문제 해결 및 전체 성능 39.68% 향상
- 고성능 및 확장 가능한 DB 아키텍처 구축:
- Master-Slave DB 아키텍처 설계로 CUD/R 작업 분리 및 로드 밸런싱싱 구현
- 트랜잭션 관리 최적화(@Transactional(readOnly = true) 적용)로 불필요한 락 방지
- 대규모 트래픽 대응 성능 테스트:
- Postman API Performance Testing과 pgAdmin4 Dashboard를 활용한 단계별 성능 모니터링
- 3단계 최적화 접근법 적용: 1) HikariCP 설정 2) Caffeine 캐싱 3) 인덱싱 및 트랜잭션 최적화
- 500명 사용자, 25만 매칭 데이터 처리 시나리오에서 평균 응답 시간 52.47%, 90번째 백분위 응답 시간 45.32% 개선
- 추가 예정: 프론트엔드에 관한 기술적 도전 내용은 추후 업데이트될 예정입니다.
| 박준형 | 서희준 | 여인수 | 박신형 | 김혜윤 |
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| Backend | Backend | Frontend | Frontend | PM |
| @jun10920 | @HeeJohn | @insu12021202 | @HolyMoly | @haeyun0327 |
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server application 배포 과정
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client application 배포 과정
(서버 아키텍처 다이어그램을 여기에 추가하세요.)
