대규모 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 어떤 접근과 기술을 사용할 수 있나요?

📝 면접 질문

"Java 웹 애플리케이션에서 대규모 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 어떤 아키텍처적 접근과 기술을 사용할 수 있나요?"

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💡 모범 답변

• 스케일 아웃(Scale-out) 구조
  • 단일 서버 성능 향상보다 로드 밸런싱을 통한 서버 확장 방식을 선호합니다.
  • Nginx, HAProxy 같은 로드 밸런서를 활용해 트래픽을 분산합니다.
• 비동기 처리와 메시지 큐
  • 대량 요청을 동기적으로 처리하면 병목이 발생합니다.
  • Kafka, RabbitMQ 같은 메시지 큐를 사용해 비동기 이벤트 기반 아키텍처를 구축합니다.
• 캐싱 전략
  • DB 부하를 줄이기 위해 Redis, Memcached 같은 인메모리 캐시를 적극 활용합니다.
  • 정적 리소스는 CDN을 통해 제공하여 서버 부담을 줄입니다.
• 데이터베이스 최적화
  • 읽기/쓰기 분리(Replication), 샤딩(Sharding)으로 확장성을 확보합니다.
  • JPA/Hibernate 사용 시 N+1 문제를 피하기 위해 Fetch 전략을 신중히 선택합니다.
• 비즈니스 로직 분리 (마이크로서비스)
  • 모놀리식 구조 대신 **마이크로서비스 아키텍처(MSA)**를 적용해 서비스별 독립적 확장성을 확보합니다.
  • Spring Cloud, Kubernetes 같은 오케스트레이션 도구를 활용합니다.
• 모니터링과 자동화
  • Prometheus, Grafana로 성능 모니터링을 하고, 장애 발생 시 빠르게 대응합니다.
  • CI/CD 파이프라인을 통해 자동 배포 및 롤백을 지원합니다.

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1. 스케일 아웃 (Scale-out) 구조

• Q1: "로드 밸런싱 시 세션 관리 문제를 어떻게 해결하나요?"
  A1: 세션 스티키(sticky session)를 사용할 수도 있지만, 확장성 문제 때문에 Redis 같은 외부 세션 저장소를 활용해 서버 간 세션을 공유합니다.
• Q2: "스케일 업과 스케일 아웃 중 어떤 상황에서 각각 적합하다고 보나요?"
  A2: 단기적으로 성능 향상이 필요할 때는 스케일 업이 빠르지만, 장기적으로 트래픽 증가에 대응하려면 스케일 아웃이 더 유연합니다.

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2. 비동기 처리와 메시지 큐

• Q1: "메시지 큐를 도입했을 때 장애 상황을 어떻게 대비하나요?"
  A1: 메시지 큐 장애 시 재시도 로직을 구현하고, DLQ(Dead Letter Queue)를 활용해 실패 메시지를 별도로 관리합니다.
• Q2: "Kafka와 RabbitMQ를 선택할 때 기준은 무엇인가요?"
  A2: Kafka는 대규모 스트리밍 데이터 처리에 강점이 있고, RabbitMQ는 라우팅과 복잡한 메시지 패턴에 적합합니다.

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3. 캐싱 전략

• Q1: "캐시 갱신 정책은 어떻게 설정하나요?"
  A1: TTL(Time To Live)을 설정하거나, Write-through/Write-behind 전략을 사용해 데이터 일관성을 유지합니다.
• Q2: "캐시로 인한 데이터 불일치 문제를 어떻게 해결하나요?"
  A2: 캐시 무효화 정책을 명확히 하고, 중요한 데이터는 DB와 캐시를 동시에 검증하는 방식을 적용합니다.

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4. 데이터베이스 최적화

• Q1: "읽기/쓰기 분리 시 발생할 수 있는 문제는 무엇인가요?"
  A1: 데이터 동기화 지연으로 인해 읽기 노드에서 최신 데이터가 반영되지 않을 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 읽기 요청을 특정 상황에서는 마스터 DB로 보내도록 합니다.
• Q2: "JPA에서 N+1 문제를 어떻게 해결하나요?"
  A2: Fetch Join을 사용하거나, @EntityGraph를 활용해 필요한 데이터를 한 번에 가져오도록 합니다.

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5. 마이크로서비스 아키텍처 (MSA)

• Q1: "MSA 도입 시 가장 큰 어려움은 무엇인가요?"
  A1: 서비스 간 통신 복잡성과 데이터 일관성 관리가 가장 큰 도전 과제입니다. 이를 위해 API Gateway와 Saga 패턴을 활용합니다.
• Q2: "모놀리식에서 MSA로 전환할 때 어떤 기준으로 서비스를 분리하나요?"
  A2: 비즈니스 도메인 중심으로 분리하고, 각 서비스가 독립적으로 배포 및 확장 가능해야 합니다.

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6. 모니터링과 자동화

• Q1: "모니터링 지표 중 가장 중요하게 보는 것은 무엇인가요?"
  A1: 응답 시간(latency), 에러율, CPU/메모리 사용량 같은 지표를 우선적으로 모니터링합니다.
• Q2: "CI/CD 파이프라인에서 롤백 전략은 어떻게 구성하나요?"
  A2: 블루-그린 배포나 카나리 배포를 활용해 문제가 발생하면 이전 버전으로 빠르게 전환할 수 있도록 합니다.

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