이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 이미지 처리 기능이 메인 API 서버 안에 있어 이미지 처리 중 CPU가 치솟으면 다른 API도 느려지는 문제가 있었습니다. 이미지 처리를 별도 워커로 분리하는 작업을 보조했습니다.
메인 서버는 이미지 요청을 큐에 위임하고, 워커가 비동기로 처리하는 구조로 바꿨습니다. 분리 후 메인 API 응답 시간의 95퍼센타일이 800ms에서 120ms로 줄었습니다. 이미지 처리 속도는 동일했지만 다른 기능이 영향받지 않았습니다.
실패 경험은 워커가 실패했을 때 재처리 로직이 없어 이미지가 조용히 누락됐던 것입니다. 재시도 큐와 실패 알람을 추가하면서 분리는 새로운 실패 모드를 만든다는 걸 배웠습니다. 아키텍처 개선은 성능 수치뿐 아니라 실패 경로도 함께 설계해야 완성된다는 기준이 그때 생겼습니다.
팀 프로젝트에서 사용자 활동 로그 조회 API가 데이터가 늘수록 느려졌습니다. 처음엔 쿼리 최적화가 원인이라 생각했는데, 실행 계획을 보니 인덱스가 있는데도 풀스캔이 발생하고 있었습니다.
원인은 로그 날짜 컬럼이 문자열 타입이어서 날짜 범위 비교 시 인덱스를 제대로 쓰지 못한 것이었습니다. DATETIME 타입으로 마이그레이션하니 같은 조건의 쿼리가 2.3초에서 0.08초로 줄었습니다.
타입 선택이 성능에 이렇게 직접적인 영향을 줄 수 있다는 걸 처음 알았습니다. 이후엔 새 컬럼을 만들 때 저장 타입을 항상 실제 데이터 용도와 맞추는지 확인하게 됐습니다. 아키텍처 개선이 항상 큰 구조 변경일 필요는 없고, 작은 설계 결정 하나가 큰 차이를 만든다는 걸 그때 배웠습니다.
사이드 프로젝트에서 공지사항 목록 API가 매 요청마다 DB를 조회했는데, 데이터는 하루에 한 번 정도밖에 바뀌지 않았습니다. 불필요한 DB 조회가 반복되는 구조였습니다.
Redis에 5분 TTL로 캐싱하니 DB 쿼리 횟수가 90% 이상 줄었습니다. 문제는 공지사항이 수정됐을 때 캐시가 만료되기 전까지 옛 내용이 보이는 것이었습니다. 수정 시 캐시를 즉시 무효화하는 로직을 추가해 해결했습니다.
처음엔 캐시 무효화를 잊고 배포했다가 1시간 동안 수정 전 공지사항이 표시되는 사고가 있었습니다. 캐시 도입 시 무효화 전략을 항상 같이 설계해야 한다는 걸 그 경험으로 배웠습니다. 서버 아키텍처 개선에서 캐시는 도입이 쉬운 만큼 실수도 쉽다는 것이 제 기준입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 에피드게임즈 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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