이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 이커머스 API 서버를 담당하면서 트래픽이 몰리는 상황을 처음 경험했습니다. 주말에 특정 상품 페이지로 요청이 집중되면서 응답 시간이 5초 이상 올라가는 문제가 생겼습니다. 쿼리를 분석해보니 상품 목록 조회에서 N+1 문제가 있었고, SELECT 최적화와 캐싱을 적용해 응답 시간을 300ms 이하로 줄였습니다. 외부 결제사 API 연동에서는 응답 지연이 가변적인 상황을 고려해 타임아웃과 재시도 설정을 명시적으로 잡았습니다. API 버전 관리는 /v1/, /v2/ 경로로 분리해 기존 클라이언트에 영향 없이 변경할 수 있는 구조를 만들었습니다.
커머스 API는 실패 시 금전 영향이 직결되기 때문에 오류 처리 코드를 더 꼼꼼히 쓰게 된 경험이었습니다.
커머스 API 개발에서 원인을 좇은 경험은 N+1 문제를 쿼리 로그로 발견한 케이스였습니다. 상품 목록 조회가 느리다는 것을 알았는데 처음에는 어디서 느린지 추측으로만 접근했습니다. 실제 실행되는 쿼리 수를 로그로 확인하니 상품 목록 건수에 비례해 쿼리가 반복되고 있었습니다.
원인을 정확하게 파악하자 SELECT 최적화와 캐싱 중 어느 것이 필요한지가 명확해졌습니다. API 성능 문제는 추측으로 접근하기보다 실제 실행되는 쿼리를 확인하는 것이 원인 파악의 출발점이라는 결이 생겼습니다.
커머스 API 개발에서 지표가 분명해진 경험은 최적화 전후 응답 시간을 측정해서 효과를 확인한 케이스였습니다. N+1 문제를 최적화한 뒤 실제로 얼마나 개선됐는지를 응답 시간 수치로 확인했습니다.
최적화 전 5초 이상이었던 응답 시간이 300ms 이하로 줄어든 것을 측정으로 확인하자 어떤 변경이 실제 효과가 있었는지가 명확해졌습니다. 성능 개선에서 수치로 전후를 비교하지 않으면 변경이 실제로 효과가 있었는지 알기 어렵고, 측정이 있어야 개선이 의미 있어진다는 결이 남아 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.