이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대용량 트래픽에서 성능 병목을 분석한 경험은 사이드 프로젝트에서 API 응답 시간이 부하 테스트 시 급격히 늘어나는 문제를 해결하면서 쌓았습니다. 먼저 k6로 부하 테스트를 구성해 어느 엔드포인트에서 응답 시간이 증가하는지를 측정했습니다. DB 쿼리가 병목이라는 것을 슬로우 쿼리 로그로 확인했는데, 특정 목록 조회 쿼리가 인덱스를 타지 않아 전체 테이블을 스캔하고 있었습니다.
실행 계획(EXPLAIN ANALYZE)을 통해 쿼리 경로를 확인하고 인덱스를 추가했더니 응답 시간이 크게 줄었습니다. 자주 조회되지만 잘 바뀌지 않는 데이터는 Redis 캐시를 추가해 DB 요청 수 자체를 줄이는 방식도 적용했습니다. 한계는 실제 수천만 건 이상의 데이터에서 동일한 최적화가 통할지는 직접 경험하지 못했다는 점입니다. 성능 개선은 추측이 아니라 측정 결과를 기반으로 좁혀가는 것이 결임을 배웠습니다.
트래픽 급증으로 응답 지연이 발생했을 때, 직관으로 DB 쿼리가 문제라고 판단해 인덱스를 먼저 추가했는데 성능이 개선되지 않은 경험이 있습니다. 이후 APM 도구(Datadog)로 트레이스를 분석하니 실제 병목은 외부 API 호출 대기에 있었고, DB는 문제가 아니었습니다. 이 경험에서 성능 병목은 프로파일링 데이터 없이 수정하면 오히려 시간을 낭비한다는 것을 체득했습니다. 이후 모든 성능 이슈는 트레이스 → 핫 경로 특정 → 원인 분석 → 수정 순서를 반드시 따르도록 팀 원칙을 바꿨고, 외부 API 호출은 비동기 처리와 타임아웃 설정을 기본으로 적용했습니다. 분석 순서를 지키는 것만으로 유사 이슈 대응 시간이 절반으로 단축됐습니다.
대용량 트래픽 서비스에서 DB CPU 사용률이 피크 시 90%를 넘는 문제를 분석했습니다. slow query log를 분석하니 동일한 쿼리가 매 요청마다 반복 실행되는 패턴이 확인됐고, 캐시 적용 대상임을 판단했습니다. Redis를 캐시 레이어로 도입하고, TTL 설정 시 데이터 변경 빈도와 정합성 요구 수준을 기준으로 정책을 분류했습니다. 자주 변경되지 않는 참조 데이터는 긴 TTL로 공격적으로 캐싱하고, 실시간성이 중요한 데이터는 캐시에서 제외했습니다. 캐시 도입 후 DB 쿼리 수가 70% 감소했고, 피크 타임 응답 지연도 목표 수준으로 내려왔습니다. 성능 개선에서 가장 효과적인 접근은 데이터 특성에 맞는 캐시 정책을 세분화하는 것이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 올거나이즈 인프라/클라우드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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