이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대규모 트래픽 처리 경험은 학교 프로젝트에서 이벤트성 트래픽 급증 시나리오를 시뮬레이션하며 부하 분산을 설계한 것이 있습니다. 단일 서버로는 동시 요청이 몰릴 때 응답 시간이 급격히 늘어나는 것을 확인했습니다. 로드밸런서를 앞에 두고 여러 인스턴스로 요청을 분산하는 구조를 적용했습니다. 트래픽 제어를 위해 Rate Limiting으로 단위 시간당 요청 수를 제한하고, 비동기 처리가 가능한 작업은 메시지 큐로 분리했습니다. 캐싱 레이어를 추가해 동일한 요청이 반복될 때 DB 부하를 줄이는 효과도 확인했습니다.
로드 테스트 도구로 시나리오를 반복 실행하며 병목을 측정했습니다. 트래픽 제어는 평상시 설계가 급증 시 성능을 결정한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
트래픽 분산 처리에서 '느리다'는 증상보다 '어디서 느린가'를 가설로 먼저 세우는 방식이 효과적이었습니다. 학교 프로젝트에서 응답 지연 문제가 생겼을 때 처음에는 서버 스펙 탓이라고 생각했지만, 가설을 세우고 각 구간 응답 시간을 측정해보니 실제 병목은 DB 쿼리 한 개였습니다. 서버를 교체하는 대신 쿼리 인덱스를 추가하는 것만으로 응답 시간이 줄었습니다.
가설 없이 시도하면 고치는 시간이 늘어난다는 걸 그때 배웠습니다. 구간별 응답 시간 로그를 남기는 방식을 도입하고 나서 병목 위치가 빠르게 좁혀졌습니다. 지금은 성능 문제가 생기면 가설을 두 개 이상 세운 뒤 측정으로 좁히는 순서를 지킵니다.
부하 분산 설계 후 실제로 지연 시간과 처리량을 측정하지 않으면 개선 여부를 알 수 없다는 걸 경험했습니다. 설계를 변경했는데 '빨라진 것 같다'는 느낌만 있었고, 측정 도구를 돌려보니 처리량은 올랐지만 지연 시간 중앙값은 거의 변하지 않은 상황이었습니다. 체감과 수치가 다른 경우가 있다는 걸 그때 처음 알았습니다. 그 이후로는 변경 전·후에 `ab`나 `locust` 같은 부하 테스트 도구로 수치를 기록하는 방식을 도입했습니다.
부하 테스트 결과 로그를 남기면 같은 변경을 다시 검토할 때도 비교 근거가 생겼습니다. 체감 개선과 수치 개선을 구별하는 것이 성능 작업의 기본이라는 걸 배웠습니다. 지금은 성능 관련 변경은 수치 측정을 전후로 남기는 것을 기본으로 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SPC그룹 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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