<div id="readability-page-1" class="page"><div><h2 id="ticket_reservation_v2">ticket_reservation_v2</h2>
<p><a href="https://github.com/BaekGeunYoung/stress-ticket-reservation-worker">멀티스레드 티켓 예매 서버 구현</a> 프로젝트를 진행하면서 아쉬웠던 점들을 개선하여 low latency 서버를 다시 한 번 만들어보고자 한다.</p>
<h2 id="개선할-점">개선할 점</h2>
<h3 id="spring-webflux를-활용한-web-application-server의-동시성-향상">spring webflux를 활용한 Web Application Server의 동시성 향상</h3>
<p>기존에 구현했던 WAS는 spring MVC를 이용해 만든 것으로, 순간적으로 많은 수의 요청이 들어왔을 때 비효율적으로 많은 스레드를 사용하게 되고, blocking I/O를 기반으로 작동하기 때문에 latency도 높아지게 된다. 따라서 적은 수의 자원으로 높은 동시성을 갖출 수 있는 spring webflux를 사용해 WAS를 구현한다.</p>
<h3 id="redis-distributed-lock을-이용한-공유자원-관리">redis distributed lock을 이용한 공유자원 관리</h3>
<p>기존에는 queue consumer를 한 대만 두어 하나의 프로세스 안에서만 공유 자원 관리를 했었다. 하지만 성능을 더욱 높이고 latency를 줄이기 위해서는 consumer를 동시에 여러 개 돌려야 할텐데, 그렇게 했을 때에는 여러 프로세스에 걸친 공유 자원 관리 전략이 필요했다. redis에 구현되어 있는 distributed lock을 이용해 데이터의 결함 없이 공유 자원을 관리한다.</p>
<h3 id="k8s를-이용한-container-orchestration">k8s를 이용한 container orchestration</h3>
<p>low latency를 위해서는 들어오는 트래픽에 따라 WAS 및 worker의 replica 수를 동적으로 조절하는 container orchestration 전략이 꼭 필요하다. k8s를 이용해 어플리케이션을 배포하여 변화하는 트래픽에 유연하게 대응할 수 있는 클러스터를 구축해본다.</p></div></div>

백근영.log

ticket_reservation_v2
멀티스레드 티켓 예매 서버 구현 프로젝트를 진행하면서 아쉬웠던 점들을 개선하여 low latency 서버를 다시 한 번 만들어보고자 한다.
개선할 점
spring webflux를 활용한 Web Application Server의 동시성 향상
기존에 구현했던 WAS는 spring MVC를 이용해 만든 것으로, 순간적으로 많은 수의 요청이 들어왔을 때 비효율적으로 많은 스레드를 사용하게 되고, blocking I/O를 기반으로 작동하기 때문에 latency도 높아지게 된다. 따라서 적은 수의 자원으로 높은 동시성을 갖출 수 있는 spring webflux를 사용해 WAS를 구현한다.
redis distributed lock을 이용한 공유자원 관리
기존에는 queue consumer를 한 대만 두어 하나의 프로세스 안에서만 공유 자원 관리를 했었다. 하지만 성능을 더욱 높이고 latency를 줄이기 위해서는 consumer를 동시에 여러 개 돌려야 할텐데, 그렇게 했을 때에는 여러 프로세스에 걸친 공유 자원 관리 전략이 필요했다. redis에 구현되어 있는 distributed lock을 이용해 데이터의 결함 없이 공유 자원을 관리한다.
k8s를 이용한 container orchestration
low latency를 위해서는 들어오는 트래픽에 따라 WAS 및 worker의 replica 수를 동적으로 조절하는 container orchestration 전략이 꼭 필요하다. k8s를 이용해 어플리케이션을 배포하여 변화하는 트래픽에 유연하게 대응할 수 있는 클러스터를 구축해본다.

Project - 티켓 예매 서버 v2

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