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Spring Boot 시리즈 19편 – 대규모 트래픽 대응 전략: Connection Pool, Cache, Scale-out 실전 가이드
B컷개발자
2025. 4. 28. 21:00
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Spring Boot로 대규모 트래픽에 대응하는 전략을 정리했습니다. Connection Pool 최적화, Cache 설계, 서버 확장(Scale-out) 구조까지 실전 중심으로 설명합니다.
Spring Boot 시리즈 19편 – 대규모 트래픽 대응 전략: Connection Pool, Cache, Scale-out 실전 가이드
개발한 서비스가 성공적으로 성장하면 결국 트래픽 폭증 문제를 만납니다.
평소에는 잘 동작하던 애플리케이션이 수십 배 이상의 요청을 받으면
- 데이터베이스 연결 부족
- API 지연
- 서버 과부하
- 장애 발생
같은 문제가 터질 수 있습니다.
이번 글에서는 Spring Boot 환경에서 대규모 트래픽에 견디는 아키텍처 설계 방법을 실전 기준으로 정리합니다.
📌 1. 대규모 트래픽 시 주요 병목 구간
병목 구간 주요 원인
DB 연결 | Connection Pool 고갈, 대기 큐 폭증 |
CPU 부하 | 과도한 동기 처리, IO Blocking |
네트워크 | 대량 응답 데이터, 비효율적 API 설계 |
세션 관리 | Stateful 세션 → 서버 확장성 저하 |
✅ 2. Connection Pool 최적화 전략
1️⃣ HikariCP 설정 (Spring Boot 기본)
Spring Boot는 기본으로 HikariCP를 사용합니다.
하지만 대규모 트래픽 대응을 위해 Connection 수 조정이 필요합니다.
spring:
datasource:
hikari:
maximum-pool-size: 50
minimum-idle: 10
idle-timeout: 30000
connection-timeout: 3000
max-lifetime: 1800000
- maximum-pool-size: 동시에 허용할 최대 DB 연결 수
- connection-timeout: 연결을 기다리는 최대 시간 (밀리초)
- DB 서버가 감당 가능한 Connection 수를 초과하면 오히려 장애 위험
2️⃣ 실무 튜닝 기준
항목 추천 값
대규모 서비스 | CPU 코어 수 × 2 ~ 3 |
커넥션 풀 모니터링 | HikariMetrics + Prometheus 연동 |
Fail Fast 설정 | 연결 실패 시 빠르게 오류 발생 (fail-fast=true) |
🔥 3. Cache 전략 강화
트래픽 대응에서 가장 강력한 무기는 **읽기 최적화(Cache)**입니다.
1️⃣ 조회 성능 개선
- 자주 호출되는 데이터 (ex. 메인 페이지, 상품 목록)은 Redis 등으로 캐싱
- TTL(Time To Live) 설정으로 최신성 관리
@Cacheable(value = "products", key = "#categoryId")
public List<Product> getProducts(Long categoryId) {
return productRepository.findByCategoryId(categoryId);
}
- 1차 캐시: Caffeine (Heap Memory)
- 2차 캐시: Redis (분산 메모리)
2️⃣ 캐시 패턴 적용
패턴 설명
Cache Aside | 요청 시 캐시 조회, 없으면 DB 조회 후 캐시 저장 (가장 일반적) |
Read-Through | DB 대신 Cache Provider가 직접 조회 |
Write-Through | DB 저장과 동시에 캐시 업데이트 |
Write-Behind | 캐시만 먼저 업데이트, 이후 DB 비동기 저장 |
🏗️ 4. Scale-out 서버 확장 구조 설계
1️⃣ Stateless 서버 구성
- 세션 정보를 서버 메모리에 저장하면 확장이 불가능
- JWT 토큰 기반 인증으로 Stateless 유지
- 세션이 필요할 경우 Redis 세션 클러스터 사용
2️⃣ 로드 밸런서 구성
- Nginx, AWS ELB 등을 사용해 트래픽 분산
- 서버 장애 발생 시 헬스 체크 기반으로 자동 장애 조치
3️⃣ Auto Scaling 적용
- AWS EC2 Auto Scaling, Kubernetes HPA 등 사용
- CPU 사용률, 메모리, 요청 수 기준으로 서버 수 자동 조정
# Kubernetes HPA 예시
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: myapp-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: myapp
minReplicas: 3
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 60
🧠 실무 대응 전략 요약
항목 전략
DB 병목 해결 | HikariCP 커넥션 풀 튜닝 + 쿼리 최적화 |
읽기 부하 감소 | Caffeine + Redis 캐시 2단계 적용 |
서버 확장성 확보 | Stateless 서버 + 로드밸런싱 |
장애 복구 준비 | Auto Scaling + 헬스 체크 기반 운영 |
운영 모니터링 | Prometheus, Grafana 대시보드 필수 |
✅ 마무리 요약
항목 요약
Connection 관리 | HikariCP 풀 크기 및 타임아웃 조정 |
Cache 강화 | Read 집중 로직 Redis 캐싱 |
Scale-out 구조 | Stateless + Auto Scaling 기반 확장성 확보 |
장애 대비 | 로드밸런서 헬스 체크, 자동 복구 체계 구축 |
모니터링 | 실시간 지표 수집 및 이상 징후 탐지 |
📌 다음 편 예고
Spring Boot 시리즈 20편: 메시지 큐 기반 비동기 아키텍처 – Kafka, RabbitMQ로 확장성 강화
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