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문제 상황서버가 사용자의 위치 정보를 지속적으로 추적하고 관리해야 하는 요구사항이 주어졌다. 그리고 고려해야할 조건은 아래와 같다. 1. 위치 정보는 매우 자주 바뀐다. 서비스 특성상 5~30초 주기로 위치 갱신 발생2. users 테이블은 비교적 정적이다 닉네임, 프로필 사진, 이메일 등은 변경이 거의 없음 3. 서버에서 위치 정보를 관리해야하는 서비스다. ERD를 설계하는데 문득 "사용자의 위도/경도 위치 정보를 정적인 users 테이블에 넣는 게 맞을까?" 생각이 들었다. 어차피 사용자 정보인데 한 테이블에 있는 게 편하지 않나? 하지만 조금만 고민해보면, 이 결정은 단순한 편의성 이상의 영향을 끼친다. 고려 사항 : 구조적 병목놓치기 쉬운 RDB의 저장 방식이 있다. 바로 "디스크는 row..

문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/81303 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 풀이세 가지 변수를 잘 관리하는 것이 포인트이다. 1. 현재 컬럼의 위치를 나타내는 정수형 `cur`2. 현재 표의 전체 크기를 나타내는 정수형 `size`3. 삭제한 컬럼의 위치를 보관하는 스택 자료구조인 `deque` (자바에서는 stack이 레거시 자료구조라 deque로 구현함)  그리고 명령어에 따른 동작은 크게 세 가지 메서드로 구현했다. 1. moveColumn()방향에 따라 현재 컬럼 위치(`cur`)를 이동한다. 2. dele..

Node.js의 이벤트 루프는 libuv 라이브러리에 의해 관리된다.  libuv 를 학습하면서, 솔직히 정말 이해가 되지 않았다. 구체적으로 이벤트 루프가 무슨 동작을 하는 건지, microtask queue는 무엇인지, 이벤트 루프가 어떻게 논블로킹 I/O를 처리할 수 있는지 등 추상적으로만 이해할 뿐 어느 누구에게 제대로 설명하기가 쉽지 않았다.   그래서 node.js 공식 문서부터 여러 포스팅, git에 올라와있는 node.js, libuv 라이브러리 코드를 며칠간 파헤쳐보았다.  libuv란? Node.js의 이벤트 루프는 libuv라는 비동기 I/O 라이브러리에 의해 구현된다.   libuv는 C++로 작성된 라이브러리로, Node.js가 단일 스레드로 동작하면서도 비동기적으로 I/O 작업을..

개발 중 예상치 못한 Redis 메모리 초과 문제로 서버가 다운되는 경험을 했다.  테스트용으로 임시 서버를 두고 작업을 해두었던 터라, 잠깐의 시간 동안 Redis Memory가 가득 찰 일은 없겠다는 안일한 생각을 했다. 그래서 Redis의 maxmemory와 maxmemory-policy 설정을 따로 해두지 않았었다. 그러다보니 무제한으로 데이터를 저장할 수 있는 상태가 되었다. 그리고 서버가 꽝 터졌다. 이번 기회를 통해 Redis 설정을 최적화하는 과정을 공유해보고자 한다.  문제 상황개발 중이던 프로젝트에서, Redis를 사용해 방에 참가한 사용자 닉네임을 list 자료구조에 저장했다.  테스트 중, 클라이언트에서 소켓 이벤트를 잘못 처리해 엄청난 양의 데이터가 Redis로 흘러들어왔고, 순식..

문제 상황로컬 환경에서 배포된 서버 Backend의 WebSocket으로 접근하는 상황이었다.인증 정보를 쿠키로 전달하려 했지만, WebSocket 연결이 완료되지 못했다.bet.gateway.ts handleConnection(client: Socket) { try { const cookies = this.jwtUtils.parseCookies( client.handshake.headers.cookie, ); const accessToken = cookies["access_token"]; if (!accessToken) { client.emit("error", { event: "handleConnection", ..

문제 상황 실시간으로 베팅이 이루어지는 서비스이다. "만약 많은 사용자가 동시에 베팅을 진행할 경우, 동시성 문제가 일어나 데이터가 부정확해지는 것은 아닐까?" 고민을 하게 되었다. 구체적인 상황은 아래와 같다.1. 베팅을 하면 카운트가 올라간다. (베팅 참여자, 베팅한 금액)2. 카운트를 올리기 위해 데이터를 조회한다.3. 조회한 데이터에 증가 연산을 수행한다.4. 업데이트 된 데이터를 저장한다. 위 경우, 만약 두 명의 사용자가 데이터가 1인 시점에 접근해 각각 1씩 올려도 3이 아니라 2가 되는 동시성 문제가 발생하게 되는 것이다.   결론부터 이야기하면, 레디스와 레디스의 HINCRBY 명령어를 통해 원자성을 보장할 수 있었다. HINCRBY 명령어와 가상의 테스트 시나리오를 통해, 어떻게 동시성..