pile·
백엔드·클라우드메이트클라우드메이트·

빌링 3.0 성능 이슈 개선 기록 - Part 1

문제AhnLab CloudMate 빌링 3.0이 매월 200건 인보이스 일괄 발송 시 DB 쿼리 타임아웃, SMTP 전송 제한, DB 최대 커넥션 초과가 복합적으로 터졌다.
접근KeyId·batchDate 복합 인덱스로 쿼리 개선, MySQL max_connections를 151→250으로 올리고 백엔드 커넥션 풀을 80으로 제한, Go 코드에서 누락된 rows.Close() 복구와 db.Query→db.Exec 전환으로 누수를 잡고, 200건을 50건 단위 배치로 쪼개 프론트 호출 시점을 정리했다.
결과인보이스 발송 안정성을 확보했고, 다음 단계로 OpenTelemetry와 K6 부하 테스트로 관측성을 강화할 계획.
클라우드메이트
클라우드메이트 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. 백엔드·cloudflare-blogCloudflare Blog·

    hyper HTTP 라이브러리의 버그를 발견한 방법

    Cloudflare의 Images 서비스를 Unix 소켓 기반 아키텍처로 재구성한 후, 대용량 이미지 응답이 중간에 잘리는 버그가 발생했다. 14.8MB 응답에서 219KB만 전달되고 HTTP 200 OK는 정상 반환되어 애플리케이션 레벨에서 탐지가 불가능했다. 원인은 hyper 라이브러리의 dispatch 루프에서 flush 완료 여부를 확인하지 않고 연결을 종료하는 경쟁 조건이었으며, strace로 커널 호출 순서를 추적해 root cause를 특정했다. 최종 수정은 upstream PR #4018로 hyper 레포에 병합됐다.

    #rust#debugging#race-condition+2
  2. 백엔드·stackoverflow-blogStack Overflow Blog·

    CherryScript — 데이터 파이프라인을 위한 커스텀 Python 인터프리터 설계

    CherryScript는 데이터 기반 워크플로우 최적화를 위한 커스텀 DSL로, Python 기반 인터프리터로 구현됐다. 일반 Python 인터프리터의 메모리 병목과 AST 트리워킹 성능 문제를 극복하기 위해 스트리밍 렉서, 바이트코드 컴파일, 불변 상태 관리의 세 가지 최적화 전략을 채택했다.

    #dsl#python#interpreter+2