높은 트래픽 플랫폼을 위한 조회수 시스템 확장

고트래픽 플랫폼을 위한 조회수 시스템 스케일링

서론

인스타그램이나 유튜브와 같은 고트래픽 플랫폼을 구축할 때 주요 과제 중 하나는 조회수 관리입니다. 예를 들어, 바이럴 비디오가 초당 1000회 이상의 조회수를 얻는다면, 시스템이 각 조회마다 데이터베이스를 직접 업데이트하면 성능 병목 현상이 발생하고 사용자에게 불편을 줄 수 있습니다.

직접 데이터베이스 업데이트의 문제점

단순한 구현 방식은 다음과 같습니다:

1. 사용자가 게시물을 볼 때마다 다음과 같은 쿼리를 실행합니다:

   UPDATE posts SET views = views + 1 WHERE post_id = ?;
   

2. 이는 데이터베이스의 동일한 행에 대한 여러 동시 쓰기를 초래합니다.

저트래픽 환경에서는 문제가 없지만, 트래픽이 증가하면 데이터베이스 잠금에 대한 경쟁이 심화되어 업데이트 속도가 느려지고 교착 상태(deadlocks)가 발생할 위험이 있습니다. 이는 확장 가능한 솔루션이 아닙니다.

확장 가능한 솔루션

고트래픽을 처리하면서 성능을 유지하려면 다음을 고려해야 합니다:

조회수 집계를 데이터베이스와 분리

각 조회수마다 실시간으로 데이터베이스에 쓰기를 피하고, 메모리에 집계된 업데이트를 주기적으로 데이터베이스에 배치 동기화합니다. 이를 통해 데이터베이스에 대한 부하를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Redis와 같은 인메모리 스토어 활용

Redis는 조회수 집계와 같은 고처리량 작업에 적합한 도구입니다. Redis는 원자적 연산을 지원하여 동시에 여러 요청이 들어와도 일관된 데이터를 유지할 수 있습니다. 이를 통해 조회수를 빠르게 증가시키고, 나중에 데이터베이스에 동기화할 수 있습니다.

추가 참고 자료

• 대규모 시스템 디자인 패턴
• Redis를 활용한 데이터 집계 기법
• 데이터베이스 성능 최적화 전략

[출처] Scaling View Count Systems for High Traffic Platforms