SDUI의 성능 병목을 넘어: 올리브영 로컬 캐시 기반 백엔드 최적화 성공기

SDUI 도입 배경 및 문제점

• **SDUI(Server-Driven UI)**는 UI 일관성, 개발 리소스 절감, 실시간 UI 변경 등 이커머스 환경의 효율성을 위해 도입.
• 그러나 대규모 트래픽 시 API 응답 속도 저하, 네트워크 트래픽 증가, 사용자 경험 악화 등 성능 병목 발생.
• 특히 '올영세일'과 같은 피크 트래픽 상황에서 P50 응답 시간이 733ms에 달하는 문제 확인. 이중 캐시 기반 최적화 전략
• 성능 병목 해결을 위해 **Caffeine(로컬 캐시)**과 **Redis(원격 캐시)**를 활용한 이중 캐싱 전략 채택.
• Caffeine은 네트워크 트래픽 감소 및 API 응답 속도 극대화, Redis는 DB 부하 최소화 및 다중 서버 캐시 일관성 유지.
• 캐시 무효화 전략으로 백오피스 연동 즉시 무효화와 주기적인 배치 사전 캐싱을 병행하여 실시간성과 안정성 확보.
• Spring Boot와 Kotlin 기반으로 개발, expireAfterWrite(10초) 설정으로 짧은 TTL 적용. 최적화 결과 및 향후 계획
• 9월 '올영세일'에서 최대 63.3k TPS 처리, P90 응답 시간 1ms 미만 달성으로 압도적인 성능 개선 입증.
• SDUI 도입의 안정성과 성능을 동시에 보장하는 핵심 요소로 로컬 캐시의 중요성 확인.
• 향후 SDUI 적용 영역 확대 및 다른 API 영역에도 로컬 캐시 도입 검토 예정.