재고의 변동을 시계열 데이터로?!

간단 소개

Redis Stream을 활용하여 올리브영의 재고 변동 이력 관리 시스템을 개선하고 성능을 최적화한 사례를 소개합니다.

AI Summary

Redis Stream을 활용한 재고 변동 이력 관리
- 올리브영은 1,000만 SKU 이상의 재고 데이터를 관리하며, 기존 방식은 전체 데이터를 주기적으로 가져와 Redis CPU 및 API Latency 증가를 야기했습니다.
- Redis Stream을 도입하여 재고 변동 이벤트를 기록하고, 필요한 기간의 데이터만 효율적으로 제공하는 방식으로 개선했습니다.
Redis Stream의 특징 및 선택 이유
- Redis Stream은 append-only 방식의 시계열 데이터 처리 및 데이터 소비 기능을 제공하여 실시간 데이터 처리, 로그 수집 등에 활용됩니다.
- 추가적인 인프라 구성 없이 시계열 데이터를 처리할 수 있다는 점이 Redis Stream을 선택한 주요 이유입니다.
구현 과정 및 성능 최적화
- 처리 순서 보장을 위해 Redis Stream의 자동 생성 Entry ID를 활용하고, Stream Key에 날짜를 포함하여 TTL을 설정하여 데이터 관리 효율성을 높였습니다.
- XRANGE 명령어의 성능 문제를 해결하기 위해 SCAN, HSCAN처럼 조회 범위를 나누어 병렬로 조회하는 방식을 적용하여 빠른 조회 속도를 보장했습니다.