무신사 성장과 함께 거대해져온 600줄짜리 쿠폰 쿼리와의 아름다운 이별

간단 소개

무신사의 복잡한 쿠폰 쿼리를 개선하여 성능 향상 및 유지보수 효율성을 높인 사례를 공유합니다.

AI Summary

개선 배경
- 무신사 2.0 도입 후 상품 상세 페이지에서 실시간 최적 쿠폰 제공 요구 발생
- 트래픽 증가로 600줄에 달하는 복잡한 쿠폰 쿼리가 성능 저하 및 인프라 비용 증가 야기
개선 방법
- 쿼리 분할: 단일 책임 원칙에 따라 쿼리를 분리, 각 쿼리가 특정 데이터에 집중
- 캐싱: 자주 사용되는 데이터는 캐싱하여 DB 부하 감소 및 응답 속도 향상
- Application 자원 활용: DB는 데이터 제공, Application은 연산 처리 담당
개선 결과
- 평균 Latency 110ms에서 83ms로 응답 속도 24.55% 향상
- DB 사용률 감소 (개선 전 72.5% → 개선 후 캐싱 시 13.6%)
- 쿼리 단순화 및 유지보수 용이성 확보