네부캠 그룹프로젝트 - 6. 부하 테스트(Feat. Index, Clustering)

• 가상 유저 1000명 / 30초의 부하 / index 설정 X / node 클러스터링 X

• 가상 유저 1000명 / 30초의 부하 / index 설정 O / node 클러스터링 X

• 가상 유저 1000명 / 30초의 부하 / index 설정 O / node 클러스터링 O

• MongoDB Atlas 무료 버전의 버퍼 공간(RAM)과 vCPU가 너무 적음

• 데이터가 10만개가 됨에 따라 index의 크기가 너무 비대해져서 비효율적

• rankings API에 기본적으로 sort연산이 포함되어 있어 다른 쿼리보다 무거움

1️⃣ 테스트 환경

• CPU : AMD Ryzen 5 5600H (3.30 GHz) - 6코어 12스레드

• RAM : 16GB

• 샤드 수 : 3개

왜 서버가 아니라 로컬에서 테스트하나?

2️⃣ 더미 데이터 삽입

function createRandomUser(): UserDto {
  const fakerUsername = faker.internet.userName();
  const score = faker.datatype.number(7000);
  const fakeUser: UserDto = {
    id: faker.datatype.uuid(),
    username: fakerUsername,
    lowerUsername: fakerUsername.toLowerCase(),
    email: faker.internet.email(),
    avatarUrl: faker.image.avatar(),
    following: faker.datatype.number(200),
    followers: faker.datatype.number(200),
    score: score,
    tier: getTier(score),
  };
  return fakeUser;
}

3️⃣ 테스트 도구

• 도커 컨테이너로 실행이 가능하므로 따로 설치가 필요 없다.

• 무엇보다 javascript로 테스트용 스크립트를 작성할 수 있다.

• CLI 환경으로 큰 설정 없이 바로 사용하기 편리하다.

4️⃣ Grafana K6 테스트용 스크립트

import http from "k6/http";

export const options = {
  vus: 1000, // 가상 유저 수
  duration: "30s", // 테스트 시간
};

export default function () {
  // 데이터가 10만개이기 때문에, 기본 10개 단위로 페이지네이션되므로 10000까지의 수를 랜덤하게 뽑아서 페이지로 사용
  const url = `http://xxx.xxx.xxx.xxx:3001/users/rankings?page=${Math.floor(Math.random() * 10000)}`;
  const params = {
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
    },
  };
  http.get(url, params);
}

5️⃣ 테스트 결과

가상 유저 1000명 / index 설정 X / node 클러스터링 X

가상 유저 1000명 / index 설정 O / node 클러스터링 X

가상 유저 1000명 / index 설정 O / node 클러스터링 O

6️⃣ 테스트 결과 정리

7️⃣ 결론

• 적절히 index를 설정함으로써, 조회 시 엄청난 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.

• 추가적으로 node.js의 특성 상 clustering이 필요하고, 그에 따른 성능 향상도 직접 볼 수 있었다.