성능 최적화

우선 순위대로 차례로 정리해본다.

각 번호(대 분류)마다, 순서대로 고려. 번호-n(소 분류)마다, 상황에 따라 고려.

 

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1. DB 최적화, 자료구조(운영체제 공부, DB 공부 선행할 것)

=> 기본적인 속도를 높여 최적화한다.

=> 데이터 구조 자체를 효율적으로 해야 한다.

1-1. 인덱싱

1-2. 파티셔닝

1-3. 정규화 vs 반정규화

1-4. 조회/갱신 쿼리 튜닝

1-4-1. JOIN

https://icanchangeworld.tistory.com/167

JOIN(NLJ와 Hash Join)

 

1-5. 자료구조

 

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2. 락 최적화

=> 요구사항에 따라 발생할 수 있는 동시성 문제를 알고, 락의 수준을 고려하여 최적화 한다.

=> 병목 현상을 파악 후 병렬성을 확보한다.

2-1. 비관 락

https://icanchangeworld.tistory.com/163

비관 락, 컨디션 변수, 세마포어, 블록

 

2-2. 낙관 락

https://icanchangeworld.tistory.com/156

CAS, 낙관적 락, Atomic VS LongAdder(Accumulator)

2-3. 트랜잭션 격리 수준

https://icanchangeworld.tistory.com/161

트랜잭션 격리 수준과 락

2-4. Lock-Free/Wait-Free

2-5. 락과 동시성 문제

https://icanchangeworld.tistory.com/165

락과 동시성 문제

 

 

 

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3. 캐시 전략(네트워크 공부 선행 할 것)

=> 읽기가 많은 시스템에서 DB 최적화를 넘어 추가 비용을 고려해 캐시를 적용한다.

=> 캐시와 스토리지의 정합성을 신경써야 한다.

=> 분산 캐시일 시 데이터 손실 가능성 고

3-1. InMemory

3-2. 분산 캐시

3-2-1. Redis

3-2-2. MemCached

3-3. 캐시 갱신 정책

3-3-1. TTL, LRU, LFU

3-3-2. Write-Through, Write-Back, Write-Around

3-4. 캐시 무효화 전략

3-5. 계층형 캐시 구성

 

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4. 비동기

=> 블록을 사용하지 않고, 응답을 최대한 빠르게 보낼 수 있게 한다.

=> 백 프레셔 등 고려해야할 사항이 많기에 가장 뒤에 고려해본다.

4-1. 비동기 실행

4-2. 비동기 큐/메시징

4-3. 백프레셔

4-4. 이벤트 버퍼링/Batching

4-5. 실패 복구 전략

 

계속 추가 예정