Co-Talk 대규모 트래픽 아키텍처 문서

버전 1.0 - 확장 가능한 아키텍처

1. 대규모 트래픽 가정

1.1 트래픽 시나리오

1.2 성능 요구사항

2. 대규모 트래픽용 기술 스택

2.1 백엔드 언어 선택

옵션 1: Java + Spring Boot (강력 추천)

장점:

프레임워크:

실시간 통신:

추가 기술:

옵션 2: Go (고성능 대안)

장점:

프레임워크:

단점:

옵션 3: Node.js (클러스터링 + 최적화)

장점:

단점:

최적화 방법:

2.2 추천 스택: Java + Spring Boot

대규모 트래픽에는 Java + Spring Boot를 강력 추천합니다.

이유:

  1. 검증된 확장성 (Netflix, Amazon 등)
  2. 멀티스레딩으로 CPU 효율적 활용
  3. JVM 최적화로 높은 처리량
  4. 엔터프라이즈급 안정성
  5. 풍부한 모니터링 도구

3. 대규모 트래픽 아키텍처

3.1 전체 아키텍처 다이어그램

@startuml
!theme plain
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 11
skinparam componentStyle rectangle
skinparam ArrowColor #333333
top to bottom direction

title Co-Talk 인프라 아키텍처

rectangle "Edge" {
  component [CDN\n(CloudFlare)] as CDN
}

rectangle "Load Balancing" {
  component [Load Balancer\n(ALB/NLB)\n- SSL Termination\n- Health Check] as LB
}

rectangle "Application Layer" {
  component [API Gateway\n(Kong / AWS API)] as APIGW
  component [WebSocket Gateway\n(Netty / Spring WS)] as WSGW
  component [API Servers\n(Spring)] as API
}

rectangle "Cache & Messaging" {
  component [Redis\n(Cache)] as RedisCache
  component [Redis\n(Pub/Sub)\n(Message Queue)] as RedisPubSub
  component [Redis\n(Session)] as RedisSession
}

rectangle "Data Layer" {
  component [PostgreSQL\n(Primary)] as PgPrimary
  component [PostgreSQL\n(Read Replica)] as PgReplica1
  component [PostgreSQL\n(Read Replica)] as PgReplica2
}

rectangle "Search" {
  component [Elasticsearch\n(Message Search)] as ES
}

CDN -down-> LB
LB -down-> APIGW
LB -down-> WSGW
LB -down-> API

APIGW -down-> RedisCache
WSGW -down-> RedisPubSub
API -down-> RedisSession

APIGW -down-> PgPrimary
WSGW -down-> PgReplica1
API -down-> PgReplica2

PgPrimary -right-> PgReplica1 : replication
PgPrimary -right-> PgReplica2 : replication

PgPrimary -down-> ES
PgReplica1 -down-> ES
PgReplica2 -down-> ES

@enduml

3.2 마이크로서비스 아키텍처

@startuml
!theme plain
skinparam backgroundColor #FEFEFE
top to bottom direction

title 마이크로서비스 아키텍처

rectangle "API Gateway (Kong / AWS API Gateway)" as APIGW

rectangle "Services" {
  component [Auth Service\n(Spring)] as Auth
  component [User Service\n(Spring)] as User
  component [Friend Service\n(Spring)] as Friend
  component [Chat Service\n(Spring WS)] as Chat
  component [Message Service\n(Spring)] as Message
  component [Notification Service\n(Spring)] as Notif
}

APIGW -down-> Auth
APIGW -down-> User
APIGW -down-> Friend
APIGW -down-> Chat
APIGW -down-> Message
APIGW -down-> Notif

@enduml

3.3 실시간 메시징 아키텍처

@startuml
!theme plain
skinparam backgroundColor #FEFEFE
top to bottom direction

title 실시간 메시징 아키텍처

actor "Client 1" as C1
actor "Client 2" as C2

rectangle "WebSocket Gateway\n(Netty / Spring WS)" as WSGW {
  note right
    - Connection Management
    - Message Routing
  end note
}

rectangle "Message Broker\n(Redis Pub/Sub)" as Broker {
  note right
    - Channel per ChatRoom
    - Message Distribution
  end note
}

rectangle "WebSocket Gateway Instances\n(Instance 1, 2, 3...)" as WSGW2

C1 -down-> WSGW : WebSocket
WSGW -down-> Broker : Redis Pub/Sub
Broker -down-> WSGW2
WSGW2 -down-> C2 : WebSocket

@enduml

4. 핵심 컴포넌트 상세 설계

4.1 API Gateway

역할:

기술:

4.2 WebSocket Gateway

역할:

기술:

최적화:

4.3 메시지 큐

역할:

기술:

선택 기준:

4.4 캐싱 전략

Redis 캐시 계층

캐시 항목:

  1. 사용자 정보 (TTL: 1시간)
  2. 친구 목록 (TTL: 30분)
  3. 채팅방 정보 (TTL: 1시간)
  4. 최근 메시지 (TTL: 10분)
  5. 온라인 상태 (TTL: 5분)

캐시 전략:

4.5 데이터베이스 최적화

PostgreSQL 최적화

읽기 최적화:

쓰기 최적화:

예시 파티셔닝:

1
2
3

-- Messages 테이블을 월별로 파티셔닝
CREATE TABLE messages_2024_01 PARTITION OF messages
    FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-02-01');

메시지 저장 전략

Hot-Warm-Cold 아키텍처:

  1. Hot Storage (최근 7일)
    • PostgreSQL (인덱스 최적화)
    • 빠른 조회
  2. Warm Storage (7일 ~ 3개월)
    • PostgreSQL (파티셔닝)
    • 또는 TimescaleDB
  3. Cold Storage (3개월 이상)
    • S3 + Athena (검색 필요 시)
    • 또는 Elasticsearch

4.6 검색 엔진

Elasticsearch:

설정:

5. 확장성 전략

5.1 수평 확장

WebSocket 서버 확장

API 서버 확장

5.2 데이터베이스 확장

읽기 확장

쓰기 확장

5.3 샤딩 전략

사용자 기반 샤딩:

1
2
3
4

Shard 1: User ID % 4 == 0
Shard 2: User ID % 4 == 1
Shard 3: User ID % 4 == 2
Shard 4: User ID % 4 == 3

채팅방 기반 샤딩:

6. 성능 최적화

6.1 메시지 전송 최적화

배치 처리:

비동기 처리:

압축:

6.2 데이터베이스 쿼리 최적화

인덱스 전략:

1
2
3
4
5
6
7

-- 메시지 조회 최적화
CREATE INDEX idx_messages_room_time 
ON messages(chat_room_id, created_at DESC);

-- 친구 목록 조회 최적화
CREATE INDEX idx_friends_user_status 
ON friends(user_id, status);

쿼리 최적화:

6.3 네트워크 최적화

CDN 활용:

압축:

7. 모니터링 및 관찰 가능성

7.1 메트릭 수집

애플리케이션 메트릭:

인프라 메트릭:

7.2 로깅

중앙화된 로깅:

로그 레벨:

7.3 분산 추적

추적 시스템:

7.4 알림

알림 시스템:

8. 보안 고려사항

8.1 인증 및 인가

8.2 데이터 보안

8.3 네트워크 보안

9. 배포 전략

9.1 컨테이너화

Docker:

Kubernetes:

9.2 CI/CD

파이프라인:

9.3 무중단 배포

전략:

10. 비용 최적화

10.1 인프라 비용

최적화 전략:

10.2 데이터베이스 비용

최적화:

11. 기술 스택 요약 (대규모 트래픽)

백엔드

데이터베이스

인프라

프론트엔드

12. 마이그레이션 전략

12.1 단계별 마이그레이션

Phase 1: 모니터링 구축

Phase 2: 캐싱 도입

Phase 3: 읽기 복제본

Phase 4: 메시지 큐 도입

Phase 5: 마이크로서비스 전환

Phase 6: 샤딩