Spring 기초 <40. 실전 프로젝트에서 Spring Boot 적용 Best Practices>

스프링 Spring

40. 실전 프로젝트에서 Spring Boot 적용 Best Practices

 

안녕하세요! 태마입니다.

Spring 기초 강좌입니다.

 

강좌의 경우 

1. 주제 간단 정리

2. 상세 주제 정리

으로 이루어져 있습니다.

 

스프링 Spring

포스팅 시작하겠습니다 :)

 

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1. 주제 간단 정리

 

1. 성능 최적화가 필요한 주요 문제

✔ 대규모 프로젝트에서는 예상치 못한 성능 이슈가 발생할 수 있음
✔ 가장 많이 발생하는 문제는 "DB 성능 저하, GC 문제, API 응답 지연, I/O 부하" 등

📌 실제 프로젝트에서 발생한 주요 성능 이슈 사례

성능 이슈원인해결 방법

API 응답 속도 지연	과도한 DB 조회, 비효율적인 쿼리	캐싱 적용 (Redis), JPA Fetch Join 사용
DB 부하 증가	N+1 문제, Connection Pool 부족	인덱스 최적화, HikariCP 튜닝
GC 문제 발생	메모리 누수, 객체 과다 생성	JVM & GC 튜닝 적용
트래픽 폭증 시 서버 다운	Auto Scaling 미적용, 부하 분산 부족	로드 밸런싱 적용 (Nginx, AWS ALB)
로그로 인해 성능 저하	실시간 로그 I/O 부하 발생	비동기 로그 처리 (Logback Async)

📌 성능 최적화가 필요한 문제를 사전에 발견하고, 적절한 해결 방법을 적용해야 함

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2. 실전 프로젝트 성능 최적화 접근 방식

✔ 성능 최적화는 문제를 정확히 분석한 후, 단계적으로 해결해야 효과적임

📌 Spring Boot 성능 최적화 5단계 접근 방식

1️⃣ 문제 발견: APM (Application Performance Monitoring) 도구를 활용하여 성능 이슈를 감지
2️⃣ 원인 분석: JVM, DB, API 성능을 분석하여 병목 구간을 파악
3️⃣ 성능 개선 적용: 캐싱, GC 튜닝, DB 쿼리 최적화 등의 해결 방법 적용
4️⃣ 테스트 및 검증: JMeter, Gatling을 활용한 부하 테스트 수행
5️⃣ 지속적인 모니터링: Prometheus + Grafana로 실시간 모니터링

📌 이제 실제 프로젝트에서 적용한 성능 최적화 사례를 살펴보자

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✅ 여기까지 성능 최적화가 필요한 주요 문제 사례와 해결 접근 방식을 배웠습니다!
👉 "그렇다면, 실전에서 적용한 Spring Boot 성능 최적화 사례는?"
✅ 2부에서 실제 프로젝트에서 성능 최적화를 어떻게 적용했는지 상세한 사례 분석을 배워봅시다!

 

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2. 상세 주제 정리

 

1. API 응답 속도 최적화 (Redis 캐싱 적용)

✔ 과도한 DB 조회로 인한 응답 속도 지연 문제 해결
✔ 자주 조회되는 데이터를 Redis에 캐싱하여 성능 개선

📌 1️⃣ Redis 캐싱 적용 (@Cacheable 활용)

@Cacheable(value = "productCache", key = "#productId")
public Product getProduct(Long productId) {
    return productRepository.findById(productId)
           .orElseThrow(() -> new RuntimeException("Product not found"));
}

✔ 자주 조회되는 데이터를 캐싱하여 "DB 부하를 줄이고 API 응답 속도를 개선"

📌 2️⃣ 캐싱 만료 정책 설정 (application.yml)

spring:
  cache:
    type: redis
  redis:
    time-to-live: 60000  # 캐싱 만료 시간 (60초)

✔ TTL(Time-To-Live) 설정을 통해 데이터 최신성을 유지

📌 캐싱을 활용하면 "조회 성능을 3배 이상 향상 가능"

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2. DB 성능 최적화 (JPA N+1 문제 해결)

✔ JPA를 사용할 때 N+1 문제로 인해 과도한 DB 조회가 발생할 수 있음
✔ Fetch Join을 활용하여 성능을 최적화

📌 1️⃣ 문제 발생 예시 (N+1 문제 존재)

public List<Order> findAllOrders() {
    return orderRepository.findAll(); // 주문 조회 시 고객 정보까지 로딩됨
}

✔ 이 코드 실행 시, 주문 개수만큼 추가 쿼리가 실행됨 (N+1 문제 발생)

📌 2️⃣ Fetch Join을 활용한 해결 방법

@Query("SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.customer")
List<Order> findAllOrdersWithCustomer();

✔ Fetch Join을 활용하면 "한 번의 쿼리로 데이터를 조회하여 성능을 개선 가능"

📌 JPA 최적화를 하면 "DB 조회 속도를 50% 이상 개선 가능"

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3. JVM & GC 튜닝 적용 (메모리 최적화)

✔ 서버의 메모리 사용량이 많아지고, GC 동작으로 인해 애플리케이션 성능 저하 발생
✔ JVM Heap 크기 조정 및 GC 정책 최적화 적용

📌 1️⃣ JVM 옵션 튜닝 적용

-Xms1024m -Xmx2048m -XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200

✔ G1GC를 활용하여 GC 지연 시간을 최소화

📌 2️⃣ GC 로그 분석 및 모니터링 활성화

-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/var/log/gc.log

✔ GC 로그를 통해 "메모리 사용량을 모니터링하여 최적화 가능"

📌 JVM 튜닝을 적용하면 "메모리 누수를 방지하고, 서버 성능을 안정적으로 유지 가능"

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4. 트래픽 폭증 대응 (Auto Scaling + 로드 밸런싱 적용)

✔ 트래픽이 급격하게 증가하는 경우 서버 다운 발생 가능
✔ Auto Scaling과 Load Balancer를 활용하여 트래픽을 분산 처리

📌 1️⃣ Nginx + Spring Boot 로드 밸런싱 적용

upstream backend {
    server app1.example.com;
    server app2.example.com;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://backend;
    }
}

✔ Nginx를 활용하여 여러 개의 Spring Boot 서버로 요청을 분산 처리

📌 2️⃣ AWS Auto Scaling 적용

aws:
  auto-scaling:
    min-instances: 2
    max-instances: 10

✔ 트래픽 증가 시 자동으로 서버 인스턴스를 확장하여 대응 가능

📌 트래픽 분산을 적용하면 "서버 과부하를 방지하고, 서비스 안정성을 보장 가능"

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✅ 여기까지 실전 프로젝트에서 Spring Boot 성능 최적화를 적용한 사례를 배웠습니다!
👉 "그렇다면, 실전 프로젝트에서 Spring Boot를 활용한 베스트 프랙티스는?"
✅ 다음 회차에서 실전 프로젝트에서 Spring Boot 적용 Best Practices를 배워봅시다!