✅ 최근 참여한 프로젝트에서 직면했던 가장 큰 기술적 문제와 해결 방법

✅ 최근 참여한 프로젝트에서 직면했던 가장 큰 기술적 문제와 해결 방법

저에게 가장 기억에 남는 문제는 대규모 트래픽 환경에서 발생한 성능 저하였습니다.
당시 프로젝트는 NestJS + PostgreSQL + Redis 기반의 백엔드였고, 하루 수십만 건의 API 요청을 처리해야 했습니다.

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📌 1. 문제 상황

• 신규 기능 릴리스 직후 API 응답 속도가 급격히 느려짐 (평균 300ms → 1.5s 이상)
• 일부 요청은 타임아웃까지 발생
• 클라우드 리소스를 확장했지만, 근본적인 성능 문제 해결에는 한계

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📌 2. 원인 분석

1. APM (New Relic, Datadog)으로 트레이싱
   • DB 접근 구간에서 응답 지연 확인
2. Prisma 로그 분석
   • 다수의 요청에서 N+1 Query 문제 발생
   • 불필요한 Join과 반복 쿼리
3. 캐싱 부재
   • 동일 요청이 매번 DB에서 풀 스캔

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📌 3. 해결 과정

1) DB 최적화

• Prisma include 옵션 재구성 → 불필요한 Nested Query 제거
• 인덱스 추가 (특히 created_at, user_id 기준)

2) 캐싱 전략 도입

• Redis 기반 캐싱 → 동일 요청은 TTL 내 캐시 응답
• Hot Data (메인 피드, 인기 데이터) 우선 캐싱

3) API 레벨 개선

• 비즈니스 로직 일부를 비동기 처리 (Kafka Queue 활용)
•  
• 배치성 연산으로 전환

반응형

4) 부하 테스트 & 모니터링

• JMeter / k6 활용 부하 테스트
• 평균 응답 속도 1.5s → 250ms로 감소
• Redis HIT Ratio 70% 이상 유지

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📌 4. 결과

• 서버 비용 20% 절감 (DB 부하 감소)
• 사용자 체감 성능 대폭 개선 → 이탈률 감소
• 내부적으로 “캐싱/쿼리 최적화 가이드라인”을 문서화하여 팀에 공유

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📌 5. 핵심 포인트

• 문제는 단순 리소스 부족이 아니라 쿼리 비효율 + 캐싱 미흡에서 비롯
• APM → 원인 추적 → 최적화 → 문서화의 선순환 사이클이 중요
• 기술적 성과뿐 아니라 팀 차원의 Best Practice로 승화시킨 경험

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👉 면접 답변 TIP:
“저는 문제 상황에서 단순히 증상을 해결하는 게 아니라, 근본 원인을 찾고 팀 차원의 해결책으로 연결하는 걸 중요하게 생각합니다.”

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