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Meta의 캐시 일관성 99.99999999% 달성 방법Meta(구 Facebook)는 캐시 일관성을 99.99999999%(10억 번 중 1번 이하의 오류)로 개선하는 데 성공했습니다. 이는 분산 시스템에서 데이터 불일치 문제를 거의 완벽하게 해결한 사례로, 캐시 관리의 새로운 기준을 제시했습니다. 이 글에서는 Meta가 캐시 일관성을 극적으로 향상시킨 핵심 전략과 기술을 자세히 살펴보겠습니다.1. 캐시 일관성이 중요한 이유캐시는 데이터베이스보다 빠르게 데이터를 제공하기 위해 사용되지만, 데이터 업데이트 시 캐시와 데이터베이스 간 불일치(Inconsistency)가 발생할 수 있습니다. 이러한 불일치가 심할 경우:오래된 데이터 제공 → 사용자 경험 저하데이터 정합성 문제 → 결제 시스템, 추천 알고리즘..

시스템 설계 인터뷰: 태스크 스케줄러 설계시스템 설계 인터뷰에서 태스크 스케줄러를 설계하는 것은 컴퓨터 시스템의 효율성과 성능을 좌우하는 핵심 요소입니다. 태스크 스케줄러는 CPU와 같은 자원을 여러 프로세스나 태스크에 효과적으로 분배하여 시스템의 전반적인 성능을 최적화하는 역할을 합니다. 이 글에서는 태스크 스케줄러 설계 시 고려해야 할 주요 요소와 다양한 스케줄링 알고리즘을 살펴보겠습니다.태스크 스케줄러 설계 시 고려 사항공정성(Fairness): 모든 태스크가 공정하게 CPU 시간을 할당받아야 합니다. 특정 태스크가 과도하게 우선시되거나 무시되지 않도록 해야 합니다.CPU 활용도(CPU Utilization): CPU가 가능한 한 지속적으로 작업을 수행하도록 하여 유휴 시간을 최소화해야 합니다...