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민스씨의 일취일장

후기 | F-Lab Java Backend 과정 12주차

F-Lab Java Backend 과정 12주차 후기글입니다.F-Lab Java Backend 과정 12주차12주차 멘토링 주제12주차 멘토링 주제는 아래와 같다.프로젝트1. 성능 테스트에서 사용할 메트릭 선정하기2. 그라파나 커스텀 대시보드 만들기3. 서비스 메모리 제한 설정4. 성능 테스트 진행하기...이론1. Database ACID & CAP2. DDD3. TDD4. TEST (단위/ 통합/ 시스템/ 인수/ 회귀)프로젝트성능 테스트에서 사용할 메트릭 선정하기 & 커스텀 대시보드 만들기성능이 좋은지 않좋으지를 판단하기 위해선, 성능이 좋다는 것이 어떤 것을 의미하는지 생각해볼 필요가 있다. 웹 서비스 운영이라는 측면에서 어떤 서비스가 좋은 성능을 갖고 있다고 말할 수 있을지 생각해 보았을 때 아래와..
Personal Development/F-Lab 자바 백엔드 과정 [진행중] 2024. 8. 21. 17:09
nGrinder | 성능 테스트 결과 - Dynamic UserId Case - 서버 과부하

Dynmic UserId Case에 대한 성능 테스트 결과 자료이다.Case 3 성능 테스트 결과Dynamic UserId Case는 동적으로 userId를 생성해, 고정 userId와 다르게 모든 요청이 다른 사용자가 접근하는 시나리오이다.Case 2 - Dynamic UserId Case- 고정 Vuser : 10- 테스트 시간 : 1분- 일정한 부하 유지 (Rampup 없음)- 스레드 랜덤 Sleep 없음- 동적 userID 사용특이사항테스트한 프로젝트는 스레드 안전하지 않았다. Case 3에서부터 프로젝트의 스레드 안정성을 높혀가며 테스트를 진행할 예정이다. Connection을 2밖에 사용하지 않으므로 DB에 접근할 수 있는 유휴 Connection은 충분하다. 하지만 CPU 사용량이 100% ..
Projects/MetaPay 2024. 8. 20. 20:55
nGrinder | 성능 테스트 결과 - Simple Case

Simple Case에 대한 성능 테스트 결과 자료이다.성능 테스트 결과Simple Case는 앞으로 성능 테스트의 비교군이 될 가장 기초적인 테스트 케이스이다.Case 1 - Simple Case- 고정 Vuser : 10- 테스트 시간 : 1분- 일정한 부하 유지 (Rampup 없음)- 스레드 랜덤 Sleep 없음- 고정 userID 사용  TPS
Projects/MetaPay 2024. 8. 18. 16:00
nGrinder | 동시성 시나리오 만들기

이 글은 Github Isssu #12 1-4 nGrinder 동시성 이슈 시나리오 만들기를 다룹니다.nGrinder 동시성 테스트 시나리오 만들기동시성을 고려한 서비스동시성을 고려한 서비스를 만들기 위해 동시성 테스트를 준비하고 있다. 동시성 문제가 유발할 수 있는 환경은 크게 두 가지 방법으로 만들어 낼 수 있다.nGrinder 컨트롤러 설정테스트 Script 수정nGrinder 컨트롤러 설정만으로 동시성 시나리오 구성동시성이라하면 여러명이 동시에 작업을 요청해야 한다. 이를 위해서 여러 Agent를 구성할 수도 있다. 하지만 리소스를 많이 사용하지 못하는 환경에서 작은 규모에 테스트를 진행한다면 하나의 Agent로 동시성 시나리오를 만들 수 있다. 어떻게? 방법은 nGrinder 설정으로 가능하다...
Projects/MetaPay 2024. 8. 17. 17:43
Grafana | 성능 테스트 | 모니터링 | 필요한 지표들 선정한 뒤 그라파나 대시보드 생성하기

성능 테스트에서 측정할 지표들에 대한 글로, Github Issue #12의 1-2에 대한 내용입니다.성능 테스트 지표들 선정하기성능테스트를 기반으로 프로젝트를 진행할 계획이다. 이를 통해 적절한 최적화를 진행하며 기능들을 추가해 나갈 것이다. 테스트와 모니터링 환경이 구축되었으니 이제 본격적으로 어떤 정보들을 수집해 분석할 것인지 정해야 한다.어떤 것을 측정할 것인가?어떤 성능을 갖춰야 하는지는 프로젝트의 지향점에서 찾으면 된다. 이번 프로젝트의 목표는 "대용량 트래픽을 빠른 속도로 안전하게 처리할 수 있는 고가용성 결제시스템"을 만드는 것이다. 대용량 트래픽을 빠른 속도로 안전하게 처리할 수 있는 고가용성 결제 시스템  목표에서 중요 키워드를 뽑아보자면 다음과 같다.대용량 트래픽빠른 속도안전성고가용성..
Projects/MetaPay 2024. 8. 16. 21:57
성능 테스트 | 컨테이너 메모리 제한 설정

컨테이너 구동 시 메모리 제한 설정에 대한 글로, Github Issue-#12의 일부 내용입니다. 단일 엔드포인트 성능 테슽 - /payments · Issue #12 · f-lab-edu/MetaPay/payments 엔드포인트에 대한 성능테스트를 진행할 것이다. 작업은 "테스트 준비"와 "테스트 수행"으로 이루어져 있다. 세부 항목은 아래와 같다. 테스트 준비 도커 컨테이너 메모리 설정 Grafana Custogithub.com컨테이너 메모리 제한 설정성능 테스트에 진행하기 앞서, 컨테이너의 환경을 되도록 일정하게 유지할 필요가 있다. 즉, 변인을 통제하기 위해 서비스 컨테이너의 메모리를 고정(제한) 해보려고 한다.제한 방법지금 적용해보려 하는 방법은 두 가지이다.JVM Heap 메모리 제한컨테이너..
Projects/MetaPay 2024. 8. 16. 16:41
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