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개요

캠퍼스에서 위치 기반 주변 학생들과 실시간 정보를 거래할 수 있는 서비스

개발 정보

• 2025.07 - 2025.10 (4M / 5명) [BE]

기술 스택

시스템 아키텍처

담당한 기능

• 위치 기반 유저 관리
• 위치 기반 요청 조회
• 실시간 유저 수 집계

1. 위치 기반 유저 관리

개요

• 유저의 위치를 셀로 관리하기 위해 S2 라이브러리를 사용
• 정기적으로 사용자의 스마트폰에서 위치 정보를 전송하여 어느 셀에 유저가 존재하는지 데이터베이스에 저장
• 주변에 있는 요청들을 찾아줄 때 사용
• 셀에 존재하는 유저의 조회와 삭제가 빠르게 이루어지게 하기 위해 레디스 사용

문제 및 의사결정 과정

1. 유저 위치 저장 방식 결정 : Key-Value 방식 vs Set + Key-Value + ZSet 방식

Key-Value 방식

• TTL 설정으로 만료된 유저 자동 삭제와 단일 유저의 조회는 빠르게 이루어짐
• 특정 셀에 존재하는 유저 조회 시 O(N) 시간으로 부적합

Set + Key-Value + ZSet 방식

• 복합 방식으로 특정 셀에 존재하는 유저를 Set에 저장하여 빠르게 조회 가능
• 유저의 위치가 바뀌었을 때 해당 유저가 이전에 존재했던 위치를 저장하기 위해 Key-Value 사용
• 일정 시간마다 ZSet을 사용하여 만료된 유저 삭제

Set + Key-Value + ZSet 복합 방식 선택

2. 유저 위치 관리 동시성 문제 고려 : synchronized vs 분산락 vs Lua Script

• 유저 위치 업데이트 요청이 동시에 들어오면 동시성 문제가 발생할 수 있음
• 기존 위치 업데이트 방식
  1. 이전 유저 위치 정보 조회
  2. 이전 유저 위치 정보 삭제
  3. 현재 위치 저장

• 기존 위치 업데이트 방식은 3단계의 데이터 갱신이 원자적으로 이루어지지 않아 유저가 2개 이상의 기기에서 위치 업데이트 시 동시성 문제가 발생할 수 있음
• 동시에 2개 이상의 위치에 존재하게 되는 문제가 발생할 수 있음
• 다중 인스턴스 환경이므로 서버 스케일 아웃 시 동시성 보장 필요

synchronized

• JVM 레벨 락으로 다중 인스턴스 환경에서 동시성 제어 불가

분산락

• 인스턴스 간 동시성 보장하나 락 획득/대기/해제 오버헤드로 성능 저하

Lua Script

• Redis 싱글스레드 특성으로 원자성 보장 및 네트워크 왕복 최소화로 빠른 성능 보장

Lua Script 선택

성과

• Lua Script 도입으로 synchronized 대비 위치 갱신 평균 응답시간 5배 개선
• 1s → 191ms, 동시 위치 갱신 1,000건 기준

2. 위치 기반 요청 조회

개요

• 유저 위치 기준 요청 거리순 정렬을 위해 비효율적인 유클리디안 거리 방식을 사용하고 있었음

문제 및 의사결정 과정

1. 하버사인 방식 및 공간 인덱싱 도입

하버사인 방식

• 요청 수가 늘어났을 때를 대비하여 더욱 정확한 거리수 정렬을 위해 위도, 경도 기반으로 거리를 계산하는 방식인 하버사인 방식 도입

공간 인덱싱

• 지리적 정보를 효율적으로 검색하기 위해, 공간 데이터에 적용시키는 인덱스인 공간 인덱스 도입

@Query(value = """
                SELECT * FROM ddip_event
                WHERE ST_CONTAINS(ST_Buffer(ST_SRID(POINT(:lng, :lat), 4326), :dist), local_point)
                ORDER BY ST_Distance_Sphere(ST_SRID(POINT(:lng, :lat), 4326), local_point)
            """, nativeQuery = true)
    List<DdipEventEntity> findAllByDistance(@Param("lng") Double lng, @Param("lat") Double lat, @Param("dist") Double dist);

• 유저의 위치를 기준으로 해당 영역이 지정한 범위내에 포함되는지 확인하는 방식

• 유저의 스마트폰 화면의 모서리와 현재 사용자 위치 기준 가장 긴 거리 기반으로 해당 거리를 반지름, 유저의 좌표를 중심으로 하는 원을 만들어 해당 반경 내에 요청들을 가져오는 방식

성과

• 공간 인덱스를 도입하여 기존 유클리디안 방식 대비 조회 시간 10배 개선
• 1,600ms → 160ms, 랜덤 위치 요청 1,000건 기준

3. 실시간 유저 수 집계

개요

• 실시간 유저 수 집계를 위해 레디스에 셀별 개별 요청을 반복적으로 넣어 전체 사용자 수를 집계
• 많은 호출과 부하로 인해 응답 지연, 서버 과부하 문제 발생

문제 및 의사결정 과정

2. 펜윅트리와 RabbitMQ 도입

펜윅트리

• 펜윅트리(Fenwick Tree)는 최하위 켜져있는 비트를 기반으로 트리를 만들어 동적배열에서 구간 합을 효율적으로 구할 수 있는 자료구조
• FenwickTree.java
• CellStatusService.java

RabbitMQ

• RabbitMQ 메시지큐 도입으로 동시성 문제 방지
• 트래픽 조절 및 부하 분산 가능

성과

• 기존 전체 집계 성능 대비 84배 개선
• 105,788,709ns → 1,262,875ns, 유저 위치 10,000건 기준
• 유저 위치가 10배로 증가해도, 기존 전체 집계 성능 대비 47배 개선
• 105,788,709ns → 2,256,458ns, 유저 위치 100,000건 기준