[BE] User, Gpt 부하 테스트 및 성능 개선

[atoonatoo]

📝 개요

• 대량의 API 호출 시 발생 가능한 문제 확인 및 모니터링 체계 구축

• 데이터가 많을 때 발생하는 조회 성능 이슈 개선

• 스파이크성 트래픽 상황을 재현하여 시스템 반응 검증

📌 상세 내용

• 실서비스에서 대량의 API 요청이 들어올 경우, 서버 자원(CPU, 메모리, DB 커넥션 등) 사용량 급증이나 장애가 발생할 수 습니다. 이를 탐지하기 위한 Spring Actuator, Prometheus, Grafana 등을 연동해 주요 지표를 수집하고 시각화합니다.
  또한 알림 조건 설정으로 문제 발생 시 빠른 대응이 가능하도록 구성합니다.

• 사용자나 게시글 등의 테이블이 커질수록 조회 성능이 저하될 수 있습니다.
  불필요한 전체 조회를 방지하고, Querydsl로 필요한 필드만 조회하거나, 페이징·인덱싱 전략, 캐시 적용 등을 통해 성능을 개선할 예정입니다.

• 짧은 시간에 수천 건 이상의 요청이 집중되는 트래픽 상황을 인위적으로 만들어 봅니다.
  Locust 또는 k6를 사용해 로그인, 조회 등 주요 API에 대한 스파이크 테스트를 진행하고, 시스템이 어떻게 반응하는지 확인합니다. 이 결과를 바탕으로 Auto Scaling 조건 및 RateLimit 기준도 설정할 수 있습니다.

🚧 작업 내역

• 기능 추가
• 개선 사항
• 문서 수정
• 기타