Node.js는 동시 연결을 처리하고 고성능 애플리케이션을 구동하는 기능으로 알려져 있으며 지난 10년 동안 개발자가 선호하는 솔루션이 되었습니다. 리치 텍스트 편집기를 사용하여 Express 프로젝트를 진행한 경험을 통해 Node.js가 어떻게 콘텐츠 생성 애플리케이션을 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 솔루션으로 변환할 수 있는지 직접 확인했습니다. 하지만 여기서 중요한 질문이 있습니다. Node.js가 실제로 기업 수준에서 수백만 명의 사용자를 지원하도록 확장할 수 있습니까?
대답은 '그렇다'입니다. 하지만 현실은 훨씬 더 미묘합니다. Node.js는 확장 가능하도록 설계되었지만 규모에 따른 성능은 애플리케이션 아키텍처, 최적화, 시스템 리소스 관리에 대한 접근 방식에 따라 크게 달라집니다.
많은 트래픽을 처리할 때 Node.js는 칭찬과 회의를 모두 받는 경우가 많습니다. 일부 개발자는 실시간 애플리케이션의 판도를 바꿀 것이라고 말하는 반면, 다른 개발자는 수백만 명의 사용자로 확장하는 데 한계가 있다고 주장합니다. 일반적인 신화를 살펴보겠습니다:
현실: Node.js는 실제로 수천 개의 동시 연결을 쉽게 관리할 수 있는 이벤트 중심의 비차단 I/O 모델을 기반으로 구축되었습니다. 모든 요청에 대해 새 스레드를 생성하고 리소스를 빠르게 소모하는 기존 서버 아키텍처(Apache, PHP)와 달리 Node.js는 이벤트 루프를 사용하여 작업을 비동기적으로 처리하는 단일 스레드에서 작동합니다. 이러한 정확한 설계가 리소스 사용량을 최소화하고 확장성을 높이는 것입니다.
현실: Node.js는 JavaScript에서 실행되지만 Node.js의 성능은 JavaScript를 최적화된 기계어 코드로 컴파일하는 Google의 V8 JavaScript 엔진에서 나옵니다. 이는 Node.js가 단순히 스크립트를 실행하는 것이 아니라 다양한 사용 사례에서 컴파일된 언어에 필적하는 성능을 제공한다는 것을 의미합니다.
현실: Node.js의 아키텍처는 API 서버, 채팅 앱, 실시간 시스템과 같이 I/O가 많은 작업에 이상적이지만 수백만 명의 사용자로 확장하려면 신중한 계획과 올바른 아키텍처. 로드 밸런싱, 클러스터링, 시스템 리소스 최적화와 같은 기술은 대규모 작업을 수행하는 데 핵심입니다.
잘못된 믿음을 폭로한 후 사실에 대해 이야기해 보겠습니다. Node.js는 확장 가능한 고성능 애플리케이션을 구동할 수 있는 능력이 있음이 입증되었지만 수백만 명의 사용자로 확장하는 데 어려움이 없지는 않습니다.
Node.js 아키텍처의 기초부터 시작해 보겠습니다. 단일 스레드, 이벤트 중심 모델은 I/O 작업에 적합하므로 여러 연결을 동시에 처리하는 데 효율적입니다. 그러나 CPU 집약적인 작업의 경우 동일한 모델이 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 단일 스레드의 과도한 계산으로 인해 이벤트 루프가 차단되어 다른 요청 처리가 지연될 수 있습니다.
단일 스레드는 제한 사항이지만 Node.js는 비차단 I/O 덕분에 여러 연결을 동시에 처리하는 데 탁월하다는 점을 기억해야 합니다. 단일 스레드 모델의 한계를 해결하기 위해 애플리케이션 아키텍처에 따라 작업자 스레드 또는 마이크로서비스를 사용하여 CPU 집약적인 작업을 오프로드할 수 있습니다.
애플리케이션이 성장함에 따라 리소스 관리가 점점 더 중요해지고 있습니다. 사실 메모리 누수는 Node.js 애플리케이션을 성장시키는 데 큰 문제가 될 수 있습니다. 개체나 변수와 같은 리소스가 제대로 정리되지 않을 때 발생합니다. 시간이 지남에 따라 모든 속도가 느려지거나 특히 트래픽이 급증할 때 서버가 충돌할 수도 있습니다.
Adidas는 Node.js 시스템에서 메모리 누수에 직면했으며, 이로 인해 사용자 기반이 늘어남에 따라 성능 문제가 발생했습니다. Adidas의 소프트웨어 엔지니어링 이사인 Aleksandar Mirilovic은 Node.js 애플리케이션에서 프로덕션 메모리 누수를 찾는 방법이라는 제목의 기사에서 자신의 경험을 공유했습니다. 그는 객체가 불필요하게 메모리에 보관되어 리소스가 과도하게 늘어나는 것을 발견했습니다.
TL;DR: 로컬 및 준비 단계에서 문제를 재현하려고 시도했지만 실패한 후 Adidas는 프로덕션에서 직접 힙 스냅샷을 캡처했습니다. 근본 원인은 Google reCAPTCHA 라이브러리가 각 요청을 닫지 않고 새 gRPC 연결을 생성하는 것으로 추적되었습니다. 단일 클라이언트 인스턴스를 사용하도록 코드를 리팩토링하여 문제가 해결되고 메모리 사용량이 안정화되었으며 성능이 향상되었습니다.
I/O 및 메모리 관리를 최적화한 후에는 고려해야 할 확장의 또 다른 측면이 있습니다. 바로 하드웨어 활용입니다. 기본적으로 Node.js는 단일 스레드에서 실행됩니다. 즉, 사용 가능한 모든 CPU 코어를 자동으로 활용하지 않습니다. 트래픽이 많은 앱의 경우 서버의 처리 능력 중 상당 부분이 사용되지 않을 수 있으므로 이는 문제가 될 수 있습니다. 많은 개발자는 이를 인식하지 못하고 클러스터링과 같은 설정을 하지 않으면 하드웨어를 최대한 활용하지 못합니다.
Node.js 클러스터 모듈을 사용하면 각 인스턴스가 별도의 CPU 코어에서 실행되는 애플리케이션의 여러 인스턴스를 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용 가능한 모든 코어에 작업 부하가 분산되므로 앱이 더 많은 동시 사용자를 처리하고 성능이 향상될 수 있습니다.
수백만 명의 사용자를 처리하도록 Node.js를 확장하는 것은 단순히 효율적인 코드를 작성하는 것이 아니라 사용자 기반과 함께 성장할 수 있는 인프라를 설계하는 것이기도 합니다.
단일 서버는 너무 많은 양만 처리할 수 있습니다. 이는 하드웨어의 한계입니다. 로드 밸런싱이 필요한 곳입니다. 트래픽을 여러 서버에 분산함으로써 병목 현상을 방지하고 앱의 응답성을 유지할 수 있습니다. 그렇지 않으면 트래픽 급증 시 가동 중지 시간이 발생하거나 성능이 저하될 위험이 있습니다.
최근 사례를 생각해 보세요. 충돌로 인해 좌절감을 느끼는 ChatGPT 사용자나 제품 페이지 대신 귀여운 강아지 사진으로 인사하는 Amazon 쇼핑객이 있습니다. 로드 밸런싱은 수요 급증 중에 보다 원활한 운영을 보장합니다. NGINX, HAProxy 또는 AWS Elastic Load Balancer와 같은 도구는 Node.js 인스턴스 전체에 요청을 균등하게 분산하여 성능을 향상하고 중복성을 추가하므로 서버가 다운되더라도 앱은 온라인 상태를 유지할 수 있습니다.
데이터베이스나 외부 API에서 동일한 데이터를 반복적으로 가져오면 앱 속도가 느려지고 백엔드 리소스에 부담을 줄 수 있습니다. 캐싱은 자주 요청되는 데이터를 메모리에 저장하여 이 문제를 해결하므로 앱이 힘들이지 않고도 더 빠른 응답을 제공하고 더 많은 트래픽을 처리할 수 있습니다. Redis 및 Memcached와 같은 도구는 판도를 바꾸는 도구이며 실제 사례는 캐싱이 얼마나 영향력이 있는지 보여줍니다.
산업 전반에 걸쳐 Redis가 사용되는 방식:
전자상거래: Gap Inc.는 Redis Enterprise를 통합하여 쇼핑객을 불편하게 만드는 느린 재고 업데이트 문제를 해결했습니다. 이를 통해 블랙 프라이데이의 대규모 트래픽 급증 중에도 지연이 줄어들고 실시간 재고 정보가 제공되었습니다.
사기 탐지: 디지털 ID 회사인 BioCatch는 Redis Enterprise를 사용하여 매월 50억 건의 거래를 처리합니다. 행동 데이터와 API 응답을 캐싱하여 40밀리초 이내에 사기 활동을 탐지하여 사이버 위협보다 앞서 나갑니다.
캐싱은 속도뿐만 아니라 안정성을 높이고 백엔드 로드를 줄이며 장바구니 포기를 방지합니다.
캐싱이 설정되어 있더라도 트래픽이 많은 애플리케이션의 취약한 링크는 데이터베이스 작업인 경우가 많습니다. 비효율적인 쿼리 또는 잘못 설계된 구조는 모든 것을 느리게 만들어 사용자를 좌절시키고 앱이 이를 따라잡는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 캐싱은 빈번한 요청 속도를 높이는 데 유용하지만 특히 트래픽이 증가함에 따라 데이터베이스는 나머지 작업을 효율적으로 처리해야 합니다.
많은 트래픽을 보다 효율적으로 처리하기 위해 데이터베이스에 몇 가지 주요 개선 사항을 적용할 수 있습니다. 먼저 쿼리를 미세 조정하는 데 집중하세요. 즉, SQL 문을 단순화하고, 불필요한 작업을 제거하고, 속도를 높이기 위해 인덱스를 추가하는 것입니다.
예를 들어 앱이 user_id를 자주 검색하는 경우 해당 열에 대한 색인을 추가하면 데이터베이스에서 이를 훨씬 더 빠르게 찾을 수 있습니다. 다음으로, 앱이 보내는 쿼리 수를 줄이세요. 사용자 세부 정보와 주문을 별도로 요청하는 대신 조인을 사용하여 단일 쿼리로 결합합니다. 앱이 많은 트래픽을 처리하는 경우 샤딩(스키마 아키텍처를 더 작고 집중된 데이터 조각으로 분할)을 통해 확장하거나 읽기 복제본을 설정하여 과도한 읽기 작업의 로드를 공유해야 합니다.
이미 세계 최대 규모의 플랫폼 중 일부를 지원하고 있습니다. LinkedIn은 Ruby on Rails에서 Node.js로 전환하여 6억 명 이상의 사용자를 지원하면서 서버 수를 20배 줄였습니다. Netflix는 Node.js를 사용하여 수백만 개의 동시 스트림을 관리하고 더 빠른 로드 시간을 제공합니다. Uber의 엔지니어링 스택은 실시간 기능을 사용하여 대량의 차량 서비스 요청을 원활하게 처리합니다. 그리고 Walmart는 Black Friday의 극심한 트래픽 급증 중에 시스템을 원활하게 실행하기 위해 Node.js를 선택했습니다.
로드 밸런싱, 캐싱, 데이터베이스 최적화와 같은 전략을 통해 Node.js는 가장 까다로운 워크로드도 처리할 수 있습니다. 글로벌 플랫폼을 구축하든 증가하는 트래픽을 충족하기 위해 확장하든 Node.js를 사용하면 진정으로 빠르고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 애플리케이션을 만들 수 있다고 확신합니다.
위 내용은 Node.js 앱 확장을 위한 일, 행위 및 전략의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
