k-pullup - 상세 정보

시스템 아키텍처

운동을 좋아하는 사람들이 전국의 철봉 위치를 쉽게 찾고 공유할 수 있도록 도와주는 플랫폼을 제공합니다. 특히 맨몸운동을 즐기는 사람들이 어디서든 운동할 수 있는 철봉을 찾고, 새로운 철봉 정보를 커뮤니티와 공유할 수 있는 지도 기반 서비스입니다.

Go·MySQL·Redis·RabbitMQ·Uber Fx·Bleve·Grafana·Locust·Kakao Map API

MySQL 공간 쿼리 대폭 최적화

기존 비효율적인 공간 쿼리를 분석하고 인덱스 전략을 재설계하여 쿼리 비용을 66배 절감, 응답 시간을 85% 개선했습니다. 특히 위치 기반 검색에서 사용자 경험이 크게 향상되었습니다.
고성능 비속어 필터링 시스템

Double AhoCorasick 알고리즘을 적용하여 10KB 한글 텍스트 기준 비속어 필터링 속도를 4,858ms에서 1.1ms로 대폭 개선. 실시간 채팅에서도 즉시 처리 가능한 수준으로 최적화했습니다.
대규모 실시간 채팅 시스템 구축

Redis 기반 WebSocket 채팅 시스템을 구현하여 1,000명 동시 접속 환경에서 5분간 100만 건 메시지를 안정적으로 처리. TPS 3,548을 달성하며 확장 가능한 채팅 인프라를 구축했습니다.
선제적 모니터링 시스템

Prometheus + Grafana를 활용한 종합 모니터링 시스템으로 장기 실행 작업의 이상 동작을 실시간으로 감지하고, 메모리 누수 등의 리소스 문제를 선제적으로 해결했습니다.

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배운 점: Go 언어의 동시성 처리 능력과 공간 데이터베이스 최적화에 대해 깊이 있게 학습했습니다. 특히 MySQL의 공간 인덱스 활용법과 Redis를 통한 실시간 데이터 처리 최적화 방법을 실전에서 익힐 수 있었습니다. 또한 대용량 트래픽 처리를 위한 모니터링의 중요성을 체감했습니다.
아쉬운 점: 초기 설계 단계에서 확장성을 충분히 고려하지 못해 중간에 아키텍처 리팩토링이 필요했던 점이 아쉽습니다. 또한 사용자 피드백을 더 적극적으로 수집하여 UX 개선에 반영하지 못한 부분도 개선이 필요합니다.
향후 계획: AI를 활용한 철봉 자동 탐지 기능과 운동 루틴 추천 시스템을 도입할 계획입니다. 또한 커뮤니티 기능을 강화하여 사용자들이 운동 정보를 더 활발히 공유할 수 있는 소셜 플랫폼으로 발전시키고 싶습니다.