시스템의 확장성을 논할 때 데이터베이스(DB)는 언제나 가장 먼저 병목이 발생하는 지점입니다. 웹 서버는 스케일 아웃(Scale-out)이 비교적 용이하지만, 상태를 가진 DB는 수평 확장에 물리적, 비용적 한계가 명확하기 때문입니다. 초당 수만 건 이상의 요청(RPS)이 발생하는 환경에서 디스크 I/O를 기반으로 하는 DB에 모든 부하를 전가하는…

Scaling a system to handle 100,000 TPS (Transactions Per Second) is rarely solved by simply adding more database replicas. The bottleneck almost always shifts to disk I/O latency. Implementing a dis…

現代のウェブアプリケーションにおいて、データベースは最も一般的なボトルネックです。数百万のリクエストを処理するシステムでは、データベースへの直接クエリを最小限に抑えることが安定稼働の絶対条件となります。 単なるデータストアとしての利用を超え、レイテンシをミリ秒単位で削減するためのキャッシング戦略は、エンジニアリングの核心部分です。 本稿では、Redisを中心とした堅牢なキャッシュアーキ…

在微服务架构中，数据库往往是系统吞吐量的核心瓶颈。面对突发的高流量（High QPS），仅仅依赖数据库的水平扩展不仅成本高昂，而且响应延迟无法满足实时性要求。 构建多级缓存架构是解决这一问题的标准路径。本文将深入解析Redis与Memcached的选型策略，并通过代码与实战案例，阐述如何解决缓存一致性与高可用性难题。 Redis与Memcached的内核级选型对比 …