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단일 서버에서 100-150 VU가 한계였던 시스템을 분산 아키텍처(2 App + MySQL Replication + Redis 3샤드 + Kafka CDC)로 전환한 후, stress 테스트(200 VU, 25분)로 한계점을 재탐색합니다. 100 VU에서 P95 200ms(SLA 충족), 200 VU에서 에러율 0.09%(단일 서버 13.25% → 0.09%), 처리량 109 req/s(3.6배↑). App CPU가 여전히 근본 병목임을 소거법으로 확인하고, MySQL/Redis/Kafka/Nginx 모두 여유임을 실측합니다.
단일 Redis 인스턴스에서 KEYS 블로킹(34.6ms), 배치↔실시간 워크로드 간섭(GET 최악 15.5ms), volatile-lru 보안 위험을 실측하고, KEYS→SCAN 전환 + 3노드 Consistent Hashing + 블랙리스트 전용 인스턴스 격리로 해결합니다. 가상 노드 150개 ConcurrentSkipListMap 라우팅, 노드 장애 시 Lucene fallback, 100 VU 부하 테스트로 검증한 과정을 정리합니다.
App CPU 100% 병목을 해소하기 위해 App 인스턴스를 2대로 확장합니다. Nginx map 기반 HTTP 메서드 라우팅(least_conn), Lucene Primary/Replica 모드 분리(SnapshotDeletionPolicy + Refresh Pause + rsync), TokenBlacklist Redis 전환, 조회수 Redis INCR 배치 flush 전환까지 — 100 VU 기준 에러율 13.25%→0.00%, P95 2,300ms→158ms, 평균 482ms→37ms로 개선합니다.
Caffeine(L1) + Redis(L2) 2계층 캐시를 구현하고, Trie 자동완성을 Redis flat KV O(1) GET으로 전환하여 Stateless 앱을 만든 뒤 k6 부하 테스트로 Before/After를 비교한 과정을 정리합니다. 분산 전환 순서(Redis → Replication → 스케일아웃)의 의존 관계와 비용 분석을 포함합니다.
CVSS 9.9 Redis 취약점(CVE-2025-49844 RediShell)을 발견하고, 긴급 패치 적용과 다층 보안 강화 조치를 수행한 과정을 정리한다.