SDUI 성능 병목 해결과 백엔드 최적화

이 게시물은 올리브영이 SDUI(Server-Driven UI) 도입 후 대규모 트래픽 환경에서 발생한 성능 병목 문제를 로컬 캐시 기반의 이중 캐싱 전략으로 극복한 경험을 공유합니다.

문제점 및 대응

• SDUI 도입으로 API 응답 속도가 느려지고 네트워크 트래픽 증가
• 1차 캐시로 Caffeine 로컬 캐시, 2차 캐시로 Redis 원격 캐시 활용
• 멱등성 보장과 캐시 무효화 전략(백오피스 연동 즉시 무효화 및 주기적 배치 작업) 적용

구현 및 성과

• Spring Boot와 Kotlin 기반 아키텍처에서 캐시 계층별 역할 분리
• 2025년 '올영세일'에서 최대 6만 건 초당 요청 처리, P90 응답 시간 1ms 미만 달성
• 모든 플랫폼에서 UI 일관성 유지하며 사용자 경험 개선

향후 계획

SDUI 적용 영역 확대와 추가 API에 로컬 캐시 도입 검토를 통해 서비스 최적화를 지속할 예정입니다.