[10k-Chat] Spring Boot 실시간 채팅 서버 구현 (3) - MongoDB

개요

지난번 부하 테스트 결과, 상당히 안좋은 결과가 나왔다.

이번 글에서는 MongoDB를 도입하여 성능을 개선하는 과정을 살펴보려 한다.

 

[10k-Chat] Spring Boot 실시간 채팅 서버 구현 (2) - WAS 이중화

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MongoDB란?

MongoDB는 NoSQL 기반의 문서형 데이터베이스로, JSON 형태의 데이터를 저장하고 빠르게 조회할 수 있도록 설계된 DBMS이다.

MongoDB의 주요 특징

1. 스키마리스(Schema-less) 구조

• RDMS와 달리 고정된 테이블 구조가 필요 없음
• 데이터 형식이 유연하게 변경 가능
• JSON과 유사한 BSON(Binary JSON) 형식으로 저장됨

{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
  "name": "Alice",
  "age": 25,
  "address": {
    "city": "Seoul",
    "zip": "12345"
  }
}

2. 수직/수평 확장 용이 (Scale-Out 지원)

• 샤딩(Sharding) 기능을 통해 데이터를 여러 서버로 분산 저장
• 대용량 트래픽에도 성능 저하 없이 확장 가능

3. 빠른  읽기/쓰기 성능

• 인덱싱 및 메모리 기반 연산으로 대량 데이터 조회 속도가 빠름

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NoSQL vs RDBMS

개념 비교

구분	NoSQL	RDBMS
종류	MongoDB, Redis, Cassandra 등	MySQL, PostgreSQL, Oracle 등
데이터 구조	스키마 없음 (Schema-less)	고정된 테이블 구조 (Schema)
확장 방식	수평 확장 (Scale-Out, 여러 서버에 분산)	보통 수직 확장 (Scale-Up, 서버 성능 업그레이드)
속도	빠름 (조인 없이 문서 형태 저장)	느릴 수 있음 (조인으로 여러 테이블 조회)
트랜잭션	제한적 (일부 NoSQL은 ACID 지원 X)	ACID 보장
데이터 저장 방식	Key-Value, Document, Column 기반	테이블 기반 (Row & Column)
읽기/쓰기 성능	대량 데이터에 강함	정규화된 데이터에 강함
적합한 사용 사례	로그 저장, 실시간 분석, 검색, 채팅 시스템	금융, ERD, 주문 처리 시스템 등 정확성이 중요한 경우

NoSQL이 RDBMS보다 더 빠른 이유

1. 스키마가 없어 데이터 저장이 빠름

• RDBMS는 데이터를 저장할 때 스키마(테이블 구조)를 맞춰야 함
• NoSQL은 JSON/BSON 문서 형태로 유연하게 저장되므로 쓰기 속도가 빠름

2. 조인(Join)이 없어서 조회 속도가 빠름

• RDBMS는 데이터 정규화를 위해 여러 테이블로 나누고, JOIN 연산을 사용함
• NoSQL은 하나의 문서(Document) 내부에 중첩된 데이터를 저장하므로, 조회할 때 JOIN이 필요 없음

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MongoDB 설치

Docker-Compose를 이용해 MongoDB를 설치한다.

services:
    mongodb:
        image: mongo:latest
        container_name: mongodb
        restart: always
        ports:
            - "27017:27017"
        volumes:
            - /containers/data/mongodb:/data/db
        networks:
            - spring-10k-chat-network
        environment:
            TZ: Asia/Seoul
            MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
            MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: root!))$

networks:
    spring-10k-chat-network:
        external: true

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코드 설명

MongoDB 적용 전 코드에서 추가된 부분에 대해서만 작성한다. 

전체 코드를 보고 싶으면 Github를 참고해주세요.

 

build.gradle.kts

MongoDB 라이브러리를 추가한다.

dependencies {
    // MongoDB
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-mongodb")
}

application.yaml

환경에 맞게 host를 설정해준다. 나는 WAS와 MongoDB 둘 다 Docker를 이용해 띄우므로 Docker Host로 작성했다.

spring:
    data:
        mongodb:
            host: mongodb
            port: 27017
            database: spring_chat
            username: root
            password: root!))$
            authentication-database: admin

MongoConfig

아래 설정은 필수는 아니다. 다만 설정하지 않으면 Document가 생성될 때 _class 라는 필드가 생성된다.

package potatowoong.springchat.global.config.db

import org.springframework.context.annotation.Bean
import org.springframework.context.annotation.Configuration
import org.springframework.data.mongodb.MongoDatabaseFactory
import org.springframework.data.mongodb.core.convert.DefaultDbRefResolver
import org.springframework.data.mongodb.core.convert.DefaultMongoTypeMapper
import org.springframework.data.mongodb.core.convert.MappingMongoConverter
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.MongoMappingContext

@Configuration
class MongoConfig {

    /**
     * _class가 생성되지 않도록 설정
     */
    @Bean
    fun mappingMongoConverter(
        mongoDatabaseFactory: MongoDatabaseFactory,
        mongoMappingContext: MongoMappingContext
    ): MappingMongoConverter {
        val dbRefResolver = DefaultDbRefResolver(mongoDatabaseFactory)

        val converter = MappingMongoConverter(dbRefResolver, mongoMappingContext)
        converter.setTypeMapper(DefaultMongoTypeMapper(null))
        return converter
    }
}

ChatMessage

Member와 ChatRoom은 MariaDB(RDBMS)에 저장되어 있기 때문에 직접적으로 연관 관계를 맺을 수 없다. 그러므로 아래와 같이 FK로 사용되는 컬럼을 같이 저장해 조회 시 RDBMS의 결과와 함께 애플리케이션단에서 합친다.

 

Document는 RDBMS와 달리 @Entity를 사용하지 않는다.

@Document(collection = "chat_message")
class ChatMessage(

    @Id
    val id: String? = null,

    @Column(nullable = false)
    val content: String,

    val memberId: Long,

    val chatRoomId: String,

    val sendAt: LocalDateTime = LocalDateTime.now()
) {
}

ChatMessageRepository

Repository는 MongoRepository를 구현한다. 

interface ChatMessageRepository : MongoRepository<ChatMessage, String> {
}

ChatService

채팅을 저장할 때 기존 JPA를 사용할 때 처럼 save() 메소드를 사용하면 된다.

@Service
class ChatService(
    private val memberRepository: MemberRepository,
    private val chatRoomRepository: ChatRoomRepository,
    private val chatRoomMemberRepository: ChatRoomMemberRepository,
    private val chatMessageRepository: ChatMessageRepository,
) {
    @Transactional
    fun saveChat(
        chatRoomId: String,
        request: MessageDto.Request,
        memberId: Long
    ) {
        // 채팅방 정보 조회
        val chatRoom = chatRoomRepository.findByIdOrNull(chatRoomId)
            ?: throw CustomException(ErrorCode.NOT_FOUND_CHAT_ROOM)

        // 채팅 저장
        chatMessageRepository.save(
            ChatMessage(
                content = request.message,
                memberId = memberId,
                chatRoomId = chatRoom.chatRoomId!!
            )
        )

        // 마지막 접속 시간 갱신
        val chatRoomMember = chatRoomMemberRepository.findByChatRoomChatRoomIdAndMemberId(chatRoomId, memberId)
            ?: throw CustomException(ErrorCode.NOT_FOUND_CHAT_ROOM)
        chatRoomMember.updateLastJoinedAt()
    }
}

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부하 테스트 결과

인프라

	CPU(Core)	RAM(GB)
WAS1	2	2
WAS2	2	2
MariaDB	2	4
MongoDB	2	2

테스트 결과

 

MongoDB 적용 후 테스트 결과, 1,000명 기준 성능이 50배 이상 향상되었다.

이는 MongoDB와 MariaDB 간의 부하 분산 효과도 있지만, NoSQL의 뛰어난 쓰기 성능이 큰 영향을 미친 것으로 보인다.

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결론

MongoDB를 적용하면서 상당히 큰 성능 개선이 있었다. 그럼에도 불구하고 5,000명 이상의 트래픽을 감당하려면 더 많은 개선이 필요해 보인다 ㅠㅠ

 

다음 장에서는 RabbitMQ를 이용해 서버 이중화로 인한 부작용을 개선하는 글을 쓸 예정이다.

 

• STOMP 부하 테스트 코드 링크 : https://github.com/woong99/stomp-load-test-tool
• 백엔드 코드 : https://github.com/woong99/spring-chat
• 프론트엔드 코드 : https://github.com/woong99/spring-chat-front