신입부터의 기록

레디스를 선택한 이유 1. 서버들 간에 휘발성 데이터 공유와 메시지 전송 기능을 동시에 갖춤 2. SPOF에 대한 솔루션을 제공 대안으로는 ZeroMQ(메시지 전송), MongoDB(데이터 공유) 1. 매치 등록하기 2. 매치 생성하기 3. 매치 참여하기 출처: http://ndcreplay.nexon.com/NDC2015/sessions/NDC2015_0024.html

비관적 동기화 (락 기반 동기화) 내용 __ 작업하는 동안 다른 동작을 못하게 한다. 단점 __ 모든 DB 변경에서 락을 잡아야 한다 __ 락을 잡을 수 없는 상황(서버 다운)이 있다 낙관적 동기화 (트랜잭셔널 메모리) 내용 __ 일단 진행하고, 문제가 생기면 롤백한다 애플리케이션 레벨에서 롤백을 구현해야 하므로 문제 영역을 나눠보자 __ 퍼스트 로컬 트랜잭션 ____ 실패할 가능성이 있는 것 ____ 안전하게 롤백할 수 있어야 함 ____ ex) 아이템 제거, 골드 감소 __ 세컨드 로컬 트랜잭션 ____ 실패할 가능성이 없는 것 ____ 안전하게 롤백할 수 없어도 된다 ____ ex) 아이템 추가, 골드 증가 절차 1. 모든 참여자(DB)들에게 퍼스트 LT를 실행 2. 모든 퍼스트 LT가 성공하고 나..

반복 액세스 피하기 일일 구매로그 데이터 중 아래 통계를 구하자 1. 캐쉬 구매에 성공한 유저 수 2. 인게임 머니로 구매에 성공한 유저 수 3. 쿠폰을 이용하여 구매에 성공한 유저 수 변경 전 SELECT @CASH_COUNT = COUNT(*) FROM 구매로그 WHERE BUY_CODE = @캐쉬구매 AND LOG_DATE >= @어제새벽 AND LOG_DATE = @어제새벽 AND LOG_DATE < @오늘새벽; SELECT @INGAME_COUNT = COUNT(*) FROM 구매로그 WHERE BUY_CODE = @인게임구매 AND LOG..

쿠키런 로그 __ 매일 200 ~ 400 GB의 JSON 텍스트 형식 __ 비정형 스키마 로그 수집 __ Apache Kafka 사용 __ 분산 메세징 시스템: Publish / Subscribe __ 일별 토픽, 4일치 저장 Kafka의 장점 __ 메시지를 복제해 저장 ____ 노드 장애에 강함 ____ 서버 업데이트 및 재부팅이 상시 가능 __ 단순한 저장소 구조로 오류가 잘 안남 __ 높은 읽기 / 쓰기 대역폭 Kafka 사용시 주의점 __ 메시지 중복은 피할 수 없다 (기록 성공 응답을 못받으면 중복 발생) Logstash -> Kafka __ 컴포넌트를 멈추면 로그가 유실 발생 __ Logstash는 Push 방식, Kafka는 Pull 방식 로그 백업 - Amazon S3 __ 무햔 용량 __..

Front-End __ Node.js + Express __ Game Server, Notification Server, Relay Server Back-End __ Redis __ MongoDB Etc __ Munin: 모니터링 __ Jenkins: 빌드 자동화 Game Server Graceful Restart - 서비스에 영향을 주치 않는 서버 재시작 - 스키마 / DB 주소 수정과 커넥션이 연결된 서버는 적용이 불가 - 구현: __ L7 ping 응답을 404 failed로 보냄 __ 1분 동안 대기 (기존 응답이 모두 처리될 때 까지) __ 서버 종료 & 업데이트 & 재시작 __ 재기동이 완료되면 L7 ping 응답을 200 ok로 보내서 살아났음을 알림 서비스 중 문제 해결 사례 MetaDB ..