GraphQL은 클라이언트 측에서 데이터에 대한 효율적인 요청을 가능하게 하는 강력한 도구입니다. 그런데 규모가 큰 애플리케이션에서 GraphQL 서버를 운영하려면 어떤 스케일링 전략을 사용해야 할까요? 이 블로그에서는 GraphQL 서버의 스케일링을 위한 몇 가지 전략을 살펴봅니다.

쿼리 병렬화

GraphQL 쿼리의 병렬 처리는 서버의 응답 시간을 단축하는 데 중요한 역할을 합니다. 병렬화를 통해 여러 쿼리를 동시에 처리할 수 있으며, 이는 전체 응답 시간을 줄이고 서버에 대한 부하를 감소시킵니다.

예를 들어, Apollo Server와 같은 GraphQL 서버를 사용할 때, 쿼리를 동시에 병렬로 처리하는 방법을 고려할 수 있습니다. promise.all 또는 Async/Await를 활용하여 여러 리졸버 함수를 병렬로 실행할 수 있습니다.

async function queryResolver(parent, args, context, info) {
  const [data1, data2] = await Promise.all([
    fetch('https://api.example.com/data1'),
    fetch('https://api.example.com/data2'),
  ]);
  return {
    data1,
    data2,
  };
}

캐시 활용

쿼리 결과를 캐시하여 반복적인 요청에 대한 응답 시간을 최적화할 수 있습니다. 데이터에 변화가 없는 한 요청 결과를 캐시하여 실시간으로 쿼리를 처리하지 않아도 되므로 서버 부하를 줄일 수 있습니다.

Redis나 Memcached와 같은 인메모리 데이터베이스를 활용하여 쿼리 결과를 캐시하고, 요청 시 캐시된 결과를 반환함으로써 서버 부하를 최소화할 수 있습니다.

서버 확장

GraphQL 서버를 확장하는 데 가장 효과적인 방법 중 하나는 서버를 분산하고 부하 분산을 실현하는 것입니다. 이를 위해 서버 클러스터링, 마이크로서비스 아키텍처, 또는 서버리스 아키텍처를 고려할 수 있습니다.

서버 클러스터링은 여러 서버 간의 작업을 분산시켜 부하를 고르게 분산하는 데 유용합니다. 마이크로서비스 아키텍처를 사용하면 각각의 마이크로서비스가 독립적으로 스케일링되므로 트래픽에 따라 적합한 만큼의 리소스를 할당할 수 있습니다.

서버리스 아키텍처를 고려하면 서버를 별도로 관리할 필요 없이 클라우드 제공업체의 인프라를 이용하여 서버 리소스를 관리할 수 있습니다.

결론

GraphQL 서버의 스케일링을 위해서는 쿼리 병렬화, 캐시 활용, 서버 확장과 같은 다양한 전략을 사용할 수 있습니다. 이러한 전략을 통해 우수한 성능과 안정성을 제공하는 스케일가능한 GraphQL 서버를 구축할 수 있습니다.

이러한 전략을 적용하여 GraphQL 서버를 운영함으로써 애플리케이션의 성능을 향상시키고 유저 경험을 최적화할 수 있을 것입니다.

그럼 이번에는 여기까지 하겠습니다!