고양이 커뮤니티 서비스

고양이 커뮤니티 서비스 왓뮤의 백엔드/프론트엔드 깃허브입니다.

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프로젝트 소개

고양이를 사랑하고 아끼는 사람들을 위한 고양이 전문 커뮤니티 서비스입니다!
내 고양이를 등록하고 자랑해보세요!
귀여운 고양이 사진들을 구경해보세요!

제공기능

• 해시태그 포함 게시글 및 댓글 작성
• 좋아요
• 팔로우 및 팔로잉 게시글 조회
• 내 고양이 등록 및 관련 게시물 조회
• 고양이 품종 판별 AI
• 유저 프로필

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🖥 BE

기술스택

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기술적 의사결정

1. FanOut on Write 로직으로 팔로우 게시글 조회

테스트 데이터로 유저 10만명, 팔로우 관계 300만개, 게시글 수 10만개를 준비했습니다.
단순히 게시글을 작성하고 조회하는 로직에 있어서 비교를 보기 위해
고양이 해시태그, 이미지 AWS 업로드 등의 기능은 제외하고 테스트했습니다.
테스트 데이터에서 팔로워가 가장 많은 유저의 팔로워는 57명, 팔로잉이 가장 많은 유저는 59명으로 통계되었습니다.

게시글 조회는 팔로잉 중인 유저들의 최근 게시물 5개를 가져오는 작업입니다.

Loucst를 활용해 100명의 유저가
조회는 1-2초 사이에 요청, 작성은 8-10초 사이에 요청을 보내도록 세팅해두고 진행했습니다.

• FanOut on Write 로직 적용 전
  게시글 작성 2100ms
  

  게시글 조회 2200ms
  

• 로직 적용 후
  게시글 작성 2900ms
  

  게시글 조회 1430ms
  

게시글 작성에 있어서 약 38%의 성능 손실을 봤지만, 게시물 조회에서 약 35%의 속도 향상을 이루어냈습니다.
생성보다 조회의 경우가 압도적으로 많은 커뮤니티 서비스의 특성을 고려하여
Fanout on Write 로직을 적용하는 것이 유리하다는 판단을 내렸습니다.

2. 메모리 확보를 위한 모델 경량화

AWS Lightsail 프리티어를 사용하게 되면 1GB의 RAM을 사용할 수 있습니다.
Resnet 모델을 서버에서 구동하기 전에는
Linux + MySQL + FastAPI + NginX가 모두 하나의 인스턴스에서 실행되고 있어 메모리 여유가 없었습니다.
Resnet101 모델에 학습을 완료한 뒤 서버에 이식하자 API 접근 시에 메모리 이슈로 인한 서버 다운이 일어났습니다.

우선 MySQL을 AWS상에서 구동해 약 300MB의 메모리를 확보할 수 있었고, Resnet 모델 경량화를 통해
서버의 가용 메모리를 늘려보고자 했습니다.
Resnet 모델을 경량화 했을 때 모델의 정확도가 크게 떨어지는 것을 우려했으나
비교 결과 정확도 차이가 5% 정도로 크게 없어 Resnet18 모델을 사용하는 것으로 결정했습니다.