테스트를 위해 4만개의 장바구니 더미 데이터를 생성하였다.

개선 전 k6 테스트

k6 테스트 결과

• VU 100
  
• VU 200
  
• VU 300
  

장바구니 조회 (3분)	총 처리량	Latency(mean)	Latency(P95)	TPS
VU 100	14220	1.26s	1.55s	78
VU 200	14014	2.58s	2.9s	76
VU 300	13477	4s	7s	73

테스트 결과 분석 ​

• VU 100 에서 Latency(mean) 가 1.26s, Latency(P95)의 경우도 1.55s 로 큰 Latency 발생
• VU 200 이후 Latency는 크게 증가
• TPS 증가 없음
• 단순 조회임에도 성능이 매우 나쁨 ​

성능 개선 계획 ​

1. Dto Projection : 단건 Row 조회이며, 필드가 4개로 많지 않아 생략
2. 인덱싱 : 장바구니 추가에서 진행한 커버링 인덱스를 통해 성능 향상 기대
3. 캐싱 : 적용할 수 있지만, 사용자가 핫딜 조회, 상품 조회, 상품 주문, 결제 흐름에서 장바구니 조회를 여러번 하지 않는다 판단하여 캐싱은 생략(필요시 추후 적용) ​ 장바구니 추가에서 생성한 커버링 인덱스를 통해 성능 개선 확인 ​

---

​ 인덱싱 과정은 장바구니 추가와 같이 커버링 인덱스를 적용, 조회 쿼리 또한 같기 때문에 내용은 생략 ​

인덱싱 적용 후 k6 테스트

k6 테스트 결과

• VU 100
  
• VU 200
  
• VU 300
  

장바구니 조회 (3분)	총 처리량	Latency(mean)	Latency(P95)	TPS
VU 100	45698	392ms	696ms	253
VU 200	46214	778ms	1.45s	255
VU 300	45497	1.18s	2.27s	251

테스트 결과 분석

Latency

• Latency(mean)
  • VU 100: 1.26s → 392ms (약 68.9% 개선)
  • VU 200: 2.58s → 778ms (약 69.8% 개선)
  • VU 300: 4.00s → 1.18s (약 70.5% 개선

Latency(mean) : 전 구간 약 70% 개선

• Latency(P95)
  • VU 100: 1.55s → 696ms (약 55.1% 개선)
  • VU 200: 2.90s → 1.45s (약 50.0% 개선)
  • VU 300: 7.00s → 2.27s (약 67.6% 개선)

Latency(P95) : 전 구간 50% 이상 개선, 특히 VU 300 에서 7s 에서 2.27s로 크게 감소

TPS

• VU 100: 78 → 253 (약 224.4% 증가)
• VU 200: 76 → 255 (약 235.5% 증가)
• VU 300: 73 → 251 (약 243.8% 증가)

TPS :전 구간 220% 이상 개선, 이전 대비 3배 이상 향상

개선 전에는 인덱스를 타고 있지 않아 단순 조회 API 임에도 성능이 매우 낮았음 커버링 인덱스를 통해 눈에 띄는 성능 개선을 보임

---

항목(각 개선 단계는 이전 단계 포함)	인덱싱
평균 Latency 감소율	약 70%
TPS 증가율	약 224 ~ 243%

• 커버링 인덱스 적용을 통해 Latency(mean) 는 약 70% 개선 효과를 보임
• TPS 는 224 ~ 243% 라는 높은 수치의 개선 효과를 보임
• 캐싱은 적용하지 않았지만 추후 필요시 캐싱 적용