[volume-5] 상품 조회 성능 최적화 — 인덱스, 좋아요 비정규화, Redis 캐싱

.docs/performance/performance-base.md

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+# 성능 테스트 환경 및 개선 전 측정값
+
+## 1. 테스트 환경
+
+### 1.1 하드웨어
+
+| 항목 | 사양 |
+|------|------|
+| Machine | MacBook M1 |
+| Memory | 16GB |
+| Storage | 256GB SSD |
+
+### 1.2 소프트웨어
+
+| 구성 요소 | 버전 | 비고 |
+|-----------|------|------|
+| Spring Boot | 3.4.4 | commerce-api (로컬 실행) |
+| MySQL | 8.0 | Docker 컨테이너 |
+| Redis | 7.0 | Docker 컨테이너 |
+| Kafka | 3.5.1 | Docker 컨테이너 |
+| k6 | - | 부하 테스트 도구 |
+
+---
+
+## 2. 데이터 규모
+
+| 테이블 | 건수 | 비고 |
+|--------|------|------|
+| brand | 23,250 | 5계층 롱테일 분포 |
+| product | 500,000 | 브랜드 규모별 차등 분배 |
+| likes | ~972,000 | 4계층 롱테일 분포 |
+
+### 브랜드 분포
+
+실제 서비스의 롱테일 분포를 재현하기 위해 5계층으로 설계했다.
+
+| 계층 | 브랜드 수 | 브랜드당 상품 | 소계 |
+|------|----------|-------------|------|
+| 대형 (1~50) | 50 | 500 | 25,000 |
+| 중형 (51~250) | 200 | 200 | 40,000 |
+| 소형 (251~1,250) | 1,000 | 80 | 80,000 |
+| 영세 (1,251~6,250) | 5,000 | 20 | 100,000 |
+| 신규 (6,251~23,250) | 17,000 | 15 | 255,000 |
+
+### 좋아요 분포
+
+실제 서비스의 인기 상품 쏠림을 재현하기 위해 4계층 롱테일 분포를 적용했다. Top 50개 상품이 전체 좋아요의 ~90%를 독점한다.
+
+| 계층 | 상품 ID | 상품 수 | 좋아요/상품 | 소계 | 비중 |
+|------|---------|---------|------------|------|------|
+| Top | 1~50 | 50 | 15,100~20,000 | ~877K | 90% |
+| High | 51~150 | 100 | 304~700 | ~50K | 5% |
+| Mid | 151~650 | 500 | 40~60 | ~25K | 3% |
+| Tail | 651~5,650 | 5,000 | 4 | ~20K | 2% |
+| 없음 | 5,651~500,000 | 494,350 | 0 | 0 | 0% |
+
+---
+
+## 3. 부하 프로파일
+
+```
+Stage 1: Warm-up     0 → 50 VU    (30s)
+Stage 2: Ramp-up    50 → 100 VU   (1m)
+Stage 3: Stress    100 → 200 VU   (30s)
+Stage 4: Ramp-down 200 → 0 VU     (1m)
+```
+
+- 총 약 3분, 8개 시나리오 (목록 조회 6 + 상세 조회 2), weight 기반 VU 분배
+
+---
+
+## 4. 개선 전 측정값 (인덱스 없음, 200 VU)
+
+### 4.1 단일 쿼리 실행 시간
+
+| 쿼리 | 소요 시간 |
+|------|----------|
+| 좋아요순 page 0 | 17,315ms |
+| 좋아요순 page 49 | 23,004ms |
+| 최신순 page 0 | 3,307ms |
+| 최신순 page 49 | 3,374ms |
+| 가격순 page 0 | 2,474ms |
+| 가격순 page 49 | 2,410ms |
+| 브랜드+좋아요순 page 0 | 4,600ms |
+| 브랜드+좋아요순 deep | 2,726ms |
+| 브랜드+최신순 page 0 | 2,786ms |
+| 브랜드+최신순 deep | 2,108ms |
+| 브랜드+가격순 page 0 | 1,304ms |
+| 브랜드+가격순 deep | 1,603ms |
+| 상세 조회 (id=1) | 0.0002ms |
+| 상세 조회 (id=3000) | 0.0002ms |
+
+- 목록 조회: PK 외 인덱스 없음 → 50만 건 풀스캔 + filesort
+- 상세 조회: PK 조회로 1ms 미만
+
+### 4.2 부하 테스트 지표 — 상품 목록 조회
+
+| 지표 | 값 |
+|------|-----|
+| RPS | 17.49/s |
+| 에러율 | 90.5% |
+| avg latency | 5s |
+| med latency | 3s |
+| p90 latency | 6s |
+| p95 latency | 23s |
+| p99 latency | 32s |
+| max latency | 47s |
+
+### 4.3 부하 테스트 지표 — 상품 상세 조회 (PK 조회)
+
+| 지표 | 값 |
+|------|-----|
+| RPS | 16.39/s |
+| 에러율 | 67.7% |
+| avg latency | 5s |
+| med latency | 3s |
+| p90 latency | 10s |
+| p95 latency | 11s |
+| p99 latency | 12s |
+| max latency | 14s |