대규모 시스템 설계 기초 · 스터디

단일 서버에서 시작해 수백만 사용자를 지원하는 시스템으로 확장하는 과정. 수직/수평 확장, 로드 밸런서, DB 복제, 캐시, CDN, 무상태 계층, 데이터 센터, 메시지 큐, 로깅·모니터링 등을 단계별로 도입.

back-of-the-envelope 계산 기법. 2의 제곱수, 응답 지연, 가용성 수치를 활용해 QPS, 저장 용량, 대역폭 등을 빠르게 추정.

4단계 접근법 — 문제 이해 및 설계 범위 확정, 개략적 설계안 제시 및 동의, 상세 설계, 마무리. 면접에서 해야 할 일과 하지 말아야 할 일.

Rate Limiter 알고리즘(토큰 버킷, 누출 버킷, 고정 윈도우, 이동 윈도우 로그/카운터)과 분산 환경에서의 동기화, Redis 활용.

서버 추가/제거 시 재배치를 최소화하는 해시 기법. 해시 링, 가상 노드, 데이터 분산 불균형 해결.

분산 KV 저장소 설계. CAP 정리, 데이터 분할, 복제, 정합성(일관성 모델), 장애 감지, Merkle 트리, 데이터 센터 간 복제.

다중 마스터 복제, UUID, 티켓 서버, 트위터 Snowflake 방식 비교. 시간·서버 ID·일련번호 비트 배치.

bit.ly 같은 단축 URL 서비스. 해시 vs base62 인코딩, 충돌 처리, 리다이렉트 방식(301/302), 캐시.

검색 엔진 인덱싱용 크롤러. URL 프런티어, DNS 조회, robots.txt, 콘텐츠 파싱·저장, 중복 제거, 성능/확장성/안정성/예의성.

모바일 푸시(APNs/FCM), SMS, 이메일을 포함한 통합 알림. 이벤트 큐, 재시도, 알림 템플릿, 사용자 설정.

페이스북 스타일 피드. 발행(write fan-out) vs 읽기(pull) vs 하이브리드, 캐시 계층, 핫 유저 처리.

1:1 / 그룹 채팅, 접속 상태, 메시지 저장·동기화, 푸시 알림. WebSocket, 키-값 저장소, 시퀀스 ID.

인기 검색어 자동 제안. 트라이(Trie) 자료구조, 캐싱, 데이터 수집·집계 파이프라인, 실시간 업데이트.

영상 업로드·스트리밍 시스템. 트랜스코딩 파이프라인, CDN, 적응형 비트레이트 스트리밍, 저장소 비용 최적화.

파일 업로드·동기화·공유. 블록 저장소, 버전 관리, 델타 업로드, 알림 서비스, 중복 제거.

마무리 장. 실제 시스템 아키텍처 사례 링크와 추가 학습 자료.