스케일은 트래픽이 아니라 상태 관리에서 갈린다

이 문장도 현업 기준으로 정확합니다.
그리고 앞 문장보다 한 단계 더 깊습니다.

스케일은 트래픽이 아니라 상태 관리에서 갈린다

이걸 실무 언어로 풀면 이겁니다.

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왜 트래픽은 문제가 아닌가

트래픽 자체는 요즘 거의 문제 아닙니다.

• 로드밸런서 → 수평 확장
• CDN → 정적 리소스 분산
• 오토스케일링 → 인스턴스 늘리면 끝

요청 수(QPS)는 돈 문제지, 구조 문제는 아닙니다.

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진짜 갈리는 지점: 상태(State)

1. 세션

• 서버 세션?
  • 스케일 아웃 순간 깨짐
• Sticky Session?
  • 확장성 포기
• Redis 세션?
  • 이제부터 락·TTL·장애 전파가 시작됨

👉 “로그인 유지” 하나로 아키텍처 레벨 결정됨

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2. 트랜잭션

• 단일 DB일 땐 멀쩡
• 샤딩 / 분산 들어가는 순간:
  • 2PC? 성능 박살
  • 보상 트랜잭션? 로직 지옥

👉 비즈니스 일관성 vs 확장성의 전쟁

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3. 캐시 일관성

• 캐시 없으면 성능 안 나옴
• 캐시 넣으면:
  • 최신성 보장?
  • 장애 시 fallback?
  • 캐시 스탬피드?

👉 캐시는 성능 장치가 아니라 상태 복제 장치

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4. 비동기 처리

• 큐 넣는 순간:
  • exactly-once는 환상
  • 중복 처리 설계 필수
  • idempotency 없으면 재앙

👉 상태를 “나중에 반영”하기 시작한 순간 난이도 급상승

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그래서 스케일 잘 되는 시스템의 공통점

업무적으로 정리하면 딱 3줄입니다.

1. 상태를 최대한 없앤다
2. 있다면 한 곳에 모은다
3. 언젠간 틀려도 괜찮게 만든다

기술 스택보다 이 철학이 먼저입니다.