(COMAtching) 분산 환경으로 매칭 기능 전환 및 RabbitMQ 도입

분산 환경으로 매칭 기능 전환 및 RabbitMQ 도입

코매칭 프로젝트를 하면서 매칭 기능을 담당해 계속 고도화 시킨 경험을 남기고자 합니다. Ver1부터 3까지 고민했던 비즈니스 로직과 기술적 고민들에 관한 내용입니다.

Ver3 매칭

Ver1, Ver2에서 받은 사용자들의 피드백을 바탕으로 매칭시 관리자를 거치지 않고 사용자가 직접 매칭할 수 있는 flow로 서비스를 고도화 시켰습니다. Ver3로 오면서 AI의 과중화로 인해 EC2 프리티어에 내장할 수 없었고 AI, BE서버를 분리하게 되었습니다.

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기능 복잡도..

서버가 분리되면서 구현도 경량화 되었을까?라고 한다면 절대 NO 였습니다. CSV의 Read/Write를 하지 않아도 됐지만 결국 원천 DB를 다루는 사이드에서 유저 정보의 동기화 요청을 수시로 보내야 했습니다. 1건에 매칭에 대해서 다음과 같은 비즈니스 로직을 생각했습니다.

1. 사용자가 매칭 요청
   1-1. 사용자의 잔여 포인트 체크

2. 사용자 정보를 담아 AI 서버로 요청 및 응답 확인 2-1. 학교에서 얻을 수 있는 많은 사람들의 데이터를 받을 3.

RabbitMQ 정책 및 확장성 고려

RabbitMQ 도입

User Crud Queue RPC에서 얻을 수

CorrelationId