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# 서론 – 왜 로드테스트가 필요할까?

멀티플레이어 게임을 폴리글롯(다중 언어) 마이크로서비스 구조로 개발하면 각각의 서비스가 독립적으로 배포·확장될 수 있어 큰 장점이 있습니다. 하지만 실제 서비스가 시작되면 동시 접속자 수가 급증하면서 응답 지연, 서버 오류 등 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.

문제 제기

• “내가 만든 게임은 10명 정도는 문제 없이 동작한다.”

• “하지만 100명, 1,000명 규모가 되면 서버가 다운된다.”

이러한 상황을 미리 예측하고 대비하려면 로드테스트가 필수입니다. 이번 포스트에서는 오픈소스 로드테스트 도구 k6를 활용해 우리 폴리글롯 마이크로서비스 게임을 시험한 과정을 단계별로 소개합니다. 초보자도 따라 할 수 있도록 쉬운 설명을 제공하니, 곧바로 실전 적용해 보세요!

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# 1. 폴리글롯 마이크로서비스 아키텍처 살펴보기

| 서비스 | 언어 | 역할 |

|--------|------|------|

| Auth | Go | 사용자 인증·JWT 발급 |

| Lobby | Node.js | 방 생성·매칭 로직 |

| Game | Python (FastAPI) | 게임 진행·점수 계산 |

| Chat | Rust | 실시간 채팅 전송 |

| Metrics | Java | Prometheus 연동·모니터링 |

각 서비스는 Docker 컨테이너로 독립 실행되며, API Gateway(NGINX) 를 통해 외부 요청을 라우팅합니다. 이런 구조는 확장성은 높지만, 네트워크 지연이나 서비스 간 의존성 문제가 쉽게 발생합니다. 따라서 로드테스트 시 전체 흐름(인증 → 로비 → 게임 → 채팅)을 모두 포함해야 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

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# 2. k6 로드테스트 준비 과정

# 2.1 k6 설치 및 기본 사용법

bash

# macOS

brew install k6

# Linux (Debian/Ubuntu)

sudo apt-get install -y k6

설치가 끝났다면 가장 간단한 스크립트부터 실행해 보세요.

javascript

import http from 'k6/http';

import { sleep } from 'k6';

export const options = {

  vus: 10,          // 가상 사용자의 수

  duration: '30s', // 테스트 지속 시간

};

export default function () {

  http.get('http://localhost:8080/health');

  sleep(1);

}

k6 run script.js 명령으로 실행하면, 10명의 가상 사용자가 30초 동안 /health 엔드포인트에 요청을 보냅니다.

# 2.2 실제 게임 시나리오 스크립트 만들기

우리 게임은 다음 흐름을 가정합니다.

1. 로그인 → /auth/login (POST)

2. 방 만들기 → /lobby/create (POST)

3. 게임 시작 → /game/start (POST)

4. 채팅 전송 → /chat/send (POST)

각 단계마다 토큰, 방 ID 등 동적으로 값을 받아야 합니다. k6는 JavaScript를 사용하므로 변수와 함수로 손쉽게 구현할 수 있습니다.

javascript

import http from 'k6/http';

import { check, sleep } from 'k6';

import { uuidv4 } from 'https://jslib.k6.io/k6-utils/1.2.0/index.js';

export const options = {

  stages: [

    { duration: '1m', target: 50 },   // 워밍업

    { duration: '3m', target: 200 },  // 피크

    { duration: '1m', target: 0 },    // 다운

  ],

};

export default function () {

  // 1️⃣ 로그인

  const loginRes = http.post('http://localhost:8080/auth/login', {

    username: `user_${__VU}`,

    password: 'test123',

  });

  check(loginRes, { 'login succeeded': (r) => r.status === 200 });

  const token = loginRes.json('token');

  // 2️⃣ 방 만들기

  const lobbyRes = http.post(

    'http://localhost:8080/lobby/create',

    { roomId: uuidv4() },

    { headers: { Authorization: `Bearer ${token}` } }

  );

  check(lobbyRes, { 'room created': (r) => r.status === 201 });

  const roomId = lobbyRes.json('roomId');

  // 3️⃣ 게임 시작

  const gameRes = http.post(

    `http://localhost:8080/game/start`,

    { roomId },

    { headers: { Authorization: `Bearer ${token}` } }

  );

  check(gameRes, { 'game started': (r) => r.status === 200 });

  // 4️⃣ 채팅 전송

  http.post(

    `http://localhost:8080/chat/send`,

    { roomId, message: 'Hello from k6!' },

    { headers: { Authorization: `Bearer ${token}` } }

  );

  sleep(1);

}

위 스크립트는 동시 사용자 수를 단계적으로 늘리면서 실제 게임 흐름을 재현합니다. check 함수를 통해 각 응답이 정상인지 검증하고, 결과는 k6가 자동으로 요약해 줍니다.

# 2.3 결과 저장 및 시각화

bash

k6 run --out json=report.json script.js

생성된 report.json 파일을 Grafana와 연동하거나, k6 Cloud(무료 플랜)로 업로드하면 대시보드 형태로 RPS, 응답 시간, 오류 비율 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.

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# 3. 테스트 결과 분석

| 단계 | 목표 VU | 평균 응답시간 (ms) | 95th Percentile (ms) | 오류율 |

|------|--------|-------------------|----------------------|--------|

| 워밍업 (1분) | 50 | 85 | 120 | 0% |

| 피크 (3분) | 200 | 210 | 350 | 1.3% |

| 다운 (1분) | 0 | - | - | - |

# 3.1 병목 현상 발견

• Auth 서비스(Go) – 평균 120 ms, 95th Percentile 250 ms 로 가장 지연이 컸습니다. 로그를 확인한 결과 JWT 서명에 사용된 RSA 키가 2048비트라 CPU 부하가 높았습니다.

• Chat 서비스(Rust) – 오류율 0.8%는 WebSocket 연결 타임아웃 때문이었음. 연결 수가 급증하면서 keep‑alive 설정이 부족했습니다.

# 3.2 리소스 사용량

k6 실행 시 Docker stats를 함께 모니터링했더니, Game 서비스(Python) 컨테이너가 메모리 1.2 GB까지 급증했습니다. 이는 점수 계산 로직이 비동기 처리되지 않아 발생한 문제였습니다.

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# 4. 배운 점과 개선 방안

1. k6 스크립트 재사용성

   • 공통 함수(login(), createRoom())를 모듈화하면 다른 테스트에 쉽게 적용 가능.

2. Auth 서비스 최적화

   • RSA 대신 ECDSA(256비트) 알고리즘으로 교체 → CPU 사용량 30% 절감.

3. Chat 서비스 설정

   • NGINX에서 proxy_read_timeout을 60초로 늘리고, WebSocket keep‑alive 옵션을 활성화.

4. Game 서비스 비동기화

   • 점수 계산을 Celery 워커로 분리 → 메모리 사용량 45% 감소, 응답 시간 150 ms 개선.

5. CI/CD 파이프라인에 로드테스트 자동화

   • GitHub Actions에서 k6 run 명령을 실행하고, 실패 기준(예: 95th Percentile > 500 ms) 초과 시 배포 차단.

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# 결론 – 이제 직접 로드테스트를 시작해 보세요!

이번 폴리글롯 마이크로서비스 게임 사례를 통해 k6를 이용한 로드테스트 전 과정을 살펴보았습니다.

• 마이크로서비스 로드테스트는 단순히 트래픽을 부여하는 것이 아니라, 서비스 간 의존성까지 검증하는 것이 핵심입니다.

• k6 사용법을 익히면 복잡한 시나리오도 간단한 JavaScript 코드로 구현할 수 있습니다.

• 테스트 결과를 바탕으로 성능 개선을 진행하면, 실제 서비스 운영 시 안정성을 크게 높일 수 있습니다.

행동 유도

1. 오늘 소개한 스크립트를 복사해 로컬 환경에 바로 실행해 보세요.

2. 자신의 서비스에 맞게 엔드포인트와 파라미터를 수정하고, stages를 조정해 피크 트래픽을 시뮬레이션합니다.

3. 결과를 Grafana 대시보드에 연결해 실시간 모니터링을 시작하세요.

성공적인 로드테스트와 서비스 안정화, 여러분도 충분히 이룰 수 있습니다. 궁금한 점이나 추가적인 사례가 필요하면 댓글로 알려 주세요! 🚀

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