1. 게시물의 생명주기가 1~2일 정도 되는 우리 게시물같은 경우에는 비교적 채팅을 저장하는데 있어 중요하지 않다는 생각이 들었음. 따라서 채팅을 저장하는 로직은 포기하고 채팅속도 자체의 성능을 끌어올리자는 의견이 나옴

@Interval(1000 * 60)
  async handleScheduledTasks() {
    // await this.redisConnection();

    for (const channelType of Object.values(ChannelType)) {
      let cursor = '0';
      const tasks = [];

      do {
        const [nextCursor, keys] = await this.redisDataClient.scan(
          cursor,
          'MATCH',
          `${channelType}:*`,
          'COUNT',
          100,
        );
        cursor = nextCursor;

        if (keys.length === 0) continue;

        for (const key of keys) {
          tasks.push(this.processKey(key));

          if (tasks.length >= 500) {
            await Promise.all(tasks.splice(0, 500));
          }
        }
      } while (cursor !== '0');

      await Promise.all(tasks);
    }
  }

  async processKey(key: string) {
    const retainCount = 50;
    const messages = await this.redisDataClient.lrange(
      key,
      0,
      -retainCount - 1,
    );

    if (messages.length > 0) {
      const [channelType, roomId] = key.split(':chat:');

      await this.saveMessagesToDatabase(messages, channelType, +roomId);

      await this.redisDataClient.ltrim(key, -retainCount, -1);
    }
  }

기존 로직인 채팅을 레디스에 저장하는 로직은 유지하되, mongodb에 저장하여 저장이 되는것을 기다리지 않고 서버에 부하가 최소화되게끔 로직을 구현함

async saveMessagesToDatabase(
    messages: string[],
    channelType: string,
    roomId: number,
  ) {
    const chats = [];
    for (const message of messages) {
      const parsedMessage = JSON.parse(message);
      const user = await this.usersInfoRepository.findOne({
        where: { id: parsedMessage.userId },
        select: ['nickName'],
      });

      chats.push(
        new this.chatModel({
          message: parsedMessage.message,
          userId: parsedMessage.userId,
          RoomId: roomId,
          timestamp: parsedMessage.timestamp,
          userName: user ? user.nickName : 'Unknown User',
          channelType: channelType,
        }),
      );
    }
    try {
      await this.chatModel.insertMany(chats);
    } catch (error) {
      console.log('몽고 디비 저장 중 오류가 발생했습니다.:', error);
    }
  }

대규모 비정형 데이터를 성능 면에서 최적화된 mongodb로 저장함으로써 좀 더 빠르게 저장 가능함

rdbms와는 달리 채팅 데이터를 가져오는데 있어서 복잡한 조인이 필요하지 않음

차후 채팅 데이터의 변경에 있어서 그 전의 데이터와의 일관성을 유지하기 힘듬 rdbms에 비해 비교적 높은 메모리 사용량