코딩 테스트에서 정렬 문제를 마주했을 때, ‘어떤 정렬을 써야 할까?’ 고민하다 보면 소중한 시간이 흘러갑니다. Arrays.sort()가 대부분의 경우 효과적이지만, 모든 상황에 맞는 만능 열쇠는 아니기에 때로는 다른 접근이 필요할 수 있습니다. 이 글은 실전에서 유용한 정렬 전략을 세우는 데 도움이 될 수 있는 핵심 원칙과 기준을 제시합니다. 내...

🖇️ 출처: Don’t Repeat These 5 Costly Spring Boot Mistakes I Made for Years😞 최근 읽은 글 “Don’t Repeat These 5 Costly Spring Boot Mistakes I Made for Years” 에서는 Spring Boot 개발자가 겪기 쉬운 다섯 가지 실수가 잘 정리되어 있었...

🖇️ 출처: I Built 100 APIs with Spring Boot — Here’s What I Learned the Hard Way 최근 Spring Boot 기반 API 설계에 관한 블로그 글을 읽고, 기술적인 팁을 넘어 실무에 바로 적용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 특히 현재 진행 중인 프로젝트나 개인적인 개발 습관에 대입해...

🧩 개요 분산 시스템에서 Redis만으로 캐시를 처리하는 것은 한계가 있습니다. 그래서 많은 시스템은 로컬 메모리 캐시(Caffeine 등)와 Redis를 함께 사용하는 2단계 캐싱(two-level caching) 구조를 채택합니다. 하지만 이 구조는 인스턴스 간 캐시 데이터의 불일치 문제를 일으킬 수 있습니다. 이 글에서는 이를 해결하기 위한 ...

1. 문서 개요 이 문서는 대량 주문 트래픽 상황에서 서버 안정성과 사용자 경험을 모두 만족시키는 설계 방안을 설명합니다. 주요 목표: 주문 요청 실패 없이 높은 트래픽을 처리하려면 어떤 구조가 적절한가? 사용자 순서를 보장하면서 실시간 처리가 가능한 구조는 무엇인가? MVP 수준으로 빠르게 적용 가능한 설계 방식은? 2. 문제...

📌 캐시 스탬피드(Cache Stampede)란 무엇인가? 캐시 스탬피드(Cache Stampede) 는 동시에 다수의 요청이 캐시에서 데이터를 찾지 못해(캐시 미스), 일시에 백엔드(데이터베이스나 외부 API 등)에 과도한 부하를 주는 현상입니다. 이로 인해 서버 리소스가 고갈되거나 응답 속도가 급격히 느려지고, 심각한 경우 전체 서비스 장애로 이...

Keep: 현재 만족하고 계속 유지할 부분 Kafka 메시지 발행의 신뢰성을 높이기 위해 Outbox 패턴을 잘 적용하여, 시스템의 안정성과 메시지 발행 실패 시의 복구력을 강화한 점. 다양한 시나리오를 통해 패턴의 효과를 충분히 검증한 점. 서로 다른 컨슈머 스레드를 그룹 ID를 다르게 설정하여 병렬 처리하도록 구성한 점. 테스트 ...

Keep : 현재 만족하고 계속 유지할 부분 MSA 전환 설계에서 SAGA와 Outbox 패턴을 결합한 트랜잭션 처리 방안을 구상한 점이 만족스럽습니다. Problem : 개선이 필요하다고 생각하는 문제점 설계한 내용이 약간 부족한 감이 있습니다. 구현한 로직들의 세세한 부분도 추가해서 설계가 필요해 보입니다. Try : 문제점을 해결하기 위해...

대기열 시스템 설계 목차 대기열 시스템 설계 개요 시스템 설계 기존 DB 시스템 Redis 기반 시스템 선정 이유 사용한 자료구조 구현 방식 ...

캐시를 통한 성능 개선 목차 캐시를 통한 성능 개선 캐싱의 이해와 효과 캐싱이란? 효과 로컬 캐싱 vs 글로벌 캐싱 로컬 캐싱 글로벌 캐싱 ...