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이번에 네이버에서 열린 DAN 24 컨퍼런스에 다녀왔다. 컨퍼런스를 갈 때마다 느끼는 거지만, 새로운 인사이트를 얻을 수 있는 기회라 항상 설레는 마음으로 참여하게 된다. 이번 컨퍼런스도 다양한 체험과 세션이 준비되어 있어서 기대 이상의 재미와 배움을 얻을 수 있었다. 사실 최근에도 여러 컨퍼런스에 다녀왔다. 1. 2024 원티드 리크루팅 카니발 | AI
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콘서트 예약 프로젝트에서 API 응답 속도 개선과 서버 부하 감소를 위해 캐시를 적용하려 한다. 이를 위해 캐시의 개념과 다양한 캐싱 전략을 학습하고, Redis를 활용하여 캐시를 구현하는 방법을 알아보자. 캐시(Cache)는 컴퓨터 시스템에서 자주 사용되는 데이터나 값을 임시로 저장하여 동일한 데이터 요청 시 더 빠르게 접근할 수 있도록 하는 고속 저장소
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https://github.com/hhpb-code/hhplus-concert GitHub - hhpb-code/hhplus-concert: 콘서트 예약 서비스콘서트 예약 서비스. Contribute to hhpb-code/hhplus-concert development by creating an account on GitHub.github.com 콘서트
동시성 제어에는 여러 기법이 있다. 이전에는 비관적 락과 낙관적 락을 사용해 동시성 제어를 구현했지만, 이번에는 Redis를 이용한 분산 락을 다루어보자. 비관적 락과 낙관적 락에 대해 더 알고 싶다면 JPA 비관적 락과 낙관적 락 및 재시도를 참고하면 된다. 분산 락은 여러 서버와 데이터베이스 환경에서 동시성 제어를 위해 사용된다. 단일 DB 환경에서는
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콘서트 예약 프로젝트를 개발하면서 좌석 예약에서 발생하는 동시성 문제에 대해 고민하게 되었다. 여러 사용자가 동시에 같은 좌석을 예약하려고 할 때 동시성 문제가 발생할 수 있는데, 이를 해결하기 위해 JPA에서 제공하는 비관적 락(Pessimistic Lock)과 낙관적 락(Optimistic Lock)을 사용하고, AOP를 활용한 재시도 로직을 통해 동시
콘서트 프로젝트에서 대기열을 구현하는 과정에서, 대기열 검증 로직을 어디서 처리할지 고민하게 되었다. 대기열 토큰을 가지고 입장 가능 여부를 검증하는 로직을 작성했는데, 이 로직을 필터나 인터셉터 중 어디에 두는 게 적절할지 알아보면서, 필터와 인터셉터의 차이점과 용도에 대해 정리해보았다. 필터는 J2EE 스펙에서 제공하는 기능으로, 디스패처 서블릿(Dis
필터(Filter)와 인터셉터(Interceptor)에 대해 알아보다가 디스패처 서블릿(Dispatcher Servlet)을 한 번 짚고 가면 좋을 것 같아 작성하게 되었다. 서블릿은 클라이언트의 요청을 처리하고 그 결과를 반환하는 자바 웹 프로그래밍 기술로, Servlet 클래스의 구현 규칙을 따르게 된다. 서블릿은 웹 서버에서 동작하며, 클라이언트의 요
프로그램이 실행되는 동안 예상치 못한 문제들이 발생할 수 있다. 이를 오류라고 하며, 오류의 종류에는 `Error`와 `Exception`이 있다. 이 두 가지는 모두 문제 상황을 나타내지만, 그 본질과 처리 방식에 차이가 있다. 이번 글에서는 `Error`와 `Exception`의 차이점을 알아보고, 이를 어떻게 구분하고 처리해야 하는지 설명한다. `Er
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Spring에서 예외 처리 방법은 여러 가지가 있다. 가장 흔히 사용되는 방법으로는 try-catch 문을 이용한 예외 처리, @ExceptionHandler를 이용한 예외 처리, 그리고 전역에서 예외를 처리할 수 있는 @ControllerAdvice를 이용한 방법이 있다. 이 글에서는 각 방법의 특징과 장단점을 알아본다. `try-catch` 문을 이용한
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당근 테크 밋업에 다녀왔습니다. 당근에서 주최한 이번 밋업은 Frontend, Server, DATA/ML, Platform 4개의 트랙으로 진행되었습니다. 저는 Server 트랙을 참석했는데, 밋업에서 들은 내용을 정리해보려고 합니다. - 당근 테크 밋업은 당근의 모임 시스템을 활용하여 진행되었습니다. - 해당 모임에서 실시간 정보를 수신하고 이벤트 및