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사내 프로젝트에서 구글 빅쿼리 데이터를 조회하고 특정 시점의 스냅샷을 저장해야 하는 요구사항이 있었습니다. 처음엔 MySQL을 선택했지만 향후 S3 연동도 고려하고 있습니다. - MySQL의 JSON 타입 컬럼으로 데이터를 저장했습니다. - 다수의 부동소수점(float) 값이 포함된 JSON 데이터에서 부동소수점 오차로 인한 데이터 불일치가 발생했습니다.
기존 Layered Architecture의 문제점을 해결하기 위해 UseCase 패턴을 적용하여 Application Layer를 추가한 구조를 제안합니다.✅ 핵심 개선점: - 서비스 간 직접 호출을 제거하고, UseCase 단위로 비즈니스 로직을 모듈화 - Application Layer를 추가하여 비즈니스 로직을 분리하고, 서비스 간 결합도를 낮춤 -
마지막 글을 작성한 지 벌써 3개월이 지났네요. 정신없이 업무를 하다 보니 블로그를 잠시 쉬었는데, 최근 실무에서 아키텍처 개선을 고민하면서 공유하고 싶은 내용이 많아졌어요.사실 이 내용은 사내 기술 세미나에서 2주에 한 번씩 공유했던 내용인데, 내부 환경에 맞춰 다듬다 보니 블로그에 바로 올리지는 못했어요. 이번 기회에 정리해서 공유해보려고 합니다. --
항해 플러스 백엔드 코스를 수료하게 되었습니다. 10주라는 시간은 짧게 느껴질 수도 있지만, 실제로는 꽤 긴 여정이었습니다. 9월 중순부터 11월 말까지 휴식 없이 달려온 제 자신에게 칭찬을 보내고 싶습니다. (사실, 사전 스터디까지 포함하면 더 긴 여정이었습니다.) 대학교 3학년 때 교수님의 회사로 조기 취업하며 만 3년 2개월 동안 SI, B2C, B2
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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