Spring Boot 성능 최적화: JVM부터 HikariCP, QueryDSL까지 마스터하기
Spring Boot 환경에서 JVM GC 튜닝, HikariCP 커넥션 풀 설정, QueryDSL 기반 쿼리 최적화 등 기술적인 성능 향상을 위한 실전 가이드를 제공합니다.
Backend
고성능 데이터 처리를 위한 Redis 활용과 분산 락(Distributed Lock) 구현 전략
대규모 트래픽 환경에서 데이터 정합성을 보장하는 Redis 분산 락(Distributed Lock)의 핵심 개념과 Redisson을 이용한 실전 구현 전략을 상세히 다룹니다. 성능 최적화와 운영 노하우를 확인하세요.
Spring Boot에서 DDD(Domain-Driven Design)를 실무에 적용하는 ‘진짜’ 방법
스프링 부트 기반의 대규모 프로젝트에서 도메인 주도 설계(DDD)를 실무에 적용하는 핵심 전략을 정리합니다. 바운디드 컨텍스트, 풍부한 도메인 모델, 헥사고날 아키텍처 구현 노하우를 확인하세요.
대규모 트래픽 처리를 위한 Kafka 기반 이벤트 기반 아키텍처(EDA) 설계
대규모 트래픽 처리를 위한 Kafka 기반 이벤트 기반 아키텍처(EDA) 설계 전략을 다룹니다. 서비스 간 결합도를 낮추고 데이터 정합성과 확장성을 확보하는 실전 노하우를 공유합니다.
Spring Boot 성능의 한계를 넘어서: JVM 최적화부터 배포 전략까지
Spring Boot 애플리케이션의 성능을 극한으로 끌어올리기 위한 JVM 튜닝, JPA 쿼리 최적화, Redis 캐싱 전략을 다룹니다. 실전 모니터링 기법까지 한 권에 담았습니다.
마이크로서비스의 난제, 분산 트랜잭션 해결을 위한 Saga 패턴 깊이 파헤치기
마이크로서비스 환경에서 데이터 일관성을 지키는 필살기, Saga 패턴을 정복해 보세요. 2PC의 한계점부터 코레오그래피, 오케스트레이션 구현 방식까지 상세히 분석합니다.
백엔드 개발자의 숙명, 옵저버빌리티(Observability)와 모니터링 시스템 구축기
서버 내부에서 벌어지는 일을 투명하게 들여다보는 법. Prometheus와 Grafana를 활용한 현대적 백엔드 모니터링 시스템 구축 가이드와 옵저버빌리티의 핵심 가치를 공유합니다.
Spring Boot 성능 최적화: Redis를 활용한 Cache-Aside 패턴 구현기
사용자 증가로 인한 DB 부하, 해결책은 Redis 캐싱입니다. 실전 프로젝트에 적용한 Cache-Aside 패턴의 원리와 Spring Boot 구현 코드를 상세히 공개합니다.
테니스 매칭 시스템 구현기 (2) – 백엔드 (Spring Boot)
이전 글에서 Flutter로 매칭 화면을 그리는 법을 다뤘다. 이번에는 그 화면 뒤에서 실제로 데이터를 굴리는 **백엔드(Spring Boot)**구현 과정을 정리해본다. 모바일 개발자 입장에서 백엔드를 하다 보면 가장 신경 쓰이는 게 “이 데이터를 믿을 수 있는가?”다. 앱은 끄면 날아가지만, DB에 박힌 데이터는 영원하니까. 1. 매칭 리스트 “서울 강남구에서”, “이번 주말 오후에”, “복식 게임을”, “NTRP 3.0 이상만” 찾고 … 더 읽기