KAFKA
Kafka 내부 동작 원리 — 로그 구조부터 Zero-Copy, 리더 선출까지
초당 100만 건의 이벤트를 처리하는 Kafka가 단순한 메시지 큐와 근본적으로 다른 이유는 하나다. OS와 하드웨어의 특성을 정확히 이해하고 그것을 최대한 활용하도록 설계됐기 때문이다. JVM 힙 대신 Pag...
2025년 글 목록
KAFKA
Kafka Producer 내부 동작 완전 분석 — 파이프라인부터 트랜잭션까지
kafkaTemplate.send("orders", event) 한 줄이면 메시지가 전송된다고 생각하기 쉽다. 하지만 이 한 줄 뒤에는 인터셉터 → 직렬화 → 파티셔닝 → RecordAccumulator 배치 ...
KAFKA
Kafka Outbox 패턴과 CDC — 분산 시스템 데이터 일관성의 완전 해부
주문이 DB에 저장됐는데 Kafka 발행이 실패했다. 결제 서비스는 주문을 모른다. 반대로 Kafka는 이벤트를 받았는데 DB가 롤백됐다. 결제 서비스는 존재하지 않는 주문을 처리한다. 이 두 가지 공포 시나리...
KAFKA
Kafka Consumer 완전 해부: 프로토콜부터 운영까지
주문 이벤트 처리 속도가 발행 속도를 따라가지 못한다. 컨슈머 인스턴스를 한 대 더 띄우면 해결될까? 파티션이 3개인데 컨슈머가 이미 3개라면 4번째 컨슈머는 아무것도 하지 않고 대기만 한다. 더 심각한 문제는...
KAFKA
Kafka Broker 내부 구조 완전 해부 — 네트워크부터 Purgatory까지
초당 수백만 메시지를 처리하는 Kafka 브로커는 어떤 내부 구조로 동작하는가? 단순히 “빠르다”는 사실이 아니라, SocketServer의 Acceptor/Processor 분리부터 Purgatory의 Tim...
JPA
JPA 완전 정복: 내부 동작 원리와 실전 심화
Spring Boot 프로젝트에서 JPA를 쓴다고 해서 JPA를 안다고 할 수 없다. JpaRepository를 상속하고 findById를 호출하는 것은 시작일 뿐이다. N+1 쿼리가 왜 터지는지, merge(...
JPA
JPA N+1 문제 — Hibernate 내부 메커니즘부터 극한 시나리오까지
개발 환경에서 멀쩡하던 API가 운영 트래픽에서 수백 ms 이상 걸린다면, 열에 아홉은 N+1 문제다. 단순히 JOIN FETCH를 쓰면 된다는 레시피는 누구나 안다. 하지만 면접관이 진짜 묻는 것은 왜 Hib...
JAVA
Java 함수형 프로그래밍
Java는 본래 순수 객체지향 언어지만, Java 8부터 람다와 Stream API를 통해 함수형 프로그래밍 패러다임을 적극 수용했습니다. 함수형 프로그래밍의 핵심 개념을 이해하고 Java에서 어떻게 적용하는지...
JAVA
Java 컬렉션 프레임워크 — 내부 구조 완전 분석
ArrayList와 LinkedList 중 무엇을 고를지, HashMap이 왜 멀티스레드에서 무한루프를 일으키는지, ConcurrentHashMap이 어떻게 락 없이 읽기를 처리하는지 — 이 질문들에 정확히 답...
JAVA
Java 중첩 클래스
Java는 클래스 안에 클래스를 선언할 수 있습니다. 이를 중첩 클래스(Nested Class)라고 하며, 종류에 따라 동작 방식과 사용 목적이 크게 다릅니다. 잘못 사용하면 메모리 누수의 원인이 되기도 하므로...
JAVA
Java 제네릭(Generics) 심층 분석
Java 제네릭은 1995년 출시된 Java에 2004년(Java 5) 뒤늦게 합류한 기능입니다. 단순한 “타입 파라미터 문법” 수준을 넘어, 타입 소거(Type Erasure), 브리지 메서드, PECS, 힙...
JAVA
Java 스레드(Thread) — 동시성 프로그래밍 심층 해부
주문 처리와 이메일 발송을 순차적으로 하면 사용자는 이메일 발송이 끝날 때까지 기다려야 한다. 스레드를 분리하면 주문 처리 응답을 즉시 돌려주고 이메일은 백그라운드에서 보낼 수 있다. 하지만 스레드를 잘못 다루...
JAVA
Java 예외 처리
Java의 예외 처리는 단순한 try-catch 문법을 넘어, 시스템의 견고성과 유지보수성을 결정하는 설계 영역입니다. 예외 계층 구조부터 커스텀 예외 설계, Spring의 예외 전략까지 완전히 정리합니다.
JAVA
Java 버전별 핵심 변화 — Java 7부터 최신까지, 왜 바뀌었는지까지
한 줄 요약: Java는 버전마다 “개발자가 반복적으로 겪는 고통”을 제거해왔다. 각 기능이 왜 만들어졌는지 이해하면 버전 변화가 하나의 흐름으로 보인다.
JAVA
Java 래퍼 클래스와 오토박싱
Java는 기본형(primitive type)과 참조형(reference type)이라는 두 가지 타입 체계를 가집니다. 이 둘 사이의 간극을 메우는 것이 래퍼 클래스(Wrapper Class)이며, 오토박싱(...
JAVA
Java 리플렉션(Reflection)
리플렉션은 런타임에 클래스 구조를 분석하고 동적으로 조작하는 강력한 기법입니다. Spring, JPA, Jackson, JUnit이 모두 이를 기반으로 동작합니다. 원리부터 실무 활용까지 상세히 정리합니다.
JAVA
Java 네트워크 프로그래밍
Java는 소켓부터 HTTP 클라이언트까지 풍부한 네트워크 API를 제공합니다. TCP/UDP 저수준 통신부터 NIO 기반 고성능 서버까지 전체를 상세히 정리합니다.
JAVA
Java 람다(Lambda) — invokedynamic부터 커링까지 내부 원리 완전 분석
Java 8이 람다를 도입한 것은 단순한 문법 편의가 아닙니다. JVM 명령어 체계 자체를 확장(invokedynamic)하고, 런타임 코드 생성 메커니즘(LambdaMetafactory)을 추가하며, 함수형 ...
JAVA
Java 날짜와 시간 API (java.time)
Java 8에서 도입된 java.time 패키지는 기존 Date와 Calendar의 고질적인 문제를 해결하고, 불변(Immutable) 설계와 직관적인 API를 제공합니다. 현대 Java 개발에서 날짜·시간 처...
JAVA
Java 가비지 컬렉터(GC) 완전 정복
API 응답이 평소엔 8ms인데 가끔 340ms로 폭등한다. GC 로그를 열면 그 순간 Pause Full (Ergonomics) 312ms가 찍혀 있다. 원인은 알겠는데, 왜 이 시점에 Full GC가 터졌고...
JAVA
Java Virtual Thread 완전 분석 — 내부 동작 원리부터 실전 운영까지
비유로 먼저 이해하기: 고속도로 톨게이트를 떠올려 보세요. 플랫폼 스레드는 차량 한 대가 통과할 때 톨게이트 직원 한 명을 완전히 점유합니다. 차가 카드를 찾는 동안(I/O 대기)에도 직원은 옆 차를 볼 ...
JAVA
Java ThreadLocal — 동작 원리부터 메모리 누수까지
Java의 멀티스레드 환경에서 스레드 간 공유 없이 각 스레드마다 독립적인 변수를 유지해야 할 때 ThreadLocal을 사용합니다. 이 글에서는 ThreadLocal의 내부 구조부터 메모리 누수 방지, 실무 ...
JAVA
Java String
Java에서 String은 가장 많이 사용되는 클래스이면서, 동시에 가장 많은 오해가 있는 클래스입니다. 불변성(Immutability), String Pool, 성능 최적화, 그리고 Java 11~17에서 추...
JAVA
Java Stream API 완전 분해: 내부 메커니즘부터 Gatherers까지
Java 8에서 등장한 Stream API는 단순히 for-loop를 대체하는 편의 문법이 아닙니다. 지연 평가(lazy evaluation), Spliterator 기반 분할, ForkJoin 병렬화, Col...
JAVA
Java Object 클래스
Java의 모든 클래스는 명시적으로 상속을 선언하지 않아도 java.lang.Object를 최상위 부모로 가집니다. Object 클래스가 제공하는 메서드들은 Java 객체 시스템의 근간을 이루며, 이를 올바르게...
JAVA
Java I/O 완전 정복 — 내부 메커니즘부터 NIO.2까지
Java I/O는 단순한 파일 읽기/쓰기가 아닙니다. OS 커널의 시스템 콜, 페이지 캐시, epoll, zero-copy 같은 저수준 메커니즘이 Java API 뒤에 숨어 있습니다. 이 글은 “왜 그렇게 설계...
JAVA
Java Enum
Java의 enum은 단순히 상수 집합을 표현하는 것을 넘어, 필드·메서드·추상 메서드를 가질 수 있는 완전한 클래스입니다. 상수 대신 Enum을 사용해야 하는 이유부터 EnumSet, EnumMap, 싱글톤 ...
JAVA
JVM 아키텍처 완전 해부 — 클래스 로딩부터 JIT·JMM·다이렉트 메모리까지
한 줄 요약: JVM은 바이트코드를 받아 검증·링킹·초기화 후 메모리에 올리고, 인터프리터와 JIT 컴파일러로 실행하며, GC로 메모리를 자동 회수하는 플랫폼 독립 런타임이다.
JAVA
JVM JIT 컴파일러 Cold Start부터 최적화까지
한 줄 요약: JIT(Just-In-Time) 컴파일러는 JVM이 바이트코드를 실행하면서 “자주 실행되는 코드”를 감지해 실시간으로 네이티브 기계어로 변환·최적화하는 엔진이며, 이것이 Java가 인터프리터...
JAVA
CompletableFuture 완전 분석 — 내부 구조부터 실전 패턴까지
전자상거래 주문 처리 서버가 있다. 상품 정보(300ms), 재고 확인(200ms), 가격 계산(150ms)을 순차 호출하면 650ms다. 세 호출을 병렬로 띄우면 300ms면 충분하다. 그런데 단순히 Thre...
FRONTEND
프론트엔드 테스트 전략
자동차 출고 검사처럼
FRONTEND
프론트엔드 아키텍처 설계 패턴
도시를 처음부터 다시 지을 수는 없다
FRONTEND
프로토타입과 상속 메커니즘
가족 레시피 전수
FRONTEND
클로저 실전 활용 가이드
배달 음식의 비밀 봉투
FRONTEND
비동기 처리 패턴 완전 정리
음식 배달 앱의 진화
FRONTEND
브라우저 렌더링 과정 완전 정복
레스토랑 주방에서 음식이 나오기까지
FRONTEND
var, let, const 차이와 호이스팅
아파트 입주 이야기
FRONTEND
React 성능 최적화 실전
막히는 도로를 뚫는 방법
FRONTEND
React 핵심 원리와 렌더링
“전체를 다시 그리지 않는다”는 아이디어
FRONTEND
React 상태 관리 전략 총정리
“이 상태를 어디에 두어야 할까”라는 질문
FRONTEND
React Hooks
클래스 없이 상태와 생명주기를 다루다
FRONTEND
Next.js 핵심 개념과 SSR/SSG
음식점 준비 방식으로 이해하기
FRONTEND
NestJS 핵심 개념과 아키텍처
Express로 충분하지 않은 이유
FRONTEND
JavaScript 핵심
한 줄 요약: JavaScript의 핵심은 싱글 스레드이면서도 비동기 처리가 가능한 이벤트 루프 메커니즘과, 렉시컬 스코프를 기억하는 클로저, 그리고 프로토타입 기반 상속입니다.
FRONTEND
JavaScript 이벤트 루프 완전 정복
식당 주방에서 일어나는 일
FRONTEND
JavaScript this 바인딩 모든 경우의 수
맥락에 따라 달라지는 “나”
EFFECTIVE_JAVA
Effective Java - 클래스와 인터페이스 (아이템 15~25)
한 줄 요약
EFFECTIVE_JAVA
Effective Java - 제네릭과 열거형 (아이템 26~41)
한 줄 요약
EFFECTIVE_JAVA
Effective Java - 모든 객체의 공통 메서드 (아이템 10~14)
한 줄 요약
EFFECTIVE_JAVA
Effective Java - 객체 생성과 파괴 (아이템 1~9)
한 줄 요약
DB
트랜잭션 격리 수준 완전 정복 — MVCC 내부 구조부터 Spring 실전까지
계좌 이체 도중 잔액을 조회하면 어떤 값이 보여야 하는가? 격리 수준이 낮으면 존재하지 않는 돈을 보거나, 방금 있던 돈이 사라지거나, 없던 행이 유령처럼 나타난다. 이 글은 ACID의 내부 보장 메커니즘부터 ...
DB
데이터베이스 파티셔닝
비유로 시작하기
DB
정규화와 반정규화
비유로 시작하기
DB
데이터베이스 종류별 비교 분석 (MySQL vs PostgreSQL vs Oracle vs MariaDB vs SQL Server)
비유로 먼저 이해하기: 데이터베이스를 식당에 비유하면, MySQL은 빠르고 친숙한 패스트푸드점, PostgreSQL은 다양한 메뉴와 재료를 갖춘 파인다이닝, Oracle은 규모와 신뢰성을 갖춘 대형 호텔 ...
DB
데이터베이스 인덱스 완전 분석 (MySQL InnoDB / Java Spring 기준)
회원 테이블 1,000만 건에서 이메일 하나를 조회하는 데 5초가 걸렸다. 인덱스 하나를 추가했더니 3ms로 줄었다. 왜 이런 일이 벌어지는지, 단순히 “인덱스를 걸면 빠르다”는 수준을 넘어 B+Tree 내부 ...
DB
데이터베이스 샤딩 완전 분석
단일 MySQL 서버가 쓰기 TPS 한계에 부딪혔다. 읽기는 레플리카로 분산했지만 INSERT/UPDATE는 여전히 Primary 한 대가 감당한다. 수직 확장(더 좋은 서버)은 이미 96코어 / 384GB R...
DB
MySQL 옵티마이저 내부 동작 완전 분석
인덱스를 분명히 걸었는데 EXPLAIN을 보니 Full Table Scan이다. 옵티마이저가 인덱스보다 풀스캔이 더 빠르다고 판단한 것이다. 왜 그런 선택을 했는지 이해하지 못하면 힌트를 줄 수도, 통계를 갱신...
DB
DB 커넥션 풀 완전 해부 — HikariCP 내부 구조부터 면접 극한 시나리오까지
“커넥션 풀 쓰면 빠르죠.” — 이 한 줄은 면접에서 0점이다. 왜 커넥션 하나를 여는 데 10ms가 걸리는지, HikariCP가 내부에서 어떤 자료구조로 락 없이 커넥션을 건네는지, 풀 사이즈를 왜 스레드 수...
DB
DB 모델링
비유로 시작하기
DB
DB 락 완전 정복: InnoDB 내부 메커니즘부터 분산 락까지
재고 1개짜리 상품에 10만 명이 동시에 주문을 쏟아냈다. 락 설계가 잘못되면 재고는 음수가 되고, 너무 강하면 시스템은 멈춰버린다. 락은 정합성과 성능 사이의 균형이다. 이 글에서는 InnoDB가 내부적으로 ...
DB
DB 내부 동작 원리 — InnoDB 심층 해부
프로덕션 장애 상황을 상상해 보자. 트래픽이 평소와 같은데 특정 쿼리의 p99 레이턴시가 갑자기 500ms에서 5초로 튀었다. 코드는 배포된 것이 없다. DBA를 불러 SHOW ENGINE INNODB STAT...
CLOUD
Kubernetes Cold Start — Pod가 트래픽을 받기까지 왜 30초가 걸리는가
블랙프라이데이 오전 9시, 트래픽이 갑자기 10배로 폭증했다. HPA가 Pod를 50개에서 500개로 늘리라는 신호를 보냈다. 그런데 새 Pod들이 실제로 트래픽을 받을 준비가 되는 데 5분이 걸렸다. 그 5분...
CLOUD
Kubernetes
Kubernetes(K8s)는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이다. 수백 개의 컨테이너를 자동으로 배포, 스케일링, 복구한다. 개발자가 “3개의 인스턴스를 실행해”라고 선언하면, K8s는 그 상태를 항상 유지하려...
CLOUD
AWS 핵심 서비스 — 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 서비스 맵
AWS는 200개가 넘는 서비스를 제공한다. 처음 마주하면 지도 없이 미로에 들어선 기분이다. 이 글은 백엔드 개발자가 실무에서 반드시 마주치는 핵심 서비스를 레이어별로 정리하고, 각 서비스가 왜 필요한지, 어...
CICD
GitOps와 ArgoCD
GitOps는 Git 저장소를 인프라와 애플리케이션의 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)으로 삼아, 클러스터 상태를 선언적으로 관리하는 운영 모델이다. ArgoCD는 이 GitOps 원...
CICD
GitHub Actions 심화
GitHub Actions는 Workflow, Job, Step의 3계층 구조로 구성된 이벤트 기반 자동화 엔진이다. 단순한 CI/CD 도구를 넘어, Matrix Strategy로 수십 개 조합을 병렬 테스트하...
CICD
CI/CD
CI/CD는 소프트웨어 개발의 컨베이어벨트다. 코드 변경이 자동으로 빌드 → 테스트 → 배포되며, 각 단계에서 품질이 검증된다. 수동 배포 과정에서 발생하는 휴먼 에러를 제거하고, 배포 주기를 단축한다.
CACHING
캐싱 전략 심화: 원리부터 분산 시스템 함정까지
캐싱은 자주 사용되는 데이터를 빠른 저장소에 보관해 응답 속도를 높이고 원본 데이터 소스의 부하를 줄이는 기법이다. 이 글은 단순한 개념 소개를 넘어, 각 전략이 왜 그 방식으로 동작해야 하는지, 잘못 쓰면 무...
CACHING
캐시 무효화 전략 — 왜 어렵고, 어떻게 완전히 해결하는가
컴퓨터 과학에는 유명한 농담이 있다. Phil Karlton의 말이다.
CACHING
캐시 교체(Eviction) 알고리즘 — LRU, LFU, TinyLFU, W-TinyLFU, ARC
왜 이게 중요한가?
CACHING
멀티 레이어 캐싱 아키텍처 — Caffeine + Redis 완전 해부
멀티 레이어 캐싱은 응답 속도가 다른 여러 계층의 캐시를 겹겹이 쌓아, 가장 빠른 계층에서 최대한 많은 요청을 소화하고 느린 계층으로는 최소한의 요청만 내려보내는 아키텍처다. 잘 설계된 멀티 레이어 캐시는 10...
CACHING
Spring 로컬 캐시 라이브러리 비교 — Caffeine, Ehcache, ConcurrentMapCache 심층 분석
로컬 캐시란? — 메모리 계층과 속도의 본질
ARCHITECTURE
사이드카 패턴 MSA 핵심 인프라 패턴
한 줄 요약
ARCHITECTURE
이벤트 기반 아키텍처 (EDA)
한 줄 요약: 이벤트 기반 아키텍처(EDA)는 서비스들이 이벤트를 통해 간접 소통하여 결합도를 낮추고, 장애 전파를 차단하며, 시스템 확장성을 극대화하는 아키텍처 패턴이다.
ARCHITECTURE
분산 트랜잭션 완전 정복 — CAP, 2PC, Saga, TCC, Outbox, 분산 락
실생활 비유: 해외 송금과 공중 증발하는 돈
ARCHITECTURE
MSA 심층 가이드 — 내부 메커니즘과 실전 설계 원칙
실생활 비유: 백화점 vs 전문점 거리
ARCHITECTURE
DDD 완전 정복 — 전략·전술 패턴부터 헥사고날 아키텍처까지
한 줄 요약: DDD는 “코드가 비즈니스를 번역하는 것”이 아니라 “코드 자체가 비즈니스 언어로 말하는 것”을 목표로 한다. 헥사고날 아키텍처는 그 도메인이 기술에 종속되지 않도록 보호하는 구조적 장치다.
AI
프롬프트 엔지니어링 — AI에게 원하는 답을 정확히 얻는 기술
같은 GPT-4o에게 같은 질문을 해도 프롬프트에 따라 결과가 완전히 달라진다. “버그 고쳐줘”와 “당신은 시니어 Java 개발자입니다. 다음 NullPointerException의 근본 원인을 분석하고 방어 ...
AI
RAG 아키텍처 — AI가 우리 회사 데이터로 답변하게 만드는 법
ChatGPT에게 “우리 회사 API 문서를 설명해줘”라고 물으면 모른다고 한다. 학습 데이터에 없기 때문이다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이 문제를 해결하는 현재 가장 ...
AI
LLM 애플리케이션 아키텍처 — ChatGPT 같은 서비스를 직접 만든다면
ChatGPT 같은 서비스를 직접 만든다면 무엇이 필요할까. LLM API를 호출하는 것은 단 5줄이지만, 실제 프로덕션 서비스는 전혀 다른 이야기다. 토큰 비용 폭발, 프롬프트 인젝션 공격, 10초가 넘는 응...
AI
AI 개발 도구
AI 생태계는 2023년 이후 폭발적으로 성장했다. 개발자 워크플로우에 통합되는 코딩 어시스턴트부터 범용 챗봇, 이미지 생성, 인프라 레이어까지 각 영역별 주요 도구를 정리한다.
AI
AI-Driven Development와 하네스 엔지니어링
AI가 코드를 생성하는 시대가 되면서 개발자의 역할이 바뀌고 있다. AI를 단순히 사용하는 것을 넘어, AI가 올바르게 작동하도록 환경과 제약을 설계하는 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이...