가맹점은 변함없이, 결제창 시스템 전면 재작성하기
레거시 결제창을 결제 도메인 중심 구조로 재설계한 사례를 다뤘습니다. 기능 추상화와 단계적 전환, 자동 롤백으로 가맹점 영향 없이 개편했습니다.
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올리브영 주문결제 스쿼드가 KPT 회고로 문제를 실행 과제로 바꾸며 협업 문화를 개선했습니다. PR 템플릿, 데일리 스크럼, 장바구니 캐싱으로 코드 품질과 운영 안정성도 높였습니다.

AWS Bedrock Prompt Caching으로 Chat DIC의 반복 프롬프트 재계산을 줄이고 응답 지연과 Throttling을 개선했습니다. 또한 system과 tools 문맥을 캐싱해 평균 응답 시간을 단축하고 비용도 절감했습니다.

Redis 신규 커넥션 증가 현상을 추적해 파이프라이닝과 커넥션 풀, Elasticache timeout의 영향을 확인했습니다. FIFO 전환과 IDLE 커넥션 정리 방법도 함께 정리했습니다.


SSR에서 개인화 필드 동기화와 중복 요청 문제를 GraphQL 커스텀 디렉티브로 해결한 사례를 소개했습니다.\n`@lazy`로 필요한 필드만 재조회해 네트워크 비용을 줄이고 개발자 경험을 개선했습니다.

주문서 결제 혜택을 더 직관적으로 보여주도록 UX와 상태 관리 구조를 개편했습니다. 그 결과 구매전환율과 혜택 사용 비중, 결제 속도가 함께 개선되었습니다.

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선물하기 전시 영역의 캐시 적용 방식을 커스텀 모듈과 AoP로 재구성했습니다. Redis 분산 락을 더해 캐시 스탬피드까지 해결했습니다.
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BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 시도했지만 각각 한계와 병목을 겪었습니다. 이후 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.

BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 검토했지만 각각 한계가 있었습니다. 결국 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.

무신사는 쿠폰 시스템의 레거시 병목을 분석해 API와 쿼리 구조를 개선했습니다. 그 결과 DB 성능을 64% 높이고 고트래픽 구간의 CPU 알람을 안정화했습니다.

Redis를 실무에서 사용할 때 유용한 핵심 팁을 정리했습니다. TTL 설정, 큰 키 방지, 자료구조 활용, 핫키 만료 대응이 핵심입니다.