

DB 트랜잭션 중심 대량요청 처리 최적화
대량 요청 환경의 병목을 DB 트랜잭션 관점에서 분석하고 개선한 사례입니다. 비관적 락을 낙관적 락과 재시도로 전환해 커넥션 효율과 안정성을 높였습니다.


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React에서 전역 Context와 비동기 흐름이 얽히며 중복 API 요청과 레이스 컨디션이 발생했습니다. AbortController, runId, Promise.all로 요청 취소와 최신 응답 보장을 개선했습니다.


Airbridge는 Kafka 이벤트 처리에서 마이크로 배치 병목을 줄이기 위해 Differential 구조를 도입했습니다. 순서 보장과 중복 방지를 유지하면서 처리 속도를 10배 이상 높였습니다.

다이얼로그 수정 폼에서 useEffect 기반 수동 바인딩으로 발생한 상태 꼬임 문제를 정리했습니다. React Hook Form의 values로 선언적 동기화를 적용해 잔상과 레이스 컨디션을 줄였습니다.

메뉴 권한처럼 변경은 적고 조회는 많은 데이터를 싱글톤 인메모리 캐시로 관리하는 방법을 소개했습니다. 이를 통해 로그인 시 DB 부하를 줄이고 응답 속도와 유지보수성을 개선했습니다.

실시간 모니터링에서 계산식 메타데이터 동기화 문제를 다뤘습니다. `putIfAbsent()` 한계를 보완하기 위해 `replace()`로 변경 감지와 이벤트 발행을 개선했습니다.
AI 채용 평가에서 점수만으로는 후보자의 사고를 충분히 판단할 수 없다는 점을 짚었습니다. 면접과 설계 문서, 사람의 판단이 여전히 중요한 이유를 정리했습니다.
토스플레이스가 데이터봇 판다를 통해 팀원들이 직접 데이터를 조회하고 활용하는 환경을 만들었습니다.\nSSOT 정비, 비즈니스 용어 연결, Agentic Loop 설계로 정확도와 일관성을 높였습니다.
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공동구매 트래픽 폭증으로 재고 처리의 lock 경합이 병목이 되자 Redis와 Kafka 중심으로 구조를 재설계했습니다. 재고 경로를 단일화하고 비동기 반영과 fallback을 더해 약 20배 트래픽을 안정적으로 견뎠습니다.

병원 예약을 진료 항목별 가변 슬롯 구조로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적 가능성을 위해 분산 락과 개별 레코드 기반 카운팅도 도입했습니다.

LINE iOS의 대규모 서비스 설정 시스템을 AttributedString 구조를 참고해 재설계한 사례를 소개했습니다. 타입 안전성, 동시성, 디버그 오버라이드, 테스트 대역을 함께 개선했습니다.
AI 네이티브 엔지니어 채용을 위해 기존 코딩 테스트를 재설계한 과정을 소개했습니다. 수강신청 시스템 과제로 동시성·설계·문서화 역량을 평가하는 철학을 설명했습니다.