🧑‍💻 About Me

"검증 가능한 성능과 안정성을 중시하는 백엔드 개발자입니다."

안정적인 서비스 운영을 위한 MSA(Microservices Architecture) 설계와 시스템 성능 튜닝에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 단순한 기능 구현을 넘어, 테스트와 모니터링을 통한 데이터 기반 의사결정을 지향하며, 실제 운영 환경에서 검증된 솔루션을 구현합니다.

public class HeoJunHyoung {
    private final String email = "gjwnsgud4016@gmail.com";
    private final String blog = "https://receiver40.tistory.com";
    
    public void contact() {
        System.out.println("Ready to build scalable architecture.");
    }
}

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🛠️ Tech Stack

Backend

Infrastructure & DevOps

Data & Messaging

Testing & Monitoring

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🚀 Featured Projects

🔗 LinkFolio: 개발자 포트폴리오 공유 및 채용 플랫폼

MSA 기반 대용량 트래픽 처리 시스템

주요 기능	기술적 특징 및 해결 과제
하이브리드 인프라	• VirtualBox VM 기반 On-Premise Kubernetes 3-Node 클러스터 직접 구축 • 외부 메시징 인프라(Kafka VM)와 K8s 클러스터를 분리한 Hybrid Cloud Topology 설계
데이터 동기화	• Kafka & Debezium(CDC) 을 활용한 서비스 간 데이터 실시간 동기화 • Transactional Outbox Pattern을 적용하여 분산 환경에서 데이터 정합성 보장 (SAGA Pattern)
고성능 검색/조회	• Split Caching Strategy: 정적 데이터(본문)와 동적 데이터(조회수)의 캐싱 라이프사이클 분리 • Redis Write-Back: 조회수 등 빈번한 업데이트를 메모리에서 처리 후 배치 동기화 (DB Lock 해소)
성능 최적화	• k6 부하 테스트를 통한 병목 구간 식별 및 튜닝 (조회 성능 73% 개선) • 쿼리 실행 계획 분석을 통한 복합 인덱스(Composite Index) 적용 및 Full Table Scan 제거

🔗 GotEEgo: 사용자 성향 맞춤 여행 메이트 추천 플랫폼

AWS EKS 기반 클라우드 네이티브 아키텍처와 벡터 검색을 활용한 개인화 추천 서비스

주요 기능	기술적 특징 및 해결 과제
Vector Search 추천	• PostgreSQL pgvector 확장을 도입하여 사용자 성향(User Embedding)과 여행지 간 Cosine Similarity 연산 구현 • 단순 필터링을 넘어선 정교한 취향 기반 매칭 알고리즘 설계
Cloud Native Infra	• AWS EKS 환경에서 Terraform(IaC)을 활용한 인프라 프로비저닝 및 관리 • ArgoCD 기반 GitOps 파이프라인 구축으로 매니페스트 변경 사항 자동 동기화
확장성 있는 채팅	• Redis Pub/Sub 아키텍처를 적용하여 다중 서버 환경에서 WebSocket 메시지 동기화 문제 해결 • MongoDB를 도입하여 대용량 채팅 로그 쓰기 성능 확보 및 조회 최적화 (Polyglot Persistence)
성능 최적화	• Redis Write-Back 전략: 게시글 조회수 등 빈번한 쓰기 연산을 메모리에서 처리 후 DB 일괄 반영 • HttpOnly Cookie 핸들링: 보안을 위한 쿠키 기반 JWT 인증과 WebSocket 핸드셰이크 간 연동 문제 해결

🔗 Vinyl Groove: 재즈 LP 수집가를 위한 이커머스 플랫폼

대용량 트래픽 상황에서의 동시성 제어와 실시간 랭킹 시스템 최적화

주요 기능	기술적 특징 및 해결 과제
재고 동시성 제어	• Redisson 분산 락(Distributed Lock)을 도입하여 다중 서버 환경에서 재고 차감의 원자성 보장 (Race Condition 해결) • k6 부하 테스트를 통해 100명 동시 요청 시 정확한 재고 차감 검증 (Overselling 0건 달성)
실시간 랭킹 시스템	• Redis Sorted Set (ZSet)을 활용하여 주문 발생 시 판매량 실시간 집계 및 점수 산정 (O(1)) • DB 정렬 부하 없이 reverseRangeWithScores로 Top 5 인기 상품 즉시 조회 구현
분산 환경 세션	• Spring Session Data Redis를 적용하여 Scale-out 환경에서도 정합성 있는 로그인 세션 유지 • Redis Caching 전략(Look Aside)을 통해 주문 내역 등 고빈도 조회 데이터의 응답 속도 개선

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📊 GitHub Stats