Lim, gyuseong gyural

임규성

SpringBoot를 주력기술로 백엔드에서 마주하는 다양한 문제해결을 통해 성장하는 중입니다.

🛠 Backend

🧪 Testing

☁️ Infra

[알림 중복 문제 해결] 링크
기존 비지니스로직은 좋아요/취소 무한 반복시 알림이 무한으로 발생됐습니다. 이 문제를 해결하기위해 인메모리 캐시를 도입해, 알림 발송 권한 Lock을 통해 발송되게 리팩토링했습니다.
[좋아요/댓글 수 Count()쿼리 95% 성능 향상, 이후 사이드 이펙트인 동시성 문제 해결]
기존에는 좋아요/댓글 수를 Count()쿼리로 가져와 대규모 데이터 환경에서 성능이 떨어졌습니다.
이를 해결하기 위해 좋아요/댓글 수 필드를 추가하는 역정규화를 진행했고 쿼리 성능을 95% 향상시켰습니다.
이후 대용량 트레픽 환경에서 좋아요/댓글 수 필드에 동시성 문제가 발생하는 사이드 이펙트가 발생했고, Optimistic Lock을 통해 해결했습니다.

[커서 페이지네이션 성능 30% 향상]
기존 오프셋 페이지네이션으로 페이지 깊이에 따른 응답속도가 저하되었습니다.
이를 해결하기 위해 커서페이지네이션 리팩토링과 커서필드에 인덱스를 추가해 API 조회성능을 30% 향상시켰습니다.
[중복 외부 API 호출 해결]
기존 비지니스로직은 사용자가 화면 클릭시마다 외부 API 호출하며 중복 I/O시간 발생, 요청당 150Row 중복 저장되는 문제가 있었습니다.
중복 호출을 제거하고 캐싱을 도입해 요청당 150Row를 절감하고, 응답시간 90%를 단축했습니다.

[동기화 서버 Bulk Insert 최적화]
스케줄러 기반 매 분 1000건 이상 데이터를 JPA로 처리해 성능이 떨어지는 것을 발견했습니다.
이를 해결하기 위해 JDBC 기반의 쿼리로 리팩토링해 BulkInsert를 적용해 처리속도를 90% 향상시켰습니다.
[Redis 알람 워커로 비동기 처리]
알람 발송 로직이 비지니스 로직 트랜잭션 내부에 위치해 알람 실패시에 전체가 롤백되는 꼬리효과가 발생했습니다.
이를 해결하기 위해 푸쉬/알림톡을 추상화한 알람워커를 구현해 비동기처리하며 해결했습니다.