필터 1
넥스트리
백엔드

설문 관리 서비스 구현 사례

의료 설문 플랫폼에서 설문 정의와 수집을 담당하는 서비스를 헥사고날 구조와 CQRS로 설계했습니다. Master/Snapshot, Kafka, Outbox 등을 적용해 정합성과 운영 안정성을 확보했습니다.

#Java#Spring Boot
1400
넥스트리
백엔드

싱글톤 패턴을 이용한 캐시 관리

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

#싱글톤#cache
1300
[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유
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아키텍처

[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유

Evergreen 자동화가 가능했던 구조적 전제를 Convention Plugin과 구조적 일관성 관점에서 정리했습니다. 대규모 변경 전파가 왜 일관된 빌드·CI 구조 위에서만 성립하는지 설명했습니다.

#Spring Boot#Gradle
1400
[의존성의 방향을 따라 4/5] PR을 전파하는 Distributer
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데브옵스

[의존성의 방향을 따라 4/5] PR을 전파하는 Distributer

50개 이상의 레포에 흩어진 버전업 PR을 Wave 순서에 맞춰 자동 전파하고 머지하는 방식을 설명했습니다. CI, flaky test, 에스컬레이션까지 묶어 대규모 업그레이드 운영을 자동화했습니다.

#Spring Boot#Claude
2100
[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다
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AI

[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다

OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, 실패한 빌드는 Claude가 보완했습니다. 빌드 가드레일 안에서 50개 레포를 안전하게 버전업하는 구조를 설명했습니다.

#OpenRewrite#Claude
1300
[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다
flex
AI

[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다

OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, Claude가 예외적 수정과 빌드 에러를 보완하는 구조를 설명했습니다. 50개 레포에 안전하게 같은 변환을 재현하기 위한 recipe 설계와 가드레일 운영 방식도 다뤘습니다.

#OpenRewrite#Claude
4100
[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner
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아키텍처

[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner

레포 간 의존성을 그래프로 복원해 변경 전파 순서를 자동 계산하는 Planner를 설명했습니다. 또한 Kotlin과 Spring Boot처럼 변경 유형에 따라 upstream-first와 downstream-first를 구분하는 방법을 정리했습니다.

#Gradle#Kotlin
900
[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner
flex
백엔드

[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner

레포 간 의존성을 그래프로 읽어 안전한 변경 순서와 전파 방향을 계산하는 Planner를 설명했습니다. 변경 유형에 따라 upstream-first, downstream-first, 병렬 계획이 달라지는 점을 다뤘습니다.

#Spring Boot#Kotlin
14200
[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유
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아키텍처

[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유

50개 레포와 3,500개 모듈에서 Spring Boot 패치 버전업이 왜 조직 전체의 문제인지 설명했습니다. 수동 전파의 한계를 보여주고, 자동화된 recipe 기반 구조를 제안했습니다.

#Spring Boot#MySQL
13000
[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유
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아키텍처

[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유

50개 레포와 3,500개 모듈 환경에서 Spring Boot 패치 버전업이 왜 조직 전체의 문제가 되는지 설명했습니다. 수동 전파의 병목을 줄이기 위해 자동화와 빌드 검증 중심의 Evergreen 구조를 제안했습니다.

#Spring Boot#Kotlin
4600
여기어때
백엔드

Aurora MySQL의 숨겨진 idle close 동작 — HikariCP "Failed to validate connection" 추적기

Aurora MySQL에서 HikariCP의 idle connection 검증 실패 원인을 추적해 비표준 timeout 동작을 확인했습니다. interactive_timeout 이 keepalive 보다 작으면 비활성 연결이 먼저 끊길 수 있음을 정리했습니다.

#Aurora MySQL#HikariCP
5400
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 3/5] Standalone App: 도메인 슬라이스 독립 실행
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아키텍처

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 3/5] Standalone App: 도메인 슬라이스 독립 실행

Issue 도메인을 독립 실행 가능한 standalone-app으로 조립해 핵심 로직만 빠르게 검증하는 구조를 소개했습니다. 프로덕션 Adapter만 교체하고 시드 데이터, Swagger, React 프론트엔드를 묶어 AI 협업 검증 환경을 만들었습니다.

#Hexagonal Architecture#Spring Boot
300
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 3/5] Standalone App: 도메인 슬라이스 독립 실행
flex
아키텍처

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 3/5] Standalone App: 도메인 슬라이스 독립 실행

Hexagonal Architecture로 Issue 도메인을 standalone-app으로 독립 실행해 핵심 비즈니스 로직만 검증하는 구조를 소개했습니다. AI 에이전트의 빠른 피드백 루프와 격리된 검증 환경을 만드는 방법을 설명했습니다.

#Hexagonal Architecture#Kotlin
3400
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] Agentic Engineering: 빌드가 에이전트를 가르친다
flex
AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] Agentic Engineering: 빌드가 에이전트를 가르친다

AI 코딩 에이전트의 성능은 프롬프트보다 코드베이스 구조에 더 크게 좌우된다고 설명했습니다. 빌드 가드레일과 모듈 경계가 에이전트의 잘못된 수정을 빠르게 막는 핵심이라고 정리했습니다.

#Kotlin#Spring Boot
7200