Redis로 분산 락 애노테이션 구현하기 — 스프링 AOP 활용 사례와 주의점
API 개발 중 발생한 동시성 이슈를 해결하기 위해 Redis 분산 락 애노테이션 구현 사례를 다뤘습니다. 스프링 AOP 활용 방식과 주의점을 함께 정리했습니다.
#Redis#AOP
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Redis Lettuce로 구현하는 안전한 분산 락 — 실시간 정합성 보장
룰렛 프로모션의 동시성 문제를 막기 위해 Redis Lettuce 기반 분산 락 구현 방식을 소개했습니다. 대기열 순서 보장과 TTL, 소유권 확인으로 실시간 정합성을 확보했습니다.
#Redis#Lettuce
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분산 시스템에서 로컬 캐시 활용하기
분산 환경에서 로컬 캐시와 Redis Pub/Sub을 함께 사용해 조회 성능을 높이고 데이터 정합성을 맞추는 방법을 설명했습니다. 서버별 캐시 불일치와 오래된 데이터 문제를 줄이기 위한 설계와 구현 경험을 공유했습니다.
#Redis#cache
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Spring Cloud Stream 도입하기
Spring Cloud Stream으로 데이터 추출과 조합 파이프라인을 구성한 사례를 소개했습니다. 멀티 모듈과 Function 규격화를 통해 확장성과 결합도 개선 방향도 제시했습니다.
#Spring Cloud Stream#Kotlin
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유저 목록을 Redis Bitmap 구조로 저장하여 메모리 절약하기
Redis SET에 저장하던 설문 대상 유저 목록을 Bitmap으로 바꿔 메모리를 크게 절감한 사례를 다뤘습니다. 조회는 상수 시간으로 유지하면서도 대규모 타겟팅에서의 Redis 부담을 줄였습니다.
#Redis#Lua Scripting
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Spring Boot 성능 개선 사례 공유 (1) - Redis 및 Local 캐싱 활용
Redis와 로컬 캐시를 결합해 조회 성능을 개선한 사례를 공유했습니다. 1만 건 요청 기준 2배 이상 성능 향상을 확인했으며 캐시 동기화 구조와 개선 포인트도 정리했습니다.
#Spring Boot#Redis
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딜리버리 프로덕트 개발팀의 개발문화 - 로그 & 알람편
운영 로그의 기준을 다시 정리해 실제 장애와 가짜 에러를 구분하는 방법을 다뤘습니다. 알람 노이즈를 줄이고 빠른 인지를 위해 로그 레벨과 임계치를 팀 기준으로 조정했습니다.
#logging#모니터링
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#개발자#노트북#컴퓨터
FDS에 지속 성장하는 ML 모델 적용 이야기
카카오페이 FDS에 지속 성장하는 ML을 적용해 급변하는 사고 패턴에 대응한 사례를 소개했습니다. 지속적 학습과 자가 적응 피처로 신규 유형 사고 탐지 성능을 높였습니다.
#ML#MLOps
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redis sync 문제 해결하기
Redis Cluster에서 `keys` 명령어로 인해 replica 동기화가 반복 실패하는 문제를 분석했습니다. `scan` 사용과 버퍼 제한 설정 점검으로 재발 방지 포인트를 정리했습니다.
#Redis#Redis Cluster
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고성능 캐시 아키텍처 설계 - 로컬 캐시와 Redis로 대규모 증정 행사 관리 최적화
증정 행사 조회 트래픽 급증 문제를 해결하기 위해 RDS, ElastiCache, 로컬 캐시를 결합한 다중 레이어 캐시를 적용했습니다. 그 결과 TPS는 크게 증가하고 Redis 네트워크 송신량은 대폭 감소했습니다.
#cache#Redis
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Spring Boot 버전업 중 알게된 Java 버전별 캡슐화 정책 강화
Spring Boot와 Java 버전업 과정에서 Gson 직렬화 에러의 원인을 자바 모듈 시스템 변화로 분석했습니다. `LocalDateTime`에 Custom TypeAdapter를 적용해 리플렉션 문제를 우회하고 해결했습니다.
#Spring Boot#Java
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분산 시스템 환경에서 Kafka Consumer 오프셋 이동하기
Spring Kafka의 seek 기능으로 컨슈머를 멈추지 않고 오프셋을 이동하는 방법을 정리했습니다. 분산 환경에서는 HTTP API와 Redis Pub/Sub로 요청을 전파해 그룹 단위 재처리를 구현했습니다.
#Kafka#Spring Boot
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달리는 서비스의 이벤트 버스 개선하기
비동기 메시지 규칙이 제각각이던 레거시 시스템을 통합 이벤트·커맨드·태스크로 분류해 표준화했습니다. Kafka와 Bullmq로 cloud agnostic 인프라를 구성해 CSAP 대응 마이그레이션을 완료했습니다.
#Kafka#Redis
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올리브영은 왜 선물하기를 개편했을까? Part - 1
올리브영 선물하기관은 DB 의존과 배치 지연으로 성능과 신뢰성 문제가 있었습니다. 전시 전략 통합과 AOP·리플렉션 기반 개선으로 빠르고 정확한 서비스로 개편했습니다.
#Spring Boot#Redis
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