전체 글137 Kafka 데이터의 분산 처리 파티션과 브로커 지난 시간에 카프카의 기본 구조인 Pub/Sub 모델과 프로듀서, 컨슈머에 대해 알아보았는데요. 오늘은 카프카가 어떻게 초당 수백만 건의 데이터를 끄떡없이 처리할 수 있는지, 그 원천인 데이터의 분산 처리에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다.단일 서버의 한계를 넘어 거대한 클러스터를 구성하는 브로커, 병렬 처리의 핵심인 파티션, 그리고 카프카의 두뇌 역할을 해온 주키퍼와 새로운 패러다임인 KRaft까지, 백엔드 개발자라면 반드시 알아야 할 핵심 아키텍처를 정리해 드리겠습니다.🚀 왜 우리는 분산 처리와 카프카 클러스터에 열광하는가?웹 서비스가 성장하면서 하루에 발생하는 로그, 결제 이벤트, 사용자 클릭 데이터는 상상을 초월할 정도로 방대해집니다. 초창기에는 서버 한 대의 성능을 영혼까지 끌어올리는 스케일 업(.. 2026. 3. 4. 카프카(Kafka) 핵심구조 Pub/Sub, 컨슈머, 프로듀서, 토픽 🚀 카프카(Kafka), 왜 필요할까요?과거의 IT 시스템은 주로 하나의 거대한 애플리케이션인 모놀리식 아키텍처로 구성되었습니다. 하지만 서비스가 커지고 트래픽이 폭발적으로 증가하면서, 시스템을 여러 개의 작은 서비스로 나누는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 주류로 자리 잡게 되었습니다.문제는 서비스들이 쪼개지면서 서비스 간에 데이터를 주고받아야 할 일이 기하급수적으로 늘어났다는 것입니다. 결제 서비스가 완료되면 포인트 서비스, 알림 서비스, 배송 서비스 등 수많은 시스템에 데이터를 전달해야 합니다. 초기에는 이를 각 서비스가 직접 연결되어 데이터를 주고받는 Point-to-Point (End-to-End) 방식으로 해결했습니다.하지만 시스템이 추가될 때마다 연결은 복잡해졌고, 하나의 시스템에 장애가.. 2026. 3. 4. DB 트랜잭션 격리 수준(Isolation Level)과 MVCC 메커니즘의 이해 🧐 왜 트랜잭션과 동시성 제어를 알아야 할까?서비스는 단 한 명의 사용자만 이용하는 것이 아니라, 수백, 수천 명의 사용자가 동시에 접속하여 데이터를 조회하고 수정합니다. 만약 선착순 콘서트 티켓 예매 시스템이나 금융 송금 시스템에서 동시성 제어가 제대로 이루어지지 않는다면 어떤 일이 발생할까요?두 명의 사용자가 동시에 마지막 남은 한 장의 티켓을 예매하려고 할 때, 시스템이 이를 적절히 통제하지 못하면 두 명 모두에게 예매 완료 처리가 될 수 있습니다. 혹은 통장에 잔고가 1만 원뿐인데, 동시에 두 기기에서 1만 원씩 송금을 요청했을 때 잔고가 마이너스가 되거나 돈이 복사되는 치명적인 버그가 발생할 수도 있습니다.이러한 장애를 막기 위해 RDBMS 는 트랜잭션(Transaction) 이라는 작업의 논.. 2026. 3. 4. Spring Boot HTTP 요청 처리 과정 🚀 Spring Boot 요청 처리 과정, 왜 알아야 할까요?오늘은 웹 개발시 내부에서 어떤 일들이 벌어지는지 정확히 파악하기는 힘든 Spring Boot의 HTTP 요청 처리 과정에 대해 깊이 파헤쳐 보려고 합니다.컨트롤러에 작성한 메서드가 실행되기까지, 클라이언트의 HTTP 요청은 보이지 않는 수많은 관문을 거칩니다. 실무를 하다 보면 "모든 요청의 로그를 남겨야 하는데 어디서 처리해야 하지?", "사용자 인증 검사는 컨트롤러마다 중복으로 적어야 하나?", "특정 API의 실행 시간만 측정하고 싶은데 코드를 다 뜯어고쳐야 할까?" 와 같은 고민에 반드시 부딪히게 됩니다.이러한 문제들을 효율적으로 해결하기 위해서는 스프링 부트가 요청을 받아들이고 응답을 반환하기까지의 전체 라이프사이클을 완벽하게 이해.. 2026. 3. 3. B-Tree부터 커버링 인덱스까지: RDBMS 인덱스(Index) 가이드 🚀 왜 인덱스와 실행 계획 최적화가 필수적일까?개발한 서비스가 트래픽 폭주를 맞이하는 상황을 상상해 봅시다. 이벤트 오픈 직후 사용자들이 몰려들 때, 애플리케이션 서버의 CPU는 널널한데 데이터베이스 서버의 CPU 사용률이 100%를 치솟으며 서비스가 멈추는 경험, 한 번쯤 겪어보셨거나 들어보셨을 것입니다.이런 병목 현상의 90% 이상은 잘못된 쿼리 작성과 인덱스 설계의 부재에서 시작됩니다. 데이터가 수만 건일 때는 인덱스 없이 풀 스캔을 통해 결과를 반환합니다. 하지만 데이터가 수천만 건, 수억 건으로 늘어나면 이야기가 달라집니다. 인덱스 없이 수천만 건의 데이터를 뒤지는 작업은 막대한 디스크 I/O를 발생시키고, 이는 데이터베이스 커넥션 풀을 고갈시켜 결국 전체 시스템의 장애로 이어집니다.단순히 서.. 2026. 3. 2. SpringBoot의 @EnableAutoConfiguration 동작 원리 🚀 SpringBoot 프레임워크 이해새로운 프로젝트를 시작할때마다 Spring Boot의 편리함에 감탄하게 됩니다. build.gradle 에 spring-boot-starter-web, spring-boot-starter-data-jpa 같은 의존성 몇 줄만 추가하고 애플리케이션을 실행하면, 내장 톰캣(Tomcat)이 뜨고, 데이터베이스 커넥션이 연결되며, REST API를 받을 준비가 끝납니다.이 편리함에만 익숙해지고 실행 원리를 모른다면 특정 라이브러리가 내 의도와 다르게 설정되거나, 사내 공통 모듈을 만들 때 스프링 부트가 어떤 순서로 빈(Bean)을 로드하는지 모를때 실행 오류로 이어질 수 있습니다.그래서 오늘은 Spring Boot Auto Configuration(자동 구성)의 핵심 원리.. 2026. 3. 2. RDBMS 아키텍처와 스토리지 엔진 🚀 RDBMS 내부 동작, 왜 알아야 할까요?백엔드 개발을 시작하고 처음 몇 년간은 비즈니스 로직을 구현하고, ORM 을 사용해 CRUD 처리에만 집중하셨을 겁니다. "쿼리만 잘 짜면 되는 거 아냐?"라고 생각할 수 있지만, 트래픽이 몰리는 대용량 서비스 환경이나 치명적인 장애 상황을 맞닥뜨리면 이야기가 달라집니다."갑자기 DB 서버가 죽었다 살아났는데 데이터는 안전한가?""왜 Replication(복제) 지연이 이렇게 심하게 발생할까?""단순한 UPDATE 쿼리 하나인데 왜 이렇게 오랫동안 락(Lock)이 걸릴까?"이런 문제들을 근본적으로 해결하고 성능을 최적화하기 위해서는 쿼리 튜닝을 넘어, 데이터베이스가 메모리와 디스크 사이에서 데이터를 어떻게 다루는지, 그리고 장애에 대비해 어떤 로그를 남기는지.. 2026. 3. 1. RDBMS 기본 개념 오늘은 백엔드 개발의 가장 기본이면서도, 연차가 쌓일수록 그 중요성을 더 깊게 체감하게 되는 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에 대해 이야기해보려 합니다.우리가 매일 사용하는 서비스 뒤에는 수많은 데이터가 숨어 있고, 이를 어떻게 '잘' 관리하느냐가 곧 서비스의 안정성을 결정하죠.1. 💾 왜 우리는 RDBMS를 배워야 할까요?처음 프로그래밍을 배우면 데이터를 변수에 저장하거나 리스트에 담는 것부터 시작합니다.하지만 프로그램이 종료되면 그 데이터는 모두 사라지죠. 데이터를 영구적으로 저장하기 위해 가장 먼저 떠올리는 것은 아마 엑셀(Excel)이나 텍스트 파일일 것입니다.하지만 동시 접속자가 수만 명인 쇼핑몰을 운영한다고 가정해 봅시다.여러 사람이 동시에 같은 상품의 재고를 수정한다면?주문 정.. 2026. 2. 24. 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음
