개발 일상 | 백엔드 김승원의 실무 노트

들어가며"제 로컬에서는 잘 되는데요." 개발자라면 한 번은 들어봤거나 직접 했을 말입니다. PostgreSQL 버전이 다르고, Redis가 설치되어 있지 않고, Kafka 설정이 미묘하게 다릅니다. 새로운 팀원이 합류하면 개발 환경 구축에만 하루 이상을 소비합니다. 이 모든 문제의 해답은 Docker Compose입니다.docker compose up 한 줄이면 Spring Boot 앱이 필요로 하는 모든 인프라가 동일한 환경으로 구동됩니다. 이 글에서는 PostgreSQL, Redis, Kafka, Prometheus, Grafana까지 포함한 풀스택 개발 환경을 docker-compose.yml 하나로 구성하는 방법과, Spring Boot 3.1+의 Docker Compose 자동 인식 기능, 그리..

들어가며서비스가 성장하면 어느 순간 DB가 병목이 됩니다. API 응답이 느려지고, 커넥션 풀이 고갈되고, 슬로우 쿼리 알림이 쏟아집니다. PostgreSQL은 뛰어난 쿼리 옵티마이저를 가지고 있지만, 올바른 튜닝 없이는 그 성능을 제대로 끌어낼 수 없습니다.이 글에서는 PostgreSQL 성능 튜닝의 핵심인 EXPLAIN ANALYZE 읽는 법부터 인덱스 전략, 테이블 파티셔닝, 커넥션 풀링(PgBouncer), postgresql.conf 주요 설정까지 실무에서 바로 적용할 수 있는 내용을 다룹니다.EXPLAIN ANALYZE 완전 정복기본 사용법PostgreSQL의 실행계획을 확인하는 가장 강력한 도구는 EXPLAIN ANALYZE입니다. EXPLAIN은 예상 계획만 보여주지만, ANALYZE를 추..

Spring Boot 예외 처리, 왜 전략이 필요한가?실무에서 Spring Boot 애플리케이션을 개발하다 보면 예외 처리는 피할 수 없는 핵심 관심사입니다. 단순히 try-catch로 예외를 잡는 것을 넘어, 클라이언트에게 일관된 에러 응답을 제공하고, 유지보수가 용이한 구조를 갖추는 것이 중요합니다. 이 글에서는 Spring Boot에서 제공하는 다양한 예외 처리 메커니즘을 살펴보고, 실무에서 바로 적용할 수 있는 에러 핸들링 아키텍처를 구축해보겠습니다.1. 기본적인 예외 처리 - @ExceptionHandler@ExceptionHandler는 특정 컨트롤러 내에서 발생하는 예외를 처리하는 가장 기본적인 방법입니다. 해당 컨트롤러 클래스 안에 선언하면, 그 컨트롤러에서 발생하는 지정된 예외를 잡아서 ..

들어가며운영 중인 서비스의 API 응답이 갑자기 느려졌다면, 가장 먼저 의심해야 할 것은 데이터베이스 쿼리입니다. 그리고 그 원인의 대부분은 인덱스와 관련이 있습니다. 이 글에서는 인덱스의 동작 원리부터 실무에서 자주 하는 실수, 그리고 최적화 전략까지 정리합니다.1. 인덱스란 무엇인가인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조입니다. 책의 목차(Index)와 같은 역할을 합니다.B-Tree 인덱스대부분의 RDBMS(MySQL, PostgreSQL, Oracle)가 기본으로 사용하는 인덱스 구조입니다.CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders(user_id, crea..

들어가며마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 보편화되면서, 서비스 간 비동기 통신의 중요성은 나날이 커지고 있습니다. 그 중심에 Apache Kafka가 있습니다. LinkedIn에서 탄생하여 이제는 Netflix, Uber, 카카오, 라인 등 수많은 기업에서 핵심 인프라로 사용하고 있는 Kafka. 이 글에서는 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 Kafka의 핵심 개념을 처음부터 끝까지 정리합니다.1. Kafka란? - 메시지 큐 그 이상의 존재전통적인 메시지 큐와의 차이Kafka를 처음 접하면 "메시지 큐 아닌가?"라고 생각하기 쉽습니다. RabbitMQ나 ActiveMQ 같은 전통적인 메시지 큐와 비교하면 근본적인 설계 철학이 다릅니다.전통적 메시지 큐: Consumer가 메시지를 가져가면(consume..