

5월 트래픽 폭증을 대비한 데이터베이스 관리 전략
5월 트래픽 폭증에 대비해 RDS 모니터링과 자원 분리 전략을 강화했습니다. 커밋 지연 원인을 찾아 파라미터를 조정해 처리량을 개선했습니다.


5월 트래픽 폭증에 대비해 RDS 모니터링과 자원 분리 전략을 강화했습니다. 커밋 지연 원인을 찾아 파라미터를 조정해 처리량을 개선했습니다.
![[SpringBatch 연재 05] JdbcPagingItemReader로 DB내용을 읽고, JdbcBatchItemWriter로 DB에 쓰기](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/10/28/c6ab0423c449accde8c39729cbb0156dfab20487cabc4d636480ad301c57ef85.png)

JdbcPagingItemReader로 DB 데이터를 페이지 단위로 읽고 파일로 저장하는 방법을 다루었습니다. JdbcBatchItemWriter로 파일 데이터를 DB에 빠르게 적재하는 구성도 함께 설명했습니다.


MSA로 분리한 DB를 다시 통합하기 위한 방법으로 MySQL Multi-Source Replication을 소개했습니다. 다만 테이블 충돌과 운영 복잡성 때문에 신중한 접근이 필요하다고 정리했습니다.
토스의 오프라인 개발자 컨퍼런스 SLASH24 현장을 소개한 글입니다. 서버, 프론트엔드, 데이터, 데브옵스 세션과 데브챗, 채용 상담 등 행사 구성을 함께 정리했습니다.


Redis를 MySQL, Memcached, ElastiCache와 비교하며 저장 방식과 성능 차이를 정리했습니다. 요구사항과 유스케이스에 맞춰 적절한 저장소를 선택하는 관점이 중요하다고 설명했습니다.

대용량 이미지 데이터를 MySQL에서 MongoDB로 마이그레이션한 경험을 공유했습니다. Kafka, ETL, CDC를 조합해 동기화와 샤딩 최적화, 안정적 전환까지 진행했습니다.

무신사 WMS 리팩토링 과정에서 통합 테스트를 활용한 사례를 소개했습니다. Testcontainers와 Database Rider로 기능 보장과 빠른 검증을 함께 잡았습니다.
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Aurora MySQL의 밸런싱 편중과 RDS Proxy의 운영·비용 제약을 해결하기 위해 MaxScale 전환을 검토하고 적용했습니다. Autoscaling과 failover까지 고려한 자동화 구성으로 CPU와 connection 분산을 안정화했습니다.


광고팀 MySQL 장애의 원인을 추천 API와 광고 서버 간 직접 호출 구조에서 찾았습니다. Kafka 토픽 발행으로 비동기화해 MySQL 부하를 줄이는 방향을 다뤘습니다.


주문서 진입 시 발생하던 상품권 점유 인증 조회 쿼리의 병목을 분석하고 개선했습니다. 서브쿼리를 제거하고 결합 인덱스와 LIMIT 1을 적용해 조회 성능을 크게 높였습니다.


부스터스의 주문 수집부터 WMS 출고까지의 내부 플로우와 구축 배경을 정리한 글입니다. 주소 잘림과 중복 실행 이슈, 그리고 격리 수준을 활용한 정합성 방어를 다뤘습니다.


AWS Aurora/RDS와 DynamoDB를 GCP Cloud SQL for MySQL로 이전한 과정을 정리했습니다. 쿼리와 스키마 점검, 병렬 복제, binlog 설정으로 다운타임과 비용을 줄인 사례입니다.

LINE VOOM의 MySQL을 신규 IDC로 이전한 과정을 소개했습니다. 읽기 전용 모드와 AOP, Central Dogma로 정합성과 롤백 단순화를 확보했습니다.

상품 데이터 동기화와 변경 이력 추적을 위해 Debezium CDC를 AWS MSK Connect에 적용한 사례를 소개했습니다. Oracle과 MySQL 설정, 플러그인 생성, 커넥터 구성 및 운영 포인트를 함께 정리했습니다.