

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.
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API 개발 중 발생한 동시성 이슈를 해결하기 위해 Redis 분산 락 애노테이션 구현 사례를 다뤘습니다. 스프링 AOP 활용 방식과 주의점을 함께 정리했습니다.


룰렛 프로모션의 동시성 문제를 막기 위해 Redis Lettuce 기반 분산 락 구현 방식을 소개했습니다. 대기열 순서 보장과 TTL, 소유권 확인으로 실시간 정합성을 확보했습니다.

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.

Spring Cloud Stream으로 데이터 추출과 조합 파이프라인을 구성한 사례를 소개했습니다. 멀티 모듈과 Function 규격화를 통해 확장성과 결합도 개선 방향도 제시했습니다.


Redis SET에 저장하던 설문 대상 유저 목록을 Bitmap으로 바꿔 메모리를 크게 절감한 사례를 다뤘습니다. 조회는 상수 시간으로 유지하면서도 대규모 타겟팅에서의 Redis 부담을 줄였습니다.


Redis와 로컬 캐시를 결합해 조회 성능을 개선한 사례를 공유했습니다. 1만 건 요청 기준 2배 이상 성능 향상을 확인했으며 캐시 동기화 구조와 개선 포인트도 정리했습니다.


로그 레벨을 ERROR와 WARN으로 재정의하고, 상황별 임계치 기반 알람을 구성했습니다.\n알람 피로를 줄이면서 운영 문제를 빠르게 인지하도록 로그를 지속 관리했습니다.


운영 로그의 기준을 다시 정리해 실제 장애와 가짜 에러를 구분하는 방법을 다뤘습니다. 알람 노이즈를 줄이고 빠른 인지를 위해 로그 레벨과 임계치를 팀 기준으로 조정했습니다.
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카카오페이 FDS에 지속 성장하는 ML을 적용해 급변하는 사고 패턴에 대응한 사례를 소개했습니다. 지속적 학습과 자가 적응 피처로 신규 유형 사고 탐지 성능을 높였습니다.

Redis Cluster에서 `keys` 명령어로 인해 replica 동기화가 반복 실패하는 문제를 분석했습니다. `scan` 사용과 버퍼 제한 설정 점검으로 재발 방지 포인트를 정리했습니다.


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.


Spring Boot와 Java 17 업그레이드 후 Gson의 LocalDateTime 직렬화 오류 원인을 분석했습니다.\n강화된 모듈 캡슐화를 Custom TypeAdapter로 우회하는 방식을 소개합니다.


Spring Boot와 Java 버전업 과정에서 Gson 직렬화 에러의 원인을 자바 모듈 시스템 변화로 분석했습니다. `LocalDateTime`에 Custom TypeAdapter를 적용해 리플렉션 문제를 우회하고 해결했습니다.


Spring Kafka의 seek 기능으로 컨슈머 중단 없이 Kafka 메시지를 재처리하는 방식을 소개했습니다. Redis Pub/Sub로 요청을 전파해 분산된 모든 컨슈머에서 오프셋을 이동했습니다.