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필터 1
때로는 오버엔지니어링이 필요합니다
올리브영
백엔드

때로는 오버엔지니어링이 필요합니다

레거시 문자 발송 데몬을 걷어내기 위해 CDC와 Kafka를 이용한 과도기 구조를 설계했습니다.수십 개 서비스를 한 번에 바꾸지 못하는 상황에서 안전한 전환과 관측성을 확보한 사례를 설명했습니다.

#CDC#Kafka
12900
모던 백엔드 - 컨텍스트 전파 리팩토링(1)
넥스트리
백엔드

모던 백엔드 - 컨텍스트 전파 리팩토링(1)

ThreadLocal 기반 컨텍스트 전파를 Java 25 ScopedValue로 바꾸는 리팩토링을 다루었습니다. 대상 파일 분석, 필터 전환, 예외와 타입 추론 문제 해결까지 정리했습니다.

#Java#refactoring
2800
AI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법
토스
AI

AI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법

코드 작성 직후와 종료 직전에 규칙을 다시 주입하는 Stylepack으로 Coding Agent의 컨벤션 준수를 높인 사례를 다뤘습니다. 반복 리뷰 코멘트를 규칙화하고, 모양으로 잡히는 문제와 런타임 문제를 나눠 대응했습니다.

#LLM#prompt
15100
모델 변경으로 사라진 Harness
넥스트리
AI

모델 변경으로 사라진 Harness

LLM 에이전트의 보상적 harness가 특정 모델의 실패를 코드로 옮긴 것임을 설명했습니다. 더 좋은 모델을 쓰면 보상 코드를 줄이고 시스템 책임만 남겨야 한다고 정리했습니다.

#LLM#에이전트
3100
빠른 프론트 개발을 위한 셀프 리뷰
넥스트리
프론트엔드

빠른 프론트 개발을 위한 셀프 리뷰

빠른 프론트 개발에서도 기능 동작만 보지 말고 셀프 코드 리뷰로 예외 상황과 유지보수성을 함께 점검해야 합니다. 일정이 급할수록 변경분 기준으로 핵심 문제부터 우선 확인하는 습관이 중요합니다.

#Vue.js#API
9100
모던 백엔드 - 범위값(2)
넥스트리
백엔드

모던 백엔드 - 범위값(2)

Java 25의 Scoped Value 설계 원칙과 API 사용 패턴을 정리했습니다. 실무 적용 한계와 전환 판단 기준까지 함께 다뤘습니다.

#Java#동시성
3000
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(2)
넥스트리
백엔드

모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(2)

구조화된 동시성을 활용해 병렬 API 호출 코드를 리팩토링하는 과정을 다뤘습니다.\n기존 스레드 풀과 CompletableFuture를 정리하고 예외 처리와 테스트까지 확인했습니다.

#Java#동시성
4200
모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(1)
넥스트리
백엔드

모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(1)

게시판 프로젝트의 병렬 API 호출을 CompletableFuture에서 Java 25 구조화된 동시성으로 바꾸는 설계 과정을 다뤘습니다. 취소 전파 문제와 스레드 관리 한계를 테스트로 확인하고 개선 방향을 정리했습니다.

#Java#동시성
5800
경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다
flex
아키텍처

경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다

Gradle 멀티모듈로 경계를 강하게 고정하면 잘못된 의존은 막을 수 있지만, 경계를 옮기는 비용도 커졌습니다. 그래서 함께 바뀌는 리듬을 기준으로 모듈 경계를 다시 설계하는 방법을 정리했습니다.

#Gradle#멀티모듈
3400
애플리케이션 계층에서 관계 다루기
넥스트리
아키텍처

애플리케이션 계층에서 관계 다루기

애플리케이션 계층에서 관계를 다루는 이유와 구조를 정리했습니다. DB/JPA에 맡기기보다 이벤트 전파와 메타데이터로 관계를 명시적으로 관리하는 방식입니다.

#JPA#DB
4800
Vello: 클래스 패스에 없는 외부 이벤트 처리
넥스트리
백엔드

Vello: 클래스 패스에 없는 외부 이벤트 처리

클래스패스에 없는 외부 이벤트를 역직렬화 실패 없이 원시 형태로 보존하는 `LakeyEventConverter`를 소개했습니다. 대상 토픽 필터링과 중복 제거를 거쳐 `RawEvent`로 저장하는 흐름도 설명했습니다.

#Java#LLM
2500
AI로 빨라진 개인, 소화하지 못하는 팀
넥스트리
아키텍처

AI로 빨라진 개인, 소화하지 못하는 팀

AI로 개인의 생산성은 빨라졌지만 팀의 진척으로 이어지려면 흡수 역량이 필요하다고 설명했습니다. 판단 가능성, 추적 가능성, 복구 가능성을 기준으로 팀의 수용 구조를 점검해야 한다고 정리했습니다.

#PR#문서화
8800
React Query 캐시 전략에 대한 고찰
넥스트리
프론트엔드

React Query 캐시 전략에 대한 고찰

React Query의 staleTime, gcTime, 키 팩토리, 무효화 전략을 중심으로 캐시 운영법을 정리했습니다. 전역 기본값과 직접 갱신을 통해 불필요한 재요청과 화면 깜빡임을 줄이는 방법을 제안했습니다.

#React#cache
4100
이상적인 구조가 빠른 성능은 아닙니다
SSG.COM
백엔드

이상적인 구조가 빠른 성능은 아닙니다

기획전 API의 중복 조회와 중첩 저장 구조를 분리해 성능을 개선한 사례를 다뤘습니다. 다만 구조 분리만으로는 충분하지 않아 실제 조회 패턴과 운영 부하까지 함께 고려해야 했습니다.

#MongoDB#성능
2400