
Distributed Cache 도입기 (3): RDB 조회 90% 감소시키기
BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 검토했지만 각각 한계가 있었습니다. 결국 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.
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BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 검토했지만 각각 한계가 있었습니다. 결국 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.

오픈소스 PDF 라이브러리 도입과 OpenPDF 선택, 전자서명 저수준 구현 과정을 공유했습니다.문서 검증과 P95 모니터링으로 마이그레이션 안정성도 확인했습니다.

CDC 파이프라인 정합성 검사 Spark 잡의 코드 설계 배경을 소개했습니다. 대규모 데이터 응집 환경에서 검증용 잡을 어떻게 구성할지 다루는 글입니다.

CDC 파이프라인 정합성 검사 Spark 잡의 최적화 방법을 다룬 후속 글입니다. 앞선 코드 설계편에 이어 Spark 잡 성능 개선과 운영 관점을 소개했습니다.

무신사는 쿠폰 시스템의 레거시 병목을 분석해 API와 쿼리 구조를 개선했습니다. 그 결과 DB 성능을 64% 높이고 고트래픽 구간의 CPU 알람을 안정화했습니다.

서버 로깅 포맷을 통일해 유저·요청 단위 추적과 호출 위치 확인이 쉬워지도록 개선했습니다. 메타데이터와 트레이스를 더해 디버깅과 모니터링 효율을 높였습니다.


올리브영이 외부 WMS 의존을 벗어나 GMS를 제로베이스로 구축한 과정을 소개했습니다. Kafka와 Kafka Streams로 Out-of-Order Events를 완화하고 출고 성능과 운영 안정성을 개선했습니다.

Redis를 실무에서 사용할 때 유용한 핵심 팁을 정리했습니다. TTL 설정, 큰 키 방지, 자료구조 활용, 핫키 만료 대응이 핵심입니다.

Milvus를 도입해 LINE VOOM 추천 시스템을 실시간 구조로 전환한 과정을 다뤘습니다. 카오스 테스트와 성능 테스트로 안정성과 성능을 검증해 즉시성을 크게 높였습니다.

Java 기반 레거시 포인트 시스템을 Kotlin으로 전환한 과정과 기준을 정리했습니다. 테스트 강화와 점진적 배포로 안정성과 코드 품질을 함께 높였습니다.


Aurora MySQL에서 Long Query와 긴 트랜잭션이 성능에 미치는 영향을 설명했습니다. 로그, Performance Insights, 스키마 정보를 활용한 모니터링과 개선 방법을 정리했습니다.

DataHub로 메타데이터의 수집과 신선도 관리를 먼저 정비했습니다. 이후 DataWiki와 SSOT를 더해 도메인 맥락까지 담는 데이터 탐색 환경을 구축했습니다.