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수억 건의 데이터, 맛있게 쪼개 먹는 방법 (with. Partitioning)

Spring Batch Partitioning, Cursor Reader, Bulk Operations로 수억 건 데이터 처리의 OOM 문제를 해결했습니다. 병렬 분할과 스트리밍 읽기, 일괄 쓰기 최적화로 성능과 안정성을 함께 높였습니다.

2026년 2월 25일

단일 큐에서 발생하던 HOL Blocking을 논리적 파티셔닝으로 완화했습니다. Coordinator 기반 독립 스케일링으로 10만 건 처리 시간을 84% 줄였습니다.

2026년 2월 10일

전국 1,300개 매장 전자라벨 배치를 위해 Partitioning으로 락 경합을 제거하고 처리 시간을 크게 줄였습니다. 또한 Aurora Serverless v2로 트래픽에 맞게 자동 확장해 성능과 비용을 함께 개선했습니다.

2025년 9월 30일

파티션 프루닝, 인덱스 정리, 조인 단순화로 PostgreSQL의 락 매니저 경합을 줄이는 방법을 다뤘습니다. 16개 빠른 경로 슬롯 초과 시 성능 저하가 커지며, 최적화로 TPS가 개선되었습니다.

2023년 12월 18일

엑셀 데이터 추출 기능이 느려지고 서버 부하가 커지는 문제를 개선한 경험을 공유했습니다. 비동기 이벤트와 Spring Batch Partitioning으로 처리 분리와 재다운로드 구조를 구성했습니다.