미리보기

헬로펀딩 서비스 개발

• Java, Spring Boot, Spring Batch를 활용한 엔터프라이즈 애플리케이션 구현

• 57,000명의 투자자와 2,000명의 대출자 연계 플랫폼 백엔드 구축 및 운영

• 전체적인 API 개발 및 유지보수 ( 투자, 입출금, 대출 상품 관리, 정산 등 )

레거시 개선

• PHP 기반의 레거시 서버 Java, Spring Boot, Spring Batch 기반으로 리뉴얼

• 정산 시스템 고도화

  • 3개의 서버, 13개의 DB Procedure, 11개의 DB Function으로 분산된 정산 로직을 분석

  • 1개의 API 서버로 통합

  • 시스템 복잡도 대폭 감소로 요구사항 반영 속도 평균 46.31% 향상

  • 점진적 전환을 통해 시스템 안정성을 확보

• 성능 개선

  • 쿼리 튜닝을 통해 주요 API 응답속도를 87.66%개선 ( ART : 10.295초 → 1.27초 )

  • 이벤트 기반 비동기 처리 도입을 통해 관심사를 분리하고 API 성능을 최적화

  • Redis 기반 캐시 전략 설계 및 구현, API 응답 속도를 83.12% 개선

  • Spring Batch Tasklet 기반의 사용자 예치금 잔액 정합성 체크 배치 작업 Chunk, Partitioning 방식으로 리펙토링, 오류 발생확률 98% 하락 및 배치 성능 91.2% 개선

• k8s ingress - Sticky Session으로 어플리케이션 재기동 시 Session이 유실되는 문제 존재 Redis Session Clustering방식으로 전환하여 해결

신규 도입 및 개발

• 신규 도입

  • Git flow 형상관리 기준 제안 및 도입

  • PR 단위 코드리뷰, Pn룰 제안 및 도입

  • Spring Rest docs, Asciidoc을 이용한 API 명세서 자동화

• 신규 개발

  • 비대면 주택담보대출 신청 및 승인 시스템 DB 설계 및 주요 기능 개발

  • OPENAPI 투자 기능 개발 참여

  • 대출 상환 및 연체 안내 문자 자동화, 백오피스 LMS, SMS 다량 발송 기능 개발

  • 대출 상환 일정 시뮬레이션 기능 구현, 사용자 친화적 대출 관리 환경 제공

  • 투자자 지급 이자와 대출자 수취 이자를 분리 낙전 수입 추가 실현

트러블 슈팅 및 해결

• JPA, Mybatis를 동시 사용으로 인한 HikariCP Dead lock 트러블 슈팅 및 해결

• DB 복제 지연 문제 해결 시스템 데이터 일관성 보장

• Spring Batch job 동시 등록 Metadata tables Deadlock 문제 해결로 안정적인 Batch 환경 구축

• 분산 락을 통해 분산 서버 환경에서의 투자, 입출금 동시성 이슈를 해결

주요 사용 기술

• Back-end : Java, Spring Boot, Spring Batch, Spring Cloud, Spring Security, JPA, Mybatis, MySQL, Redis, Redisson, Spring Rest docs, DB Procedure, DB Function

• Front-end : Javascript, Thymeleaf, CSS, HTML, jQuery

• Infra : Git, Kubernetes, Docker, Jenkins, ArgoCD, ELK, Prometheus

여러 도메인으로 분리돼 있던 정산 비지니스 로직 통합 프로젝트 제안 및 채택

• 3개의 어플리케이션 서버, 13개의 DB Procedure, 11개의 DB Function으로 퍼져있던 정산 비지니스 로직을 1개의 API 서버로 통합, 시스템 복잡도 및 유지 보수 비용 감소

• 기존 As-Is 정산 아키텍쳐 및 의존성 구성 분석. 점진적 전환을 통해 안전성 확보

• Redission을 통한 분산 서버 환경에서의 투자 동시성 이슈 해결

• 주요 사용 기술 : Spring Boot 2.7.3, Java 11, JPA, Redission, Rest API

PHP 레거시 백오피스 서버 Java, Spring으로 리뉴얼 하며 기존 기능 개발 및 추가 개발 진행

• 쿼리 튜닝을 통한 API 응답속도 87.66% 개선 경험 ( 평균 응답 속도 : 10.295초 → 1.27초 )

• JPA, Mybatis동시 사용시 발생할 수 있는 HikariCP Dead lock 트러블 슈팅 및 해결

• DB Replication 복제지연 문제 해결

• 이벤트 기반 비동기 처리 도입을 통해 서버의 성능 최적화

• Excel 다운로드 기능 POI 라이브러리 도입 및 공통 유틸로 개발, 레이턴시 72.3% 개선

• 주요 사용 기술 : Spring Boot 2.6.7, Spring Security, Java 11, JPA, Mybatis, Thymeleaf

클라우드 기반 서버 인프라 운영 및 유지보수

• k8s ingress - Sticky Session에서 Redis Session Clustering으로 변경

• 기존 ElastAlert Rule 규칙을 분석하고 필요한 조건에 맞게 Exception 발생 관련 Rule을 수정

• 주요 사용 기술 : Kubernetes, Jenkins, ArgoCD, ELK, Prometheus, Redis, MySQL

PHP, Crontab 레거시 Batch서버를 Spring Batch로 리뉴얼 하며 추가 기능 개발 및 운영

• 대출 대량이체 관련 Batch 기능 개발, 운영 및 개선

• Spring Batch job 동시 등록 Metadata tables Deadlock 문제 해결 및 사내 공유

• Tasklet 방식 → Chunk, Partitioning 제안 및 도입 ( 성능 개선 12분 → 1분 )

  
  

• 주요 사용 기술 : Spring Boot 2.7.3, Spring Batch, Java 11, JPA, Mybatis

내부 어플리케이션들을 위한 은행 등 외부 시스템 연동 통합용 API 서버 개발 및 운영

• Spring Rest docs, Asciidoc을 이용한 API 명세서 자동화

• Redis 기반 캐싱 전략을 통해 API 응답 속도 최적화 (평균 응답 시간 83.12% 개선)

• Git flow 형상 관리 기준 도입

• 주요 사용 기술 : Spring Boot 2.7.3, Java 11, JPA, Redission, Rest API

P2P 플랫폼 투자 및 대출 정산 관련 DB Procedure, DB Function 개발, 운영 및 개선

• 형상 관리 되지 않고 있던 Procedure, Function, 문서화 작업 및 형상 관리 기준 도입

• 기존 통합 이자에서 투자자 지급 이자, 대출자 수취 이자 분리하여 낙전 수입 추가

• 대출 상환 기준일 고정 상환 주기 방식에서 기표일 기준 상환 방식으로 변경

• 주요 사용 기술 : MySql, Git

2023.08~진행중 / 주 2~3회

백엔드 기술과 관련된 글을 읽고 서로의 의견을 나누며 토론하는 스터디입니다. 인원은 6명으로 주 2~3회 1시간 가량 진행했으며 2023년 8월부터 매주 진행중입니다.

매주 읽고싶은 주제와 관련된 글을 선정하여 각자 의견, 경험, 이견등을 나누며 기술에 대한 이해도를 높이고 다른 사람들의 의견을 접하여 시야를 넓게하는 효과가 컸습니다.

가장 기억에 남은 아티클로는 "소프트웨어 엔지니어가 알아야 할 로그에 대한 모든 것" 이라는 Medium 게재된 글로 Apache Kafka를 개발한 Jay Kreps이 작성한 글을 번역, 해석한 글이였습니다. Kafka를 개발하게 된 이유와 철학을 로그라는 하나의 주제에서 출발하여 점진적으로 설명됐기에 Log와 Kafka대한 이해도를 크게 높일 수 있었습니다. 게재된 글을 읽고 이해한 것을 바탕으로 경험으로서 습득하기 위해 MSA 기반 사이드 프로젝트에 Event streaming을 위해 적용해보는 과정 또한 가졌습니다.

Link : https://www.notion.so/minnim1010/6af63324e8614108bf32b0c2f5a1c87c

2024.08~진행중 / 평점 5점

초심자를 대상으로 백엔드 과외를 진행하며, 기본 개념부터 실무에서 활용되는 기술까지 쉽게 이해하실 수 있도록 노력했습니다. 이 과정에서 기술의 핵심을 다시 정리하고, 학습자 입장에서 설명하는 방법을 고민하면서 제 자신도 기술에 대한 이해도를 더욱 깊게 다질 수 있었습니다.

또한 이를 통해 기술적인 부분의 커뮤니케이션 능력이 상승할 수 있었습니다.

이러한 노력들로 감사하게도 평균 5점 만점으로 높은 리뷰 점수를 가질 수 있었습니다.

Link : https://kmong.com/gig/598770

2023.08~2024.01 / 주 1회

6개월 동안 매주 1회, 다양한 알고리즘 문제를 선정하여 풀이하며 문제 해결 능력을 키우고 코딩 테스트 실력을 향상 시키고자 했습니다. Python을 활용해 문제를 해결하며 팀원들과 풀이 방법을 공유하고 코드 리뷰를 통해 다양한 접근 방식을 학습할 수 있었던 스터디였습니다.

Link : https://www.notion.so/13fde4324e3d81bdb40cc05180907378