미리보기

• 성과

  • 자료구조 파악을 통해 알고리즘을 떠나 웹 개발 시에도 api 개발, 응답 데이터 또는
    데이터 리스트를 다루기 한층 편해짐

  • 여러 분야의 알고리즘 문제 풀이를 통해 문제 독해 시 어떠한 알고리즘을 이용해야 되는지 파악

• 스터디 목적

  • java 로 웹 개발을 하는 만큼, 언어에 대한 심도있는 이해를 위함

• 구성원

  • 5명 (팀장, 모집 후 운영)

• 활동 기간

  • 2024.08 ~ 2024.11

• 활동 내용

  • ‘백준’, ‘프로그래머스’ 을 이용한 문제 풀이

  • 주 1회 3시간씩 진행 (토론식: 각자 문제 풀이 후 스터디 때 문제에 대해 강의 후 질의 응답)

  • 자바 자료구조에 익숙해지고, 코딩테스트에 출제되는 다양한 알고리즘 문제 풀이

  • dp, dfs, bfs, 백트래킹, 정렬, 이진탐색 위주로 풀이

• 성과

  • 과제를 통한 문제 능력 향상, 알고리즘 및 데이터 구조에 대한 이해, 단위 테스트를 통한 코드의 정확성/신뢰성 판단

• 활동 기간

  • 2023.10 ~ 2023.11

• 역할

  • 과제에 대한 기능 구현 및 api 설계, Git을 활용하여 코드 버전 관리 수행

• 사용 기술

  • java를 이용한 자료구조 활용과 Junit을 통한 단위테스트로 코드의 정확성/신뢰성 높임

[Python 알고리즘 스터디]

• 활동 기간

  • 2022.01 ~ 2022.06

• 코딩테스트에 대비하기 위한 알고리즘 문제 풀이 능력 향상 스터디 (4인 스터디)

• 1시간에 1문제씩 풀이하는 방식으로 진행하였으나 개인의 실력 및 진도 차이가 발생하여
  각자 적절한 문제를 풀이 한 후 질의응답을 하는 방식으로 변경 의견 제시 후 적용

• 문제 풀이의 다양화를 통해 기존보다 3배 더 많은 문제 습득

[ 비대면 학습 프로그램 ]

• 활동 기간

  • 2021.07 ~ 2021.08

• 방학 기간 프로그래밍 언어를 추가로 학습하며, 개발자로서 필요한 자기주도적 학습 역량을 강화

• 주 1회 Zoom을 활용한 스터디 참여로 학습 내용을 공유하고 피드백을 통해 성장 방향을 제시

[성과]

• 서비스 간 분리로 타 서비스의 DB에 연결할 수 없었거나, 연결 시 책임이 분명하지 않았던 문제

  • Apache Kafka 기반의 메시지 브로커와

    데이터 스트리밍을 통해 서비스 간 독립적인 통신을 실현하고

    책임 모호성을 해결

• 이벤트 체이닝 과정에서 중간 서비스의 데이터 접근 성능을 개선하고자 Caffeine 캐싱 처리를
  통해 데이터 조회 속도를 

  약 90% 개선

• 유저의 어플리케이션 상태에 맞는 알림을 제공하고자 FCM 푸시 알림과 SSE를 활용해 상황에
  맞는 알림 방식(백그라운드, 포그라운드, 종료 상황)을 제공하여 사용자 경험을 2배 개선

[개요]

• 점점 늘어나는 반려인구들을 위한 sns, 유저의 펫 프로필을 통해 반려동물과 함께 소통할 수 있는 서비스를 제공

  
  

[인원 및 담당]

• 인원: 7명( BackEnd 4, Infra 1, FrontEnd 2)

• 팀장, Backend 

• 알림 서비스, 알림신청(구독) 서비스, Auth(회원가입, 로그인) 

[아키텍처]

• 서비스들간의 독립성을 유지하고 확장성과 안정성을 위해

  
  MSA(마이크로서비스아키텍처)를 도입

• 데이터 통신을 위해 메세지 브로커인 Apache Kafka 의

  데이터 스트리밍을 통해
  EDA(이벤트드리븐아키텍처) 구축

[역할]

• JWT 기반 로그인을 구현하여 보안 강화

• Redis의 메모리 기반, TTL을 활용한 로그인 동시성 문제 방지 및

  
  토큰/인증번호 등 임시 데이터를 처리

• 이벤트 체이닝 시 데이터 조회 효율성을 위한 caffeine 캐싱 처리 적용

• 서버에서 클라이언트 측으로의 단방향 통신을 위해 SSE(server sent event)를 이용한 알림 기능 구현

  • pwa(progressive web app)의 백그라운드 특성을 활용하여 FCM 을 이용한 푸시 알림 구현

  • 클라이언트 측 전송 시 발생한 직렬화 설정 문제에 대해 json 형변환을 통해 해결하여 이를 공유하여 타 인원들의 문제 재발 방지에 기여

• Google SMTP를 활용한 메일 전송 기능 개발

[인사이트]

• 서비스 간 분리로 인한 독립성과 확장성, 부하 분산을 고려한 설계의 중요성을 체감

• front-end 측과의 데이터 송수신시 직렬화/역직렬화의 중요성 파악

• 작업 및 트러블 슈팅 문서 59개를 작성하여 협업 효율성이 향상되고, 동일 문제의 재발을 방지하며 해결 시간 단축을 경험

• 로컬 환경에서는 문제가 없더라도, 배포 환경에서는 프론트엔드 설정과의 불일치나 인프라 접근 설정에 따른 예기치 못한 문제가 발생할 수 있다는 점 인지

[성과]

• 무한 스크롤 과정에서의 더 빠른 조회 방식 탐색을 위해 커서(cursor) 기반 페이징 처리 와 동적 쿼리(QueryDSL) 처리를 통해 조회 성능을 개선하여 사용자 경험 향상, Pageable 이용했을 때
  보다 조회속도 약 20배 개선(데이터 5,000,000개 기준)

• N+1 문제를 해결하기 위해 패치 조인(fetch join)을 적용하여 불필요한 쿼리 실행을 제거하고
  데이터베이스 처리 비용을 절감

• 영구적으로 저장할 필요 없는 데이터를 Redis TTL을 활용해 관리하여, 만료된 데이터는
  자동으로 삭제되고 메모리 기반 저장소를 통해 빠른 조회 성능을 제공함으로써 시스템 성능을 개선

[개요]

• 스타벅스 온라인 스토어 리빌딩을 통해 이커머스 서비스 분석 및 설계/개발을 통해 웹 개발에
  필요한 주요 기술 이해하고

  FrontEnd 측과의 협업을 통한 소통능력 강화

  
  

[인원 및 담당]

• 인원: 5명( BackEnd 2, Infra 1, FrontEnd 2)

• 팀장, Backend

• 상품 분류/장바구니/리뷰 등 상품 도메인에 관한 api 개발

[아키텍처]

• 타 서비스와의 연결이 용이한 장점을 가지고, 빠른 개발 진행과 버전 통일을 위해
  모놀리식 아키텍처를 사용

[역할]

• Redis 메모리 기반, 분산 환경 지원 특성을 이용하여 비회원과 회원의 최근 본 상품 관리 및
  TTL 설정을 통한 효율적인 데이터 처리 구현

• QueryDSL의 동적 쿼리 생성 기능을 활용하여 필터링 조건과 조인을 포함한 상품 검색 및
  카테고리 분류

• 데이터 저장량에 자유로운 AWS S3를 활용하여 이미지 업로드 및 처리

[인사이트]

• GitHub Issue를 통해 진행할 작업에 대해 명확히 정의하고, 팀과의 효과적인 커뮤니케이션을
  통해 필요한 기능을 구체화

• 프론트엔드와 협업하며 내가 구현한 기능이 어떻게 전달되는지 확인하고, 알맞고 낭비되지 않는
  데이터를 전달해야 한다는 중요성을 인지