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기본 정보

이름
성종욱
직업
백엔드 개발자
간단 소개

MSA 아키텍처에 대한 깊은 관심을 바탕으로 Spring Cloud를 활용한 MSA를 경험했습니다. 서비스 확장성과 안정성에 대해 깊이 있게 고민하며, Kafka 비동기 메시징 처리를 통해 데이터 흐름을 최적화했으며, 서킷브레이커와 리트라이 패턴, 그리고 Redis를 통한 캐싱 등 성능 향상과 안정성 강화를 위한 다양한 기술을 적용했습니다.

기술 스택

기술 스택

Java, Spring Boot, JPA, querydsl, Spring Cloud, resilience4j, MySQL, MongoDB, Kafka

프로젝트

프로젝트명

책과 예술작품을 판매하는 이커머스 플랫폼 Doran | 1인 개인 프로젝트

소속/기관명

프로젝트 기간

2024.03. ~ 2024.07.

프로젝트 내용

서비스에 등록된 상품을 회원이 주문을 하거나 장바구니에 담을 수 있고, 주문 후에는 주문내역과 배송현황 조회가 가능합니다. 일일 주문량이 가장 많은 10개의 상품은 베스트 상품으로 선정되어 보다 활발한 소비를 유도합니다. 회원, 주문, 상품 등 다수의 서비스로 구성됨에 따라 서비스 간 통신으로 서로 연계된 MSA 구조를 갖추었습니다.

1. 구현 내용 및 성과

  • DB 접근 시 Apache Kafka 비동기 처리 및 CDC 적용을 통한 서비스 안정성 및 성능 향상 / 데이터 정합성 이슈 해소 I TPS : 86.2 → 194.2 / Peak TPS : 104.0 → 506.0 (약 200 ~ 500% 향상)

  • CircuitBreaker & Retry 패턴 적용을 통한 데이터 롤백 및 서비스간 통신 일시 장애 대응

  • 자주 조회되는 데이터에 대한 Redis 캐시 적용으로 조회 속도 향상 | TPS : 109.9 → 943.3 (약 900% 향상)

  • Redisson 분산락을 활용하여 상품 재고수량 증감 시 동시성 이슈로 인한 데이터 부정합 가능성 해소

  • JPA N+1 문제 해결로 로딩 속도 및 메모리 성능 최적화

  • MySQL 인덱스 설정을 통한 쿼리 속도 향상 | 39ms → 2ms (약 1/20로 감축)

  • Openfeign을 통한 서비스 간 통신 구현

  • 객체 매핑 모듈 Mapstruct를 통해 런타임 부하 해소 및 유지보수성 향상

  • 타입 안전성 및 동적 쿼리 생성 등을 고려하여 QueryDSL 활용

2. 진행 중 고민 내용

  • 데이터 흐름을 최적화하기 위한 카프카 아키텍처는 어떻게 설계되어야 하는지

  • 분산 환경의 비동기 처리 적용 과정에 있어서 데이터 정합성 이슈를 어떻게 해결할 것인지

  • 서킷브레이커 및 리트라이 패턴 적용에 있어서 어떠한 설정과 고민이 필요한지 등

포트폴리오

URL

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벨로그

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BE 개인 프로젝트 DORAN 깃헙 리포지토리

깃허브

교육

소속/기관명

국민대학교

종류 | 전공

대학교(학사) | 소프트웨어

재학 기간 | 재학 상태

2014.03. ~ 2020.02. | 졸업

대외활동

활동명

KDT 쿠버네티스 전문가 양성과정

소속/기관명

구름

연도

내용

쿠버네티스 전문가 양성과정 14회차 수료

  • Linux / Docker / AWS / Jenkins / Kubernetes 등 인프라 레벨 이론 지식 습득 및 실습 적용

  • 파이널 프로젝트를 통한 협업 경험

자격증

자격증명

정보처리기사

점수 | 발급기관

95 | 한국산업인력공단

취득연월

2019.08.

댓글