MySQL 용량이 부족할 때 — 콘텐츠 저장 아키텍처 탐구
FULLTEXT 인덱스가 디스크를 287GB까지 먹은 경험에서 출발해, 현업 7개 플랫폼의 콘텐츠 저장 방식, InnoDB 압축의 동작 원리, Object Storage 이동의 함정, Vertical Partitioning까지 정리해요.
JPA 영속성 컨텍스트와 트랜잭션 이해하기
@Transactional의 프록시 동작 원리, 영속성 컨텍스트의 1차 캐시와 더티 체킹, 전파 속성, 그리고 실무에서 자주 발생하는 함정까지 정리했어요.
톰캣은 어떻게 수만 개의 요청을 동시에 처리할까
BIO에서 NIO로의 전환 이유, NIO Connector의 Poller/Acceptor 구조, Spring MVC의 요청 처리 파이프라인까지 톰캣 내부를 파헤친다.
DB 커넥션 풀, 왜 필요하고 어떻게 설정해야 할까
JDBC의 매번 커넥션 생성 문제부터 HikariCP의 동작 원리, 적정 커넥션 수 공식, 데드락 방지 전략까지 DB 커넥션 풀을 깊이 있게 정리했어요.
스프링 MVC는 왜 스레드를 최대 200개까지 사용할까
CGI 시절부터 서블릿, 스레드 풀까지의 역사를 따라가며 톰캣의 기본 스레드 수 200의 의미와 스레드 풀 튜닝 전략을 정리한다.
JVM과 Garbage Collection 이해하기
JVM 아키텍처(Class Loader, Runtime Data Areas, Execution Engine)부터 GC 알고리즘(Serial, Parallel, G1, ZGC)까지 분석해 봤어요.
Java 동시성 컬렉션과 유틸리티
ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList, BlockingQueue 등 java.util.concurrent 패키지의 고성능 동시성 자료구조와 동작 원리를 정리한다.
락 메커니즘의 모든 것 - 하드웨어부터 분산 시스템까지
CPU의 원자 명령어(CAS, TAS)부터 OS 레벨 락, 애플리케이션 락, DB 락, 분산 락까지 락 메커니즘의 전체 스펙트럼을 정리한다.
세마포어와 뮤텍스 - 동기화 메커니즘의 이해
임계영역, 세마포어, 뮤텍스의 개념과 차이를 OS 레벨부터 Java 구현까지 정리하고, 실무에서 흔히 혼동하는 부분을 명확히 해봤어요.
Redis와 캐싱, 왜 필요하고 어떻게 써야 할까
Redis의 내부 구조부터 캐시 전략(Cache-Aside, Write-Through 등), Spring Boot 통합, 실무 주의사항까지 캐싱의 모든 것을 정리한다.
캐시와 버퍼: 속도 차이를 극복하는 두 가지 방법
캐시와 버퍼의 개념을 CPU 캐시부터 웹 브라우저 캐시, 커널 버퍼까지 전 계층에 걸쳐 정리하고, 두 메커니즘의 근본적인 차이를 분석한다.