첫 사용자 피드백으로 24개 항목 개선
실제 사용자 피드백을 바탕으로 입력값 손실 버그, 드래그 성능, ESC 처리, 키보드 네비게이션 등 24개 항목을 개선한 과정을 정리했어요.
셀 입력 및 수식바 동기화 최적화
debounce에서 rafThrottle, 최종적으로 즉시 동기화까지 오픈소스 분석을 통해 도달한 셀-수식바 동기화 최적화 과정을 정리해 봤어요.
테이블 드래그 성능 최적화: O(N)에서 O(1)로
React 스프레드시트에서 드래그 선택 시 발생한 성능 병목을 Set 자료구조, RAF 기반 throttle, DOM 직접 조작으로 해결한 과정을 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.
[트러블슈팅] Kafka 파티션 불균형으로 처리 지연
userId 기반 파티셔닝 때문에 헤비 유저의 이벤트가 한 파티션에 몰리면서 Lag 편차가 10배까지 벌어졌다. uploadId 기반으로 바꿔서 해결한 과정을 정리한다.
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.
N+1 문제 분석과 해결
JPA N+1 문제의 4가지 해결 방법(FetchJoin, EntityGraph, SUBSELECT, BatchSize)을 실측 비교하고 최적 전략을 선택한 과정을 정리한다.