김코딩

들어가며면접 질문 조회 API에 Caffeine 로컬 캐시를 적용하여 TPS를 97% 향상시키고 DB 쿼리를 99% 이상 감소시킨 과정을 공유합니다.목차1. 문제 상황2. 왜 캐싱인가?3. 기술 선택 Redis vs Caffeine4. 성능 분석5. 캐싱 적용 과정6. 성능 측정 결과7. 배운 점1. 문제 상황시스템 구조우리 서비스는 다음과 같은 구조로 면접 질문을 관리합니다 - 217개 직업 (백엔드 개발자, 프론트엔드 개발자, 데이터 분석가 등) - 직업당 평균 50개 질문 - 총 약 10,000개의 면접 질문 데이터사용자 플로우 기존 구현 코드@Repository@RequiredArgsConstructorpublic class QuestionRepositoryCustomImpl implem..

아 이제는 진짜 Spring에 대해서 배우고있구나 이번 프로젝트부터 Java가 아닌 Spring Boot를 이용하여 API를 만드는 것을 진행하였습니다. 1. 프로젝트를 시작하며이번 프로젝트는 단순한 콘솔 애플리케이션이 아닌, Spring Boot를 기반으로 한 RESTful 일정 관리 API 구현 과제였습니다.일정 등록/조회/수정/삭제 기능을 제공하고, 비밀번호 검증과 유효성 검사, 페이지네이션 등 웹 서비스의 기초적인 구조를 갖춘 API를 만드는 것이었습니다.처음 개발을 진행하면서 가장 혼란스러웠던 건 바로 RequestDto와 ResponseDto를 어떻게 나눠야 하는가였습니다.당시 저는 Dto에 대한 개념이 제대로 잡혀 있지 않아서, “그냥 엔티티에다가 저장하고, 다시 꺼내서 응답 보내면 되는 ..