백엔드 개발자

정태규

웹 어플리케이션 구현 및 배포
- Spring을 사용한 백엔드 개발을 합니다.
- AWS EC2, AWS RDS, AWS S3를 이용한 서버 배포 경험이 있습니다.
 
더 좋은 코드를 위한 고민
- Junit5와 Mockito를 사용하여 단일 테스트를 작성하며, 객체간 결합도를 낮추기 위해 고민합니다.
- 읽기 쉬운 코드를 작성하기 위해 노력합니다.

개발 지식 정리 및 공유
- 22년부터 현재까지 120개 이상의 블로그를 작성하며 CS, Java, Spring 등을 학습하였습니다.

Blog

<h2>프로젝트 소개</h2>
<ul>
<li>주문 처리 시스템에서 발생하는 동시성 문제를 해결하기 위한 프로젝트</li>
</ul>
<h2>프로젝트 목적</h2>
<ul>
<li>이벤트 발생 시점에 트래픽 급증 상황에서 재고 관리 문제를 해결하는 데 집중</li>
</ul>
<h2>기술 스택</h2>
<ul>
<li><strong>Springboot, Spring Data JPA</strong>, Mysql, Redis, Docker, Jmeter, Git</li>
</ul>
<h2>프로젝트 내용</h2>
<h3><strong>락을 이용한 동시성 문제 해결</strong></h3>
<ul>
<li><p>문제: 재고 수량을 초과하는 주문에서, 결제가 가능하거나 재고가 남았음에도 결제가 안되는 문제 발생</p>
</li>
<li><p>원인: 여러 쓰레드가 동시에 같은  재고 수를 조회</p>
</li>
<li><p>해결<br>  [1차 시도] Java Synchronized 구현  </p>
<ul>
<li>재고 조회에서의 동시성 문제 해결</li>
<li>동기 방식으로 인한 성능 저하 (<strong>throughput: 81.3/sec)</strong></li>
</ul>
<p>  [2차 시도] 베타적 락 구현 </p>
<ul>
<li>Synchronized보다 처리 속도 84% 향상 (<strong>throughput: 150/sec)</strong></li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3><strong>캐시 활용한 재고 조회 처리 속도 향상</strong></h3>
<ul>
<li>문제: 느린 결제 API 처리속도</li>
<li>원인: 빈번한 재고 조회와 수정으로 인한 데이터베이스 접근 증가가 성능 저하를 유발함.</li>
<li>해결:  Redis를 이용한 캐싱 및 Write-Back-Cache 전략 사용<ul>
<li>재고 조회 처리량 25.42% 향상</li>
</ul>
</li>
</ul>


예약 구매 서비스

<h2>프로젝트 소개</h2>
<ul>
<li>실 방문자의 리뷰를 바탕으로 맛집 정보를 제공하는 서비스</li>
<li>영수증 인식을 통한 리뷰 생성 &amp; 실시간 맛집 랭킹 제공</li>
</ul>
<h2>기술 스택</h2>
<ul>
<li><strong>Springboot, Spring Data JPA</strong>, QueryDSL, Mysql, AWS RDS, AWS EC2</li>
</ul>
<h2>프로젝트 내용</h2>
<h3><strong>영수증 인식을 통해 가게, 리뷰 DB 생성</strong></h3>
<ul>
<li>문제: 영수증 정보를 가지고 가게 객체를 생성해야 하는 문제</li>
<li>해결:  OCR(문자 인식)을 사용하여 Json 형태로 영수증의 정보를 받음</li>
</ul>
<h3><strong>커스텀 Exception 생성</strong></h3>
<ul>
<li>문제: 한눈에 들어오지 않는 에러</li>
<li>해결: 커스텀 Exception 생성<ul>
<li>Exception 클래스에 에러코드와 메세지 적용</li>
<li>글로벌 Exception 처리</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3><strong>랭킹 측정 알고리즘 생성</strong></h3>
<ul>
<li>문제: 별점은 높지만 리뷰 수가 적은 경우, 랭킹에 대한 신뢰도가 떨어짐</li>
<li>해결: 별점 70% + 리뷰 수 30%(리뷰 300개 만점) 형식으로 점수 알고리즘 생성</li>
</ul>
