미리보기

단축 URL 서비스 (Link)

Java 21 Spring Boot 3.x MySQL Spring Data JPA

주요 역할

• MySQL 인덱스 적용을 통한 평균 조회 1.09s -> 189.92ms 5.74배 성능 향상

• k6 부하 테스트 수행, 리소스 사용량 및 응답 속도 측정

• Prometheus, Grafana를 사용하여 서버 모니터링 시스템 구축

• Sping Cloud Config를 사용하여 별도의 설정 없이 블랙리스트 URL을 관리하도록 구성

트러블 슈팅 및 고민

부하 테스트에서 CPU 사용률 과다 및 응답 속도 저하 문제 해결
문제 : 1 Core CPU / 1 GB Memory / 1 Pod 환경에서 RPS 10 부하 테스트 진행 시 CPU 사용률이 최대 99.7%까지 상승하고 응답 속도 저하 발생

해결 : 인덱스를 적용하여 조회 성능 향상 및 메모리 사용량 안정화, CPU Usage 안정화를 위한 스케일 아웃 테스트를 진행하고 적정 인프라 스펙 결정

부하 테스트 중 OutOfMemoryError 발생

문제 : Docker 컨테이너의 메모리 제한을 1GB로 설정했음에도 max heap size가 256MB로 설정되어 OutOfMemory 발생

해결 : JVM 옵션을 수정하여 컨테이너 메모리의 100%를 할당하도록 -XX:MaxRAMPercentage=100.0 옵션을 추가하여 문제를 해결

Spring Cloud Config를 활용한 블랙리스트 URL 자동 관리

문제 : 기존의 yml 파일을 사용하여 블랙리스트 URL을 관리하는 방식에서는 설정 변경 시 매번 파일을 수정하고 배포해야 하는 번거로움이 있음.

해결 : Spring Cloud Config를 사용하여 별도의 설정 파일 수정 없이 실시간으로 설정 내용을 수정하고 적용할 수 있도록 구성하여, 설정 변경을 더 효율적으로 관리하도록 해결.

각 플랫폼에 흩어져있는 공연 정보를 제공하는 서비스 (Link)

Java 21 Spring Boot 3.x PostgreSQL Spring Security Spring Data JPA QueryDSL

주요 역할

• JWT 로그인 구현, Redis를 활용한 RefreshToken 저장

• 불필요한 연관 관계 제거 및 리팩토링을 통한 코드 재사용성 및 가독성 증가

• Querydsl 도입으로 검색 및 필터 기능을 효율적으로 구현

• 비동기 적용을 통해 외부 API 연동의 지연 시간을 7.9s -> 3.7s로 단축

• AOP 활용으로 회원/비회원 처리 로직을 효율적으로 관리

트러블 슈팅 및 고민

소셜 로그인 비즈니스 로직 개선

문제 : 단일 API에서 모든 로그인 로직을 처리하면서 플로우가 과도하게 복잡해졌으며, 신규 사용자의 경우 별도의 동의 절차 없이 자동으로 가입되는 문제가 발생

해결 : 회원 가입과 소셜 로그인 프로세스를 분리하여 책임을 명확히 구분하고, Redis를 활용해 임시 데이터를 저장함으로써 인증 흐름을 단순화하고 유연성을 확보

KOPIS API 연동 성능 개선

문제 : 매일 1회 스케줄러를 실행하여 공연 목록을 최신화하는데, 일주일 기준 약 100개의 데이터를 처리함. 다수의 API 호출로 인해 응답 속도가 느려지고, 공연 시설 정보 저장 시 중복 데이터가 발생할 가능성이 있음.

해결 : CompletableFuture를 활용한 병렬 처리로 공연 상세 정보 조회 응답 속도 개선, synchronized 적용을 통해 중복 저장을 방지하고 데이터 정합성 유지

OpenAI의 ChatGTP를 활용하여 이미지 기반 캐릭터 생성 및 변형을 제공하는 서비스 (Link)

Java 21 Spring Boot 3.x MySQL 8.0 Spring AI Spring Security Spring Data JPA QueryDSL

주요 역할

• ChatGPT 기반 이미지 분석 및 생성 API 구현

• 멀티 이미지 생성 및 비동기 처리 적용으로 응답 시간 최적화

• 쿼리 튜닝을 통한 이미지 목록 조회 성능 개선

트러블 슈팅 및 고민

이미지 생성 최적화

문제 : ChatGPT API는 직접적인 이미지 변형 기능을 제공하지 않으며, 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 요청해야 함. 단일 이미지 생성 방식에서는 사용자가 원하는 결과가 아닐 경우 여러 번 요청해야 하므로, 비효율적인 리소스 사용과 응답 지연이 발생함.

해결 : 한 번의 요청으로 다수의 이미지를 생성할 수 있도록 개선하여 반복 요청을 최소화하고, 비동기 처리를 적용해 응답 속도를 향상

쿼리 최적화로 이미지 목록 조회 성능 개선

문제: 좋아요 순으로 캐릭터 이미지 목록을 조회하는 기능에서, likes 테이블과 character 테이블을 조인한 후 좋아요 수를 집계하는 방식으로 인해 응답 속도가 느림. 10만 건의 데이터를 모두 조인한 후 집계 연산을 수행하면서 불필요한 연산 부담이 발생하여 조회 성능이 저하됨

해결: likes 테이블에서 먼저 좋아요 수를 집계한 후 character 테이블과 조인하는 방식으로 변경하여 연산량을 줄이고, 쿼리 성능을 최적화

라즈베리파이 기반 환자 체온 관리 시스템

python

• Python의 PulseSensor 라이브러리를 이용해 심박수를 측정하고 확인

• DHT11 온도 센서와 Pulse 센서를 활용해 데이터를 수집하고 Buzzer와 LED로 환자 상태를 알리는 시스템