대용량 데이터 환경에서 문제를 재현하고, 데이터 접근 구조와 동시 요청 처리 방식을 개선해 성능과 안정성을 높여온 백엔드 엔지니어입니다. 게시글 100만 건, 댓글 1,000만 건, 좋아요 450만 건 규모를 가정한 환경에서 병목을 수치로 확인하고 해결 방식을 선택해왔습니다. 단순한 성능 개선에 그치지 않고, 배포 자동화, 문서 자동화, 모니터링과 장애 알림까지 직접 구성하며 개발과 운영이 이어지는 흐름을 다뤄왔습니다.
Spring Boot 기반 커뮤니티 서비스입니다. EC2 단일 인스턴스 환경에서 대용량 조회 병목과 동시성 문제를 부하 테스트로 재현하고, 쿼리 로그와 모니터링 지표로 원인을 분석해 개선했습니다.
- 인기 게시글에서 반복 수행되던 댓글 트리 생성을 인메모리 캐시로 줄여 응답 지연을 완화
- 동시 좋아요 요청에서 유니크 제약 예외가 발생하던 문제를 멱등 처리로 안정화
- 대용량 좋아요 데이터에서 집계와 개인화 조회를 분리해 느린 응답과 에러율을 동시에 해소
- App CPU 포화로 TPS가 정체되던 문제를 HAProxy 기반 수평 확장으로 해소
- Scale Out 후 MySQL로 이동한 병목을 Read Replica와 Sticky Primary로 완화
EC2에서 운영 중인 서비스를 Railway 외부 환경에서 감시하고, Discord로 상태 조회와 장애 알림을 제공하는 운영 모니터링 시스템입니다.
- 로컬 PC에 의존하던 모니터링을 외부 상시 감시 구조로 전환
- 정기 감지와 해석 경로를 분리해 비용과 장애 전파 범위를 줄이는 구조로 설계
- snapshot freshness, self-monitoring, runbook-first 대응으로 감지 신뢰성을 높임
4인 팀 프로젝트에서 백엔드 전체를 맡아 문서화와 배포 자동화를 구축한 경험을 담은 저장소입니다.
- 테스트 기반 API 문서화를 도입해 코드와 문서의 어긋남을 줄임
- GitHub Actions, Jib, EC2 배포 자동화로 팀이 기능 개발과 검증에 더 집중할 수 있게 함
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