백엔드 개발자 블로그

대규모 트래픽을 감당하기 위해서는 다양한 전략을 사용한다.처리량을 늘리기 위해서 Scale out, 비동기 처리, DB 최적화, 락 최적화, 캐싱 그리고 스파이크성 트래픽에 대비하기 위해 메세지 큐 전략을 사용하는 것이 대표적이다.이러한 전략들을 사용해보면서 의문점들을 하나씩 정리해보려고 이 글을 써본다. 최적의 스레드 수 최적의 DB 커넥션 수비동기 처리 방법논 블로킹 방법Scale outDB 최적화

비전공자 신입 백엔드 입장에서는 뭐가 중요한지 파악하는게 어렵기에 이 책을 읽었다. 이 책은 그 좋은 오답노트 수첩을 훔쳐보는 기분이다. 시니어 분들에게는 향수와 가이드할 목차를, 주니어 분들에게는 겪어 보지 못한 실수도 같이 해보며 따라갈 수 있는 실마리를 줄 것 같다.- 성능의 근본 개념과 접근법을 다룬 2장,- 실질적이고 깊이 있는 DB 이야기로 가득 찬 3장,- 프레임워크를 떠나 API 서버와 인프라 전반을 다루는 4장 (외부 API 연동, 동시 요청 제한, 서킷 브레이커, HTTP 커넥션 풀, 연동 서비스 이중화 등),- 이어서 코드 수준에서 동기/비동기, 스레드 처리, 메시징, 트랜잭션 아웃박스, CDC까지 짚어주는 5장,- 레이스 컨디션, 락과 세마포어, DB 동시성 처리 등을 다룬 6장,-..

들어가는 글MSA 형식으로 토이 팀 프로젝트를 진행하던 중 회의 시간에 동료분이 어떤 Internal API를 개발할 때 HTTP를 사용할지 gRPC를 사용할지 의견을 묻는 일이 있었다. gRPC에 대한 간단한 개념은 알고 있었지만, 확답을 하지 못한 과거의 나를 반성하면서 그간 어렴풋이 알고있던 gRPC 개념과 내가 잘못알고 있던 지점, 평소에 막연한 궁금증으로 남겨놨던 gRPC 관련 질문들을 정리하고 답해보려 한다.Q. gRPC 는 어떻게 HTTP 보다 빨라질 수 있었는가gRPC가 선택한 기술 Protobuf 와 HTTP/2 덕분이다.1. 직렬화시 Protobuf(데이터 구조를 정의하는 언어)를 사용하면 전송하는 데이터 크기를 줄일 수 있어 더 빠른 전송이 가능하다.json 과 Protobuf 를 비..