단순 기능 구현보다 실시간 처리와 성능 최적화에 관심을 가진 백엔드 개발자입니다.
Redis 기반 실시간 채팅·알림 시스템, 동시성 제어, 조회 성능 개선을 경험했으며 문제 원인을 분석하고 수치 기반으로 개선하는 개발 방식을 지향합니다.

분류	기술
Language
Backend
Database
Real-time
Infra / DevOps
Test / Monitoring
Frontend (학습 중)

2026.04 ~ 2026.05 · 4인 팀 · 내일배움캠프 최종 프로젝트 · GitHub

실시간 채팅·알림과 AI 챗봇을 제공하는 역경매 서비스로, Redis Pub/Sub 기반 다중 인스턴스 실시간 처리와 성능 최적화에 집중했습니다.

담당 인증/인가, 사용자, 카테고리, 리뷰, 실시간 채팅·알림

• Virtual Thread로 SSE 알림 서버 처리량 개선: DB 커넥션 대기로 플랫폼 스레드가 고갈되는 문제를 Java 21 가상 스레드로 해결.
  k6 부하 테스트 500 VUs 기준 RPS 4,398 → 5,831 (약 33%↑)
• 다중 인스턴스 실시간 채팅: Redis Pub/Sub 브로드캐스트 구조 설계, STOMP CONNECT 단계 JWT 인증,
  @TransactionalEventListener(afterCommit)로 DB 저장과 메시지 발행 간 정합성 보장
• 카테고리 트리 Redis 캐싱: Cache Evict로 정합성 유지, 응답 속도 352ms → 7ms (약 50배)
• AI Tool Calling 안정화: Spring AI 기본 temperature로 인한 Tool 미호출·허위 시세 생성 문제를 원인 분석 후 개선
• 비용 효율 인프라: I/O 중심 서비스 특성을 고려해 ARM 기반, 메모리 중심 ECS Fargate 구성

2026.03 · 5인 팀 · 내일배움캠프 팀 프로젝트 · GitHub

동시성 제어와 조회 성능 최적화에 집중한 커머스 백엔드 서비스입니다.

담당 상품·포인트·즐겨찾기 도메인, 동시성 제어, 조회 성능 최적화

• 락 전략 비교를 통한 재고 정합성 확보: 비관적 락 / 낙관적 락 / Lettuce 스핀락 / Redisson 분산락 4종 비교 검증. 재고 차감 실패율 85% → 0%
• 측정 기반 기술 선택: 비관적 락(186ms)이 Redisson(567ms)보다 빨라 단일 DB 환경에서 채택, DB 병목 시 분산락 전환 기준 정리
• 실행 계획 기반 인덱스 튜닝: EXPLAIN ANALYZE로 분석해 정렬 컬럼 선행 인덱스 적용. Full Table Scan·filesort 제거,
  응답 0.342ms → 0.0556ms (약 6배)

자격증 정보처리기사 (2025.09) · SQLD (2025.09) · ADsP (2025.06)