두개 이상의 테이블을 조인 할 때 서로 다른 테이블에 있는 데이터로 ORDER BY 정렬을 하게 되는 경우가 있을 것 같은데 이런 경우에는 인덱스를 어떻게 생성해야 하는지 궁금합니다

충돌 빈도가 낮지만 피크 타임에 스파이크가 있는 서비스라면, “낙관적 락+재시도”와 “레디스 락” 중 어떤 구성이 유지보수/비용/성능 면에서 유리한지 궁금합니다 

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]안녕하세요! 강의를 듣다보니 db 파일들은 히스토리가 어떻게 관리되고 어떤 단위로 파일을 나누는지 궁금합니다!

안녕하세요, 김영한 지식공유자님.현재 자바개발 2년차 개발자입니다.자바와 DB공부를 병행하고 있습니다.자바와 스프링 공부 vs SQLP 공부로 고민을 한다면,자바와 스프링 공부보다 SQLP를 따기위한 노력에 가중치 높이는게 좋은 선택일까요?

안녕하세요! 강의에서 GC와 JVM 메모리 관리에 대해 설명해주신 부분을 듣다가, 제가 겪었던 Thread Starvation 문제가 떠올라 질문을 남기게 되었습니다 🤓 제가 겪었던 상황에 대해서 정리해보겠습니다. ✔ 1차 문제 발생[프로젝트 환경]- Spring Boot 3.x, Java 21- AWS EC2 t3.small (2 vCPU, 2GB RAM)- Docker 컨테이너 배포- 개발 서버 (비용 최적화 목적) [문제 발생 과정]초기에는 Docker 메모리 제한 없이 JVM만 -XX:MaxRAMPercentage=75.0로 설정했습니다. 카카오 소셜 로그인 기능을 추가한 후 배포 시 Thread Starvation 문제가 발생했습니다.# 초기 설정 (문제 발생)- Docker: 메모리 제한 없음- JVM: -XX:MaxRAMPercentage=75.0 (호스트 2GB의 75% = 1.5GB) [결과]- JVM이 힙 1.5GB + 스택/Metaspace 400MB = 총 1.9GB 사용- OS/Docker 600MB 사용- 총 2.5GB 필요 → t3.small 2GB 초과- Thread Starvation 발생 [1차 해결]Docker 메모리 제한을 추가하고 JVM heap을 축소했습니다.# DockerfileENTRYPOINT ["java", "-XX:+UseZGC", "-Xms512m", "-Xmx1g", "-jar", "app.jar"]# 배포 스크립트docker run -d --memory="1.5g" --memory-swap="1.5g" --cpus="1.8" ... ✔ 2차 문제 발생이후 구글/네이버 소셜 로그인, CRUD API들이 추가되면서 다시 Thread Starvation이 발생했습니다.AWS EC2 서버를 재부팅하고 SSH로 서버에 접속해서 원인을 파악해보았습니다. 아래 내용은 당시 작성했던 깃허브 이슈 내용입니다.✏ 문제 상황 정리1. 컨테이너 상태 확인- docker ps -a | grep nugudi-dev (컨테이너는 실행중이지만 unhealthy 상태)- docker top nugudi-dev (컨테이너 내부 프로세스 확인: 아무런 프로세스도 출력되지 않았습니다 → Java 프로세스가 죽은 상태) 2. 헬스체크 실패 원인 확인- Connection reset by peer 에러 → Spring Boot 애플리케이션이 정상적으로 응답할 수 없는 상태 3. 컨테이너 로그 확인- HikariCP에서 반복적으로 Thread Starvation 경고 → GC가 CPU를 독점하여 애플리케이션 스레드들이 실행될 기회를 얻지 못하고 있는 상태 4. OOM Killer 확인- docker inspect 명령으로 OOMKilled 여부 확인 → false → Linux의 OOM Killer가 프로세스를 강제 종료한 것이 아니라, Java 프로세스가 메모리 부족으로 인한 GC Thrashing 상태에서 스스로 응답 불가 상태 5. 메모리 사용량 측정- EC2 인스턴스의 실제 메모리 사용 현황을 파악하기 위해 컨테이너를 중지한 상태에서 free -m 명령 실행- OS + Docker 데몬: 256MB 사용- t3.small 인스턴스의 총 메모리: 1901MB- → 컨테이너에 안전하게 할당 가능한 메모리: 1901MB - 256MB = 1645MB (약 1.6GB) 6. Docker 메모리 사용량 확인 (docker stats nugudi-dev --no-stream)- 재부팅 후 안정화된 상태에서 컨테이너의 메모리 사용량 확인: 866MB / 1.5GB (56%) 사용- 안정화된 상태의 메모리 사용량. (따라서 애플리케이션 시작 단계에서의 피크 메모리 사용량은 아닙니다.) 7. CPU 크레딧 확인- 78-90 크레딧 유지하고 있음. 따라서 CPU 크레딧 고갈 문제는 아니라고 생각했습니다.- 문제의 원인은 메모리 부족으로 인한 GC Thrashing으로 예상됩니다. 🧐 원인 파악[메모리 부족 원인]애플리케이션 시작 단계에서는 모든 클래스를 한 번에 로딩하고, 모든 Spring Bean을 생성하며, DB 커넥션 풀을 초기화하는 등 메모리 사용량이 피크에 달합니다. 이 시점에서 필요한 메모리가 Docker limit인 1.5GB를 초과하면서 메모리 부족 상태가 발생했습니다.메모리를 확보할 수 없게 된 GC는 계속해서 메모리 확보를 시도하며 CPU의 90% 이상을 소비하게 되고, 이로 인해 애플리케이션 스레드들이 실행될 기회를 얻지 못하는 Thread Starvation 상태에 빠지게 된 것으로 예상됩니다.[ZGC의 문제점]현재 사용 중인 ZGC는 초저지연을 목표로 설계된 GC 알고리즘입니다. 이를 위해 복잡한 메모리 구조를 사용하며, 이 과정에서 heap 크기의 10-20%를 Native Memory로 추가 소비합니다. 현재 너구디의 설정인 1GB heap 기준으로 약 200MB의 Native Memory를 사용하는 것입니다.반면 G1GC는 heap의 약 5%만을 Native Memory로 사용하므로 약 50MB 정도만 필요합니다.따라서 ZGC를 G1GC로 변경하면 약 150MB의 Native Memory를 절약할 수 있습니다.ZGC는 수백 GB 이상의 대용량 heap과 초저지연이 중요한 프로덕션 환경에 적합하지만, 1GB 정도의 작은 heap을 사용하는 너구디 개발 서버에서는 오히려 메모리 오버헤드가 부담이 됩니다. G1GC는 10-50ms의 pause time을 가지지만, 개발 서버에서는 이 정도의 지연은 문제가 되지 않으며, 메모리 효율성이 훨씬 중요하다고 판단했습니다.[애플리케이션 시작 vs 안정화 메모리 차이]docker stats로 확인한 866MB(56%)는 애플리케이션이 시작을 완료하고 안정화된 상태의 메모리 사용량입니다. 하지만 애플리케이션 시작 단계에서는 훨씬 더 많은 메모리가 필요합니다.시작 단계(0-2분)에서는 JVM이 모든 클래스를 메모리에 로딩하고(+200MB), Metaspace를 초기화하며(+150MB), Spring Boot가 모든 Bean을 생성하고(+300MB), DB 커넥션 풀을 초기화하며(+100MB), 캐시를 초기화(+100MB)합니다.이 시점의 피크 메모리 사용량은 1400-1500MB 입니다. 시작이 완료된 후(3분 이후)에는 GC가 불필요한 임시 객체들을 정리하면서 메모리 사용량이 800-900MB로 감소하여 안정화됩니다. 🤔 질문1. GC 알고리즘 선택에 대해1GB 수준의 heap에서 ZGC보다 G1GC가 적합하다고 판단하여 변경했습니다. 이러한 판단이 적절한지 여쭤보고싶습니다. ZGC는 어느 정도 규모의 heap부터 효과적인지 궁금합니다. 2. -Xms = -Xmx 설정에 대해gemini 코드 리뷰에서 "서버 애플리케이션은 초기 힙과 최대 힙을 동일하게 설정하여 힙 확장 오버헤드를 제거하는 것이 좋다"는 의견을 받았습니다.메모리가 빡빡한 상황(여유 100MB)에서 처음부터 1.2GB를 할당하는 것이 안전한 선택이 맞을까요..! 오히려 512MB로 시작해서 필요할 때 늘리는 게 더 안전한것일지 여쭤보고 싶습니다. 3. Docker 메모리 제한과 JVM heap 비율에 대해현재 Docker 1.6GB 중 JVM heap 1.2GB (75%)로 설정했는데, 이 비율이 적절한지 여쭤보고 싶습니다. 일반적으로 권장되는 비율이 있는지 궁금합니다! 4. Native Memory 측정에 대해현재는 관련해서 정리해둔 기술 블로그 등을 통해 (G1GC는 heap의 5%, Metaspace 100MB 등)로 추정했는데, 실제로 정확히 측정하려면 어떻게 해야 하는지 궁금합니다! -XX:NativeMemoryTracking=detail 같은 옵션을 운영 환경에서 사용해도 성능에 영향이 없을까요?! 5. 현업에서의 리소스 관리이런 제한된 리소스 환경을 어떻게 관리하시나요?! 메모리 설정의 기준은 어떻게 정하시는지 궁금합니다! 6. 모니터링 지표Thread Starvation을 사전에 감지하려면 어떤 지표를 모니터링해야 할까요?? 강의 내용과 연결하여 최근에 개발하면서 궁금했던 부분들을 남기게 되었습니다! 초기 스타트업에서 백엔드 개발을 하고 있는데 개발하면서 이슈가 생기면, 강의들을 보기도 하고 구글링을 열심히 하기도 하고 AI와 정말 긴 대화를 나누기도 하면서 원인을 찾고 저희 상황에 제일 적합한 해결책을 찾고있습니다. 하지만 제가 문제 상황을 맞게 파악한건지, 가장 최선의 해결책을 찾은게 맞는지 늘 더 생각하게 되는 것 같습니다. 그리고 스스로의 판단에 확신을 갖기 위해서 더욱 더 많이 공부하고 기반을 탄탄하게 해야함을 느낍니다.Thread Starvation 문제를 겪고 제가 파악하고 해결한 방법이 적합한지, 리소스 관리와 관련해서 현업에서는 어떻게 관리하고 모니터링하는지 여쭤볼 수 있는 분이 주변에 없어서 긴 글을 남기게 되었습니다 🤓..읽어주셔서 감사합니다 :) 

안녕하세요! 섹션 9에 레이어 관리 파트 강의를 듣다가 궁금증이 생겨서 질문드립니다!이미지 크기를 줄이기 위해 최소한의 환경만 갖춰진(?) alpine OS를 사용한다고 이해했습니다.그러면 현업에서는 alpine OS를 사용한다고 가정할 때 해당 OS에 애플리케이션 실행에 필요한 구성이 전부 존재하는지, 어떤 프로그램들을 추가로 설치해야 하는지 확인하는 방법이 있는지 궁금합니다!

자주 사용하는 메서드나 라이브러리에 대한 모음집? 같은 거 추가해주시면 좋을 것 같습니다!추가로 과제 테스트에 대한 강의 개설 계획 있으신 지 여쭤보고 싶습니다!

강사님, 캐싱 관련해서 실무적인 관점의 질문이 있습니다.강의에서 String 타입의 value에 JSON 형식으로 데이터를 저장해서 캐싱 처리를 한다고 배웠는데, 실무에서 어느 범위까지 캐싱하는 게 적절한지 감을 잡고 싶습니다. 과거에 MyBatis의 동적 쿼리처럼 조건부 로직이 포함된 200줄짜리 복잡한 쿼리가 DB에서 파싱되는 시간 자체만으로도 성능 부하를 유발했던 경험이 있습니다.쿼리 자체를 수정하는 것이 베스트겠지만, 현실적으로 어려울 때가 있었습니다. 이런 '고치기 힘든 악성 쿼리'의 실행 자체를 회피하는 목적으로 Redis 캐싱을 적극적으로 사용하는 전략에 대해 궁금합니다. 실무에서는 이런 경우:1. 쿼리 결과 데이터가 어느 정도 크기(예: 수십 MB)까지 Redis에 캐싱을 허용하시나요?데이터가 너무 크면 오히려 Redis에 부담이 될 것 같아서요. 2. 만약 결과가 너무 크다면, 페이징 처리된 일부만 캐싱하시나요?아니면 보고서처럼 핵심 요약 데이터만 따로 캐싱하는 전략을 사용하시나요? 3. 특히 이런 복잡한 집계/통계 쿼리는 데이터 변경이 잦지 않은데,이런 경우 TTL은 보통 어느 정도로 설정하시는지 강사님의 경험이 궁금합니다.

안녕하세요 너무 유익한 강의 잘 듣고 있습니다 :) 강의를 듣다보니 RAG와 파인튜닝은 LLM의 할루시네이션을 줄이고 특정 도메인에 대한 지식을 주입하면서 더 적절한 답변을 낼 수 있다는 측면에서 닮아 보인다는 느낌을 받았습니다.물론 두 방법의 차이나 적용 사례는 구글링하면서 쉽게 찾을 수 있지만 만약 강사님이 특정 도메인에 특화된 LLM을 개발하신다면 어떤 기준과 절차로 RAG와 파인튜닝을 선택하고 활용하시는지 강사님의 개인적인 생각이 궁금합니다 :)

안녕하세요. 강사님의 강의를 2회독하며 궁금한 것들이 어느정도 정리가 되어 질문 드립니다.제가 SI에 있어서 그런건지 혹은 프로젝트? 운이 없어서인지 차세대를 하더라도 돌이켜보면 경험했던 실무에서는 늘 자연키를 PK로 사용 했었습니다. 그러다보니 UPDATE, DELETE등 데이터를 핸들링 할 때에도 늘 PK(자연키)를 전부 들고다니며 사용 했었는데대리키를 PK로 사용할 경우에는 PK도 항상 같이 다른 데이터 들과 함께 객체등에 담는지.. 혹은 데이터를 갱신 할 때에만 자연키들로 따로 pk를 조회 한 후 사용하는지 아니면 unique 조건이 걸린 자연키들로만 갱신을 하는지 궁금해서요 ㅜㅜ

mysql 커뮤니티버전과 사용버전의 차이가 크게 없는건가요?

비대칭키의 역할 (보안성 확보)- 통신 초기 핸드셰이크 과정에서만 비대칭키 암호화 방식 사용- 주된 목적은 클라이언트와 서버가 이후 사용할 대칭키(세션 키)를 안전하게 전달하는 것 -클라이언트는 서버의 공개키를 이용해 난수 바이트(대칭키를 정의하는 데 사용됨)를 암호화하여 서버에 보내고, 서버는 자신의 비밀키로 이를 복호화대칭키의 역할 (효율성 확보)- 대칭키 교환이 완료된 후, 이후의 모든 대용량 데이터 전송은 대칭키 암호화(AES 등)를 사용하여 처리-대칭키의 빠른 속도와 효율성을 활용하기 위함연휴동안 네트워크를 빠르게 정리할 수 있어 감사드립니다.선생님께서도 즐거운 추석 연휴 보내시길 바랍니다!좋은 강의 감사합니다

실무에서 보통 ThreadLocal을 어떤 데이터를 저장에 주로 쓰는지 궁금합니다 

안녕하세요, 강사님. 저는 Java/Spring 기반 백엔드 개발을 준비하고 있는 취업 준비생입니다.백엔드 개발자로서 서비스 설계와 운영을 위해 네트워크 지식이 필수적이라는 점은 이해하고 있는데, 학습 범위와 깊이를 어디까지 가져가야 할지 판단하기가 어렵습니다.실무 기준으로 백엔드 개발자가 반드시 숙지해야 하는 네트워크 지식의 범위를 어떻게 정의할 수 있을까요?또한 면접에서 기대되는 수준과 실제 현업에서 요구되는 수준의 차이가 있다면 그 부분도 함께 말씀해주시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다 :)

수정폼과 수정의 다른 점은 무엇인가요

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.flush()는 영속성 컨텍스트의 변경 내용을 DB에 반영하지만, 영속성 컨텍스트 자체를 초기화하지는 않는다고 들었어요. 그렇다면 flush() 이후에도 1차 캐시에 남아있는 엔티티의 상태는 그대로 유지되나요?

문서 수가 수백개 이상으로 늘어나면 findDoc(), childrenOf() 등의 함수에서 전체 배열을 순회하는 부분이 성능면에서 문제가 될 수 있을까요? 만약 그렇다면 최적화할 수 있는 방법은 어떤 것이 있을까요?

안녕하세요. 좋은 강의 진행해 주셔서 감사합니다.강의 수강 중 JSON 관련하여 의견을 여쭤보고 싶은 내용이 있습니다.기존 RDB를 통해 JSON 데이터를 저장하면 기존 데이터와 연계성이 좋다는 장점이 있을 것 같습니다.다만, 성능을 고려하면 MongoDB와 같은 NoSQL DB를 도입하는 것이 좋은 상황이 있지 않을까 생각합니다.특정한 상황마다 어떤 방식으로 시스템 인프라를 운영하는게 좋을지판단하시는 기준이나 방법 또는 노하우가 있으실지 궁금합니다.감사합니다.

안녕하세요, 강의를 통해 대규모 시스템 설계에 대한 다양하고 실무적인 방법을 배우게 되어 감사히 수강하고 있습니다!수강중 Transactional Outbox 테이블 관련하여 궁금한 부분이 있어 질문드립니다.실무에서는 보통 "Outbox 테이블에 Insert -> kafka send 후 Outbox 상태 Update" 하는 방식으로 쓰일까요? 강의에서는 간단히 Delete로 구현한다고 말씀주셔서 질문드려봅니다!Update 하는 방식도 자주 쓰인다면 Outbox 테이블은 파티셔닝(p20251001 와 같이)하여 관리하고 주기적으로 삭제하는 방식일지도 궁금하여 질문드립니다!  

안녕하세요, Dave 선생님! 강의 잘 듣고 있습니다. [질문 내용]크롤링을 위해 requests, BeautifulSoup을 임포트할 때 가르쳐주신 바와 같이 아래처럼 실행했습니다.import requests from bs4 import BeautifulSoup위와 아래가 같은 임포트 방식이나 아래는 관용구처럼 쓰이는 방식이라고 보면 될까요?bs4도, BeautifulSoup도 같은 것을 지칭하는 게 아닐까 싶어 조심스레 여쭙습니다. [추가 내용]보통 검색하거나 챗GPT로 찾아보곤 하는데인프런 추석 연휴 챌린지에 강의 질문 미션이 포함되어 있어 질문 남겼습니다.간단한 질문임에도 불구하고 확인해주셔서 감사합니다. 😭