유저서비스에서 주문서비스로 주문 목록을 rest api 로 요청을 보내는데, 주문 서비스에서 주문 목록에 대한 api 는 유저서비스 의 IP만 접근하도록 방어 처리도 따로 필요 한가요 ??

아키텍처 설계 부분에서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 일반적으로원천 → 수집 → 저장 → 처리 → 제공 → 활용의 흐름으로 데이터 아키텍처를 설명해주셨는데, 이 중 원천에 해당하는 부분에서 조금 헷갈리는 지점이 있습니다. 이전 강의에서 DW, DL, Lakehouse를 구축할 때원천 데이터를 가져와 별도의 저장소에 다시 저장하며, 이 과정에서 데이터가 중복될 수 있고그 중복이 필요한 이유에 대해서도 설명해주셨던 것으로 이해했습니다. 그래서 제가 이해한 내용을 예시로 확인하고 싶습니다. 예를 들어, 사내에 어떤 제품이 있고해당 제품의 백엔드 서버가 RDB를 사용하며서비스 데이터가 그 RDB에 저장되고 있다고 가정했을 때, DW, DL, Lakehouse를 구축하는 관점에서는이 서비스용 RDB 자체가 raw data source(원천 데이터) 가 되고,이 RDB로부터 데이터를 수집하여DW, DL, Lakehouse 등에 다시 적재하는 구조로 이해했는데이렇게 이해하는 것이 맞을지 궁금합니다.

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 좋아요에 대한 정합성을 (article_id, user_id) 유니크 인덱스로 보장하는 것은 DB의 역할이라고 생각합니다.그렇다면, 다수의 동시 요청이나 사용자의 반복 클릭(예: 좋아요 버튼을 연속으로 누르는 경우) 상황에서 불필요한 DB 부하와 예외 발생을 줄이기 위해 애플리케이션 단에서는 어떤 방식으로 이를 보완하고 처리하는 것이 적절한가요?좋아요에 대한 정합성을 (article_id, user_id) 유니크 인덱스로 보장하는 것은 DB의 역할이라고 생각합니다.다만, 다수의 동시 요청이나 사용자의 반복 클릭(예: 좋아요 버튼을 연속으로 누르는 경우) 상황에서는 애플리케이션 단의 단순한 선행 검증만으로는 이를 제어하기 어렵다고 느꼈습니다.예를 들어, 아래와 같은 코드에서는 다음과 같은 경쟁 상태(race condition)가 발생할 수 있습니다.T1: exists → false T2: exists → false T1: insert T2: insert ❌ (유니크 제약 위반) if (!likeRepository.exists(postId, userId)) { likeRepository.save(...); } 이처럼 애플리케이션 레벨의 exists → insert 패턴이 동시성 문제를 해결하지 못하는 상황에서DB 예외에만 의존하지 않고 불필요한 중복 요청과 예외 발생을 줄이기 위해 애플리케이션 단에서는 어떤 방식으로 이를 보완하는 것이 바람직하다고 보시는지 궁금합니다.

api gateway 에서 jwt 검증을 해서 분기를 시키는데, 세션-쿠키 방식일때도 api-gateway에서 처리 하나요 ?만약 세션-쿠키 방식일 때,user-service 에서 인증 처리한다고 하면, order 서비스에서 인증이 필요한 경우, user-service로 http 통신으로 인증을 확인하나요 ?

강의에서는 비관적 락과 낙관적 락을 다루셨는데, 일반적으로 대규모 서비스가 아닌이상 좋아요 자체가 순식간에 많은 트래픽이 몰릴것같지않아 낙관락으로 처리하는 것이 더 효율적일것같다고 생각이듭니다. 그래도극단적인 상황을 대비해서, 뒤에서 나오는 조회수 처리처럼 레디스로 좋아요 수를 증가시키고 스케줄링같은걸로 RDB에 백업하는 방식은 어떤가요?동시성처리에서 비관적 락으로만 처리해야 하는 상황이 있을까요? 레디스의 분산 락을 사용하는 것이 성능 측면에서 비관락보다 유리할 때도 있을 것 같은데, 실제로 비관락을 반드시 써야 하는 예시나 사례가 궁금합니다.RDB 트랜잭션(@Transactional) 내부에서 레디스를 함께 업데이트하는 경우, RDB에서 장애가 발생해서 롤백이됬는데 Redis 만 데이터가 업데이트 되는 경우도 발생할수도 있을것같은데. 이런 경우를 어떻게 처리하는지, 2PC를 적용하는지 아니면 다른 방법이 있는지도 궁금합니다.

현상:아래에도 동일하게 이슈 올려주신 분이 있는 것으로 보이는데 postman으로 다음과 같이 요청하였을 때, kafka에서 DLT 소비하는 과정에서 무한 반복하는 현상이 발생하면서 DLT 토픽 자체에 계속 쌓이게 됩니다!  @RetryableTopic에 autoStartDltHandler = False 설정을 해주거나, @DLTHandler를 정의 해줘야 DLT 소비를 무한으로 하지 않는 것 같은데 뭔가 설정이 잘못 된게 있을까요? ㅠ 요청 파라미터:{ "from": "sender@naver.com", "to": "fail@naver.com", "subject": "heyyyy", "body": "helloo" }2026-02-01T15:53:25.480+09:00 ERROR 15124 --- [email-send-consumer] [ner#0.dlt-0-C-1] k.r.DeadLetterPublishingRecovererFactory : Record: topic = email.send.dlt, partition = 0, offset = 605, main topic = email.send threw an error at topic email.send.dlt and won't be retried. Sending to DLT with name email.send.dlt. org.springframework.kafka.listener.ListenerExecutionFailedException: Listener failed at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.decorateException(KafkaMessageListenerContainer.java:3014) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.doInvokeOnMessage(KafkaMessageListenerContainer.java:2914) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.invokeOnMessage(KafkaMessageListenerContainer.java:2880) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.doInvokeRecordListener(KafkaMessageListenerContainer.java:2790) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.doInvokeWithRecords(KafkaMessageListenerContainer.java:2632) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.invokeRecordListener(KafkaMessageListenerContainer.java:2526) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.invokeListener(KafkaMessageListenerContainer.java:2164) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.invokeIfHaveRecords(KafkaMessageListenerContainer.java:1541) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.pollAndInvoke(KafkaMessageListenerContainer.java:1479) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.run(KafkaMessageListenerContainer.java:1348) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at java.base/java.util.concurrent.CompletableFuture$AsyncRun.run(CompletableFuture.java:1804) ~[na:na] at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:1583) ~[na:na] Caused by: org.springframework.kafka.listener.TimestampedException: Exception thrown at 2026-02-01T06:53:25.480044400Z at org.springframework.kafka.listener.adapter.KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.onMessage(KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.java:100) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.adapter.KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.onMessage(KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.java:49) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer$ListenerConsumer.doInvokeOnMessage(KafkaMessageListenerContainer.java:2901) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] ... 10 common frames omitted Caused by: org.springframework.kafka.listener.ListenerExecutionFailedException: invokeHandler Failed at org.springframework.kafka.listener.adapter.MessagingMessageListenerAdapter.checkAckArg(MessagingMessageListenerAdapter.java:519) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.adapter.MessagingMessageListenerAdapter.invokeHandler(MessagingMessageListenerAdapter.java:496) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.adapter.MessagingMessageListenerAdapter.invoke(MessagingMessageListenerAdapter.java:425) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.adapter.RecordMessagingMessageListenerAdapter.onMessage(RecordMessagingMessageListenerAdapter.java:92) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.adapter.RecordMessagingMessageListenerAdapter.onMessage(RecordMessagingMessageListenerAdapter.java:52) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.adapter.KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.invokeDelegateOnMessage(KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.java:106) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] at org.springframework.kafka.listener.adapter.KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.onMessage(KafkaBackoffAwareMessageListenerAdapter.java:97) ~[spring-kafka-4.0.2.jar:4.0.2] ... 12 common frames omitted Caused by: java.lang.IllegalStateException: No Acknowledgment available as an argument, the listener container must have a MANUAL AckMode to populate the Acknowledgment. ... 19 common frames omitted Caused by: org.springframework.kafka.listener.TimestampedException: Exception thrown at 2026-02-01T06:53:25.480044400Z Caused by: org.springframework.kafka.listener.ListenerExecutionFailedException: invokeHandler Failed Caused by: java.lang.IllegalStateException: No Acknowledgment available as an argument, the listener container must have a MANUAL AckMode to populate the Acknowledgment. > Task :com.example.emailsendconsumer.EmailSendConsumerApplication.main() FAILED Execution failed for task ':com.example.emailsendconsumer.EmailSendConsumerApplication.main()'. > Build cancelled while executing task ':com.example.emailsendconsumer.EmailSendConsumerApplication.main()' * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights from a Build Scan (powered by Develocity). > Get more help at https://help.gradle.org. BUILD FAILED in 17s 3 actionable tasks: 2 executed, 1 up-to-date  코드 발생:오류 발생하는 것으로 보이는 consumer 코드는 다음과 같습니다. 우선 강사님 코드와 다른 점은 Backoff 부분인데 이건 라이브러리 버전 문제 인 것 같아서 넘어갔습니다.  @Service public class EmailSendConsumer { @KafkaListener( topics = "email.send", groupId = "email-send-group" ) @RetryableTopic( attempts = "5", backOff = @org.springframework.kafka.annotation.BackOff( delay = 1000, multiplier = 2.0 ), dltTopicSuffix = ".dlt" ) public void consume(String message) { System.out.println("Received message: " + message); EmailSendMessage emailSendMessage = EmailSendMessage.fromJson(message); if (emailSendMessage.getTo().equals("fail@naver.com")) { // 잘못된 이메일 주소로 인해 발송 실패 throw new RuntimeException("Simulated email sending failure"); } // 이메일 전송 로직 구현 생략 (예: SMTP 서버를 통해 이메일 전송) try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException("Email sending interrupted", e); } System.out.println("Email sent to: " + emailSendMessage.getTo()); } }

좋은강의 너무 감사드리며 많이 배워가는것같습니다.강의를 들으면서 질문이 있어 드립니다.포트 번호로 분리된 MSA 서버를 프론트엔드에서 쉽게 사용하도록 통합하는 방법이 궁금합니다. 일단 단순히 생각했었을때 ngnix 로 리버스프록시 적용해서 /article 이면 localhost:9000 이런식으로 리버스프록시로 구성해도 될것같은데현업에서 nginx 를 이용해서 구성을 하는지 또다른 많이 쓰는 방법이 있는지 궁금합니다.CQRS 환경에서 서버끼리 http 통신article-read 에서 cqrs 를 적용하여 각 서비스에서 필요한 정보를 http 통신으로 가져오는데 클라이언트와 서버가 아닌 서버와 서버끼리면 굳이 웹과관련된 정보가 전송되는 http가 비효율적(?)이지 않나? 라고 생각을했는데 데이터 통신을 할때 카프카로 필요한 데이터만 통신하는것은 어떤가요? 실제 msa 환경에서 서버끼리 통신할때 어떤방식으로 사용하는지도 궁금합니다. 

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 무한스크롤을 공부하면서 쿼리플랜을 자세히 살펴보았습니다. rows라는게 예상 스캔 행 수 라고 찾게 되었는데요, offset을 사용하지않고 마지막 last_article_id로 limit 30개 해서 30개만 스캔하면 될줄 알았는데, 저는 6백만개가 나오고 강사님은 5522497개 (무한 스크롤 설계 - 6:31초)가 나오는걸 알게 되었어요. 이게 시간은 빠르긴한데 뭔가 스캔하는게 많아서 이상하다 싶었어요.. 그래서 인덱스를 지우고, (article_id desc, board_id)로 위치도 바꾸거나, use index로 인덱스를 강제하게 해봤는데 결과가 똑같더라구요.. 이 row를 줄이기 위한 방법이 있는지 궁금합니다. cladue에서는 최악의 경우의 row를 보여준다고 하면서도, 또다른 답변으로는 쿼리 수정으로 최적화해야한다 나뉘더라구요. 최악의 경우라 해도 왜 6백만개나 scan하는지.. 그냥 속도빠르니깐 넘어가도 상관없는지 의심이 들어서 더 찾아볼수있는 방법이나 조언 부탁드립니다. 감사합니다. 강의 거의 완강햇다가 한번 더 다시 듣고있습니다.

소스 github으로 받을수 있나요?

안녕하세요.항상 유익한 강의를 제공해 주셔서 감사드립니다. 입문 강의들을 제외한 모든 강의를 수강하며 많은 도움을 받고 있습니다.다름이 아니라, 개인적으로 Kafka 관련 내용을 공부하던 중 KRaft 모드에 관한 내용이 공식 문서 및 여러 자료에서 업데이트되고 있는 것을 확인하게 되었습니다. KRaft는 Kafka의 아키텍처에서 중요한 변화를 가져온 만큼, 관련 내용을 강의나 추가 자료로 공유해 주신다면 수강생들에게 큰 도움이 될 것 같아 노티 드립니다.항상 좋은 강의 제공해 주셔서 감사하며, 앞으로도 많은 배움을 기대하겠습니다.

안녕하세요! 수강자 쵸잉입니다 강의듣다가 질문사항이 생겨 남깁니다.ArticleViewCountRepository 에서 read 메서드 보면현재 코드에서 조회수 조회를 할때 레디스에서만 가져오는데 이전 강의에서 레디스는 휘발메모리기 때문에 백업용 rdb 를 주기적으로 업데이트 시켰는데 그럼 레디스에서 값이 없을경우 백업용 rdb 도 한번 조회해봐야되지 않나 싶어서 질문드립니다!

주키퍼라는 애플리케이션은 2026년도 기준 카프카 4.0 이후 버전이라 필요가 없다고 하는데요.현재 강의의 버전과 2026년도 현재버전에서 레거시하게 사라진 것과 차이가 발생한 것들에 대해서 정리된 문서가 있을까요??

안녕하세요 강의 잘보고있어서 감사의 말씀 전하며 질문이 있어 글 남깁니다.  만약 비로그인도 어뷰징 방지 정책을 적용 한다했을때 실무에선 어떻게 처리하나요?IP나 쿠키, User-Agent 등을 활용한다고 하셨는데,IP 주소로 처리하기에는 공유망이나 VPN 같은 다양한 접근 방식도 있을 것 같고 User-Agent 나 브라우저쿠기같은경우는 브라우저에서 조작이 가능하기도하고 Pomsman 같은걸로 요청해서 User-Agent 값을 임의로 설정하는등과 같은 방법으로 집계될수도 있을것같은데  1. 그냥 일반적인 조회수만 집계만 하면되는 서비스에선 어떤식으로 처리하는지 궁금하고  만약 정말 빡세게 어뷰징을 처리한다고했을때 서버쪽에서 고유키값을 만들어서 로그인안한유저면 그 키값을 httponly 쿠키로 설정해서 고유키값이 있을때만 조회수가 집계되는 방법도 있을것 같은데 이런방식은 어떤지도 또 다른 괜찮은 방법이 있는지 궁금합니다.

@Test @DisplayName("하위 댓글이 삭제되고, 삭제되지 않은 부모면, 하위 댓글만 삭제한다.") void deleteShouldDeleteChildrenOnlyIfNotDeletedParent() { // given Long articleId = 1L; Long commentId = 2L; Long parentCommentId = 1L; Comment comment = createComment(articleId, commentId, parentCommentId); given(comment.isRoot()).willReturn(false); Comment parentComment = mock(Comment.class); given(parentComment.getDeleted()).willReturn(false); given(commentRepository.findById(commentId)) .willReturn(Optional.of(comment)); given(commentRepository.countBy(articleId, commentId, 2L)).willReturn(1L); // 이 부분 given(commentRepository.findById(parentCommentId)) .willReturn(Optional.of(parentComment)); // ...위 테스트에서given(commentRepository.countBy(articleId, commentId, 2L)).willReturn(1L);이 부분 때문에 질문을 드렸습니다. commentRepository.countBy() 에서 commentId = 2L을 부모로 갖는 comment는 아무도 없으므로, 0L을 반환하는 것이 옳다고 이해했는데, 강의에선 1L을 반환하셨습니다!(물론 서비스 계층의 메서드에서 hasChildren()의 판정 로직상 0L과 1L 은 동일한 결과를 반환하므로 테스트 결과에는 영향을 주지 않는 것 같습니다.)카운트 쿼리의 동작 부분을 제가 잘못 이해한 것인지 질문드립니다.

섹션 19 부분은 예전에 강의하셨을 때 쓰신 스프링부트 2점대 버전을 3점대 버전으로 업그레이드하는 강의인가요?  최신 강의 기준 업데이트 하신 3점대 버전으로 강의를 듣고 있는데 섹션 19에서 강의가 정확히 어떤 강의인지 궁금합니다. 만약 2점대 버전을 3점대 버전으로 업그레이드 하는 강의라면, 섹션 19에서 분산 트레이싱, swagger, kubernates 부분만 들어도 되는걸까요?

안녕하세요, 빅디님! 강의 듣다가 궁금한점이 생겼는데요,처음에 클라우데라 매니저로 하둡환경을 구성한 후에 클라우데라 매니저만 삭제하면 주키퍼, 얀, 스파크 등 설치/설정한 아키텍처가 함께 삭제되나요? 서비스를 각각 설치하고 구성하려니 많이 번거로워서 처음에만 클라우데라 매니저를 이용하고 무료사용기간 만료되면 삭제 후에 각 서비스를 따로 관리할수있을까 해서요 ㅎㅎ

안녕하세요 다름이 아니고 ksql 활용 세션에서 ksqldb.io 웹사이트 진입 부분에서 현재와 다르다보니 강의 내용을 추적 하기 힘든부분이 잇어 질문 드려봅니다혹시 confluent사가 ksqldb 통합햇는지 모르겟지만 confluent 공식 웹사이트로 리다이렉션 되어버리네요. 그런 공식문서는 confluent 웹사이트에서 참고 하면 될지요…?위에 내용이 맞다면 강의 편집하긴 어려울실거라 생각해서 변경사항에 대한 세션을 추가로 해주시면 여태 수강생 분들도 도움이 될거라 생각됩니다. 그리고 새해복 많이 받으세요 

안녕하세요, 무한 스크롤 방식에서 페이지 번호 방식 쿼리의 문제점을 설명한 부분에 질문이 있습니다. 페이지 방식을 무한 스크롤 방식에 적용 시 문제점으로 아래 2가지를 제시하셨는데요,1) 페이지가 추가된 경우, 데이터 중복 조회 문제2) 페이지가 삭제된 경우, 데이터 누락 문제  궁금한 점은, 이러한 문제는 무한 스크롤에서 사용했을 때 뿐 아니라, 페이지 번호 방식을 사용할 때도 마찬가지로 문제가 있는 것 아닌가 싶다는 것입니다.페이지 번호 방식 자체의 한계라고 생각하는데, 페이지 번호 방식에서는 발생하지 않는 문제인가요?

만약 에러가 나서 보상 트랜잭션이 발생했는데 거기서 또 에러가 난다면 따로 모니터링 시스템 같은 걸 구축해서 추후에 수동으로 롤백을 시켜주어야하는 방식일까요? (동기식 일때 입니다!)

안녕하세요 code deploy 배포에서 에러가 발생하여 문의 올리게 되엇습니다. s3 bucket 까지 tar.gz 파일 잘 업로드 되었습니다만 code deploy에서 아래 before install 에서 에러가 계속해서 발생하고 있는 상황입니다.   이전에 에러나신분 글읽어보니 ec2 인스턴스에서 logs파일을 보라고 하셨는데 저의 경우에는 로그파일이 생성이 되지 않는것 같습니다.