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카카오 면접관의 실무 밀착형 Spring Batch: 대용량 데이터 처리의 모든 것

수백만 건 이상의 데이터를 처리하는 배치 시스템을 운영하면서 느끼는 가장 큰 문제는 성능 저하와 장애 발생 시 복구의 어려움입니다. 단순 반복문이나 잘못된 설계로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 이 강의에서는 실제 서비스 환경에서 대용량 데이터를 안정적으로 처리해온 경험을 바탕으로, Spring Batch의 구조와 동작 원리를 이해하고 이를 활용해 성능과 안정성을 모두 잡는 설계 방법을 전달합니다. 단순한 기능 설명을 넘어 실무에서 바로 적용 가능한 배치 아키텍처를 통해 데이터 처리에 대한 근본적인 해결 능력을 키울 수 있도록 돕습니다.

30명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

실습 중심
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백엔드이해하기
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스프링
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SpringBoot
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실습 중심
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백엔드이해하기
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스프링
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SpringBoot
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 대용량 데이터(수백만~수천만 건)를 안정적으로 처리할 수 있는 Spring Batch 설계 능력

  • Chunk 기반 처리, 트랜잭션 관리, Retry/Skip 전략을 실제 코드로 구현하는 실전 역량

  • Job / Step 구조를 활용해 확장 가능하고 유지보수 가능한 배치 아키텍처 설계 능력

  • 장애 발생 시 재처리 및 복구 전략을 스스로 설계하고 적용할 수 있는 문제 해결 능력

  • 멀티 스레드, 파티셔닝 등을 활용한 배치 성능 최적화 및 병렬 처리 구현 경험

⚡ 여러분들의 Batch 처리 애플리케이션.. 안녕하신가요??

😁 Toss 개발자 : 요즘 배치 돌릴 때마다 터질까봐 무섭다… 데이터가 너무 많아졌어.

😄Kakao 면접관 : 몇 건 정도 처리하는데?? 금융쪽이라서 되게 많을꺼 같기는 하다.

😁 Toss 개발자 : 한 번 돌리면 몇 천만 건은 기본이지… 근데 처리 속도도 문제고, 장애 나면 복구도 너무 힘들어. Spring이 좀 무겁다보니깐 그런거같기도 하고..

😄 Naver 면접관 : 음... 그런가?? Spring 자체가 무겁기는한데 Multi Threaded같은거 적용하면 막 엄청 헤비하게 돌지는 않던데 DB 문제가 아닌이상

😄Kakao 면접관 : 나도 ㅇㅈ 뭐 복구도 어려운것도 Listener 같은거 도입해서 보면 사실 난 막 엄청 어려운거 같지도 않아. Skip, Retry같은거 넣으면 개별적으로 다시 Transaction도 지원해주니깐

😁 Toss 개발자 : 맞긴한데.. 왜 뭔가 이렇게 느리지?? 나 Spring Batch 대충 공부했나봐 ㅋㅋㅋㅋ

😄Kakao 면접관 : 너가 그렇지 머 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 이거 내가 한번 강의로 녹여볼게 생각보다 Spring Batch에 대해서 잘 모르시는 분들이 많더라고.

😄Hong : 이젠 뭐... 내 일정 물어보지도 않고 일단 던지고보내;;

Java, Spring, Spring Boot, Spring Batch, spring-framework

⎈ 대용량 데이터 배치 처리, 그냥 반복문으로 해결하고 계신가요?

실무에서 데이터를 처리할 때 단순한 CRUD를 넘어서는 순간이 반드시 옵니다.

  • 수백만 ~ 수천만 건의 데이터 처리

  • 장애 발생 시 재처리 문제

  • 트랜잭션 관리와 성능 이슈

  • 배치 스케줄링과 운영

이 모든 문제를 코드 몇 줄로 해결할 수 있을까요? 아니면 코드 몇만 줄을 작성해야 할까요?? 아니죠 이런방식이면 여러분들의 Spring Application은 안전하지 못합니다.

그래서 이 강의는 Spring Batch를 활용한 대용량 데이터 처리 설계를 위한 다양한 관점과 기능을 다루고 있습니다. 단순히 “배치를 돌리는 방법”이 아니라는 부분을 꼭 명심해주세요.

👉 실제 서비스에서 사용 가능한 구조를 어떻게 설계하는지

👉 데이터를 안정적으로 처리하는 방법이 무엇인지

👉 Spring Batch의 성능을 극대화 할 수 있는 방법은 무엇인지

👉 단순한 데이터 처리를 넘어서서 모니터링은 어떻게 할 수 있는지

🚀 단순히 이론만 다루는 강의가 아닙니다. 실제 다양한 소스코드를 통해서 Spring Batch라는 기능을 직접 사용하고 구현하는 방식을 학습하시는 시간을 가져가시길 바라겠습니다.

🌳 Why Spring Batch!!

Spring Batch는 대용량 데이터 처리를 위한 프레임워크로, 단순한 반복 작업을 넘어서 안정성과 확장성을 고려한 처리를 가능하게 합니다.

Spring Batch는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

  • Chunk 기반 처리 모델
    → 대량 데이터를 일정 단위로 나누어 처리하여 메모리 사용과 성능을 최적화

  • 트랜잭션 관리
    → Chunk 단위로 트랜잭션을 관리하여 실패 시 안정적인 롤백 및 재처리 가능

  • Retry / Skip / Fault Tolerance
    → 특정 데이터 처리 실패 시 전체 중단이 아닌 유연한 복구 전략 제공

  • Job / Step 기반 구조
    → 복잡한 배치 로직을 단계적으로 나누어 명확하게 설계 가능

  • ExecutionContext 기반 상태 관리
    → 중단된 작업을 이어서 실행할 수 있는 restart 기능 제공

  • 대용량 데이터 처리 최적화
    → 멀티 스레드, 파티셔닝, 병렬 처리 등을 통해 성능 극대화 가능

공식 문서에서는 Spring Batch를 다음과 같이 설명합니다.

A lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.

Spring Batch provides reusable functions that are essential in processing large volumes of records, including logging/tracing, transaction management, job processing statistics, job restart, skip, and resource management. It also provides more advanced technical services and features that will enable extremely high-volume and high performance batch jobs through optimization and partitioning techniques. Simple as well as complex, high-volume batch jobs can leverage the framework in a highly scalable manner to process significant volumes of information.

( Spring Batch는 기업 시스템의 일상적인 운영에 필수적인 안정적인 배치 애플리케이션 개발을 가능하게 하는 가볍고도 포괄적인 배치 프레임워크입니다. 대용량 데이터 처리를 위해 필요한 로깅 및 추적, 트랜잭션 관리, 작업 처리 통계, 작업 재시작, Skip 처리, 리소스 관리와 같은 핵심 기능들을 재사용 가능한 형태로 제공하며, 이를 통해 복잡한 배치 로직을 보다 안정적으로 구현할 수 있습니다. 또한 최적화 및 파티셔닝과 같은 기법을 활용하여 초대용량 데이터 처리와 고성능 배치 작업을 지원하며, 단순한 배치부터 복잡하고 대규모의 배치 작업까지 확장 가능한 구조로 설계되어 대량의 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. )

여러분들 현대적인 백엔드 시스템에서는 단순한 API 서버만 잘 만든다고 끝나지 않습니다.

👉 데이터는 계속 쌓이고
👉 그 데이터를 가공하고
👉 안정적으로 처리하는 능력

바로 이런것들이 실무에서 개발자의 경쟁력이 됩니다. 이 강의를 통해 Spring Batch를 단순한 “기술”이 아니라 대용량 데이터를 다루는 핵심 도구로 이해하고 실무에서 바로 사용할 수 있는 배치 설계 능력을 가져가시길 바랍니다. 🚀

🍡 실제 강의 내용 맛보기

조용히 뒤에서 작업하는 인프라 객체 JobRepository와 JobLanucher 그리고 ExecutionContext

Spring Batch가 관리하는 WorkFlow를 위한 DDL

하나의 Reader를 공유하며 병렬처리를 제공하는 Multi Threaded Step

이 강의의 특징

📌 카카오 면접관 관점에서 바라본 Spring Batch를 사용하기 위해 반드시 알아야하는 개념들

  • 단순히 기능을 설명하는 것이 아니라, 실제 면접과 실무에서 중요하게 보는 포인트를 중심으로
    Spring Batch를 어떻게 설계해야 하는지 알려드립니다.


📌 90% 이상 실습으로 구성된 커리큘럼

  • 배치는 이론만으로 이해하기 어렵습니다. 직접 구현하고 실행하면서 데이터가 어떻게 처리되는지, 어디서 병목이 생기는지를 체감할 수 있도록 구성했습니다.


📌 주니어 → 시니어를 가르는 핵심 역량, “데이터 처리”

  • 그저 API만 잘 만드는 개발자, API만 만들어 본 개발자에서 데이터 흐름까지 설계할 수 있는 개발자로 성장할 수 있는 기회를 이 강의에서 제공해드립니다.


🤭 이 강의를 함께 준비해주신 카카오 면접관님의 이력

Choi (Kakao)

강사님들의 이름을 클릭하여 더 자세한 이력도 확인해보세요!

12년차 백엔드 서버 개발자로 카카오에서 서버 개발도 하고 면접관으로도 활동하고 있는 Choi(약칭)라고 합니다.

Hong과는 예전에 Conference에서 연을 맺고 되었고, 강의 활동 중반부터 계속해서 함께 적극적으로 참여하면서 다양한 주제로 강의를 만든 이력이 있습니다. 이렇게 강의를 만들어가면서 다양한분들과 대화하고 소통하는것이 저의 개발자 인생에서 많은 도움이 되고 다양한 관점을 배울 수 있는 시간이라고 생각하며 더 다양한 주제를 다루기 위해 노력하고 있습니다.

속히 말하는 대기업이라는 한가지 이력이 좋은 개발자라는것을 증명하지는 않는다고 생각하지만, 최소한 일반적인 플랫폼에 비해 더 많은 트래픽과 경험을 할 수 있다고 생각합니다. 이런 부분을 항상 강의에 녹이며 알려드리도록 하겠습니다.

[現] 카카오 본사 서버 개발자

[前] 서울 4년제 컴퓨터공학 전공

참고 사항

실습 환경

  • OS :

    Apple M3 Air

  • Java : java 17.0.12 2024-07-16 LTS

  • IDE : VsCode

여러분들의 커리어를 준비해나가기 위한 오픈 채팅방을 운영하고 있습니다. 많은 관심 부탁드려요!

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 배치 작업이 느리거나 자주 실패하지만 원인을 정확히 모르고 있는 백엔드 개발자

  • 대용량 데이터 처리 시 메모리, 성능 문제로 인해 서비스 장애를 겪어본 개발자

  • Spring Batch를 사용하고 있지만 구조를 제대로 이해하지 못해 비효율적으로 구현하고 있는 개발자

  • 장애 발생 시 재처리나 복구 로직을 어떻게 설계해야 할지 막막한 개발자

  • 단순 CRUD를 넘어 데이터 처리 중심의 백엔드 역량으로 성장하고 싶은 개발자

안녕하세요
Hong입니다.

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수강생

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수강평

143

답변

4.7

강의 평점

27

강의

자기 소개

집에서 빈둥대다 개발에 흥미를 느껴 개발 공부를 시작하였고 현재는 판교에서 플랫폼 서버 개발을 담당하여 진행하고 있습니다. 제가 공부를 했던 방법과 실무에서 접하실 수 있는 여러가지 문제점들과 해결책을 여러분들에게 제공하고 싶어 지식공유자 활동을 이어나가고 있습니다.

 

강의는 오로지 저만의 지식을 통해 만들어지지 않습니다. 모든 강의는 함께하시는 분들이 계십니다.

 

지식공유자 경력

[前] 샌드박스IP 관련 블록체인 개발자

[前] 메타버스 백엔드 개발자

[] 판교에서 고여가는 서버 개발자

 

인터뷰 이력

기타 문의

  • unduck2022@gmail.com

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커리큘럼

전체

24개 ∙ (5시간 24분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
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마지막 업데이트일: 

수강평

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