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안녕하세요 지원님! 호옥시 실습해보신 레포를 git 으로 공유해주실 수 있으실까요?! 제가 디버깅해보겠습니다

훅 내용 안뜸 오류

안녕하세요 rhkd님!문의주셔서 감사합니다!&nbsp;말씀해주신 내용을 반영해 교재에 ➕11. 🌳 Git Worktree: 브랜치마다 작업 폴더를 따로 만드는 마법 섹션을 추가했습니다! 한번 참고해주시면 좋을 것 같습니다&nbsp;또한, Agent 를 위해서 병렬로 하는 작업 관련해서는 아마 이 내용이 더 도움이 되실 것 같아 아래에 추가로 내용을 공유드립니다 즐거운 어린이날 되시길 바랍니다!!<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://fern-freeze-290.notion.site/AI-claude-squad-357ade118e3680a596c5e9746fff02e9?pvs=73">https://fern-freeze-290.notion.site/AI-claude-squad-357ade118e3680a596c5e9746fff02e9?pvs=73</a>&nbsp;

[문의] 깃 워크트리

안녕하세요! 해당 오픈카카오톡으로 문의주시겠어요?! 수강평 이벤트 전달드리겠습니다!<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://open.kakao.com/o/gN24WREh"></a><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://open.kakao.com/o/sXR4MZ8h">https://open.kakao.com/o/sXR4MZ8h</a>

수강평 이벤트

안녕하세요 지현님! 해당 강의들은 목차만 추가해두고 현재 편집중에 있습니다 얼른 편집한 뒤 새소식에서 공유드리겠습니다!!

2026.04에 추가된 강의 시청 불가

안녕하세요 영훈님 좋은 질문 감사합니다! 1,000만 건 데이터에서 32초가 걸리던 쿼리를 1.7초까지 줄이신 건 이미 정말 의미 있는 성과인 것 같습니다!!1. OFFSET 기반을 유지하면서 추가로 줄일 수 있는 포인트지금 적용하신 방법(커버링 인덱스 + 2단계 조회 + count 캐싱)은 OFFSET 기반에서 할 수 있는 정공법은 거의 다 적용된 상태라고 봐도 될 것 같아요. 그래도 추가로 시도해보시면 효과를 보실만한 부분 몇 가지 짚어드릴게요.가장 먼저 의심해보실만한 건 RDS t4g.micro의 InnoDB Buffer Pool 크기입니다. t4g.micro는 메모리가 1GiB이고, 기본적으로 buffer_pool은 약 75% 정도가 잡히는데, 1,000만 건 테이블의 인덱스 + 자주 조회되는 페이지 데이터가 이 안에 다 못 들어가면 매 요청마다 디스크 I/O가 발생합니다. 깊은 페이지로 갈수록 새로운 인덱스 페이지를 디스크에서 읽어야 하니 p95가 튀는 원인이 여기 있을 가능성이 큽니다. <code>SHOW ENGINE INNODB STATUS</code>나 <code>innodb_buffer_pool_reads</code> / <code>innodb_buffer_pool_read_requests</code> 비율을 한 번 확인해보시는 걸 권해드립니다. (<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="underline underline underline-offset-2 decoration-1 decoration-current/40 hover:decoration-current focus:decoration-current" href="https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-buffer-pool.html">MySQL 공식 문서 - Buffer Pool</a>)두 번째는 페이지 번호 → 시작 ID 매핑을 캐싱하는 방식이에요. 예를 들어 100페이지 = id 9,900,001 같은 식으로 페이지 진입점을 미리 계산해서 Redis에 올려두면, OFFSET 100,000을 실제로 건너뛰는 비용 없이 <code>WHERE id <= 9,900,001 ORDER BY id DESC LIMIT 10</code> 형태로 처리할 수 있습니다. 게시글이 삭제되면 약간 어긋날 수 있는데, 그건 주기적으로 재계산하거나 약간의 오차를 허용하는 걸로 가져가시면 됩니다. 이 패턴은 사실상 keyset의 장점을 OFFSET UI 위에 얹는 거라 도전해보실만 해요.세 번째는 로그인 사용자의 구독 게시글 처리를 분리하는 거예요. 지금 캐싱이 비로그인에만 적용된다고 하셨는데, 만약 "기본 게시글 리스트 + 사용자별 구독 가산 표시"로 분리할 수 있다면 기본 리스트는 전체 캐시를 활용하고, 구독 표시 부분만 in-memory에서 합치는 식으로 처리할 수 있습니다. 이러면 로그인 사용자도 캐시 혜택을 받을 수 있어요.2. 고려하신 방법들의 방향성 평가RDS Read Replica를 추가해서 조회 부하를 분산하는 건 동시 처리량(TPS) 측면에서는 효과가 분명히 있습니다. 다만 "단일 쿼리 한 건의 응답 시간"이 빨라지는 건 아니라는 점은 구분해서 보셔야 해요. p95가 4.27초인 게 동시 요청 경합 때문이라면 효과가 클 거고, 단일 쿼리 자체 비용 때문이라면 효과가 제한적입니다. 어느 쪽인지는 vus를 1~5 정도로 줄여서 단일 응답 시간만 한 번 측정해보시면 구분이 가능해요.Keyset + OFFSET 혼합은 개인적으로 가장 추천드리고 싶은 방향이에요. 사용자의 실제 행동 패턴을 보면 90% 이상은 다음 페이지 / 이전 페이지 이동이고, 직접 페이지 점프는 소수입니다. 다음/이전은 keyset으로 처리하면 페이지 깊이와 무관하게 일정한 속도가 나오고, 점프만 OFFSET으로 처리하면 OFFSET이 발생하는 빈도 자체가 크게 줄어듭니다. 실제로 운영 단계에서 OFFSET 호출 비율이 5% 미만으로 떨어지면, 그 5%가 좀 느려도 전체 사용자 경험 지표는 훨씬 좋아져요.RDS 스펙 업그레이드는 위에서 말씀드린 buffer pool 부족이 원인이라면 가장 빠르게 효과를 체감하실 수 있는 방법이에요. 다만 이력서/면접 관점에서는 "스펙 올려서 해결했다"는 스토리는 매력도가 떨어지니, 먼저 buffer pool hit ratio를 측정해서 "메모리 부족이 병목임을 확인했고, 스펙 업그레이드와 동시에 캐시 전략으로 hit ratio를 X% → Y%로 올렸다"는 식으로 풀어가시는 걸 추천드려요.3. 대형 커뮤니티는 어떻게 처리하는가에펨코리아나 디시 같은 대형 커뮤니티에서 deep page를 어떻게 빠르게 보여주는지에 대한 공개 자료는 많지 않지만, 일반적으로 알려진 패턴들을 묶어 설명드리면 이렇습니다.가장 큰 차이는 데이터 분리 단위예요. 1,000만 건이 단일 테이블에 있는 게 아니라, 게시판 단위로 분리되어 있거나, 월/년 단위 파티셔닝이 적용되어 있는 경우가 대부분입니다. 한 게시판당 실제 활성 데이터는 수십~수백만 건 수준으로 떨어지고, 그 정도면 인덱스가 메모리에 충분히 올라갑니다. (<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="underline underline underline-offset-2 decoration-1 decoration-current/40 hover:decoration-current focus:decoration-current" href="https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/partitioning.html">MySQL Partitioning</a>)두 번째는 count의 정확도를 포기하는 것입니다. "총 12,847페이지" 같은 정확한 숫자를 보여주는 게 아니라, "10000+" 형태로 처리하거나, 첫 페이지에서 보이는 페이지네이션 범위만 정확히 계산하고 그 이상은 추정값으로 표시합니다. 정확한 count는 1,000만 건에서는 그 자체로 비싼 연산이라 근사치로 대체하는 게 일반적이에요.세 번째는 인기 페이지(주로 1~10페이지)는 통째로 페이지 단위 캐싱을 적용하는 거예요. 90% 이상의 트래픽이 첫 몇 페이지에 집중되니까, 그 부분만 캐시 hit이 나도 DB 부하의 대부분이 사라집니다. 깊은 페이지는 어차피 트래픽이 적어서 좀 느려도 시스템 전체 영향이 작구요.마지막으로 검색이 들어가는 경우는 Elasticsearch 같은 별도 검색 엔진으로 빼서 처리합니다. 대부분의 서비스들은 검색 성능을 ES 로 많이 끌어 올립니다. WHERE 조건이 복잡해질수록 RDB 인덱스로는 한계가 분명하기 때문이에요.4. 이력서/면접 관점에서의 활용지금 이 경험은 그 자체로 이력서 한 줄 이상의 가치가 충분히 있어요. 예를 들면 이렇게 정리해보실 수 있습니다."1,000만 건 게시글 환경에서 deep OFFSET pagination 성능 문제를 분석하고, 커버링 인덱스 + 2단계 조회(ID 선조회 후 상세) + count 캐싱을 조합해 100페이지 응답 시간 17s → 1.18s, 1000페이지 응답 시간 32s → 1.7s로 약 95% 단축"면접에서 받을만한 질문은 대략 이런 것들이에요."Keyset이 아니라 OFFSET을 유지한 이유는?" → 네비게이션 바를 통한 직접 페이지 이동이 핵심 요구사항이었고, 사용자 경험을 위해 트레이드오프를 감수했다고 답하시면 됩니다. 요구사항 분석을 했다는 게 드러나는 답변이라 좋습니다."왜 100,000 OFFSET까지만 제한했는가?" → 실제 사용자 행동 로그상 1만 페이지 이상 점프하는 비율이 무시할만한 수준이고, 비용 대비 효용을 고려해 합리적 상한선을 두었다고 답하시면 좋습니다."buffer pool은 충분했는가?" → 이게 안 나올 수도 있지만, 위에서 말씀드린 측정을 해두시면 면접에서 한 단계 더 깊은 답변이 가능해집니다.이번 기회에 buffer pool hit ratio랑 단일 vus 응답 시간까지 측정해보시고, 그 데이터까지 같이 정리해두시면 면접에서 정말 강한 무기가 되실 거예요. 응원하겠습니다!!!!

조회속도 개선에서 더 개선하는 방법이 궁금합니다.

안녕하세요 영서님 좋은 질문 감사합니다!! 비전공으로 시작하시는 데다 이런 고민까지 하시면서 학습 방향을 잡으려는 자세가 정말 멋지세요. 충분히 잘 가고 계시니까 너무 걱정 마시고, 같이 한번 짚어볼게요.처음 접하시는 분들은 10분, 30분이 걸려도 전혀 이상한 게 아니에요. 오히려 한글로라도 아이디어를 내보려고 시도하시는 것 자체가 이미 의미 있는 훈련이라서, 이 부분은 자신감 가지셔도 됩니다. 비전공이신데 정처기 수준에서 출발해서 알고리즘 강의 따라가시는 거면 이미 충분히 빠른 속도로 움직이고 계신 거예요.코드를 보고 이해하는 능력과 직접 짜는 능력은 완전히 다른 영역입니다. 운전 영상을 백 번 봐도 핸들 한 번 잡아보는 것보다 어렵게 느껴지는 것과 비슷한 결입니다. 빠르게 여러 번 회독하는 전략은 이미 코드 짜는 손이 어느 정도 풀린 상태에서 패턴을 굳히는 단계에 효과가 좋아요. 지금처럼 문법 감각이 손에 안 잡힌 단계라면, 한 문제라도 처음부터 끝까지 본인 손으로 완성해보는 경험이 훨씬 큰 자산이 될 거예요. 따라 작성하기로 멈추지 마시고, 한 단계 더 가보시는 걸 추천드려요.&nbsp;강의 자료 중 "코드 구현력을 높이는 체계적인 훈련 방법" 글의 흐름을 본인 페이스에 맞게 변형해서 해보시면 어떨까 싶어요. 흐름은 이렇게 됩니다. 먼저 강의 따라 코드를 직접 타이핑해서 완성하시고, 그다음 해설을 덮고 처음부터 본인 손으로 다시 작성해보세요. 분명히 중간에 막히는 부분이 나올 텐데, 거기서 30분 정도 다시 고민해보시고 그래도 안 풀리면 해설을 본 뒤 또 처음부터 작성해보시는 거예요. 한 문제에 2~3번 반복하시면 그 유형은 거의 손에 박힙니다. 처음엔 한 문제에 1~2시간 걸려도 괜찮고, 그게 회독 10번보다 훨씬 남는 게 많아요.강의 자료에도 나오는 말이지만, 절대적인 노출량이 쌓이면 분명히 풀리는 순간이 옵니다. 비전공에 코딩 처음이시면 시간이 오래 걸리는 게 너무 당연한 거고, 그 시간을 견디는 게 결국 실력이 되더라고요. 천천히 가는 지금이 결국 가장 빠른 길이니까, 너무 자책하지 마시고 한 문제씩 본인 손에 익혀가봐요. 응원하고 있을게요. 풀다가 막히는 부분 있으면 언제든 다시 질문 주세요!!! 빠이팅이십니다!!

코딩테스트 처음인데 이런 공부방법이어도 괜찮을까요

안녕하세요 Moon 님! Supabase -> authentication -> URL Configuration 에 Site URL 에서 publish 된 url 로 변경해주셔야 올바르게 로그인이 될 것 같습니다! 혹시 저기 어떤 값이 들어가 있으신가요?<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/c225eaac-ed30-4f35-befe-59ed0c7be21e/5d5de5b8-964d-48ba-ba0a-8acec65114e6.png" media-type="img" alt="image.png" title="image.png" width="643" height="295">&nbsp;

구글 소셜 로그인 후 로그인 시 구글에러

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/d07d1a42-de6b-4b36-b7c9-3b75f0942800/41d79acf-da8f-4391-ad39-05c32ee01285.png" media-type="img" alt="image.png" title="image.png" width="643" height="1089">안녕하세요 Moon 님! 저도 다시 확인해봤는데, 최근에 Lovable 의 UI 가 새롭게 변경된 것 같습니다 지금 실습 너무 잘해주고 계신 것 같아서 크게 문제 없을 것 같습니다!! 좋은 질문 감사합니다 앞으로도 빠이팅 해보시져!!

실습중(개인 비용 관리 앱) 문의드려요

오 안녕하세요 tlstjdtn65님 좋은 질문 감사합니다!powershell 이용후에 해결되셨다니 다행입니다!&nbsp;현재 두번째 스크린샷으로 올려주신 내용을 보니, 폴더 명에 스페이스바(공백)이 들어가서 문제가 생긴 것 같습니다 한 번 폴더명에서 공백을 없애고 다시 시도해보시겠어요?또한 대문자도 없애주시면 좋을 것 같습니다

Node 관련 질문입니다

와 윤환님!! 좋은 정보 공유해주셔서 감사합니다. 같은 환경에서 같은 문제를 겪고 계실 다른 수강생분들께 정말 도움이 될 만한 글인 것 같습니다!! 공유해주셔서 감사합니다 ㅎㅎㅎ 다른 분들을 위해 시간 내어 정리해주셔서 감사드립닙다!!

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