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@RequestCache: HTTP 요청 범위 캐싱을 위한 커스텀 애너테이션 개발기
웹 애플리케이션을 개발하다 보면 하나의 HTTP 요청 내에서 동일한 외부 API를 여러 번 호출하거나 동일한 연산을 반복하는 경우가 종종 발생합니다. 이러한 중복 호출은 응답 시간을 증가시키고 불필요한 네트워크 오버헤드를 유발합니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발한 @RequestCache라는 커스텀 애너테이션의 개발 과정과 그 과정...
Naver D2|Naver D2 Team
2025.11.26
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이제 Redis를 멈춰보겠습니다: @CacheEvict 파헤치기
0. 프로젝트 환경 Spring Boot 3.3.7 Spring Data Redis 3.3.7 Lettuce 6.3.2 ㅤ 1. 개요 운영 환경에서 캐시를 다루다 보면 한 번쯤은 @CacheEvict(allEntries = true) 설정을 써볼까 고민하게 됩니다. 테스트에서 잘 동작하던 코드가, 서비스에서는 지연이나 장애로 이어지는 경우가 간혹 발생합니다...
Woowahan Brothers|신익수
2025.11.04
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JuiceFS: 오브젝트 스토리지를 활용하는 HDFS 호환 분산 파일 시스템
네이버에서는 다양한 서비스를 위해 공용 Hadoop 클러스터를 운영하고 있으며, Spark, Hive, MapReduce 등의 Hadoop 애플리케이션에서 처리한 데이터는 HDFS에 저장됩니다. HDFS는 Hadoop 에코시스템에서 데이터 로컬리티(data locality)를 지원해 높은 성능을 제공하며 내결함성과 확장성 측면에서도 우수하다는 장점이 있습니...
Naver D2|Naver D2 Team
2025.09.15
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AI 실시간 추천 시스템을 위한 Flink 기반 스트림 조인 서비스 구축기
안녕하세요. Matching Dev Team의 Milo입니다. Azar는 전 세계 유저들을 24/7 연결하고 있으며, 즐거운 연결 경험을 제공하기 위해 세션 기반 추천 시스템1을 운영하고 있습니다. 이 추천 시스템은 유저의 행동이나 선호도 같은 정보를 바탕으로 맞춤형 추천을 제공하는 방식입니다. 추천 품질을 높이려면 유저의 최신 정보를 실시간 반영하는 것이...
Hyperconnect|Hyperconnect Team
2025.06.11
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Flink SQL 도입기
안녕하세요. Azar Matching Dev Team 의 Zeze 입니다. Flink 는 대다수의 백엔드 엔지니어들에게 친숙한 기술은 아니지만, 이벤트 스트리밍 처리를 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 대규모 실시간 데이터 스트리밍 처리를 위해 분산 환경에서 빠르고 유연하게 동작하는 오픈소스 데이터 처리 엔진이며, 팀 내에서는 Azar 의 핵심 로직인 ...
Hyperconnect|Hyperconnect Team
2025.02.18
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장애 모의 훈련 그리고 배운 점
안녕하세요, SRE팀의 Ken.K입니다. Hyperconnect는 2024년에 접어들면서, 일부 국가의 사용자들에게 체감될 수 있는 장애부터 로그인 실패 같은 심각한 장애까지 여러 번의 대형 사고를 겪었습니다. 사실, 마이크로서비스 단위의 문제는 서비스 운영 중에 자주 발생하는 것이며, 각 프로덕트 팀의 온콜 대응 숙련도가 이미 높기 때문에 잘 대처하고 있...
Hyperconnect|Hyperconnect Team
2024.11.12
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풀필먼트 입고 서비스팀에서 분산락을 사용하는 방법 - Spring Redisson
어노테이션 기반으로 분산락을 사용하는 방법에 대해 소개합니다....
Kurly|Kurly Team
2023.05.17
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DevOps 엔지니어의 Redis Test 분투기 - Part 1
Redis 테스트를 진행했습니다....
Kurly|Kurly Team
2020.03.04