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등록: 2026년부터

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Redis Vs Mongo DB By Item View Count (이 상품 몇명이 보고 있어요)
본 글은 Gmarket Mobile Web Vip 팀의 백엔드 엔지니어가 상품 상세 페이지에 '현재 이 상품 몇 명이 보고 있어요' 기능을 구현하며 겪은 설계 과정을 공유합니다. 실시간으로 상품별 중복되지 않은 사용자 수를 집계해야 하는 요구사항을 만족시키기 위해 RDB 대신 NoSQL 데이터베이스를 선택했으며, Redis와 MongoDB의 장단점을 비교 분석합니다. 최종적으로 Redis를 선택하여 최적의 성능을 내는 설계를 목표로 합니다. 이 기능은 사용자가 상품 상세 페이지에 접속하면 사용자 정보를 저장하고, 이탈 시 제거하는 방식으로 동작하며, 웹소켓 대신 API 요청을 통해 데이터를 주고받는 방식을 채택했습니다.
RedisMongoDBNoSQL
지마켓·2024년 9월 25일
Backend
오픈마켓 여행 플랫폼의 실전 API 연동 노하우
본 글은 G마켓 여행 플랫폼에서 API 연동 시 겪었던 실전 노하우를 공유합니다. 여행 플랫폼은 G마켓 커머스 시스템과 여러 온라인 여행사(OTA)의 API를 통합하여 서비스를 제공하며, 이로 인해 높은 서비스 복잡도와 서버 의존성을 가집니다. 특히 여행 상품 상세 페이지와 실시간 예약 기능은 견고한 API 연동이 필수적입니다. 여행 상품 상세 페이지는 여러 외부 API의 응답 지연이나 장애에도 서비스가 중단되지 않도록 내결함성(fault tolerance)을 높이는 것이 중요합니다. 이를 위해 각 API의 특성에 맞춰 타임아웃 시간을 개별적으로 설정하는 등의 전략을 적용해야 함을 설명합니다.
API 연동여행 플랫폼내결함성
지마켓·2024년 7월 23일
Backend
Redis Stream 적용기
본 글은 지마켓 Data Product 팀에서 사용자 행동 정보 수집 및 가공 과정에서 발생하는 트래픽 증가로 인한 데이터 처리 지연 문제를 해결하기 위해 Redis Stream을 적용한 경험을 공유합니다. 기존 데이터 파이프라인에서 유니크 액티브 사용자 식별을 위한 세션 ID 히스토리 적재 시 부하가 집중되는 문제를 해결하고자, Redis 5.0 버전부터 도입된 Redis Stream을 활용하여 신규 Consumer를 개발했습니다. Redis Stream은 고가용성 데이터 스트리밍 처리 기능을 제공하여 데이터의 일관성과 안정성을 보장하며 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있게 합니다. 이를 통해 세션 정보 데이터 적재 및 API 서비스 구축에 효율성을 높인 사례를 소개합니다.
Redis Stream데이터 파이프라인세션 자료
지마켓·2024년 7월 11일
Backend
조회 속도 개선하기 (ESM '문의하기' 기능 개편)
본 글은 ESM(지마켓 판매자 사이트)의 '문의하기' 기능 개편 과정에서 겪었던 조회 속도 문제를 해결한 경험을 공유합니다. 기존에는 대형 판매자의 경우 페이지 로딩에 수십 초가 소요되었으며, 문의 답변 조회 또한 비효율적이었습니다. 개발자는 백엔드 로직 개선을 통해 이러한 성능 문제를 해결하고자 했습니다. 특히, 답변까지 복수로 조회해야 하는 요구사항과 네 가지 도메인을 효율적으로 처리하는 데이터 구조 설계에 대한 고민을 다룹니다. 이를 통해 백엔드 개발만으로도 상당한 성능 향상을 이끌어낼 수 있음을 보여주고자 합니다.
조회 속도성능 개선API
지마켓·2024년 6월 28일
Backend
Gmarket Mobile Web Vip 악성 봇 대침투 사건
Gmarket 모바일 웹 상품 상세 페이지(VIP)에서 발생한 악성 봇 트래픽으로 인한 서비스 다운 현상에 대한 분석 및 해결 과정을 다룹니다. 백엔드 엔지니어는 약 한 달간의 모니터링 끝에 악성 봇을 원인으로 파악하고, 초기 대응으로 서버 스케일 업/아웃을 시도했지만 근본적인 해결책이 되지 못함을 인지했습니다. 이후 악성 봇 탐지 기능 개발을 통해 문제 해결에 나섰습니다. 장애 발생 당시 Legacy System인 .NET Framework 기반 IIS 환경에서 DB Connection Pool 과부하 및 CPU, TCP 자원 사용량 급증 현상이 관찰되었습니다. 본 글은 이러한 문제 상황과 해결 과정의 시작점을 상세히 설명합니다.
악성 봇트래픽서비스 다운
지마켓·2024년 5월 11일
Backend
개발자를 잠 못 들게 만드는 코드
이 글은 Gmarket 백엔드 개발자가 실제 경험을 바탕으로 개발자를 잠 못 들게 만드는 코드의 위험성을 경고하는 내용을 담고 있습니다. 특히, 예외 처리를 제대로 하지 않는 `try-catch` 블록의 위험성을 지적하며, `catch` 블록을 비워두는 것은 화재 경보를 꺼버리는 것과 같다고 비유합니다. 또한, 대규모 트래픽 환경에서 API 호출 시 발생하는 `Timeout` 문제와 그로 인한 잠재적 장애 가능성을 예시 코드를 통해 설명합니다. 개발자는 이러한 코드 습관이 시스템 안정성과 장애 대응에 치명적인 영향을 미칠 수 있음을 인지하고, 예외 처리를 철저히 하며 안정적인 시스템 설계를 위해 노력해야 함을 강조합니다.
try-catchAPI TimeoutJava
지마켓·2024년 2월 24일
Backend
개발자를 잠 못 들게 만드는 코드
본 글은 Gmarket 모바일 웹 VIP(상품 상세 페이지)를 담당하는 백엔드 엔지니어가 개발자를 잠 못 들게 만드는 코드의 사례를 소개합니다. 첫 번째 사례는 'try-catch 무시'로, catch 블록을 비워두면 예외 처리의 의미가 사라지고 심각한 문제로 이어질 수 있음을 이펙티브 자바의 내용을 인용하여 설명합니다. 두 번째 사례는 '대규모 트래픽 환경에서의 API Timeout'으로, 5초의 타임아웃 설정이 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 문제점을 시사합니다. 이 글은 개발 과정에서 주의해야 할 코드 패턴을 공유하며 안정적인 서비스 운영의 중요성을 강조합니다.
try-catchAPI TimeoutException Handling
지마켓·2024년 2월 24일
Backend
Gmarket Mobile Web Vip 레거시 성능 개선기
Gmarket Mobile Web Vip (상품 상세 페이지)의 백엔드 성능을 최대 9배, 평균 5배 개선한 경험을 공유하는 글입니다. 상품 상세 페이지는 Gmarket에서 홈 다음으로 트래픽이 많은 곳이며, 여러 외부 API를 호출하여 정보를 조합하는 로직이 많아 성능 최적화가 중요합니다. 특히 연관 상품을 보여줄 때 API 호출이 늘어나 성능 저하의 주요 원인이 되었습니다. 글쓴이는 C#, .NetFramework 기반의 시스템에서 API 성능 개선을 통해 사용자 경험을 향상시킨 과정을 설명하며, 개선 전후의 구체적인 성능 수치를 표로 제시합니다. 이를 통해 막막했던 작업을 성공적으로 마무리한 경험과 그 성과를 공유하고 있습니다.
GmarketMobile Web성능 개선
지마켓·2023년 12월 6일
Backend
Kotlin에서 리스트 추출하기 : subList, slice, take, drop
이 글은 Kotlin에서 리스트의 부분 리스트를 추출하는 여러 메서드인 subList, slice, take, drop에 대해 설명합니다. 특히 Java 개발자들이 Kotlin으로 전환할 때 흔히 사용하는 subList 메서드의 특징과 함께, Kotlin이 제공하는 slice와 take 메서드의 차이점을 비교 분석합니다. subList는 시작 인덱스를 포함하고 끝 인덱스는 포함하지 않는 반면, slice는 IntRange를 사용하여 끝 인덱스를 포함하는 새로운 리스트를 반환합니다. 또한 take와 drop 메서드는 각각 앞에서부터 특정 개수만큼의 요소를 추출하거나, 앞에서부터 특정 개수만큼의 요소를 제외한 나머지 요소를 추출하는 기능을 제공합니다. 이 메서드들은 원본 리스트를 변경하지 않고 새로운 리스트를 반환하며, immutable 및 mutable 리스트 모두에 적용 가능합니다. Kotlin의 다양한 리스트 추출 메서드 활용법을 익혀 프로그래머의 의도에 맞는 코드를 작성하는 것이 중요함을 강조합니다.
KotlinsubListslice
지마켓·2023년 11월 22일
Backend
statements 가 있는 switch/when 구문 deep dive (feat. bytecode)
본 글은 Java에서 String 타입의 switch 문이 if-then-else 구문보다 성능적으로 이점을 가지는 이유를 바이트코드 분석을 통해 탐구합니다. Firebase Analytics를 통해 발견된 NullPointerException 이슈를 계기로, switch 문이 내부적으로 String.hashCode()를 호출한다는 사실과 이로 인해 발생하는 성능 차이에 주목합니다. 필자는 바이트코드를 직접 분석하며 switch 문이 어떻게 더 효율적인지 설명하고, Kotlin의 when 구문에서도 유사한 성능 효과가 있는지, 그리고 다른 자료형에서도 이러한 이점이 적용되는지에 대한 분석 과정을 공유합니다. 이를 통해 개발자는 코드 최적화에 대한 깊이 있는 이해를 얻을 수 있습니다.
Javaswitchif-then-else
지마켓·2023년 10월 25일
Backend
G마켓 쿠폰적용가 도입기 - 캐시를 중심으로
G마켓 쿠폰적용가 도입 과정을 캐시를 중심으로 설명하는 글입니다. 기존에는 상품 상세 페이지에서 쿠폰 포함 할인가를 즉시 확인할 수 없고, 쿠폰 다운로드 시 할인 금액이 표시되지 않으며, 여러 상품 구매 시 최적 할인을 위해 소비자가 직접 시뮬레이션해야 하는 불편함이 있었습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 G마켓은 쿠폰적용가 프로젝트를 도입했습니다. 이 프로젝트는 사용자 경험을 개선하고 쿠폰 혜택을 더 쉽게 누릴 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 특히, 캐시 시스템을 활용하여 할인가 정보를 효율적으로 관리하고 제공하는 방안에 초점을 맞추고 있습니다. 이를 통해 G마켓은 사용자 편의성을 높이고 쿠폰 사용률을 증대시키는 성과를 기대하고 있습니다.
쿠폰캐시G마켓
지마켓·2023년 8월 2일
Backend
API 메시업과 Fault Tolerance 문제 해결 전략
본 글은 쇼핑 서비스 백엔드 팀에서 상품 목록 정보를 제공하기 위해 여러 팀의 API를 통합하는 메시업(Mashup) 과정에서 발생하는 문제점과 해결 전략을 다룹니다. API 메시업은 여러 API를 결합하여 새로운 서비스를 만드는 것이지만, 보안, 데이터 무결성, 호환성 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 여러 API를 엮을 때 발생하는 예기치 못한 문제에 대비하기 위해 Fault Tolerance 시스템을 고려하여 개발하는 것이 중요함을 강조합니다. 이를 통해 고객 경험에 부정적인 영향을 최소화하고 안정적인 서비스 제공을 목표로 합니다.
APIAPI MashupFault Tolerance
지마켓·2023년 7월 19일
Backend
facade API와 Shopping Service API팀에 대한 이야기
본 글은 지마켓의 Shopping Service API팀에서 담당하는 핵심 업무인 facade API 제공에 대해 설명합니다. facade API는 복잡한 백엔드 및 내부 시스템을 애플리케이션 개발자들에게 직접 노출하지 않고 단순화된 인터페이스를 제공하는 디자인 패턴입니다. 건물의 외벽을 뜻하는 'facade'처럼, 내부의 복잡성을 숨기고 외부에는 간결한 모습을 보여주는 역할을 합니다. Shopping Service API팀은 이러한 facade API를 통해 쇼핑 관련 정보를 제공하며, 팀의 역할과 중요성을 알리고자 합니다. 글에서는 facade API의 개념과 함께 실제 업무 적용 사례를 통해 그 가치를 조명합니다.
facade APIShopping Service APIAPI
지마켓·2023년 6월 28일
Backend
일관적인 에러응답을 달라!
본 글은 개발 시 놓치기 쉬운 에러 응답 처리 방법에 대해 다룹니다. Java의 기본 예외 처리 구조인 try-catch 문을 시작으로, 예외 처리를 호출하는 caller에게 전가하는 방식과 Spring 프레임워크에서 제공하는 @ExceptionHandler 어노테이션을 활용한 에러 처리 방법을 설명합니다. @ExceptionHandler는 특정 예외 발생 시 해당 메서드를 실행하도록 하여 에러 처리 로직을 분리하고 코드의 가독성을 높이는 데 도움을 줍니다. 특히, @ExceptionHandler의 속성으로 전달되는 Exception 객체의 하위 클래스일수록 높은 우선순위를 갖는다는 점을 강조하며, 이를 통해 일관적이고 효율적인 에러 응답 처리가 가능함을 시사합니다.
에러 응답JavaSpring
지마켓·2023년 6월 20일
Backend
코루틴(Coroutine)에 대하여
이 글은 코루틴의 개념과 동작 방식에 대해 설명합니다. 코루틴은 1958년부터 존재해 온 개념으로, 코틀린뿐만 아니라 다양한 고급 프로그래밍 언어에서 지원됩니다. 코루틴은 '함께 동작하는 규칙적인 작업의 집합'을 의미하며, 위키피디아 정의에 따르면 '실행의 지연과 재개를 허용함으로써 비선점적 멀티태스킹을 위한 서브 루틴을 일반화한 컴퓨터 프로그램 구성요소'입니다. 비선점적 멀티태스킹은 하나의 프로세스가 CPU를 점유하면 다른 프로세스가 강제로 빼앗을 수 없는 방식이며, 이는 쓰레드의 선점형 멀티태스킹과 대조됩니다. 코루틴은 병행성(Concurrency)은 제공하지만 병렬성(Parallelism)은 제공하지 않습니다. 기존 선점형 비동기 처리의 코드 복잡성과 쓰레드 사용으로 인한 성능 저하 문제를 해결하기 위해 코루틴은 쓰레드 내에서 동작하는 작업 단위로서 Context를 오버라이드하며 실행됩니다. 이를 통해 쓰레드 Context switching 없이 여러 코루틴을 실행, 중단, 재개할 수 있어 메모리 사용량을 줄이고 개발자가 직접 작업을 스케줄링할 수 있게 합니다.
코루틴Coroutine비동기
지마켓·2023년 6월 14일
Backend
Apache Commons IO 취약점 파헤치기
이 포스팅은 스프링부트 프로젝트에서 사용 중이던 라이브러리 'Apache Commons IO'에서 발견된 보안 취약점에 대해 다룹니다. 오픈소스는 현대 소프트웨어 개발의 핵심이지만, 소스 코드 공개로 인해 취약점 발견 빈도가 높습니다. 2022 OSSRA 보고서에 따르면, 오픈소스는 97%의 프로젝트에 사용되며 81%는 알려진 취약점을 하나 이상 포함하고 있습니다. 이러한 취약점은 CVE 식별자를 통해 추적 및 관리되며, 본문에서는 Apache Commons IO의 CVE-2021-29425를 예시로 설명합니다. Maven Repository에서도 라이브러리 버전별 취약점 정보를 확인할 수 있습니다.
Apache Commons IO보안 취약점CVE
지마켓·2023년 6월 7일
Backend
달리는 인증 서비스의 NoSQL을 바꾸자. - 실전편
본 글은 '달리는 인증 서비스의 NoSQL을 바꾸자 - 실전편'으로, 이전 전략편에 이어 실제 서비스 환경에서 NoSQL 데이터베이스를 변경하는 구체적인 전략과 과정을 다룹니다. Couchbase에서 MongoDB와 MSSQL로 데이터를 마이그레이션하는 과정을 1차 및 2차 배포로 나누어 설명합니다. 1차 배포에서는 판매자 및 관리자 페이지를 대상으로 데이터 마이그레이션과 로직 변경을 수행하며, API 사용자에게는 영향이 없도록 설계되었습니다. 데이터 싱크 문제를 해결하기 위해 주기적인 마이그레이션 배치를 실행합니다. 2차 배포에서는 Gateway 서비스에 대한 변경을 진행합니다. 이 글은 실제 서비스 운영 중 데이터베이스 변경 시 발생할 수 있는 이슈와 해결 방안을 공유하며, 안정적인 서비스 운영을 위한 실질적인 경험을 제공합니다.
NoSQL데이터베이스 마이그레이션Couchbase
지마켓·2023년 5월 10일
Backend
달리는 인증 서비스의 NoSQL을 바꾸자. - 전략편
본 글은 G마켓의 Seller & SD Engineering 팀에서 Couchbase를 사용하던 인증 서비스의 데이터베이스를 개선한 경험을 다룹니다. 기존 Couchbase 기반 인증 서비스는 낮은 사용성과 심각한 성능 이슈로 인해 기획자들이 업무를 진행하기 어려울 정도로 문제가 많았습니다. 특히, 데이터 조회 시 5분 이상 소요되는 등 치명적인 성능 저하가 발생했습니다. 이 글은 이러한 문제를 해결하기 위한 개선 과정의 '전략편'으로, 관리자 입장에서의 비효율적인 데이터 조회 구조와 Couchbase의 한계를 지적하며 개선의 필요성을 강조합니다. 향후 '실전편'에서는 구체적인 개선 방안과 결과를 다룰 예정입니다.
NoSQLCouchbase인증 서비스
지마켓·2023년 5월 2일
Backend
Testcontainers로 통합테스트 만들기
이 글은 Testcontainers를 활용하여 통합 테스트를 작성하는 방법에 대해 설명합니다. 통합 테스트는 여러 모듈이 함께 잘 작동하는지 확인하는 과정으로, 웹 서버, WAS, DBMS 등 다양한 모듈을 포함합니다. 통합 테스트 작성의 어려움으로 복잡한 시스템 구조, 환경 설정 및 관리, 테스트 데이터 관리, 비결정적 테스트 결과 등을 제시합니다. 특히 환경 설정, 테스트 데이터 관리의 어려움, 그리고 동일 입력에도 다른 결과를 내는 비결정적 테스트 결과가 통합 테스트 작성 및 유지보수를 어렵게 만드는 주요 요인임을 강조합니다. Testcontainers는 이러한 어려움을 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 도구로 소개될 것으로 예상됩니다.
Testcontainers통합 테스트Integration Test
지마켓·2023년 4월 26일
Backend
BigDecimal A to Z: 정확한 계산을 위한 숫자 처리 클래스
이 글은 Java에서 소수점을 정확하게 처리하기 위해 BigDecimal 클래스를 사용해야 하는 이유와 그 개념 및 사용법을 소개합니다. float와 double 타입이 근삿값을 저장하여 발생하는 부동소수점의 문제점을 예시 코드를 통해 설명하고, 이를 해결하기 위한 고정소수점과 부동소수점 표현 방식의 차이를 설명합니다. 특히 금융 거래나 돈과 관련된 도메인에서는 정확한 계산이 필수적이므로, BigDecimal을 사용함으로써 발생하는 오류를 방지하고 신뢰성 있는 코드를 작성할 수 있음을 강조합니다. BigDecimal의 기본적인 사용법과 함께, 정확한 숫자 처리가 중요한 개발 환경에서 유용하게 활용될 수 있는 정보를 제공합니다.
BigDecimalJava소수점 처리
지마켓·2023년 4월 19일