https://github.com/imzero238/imzero238

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• Host: GitHub
• URL: https://github.com/imzero238/imzero238
• Owner: imzero238
• Created: 2024-12-12T10:47:18.000Z (22 days ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-12-12T13:04:58.000Z (22 days ago)
• Last Synced: 2024-12-12T13:41:59.698Z (22 days ago)
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README

        
## 실패 속에서 본질을 찾아내는 나영입니다 👋

**불확실한 상황**에서 최적의 솔루션을 찾아가는 것을 좋아합니다.


'일단 돌아가는' 이 아닌 '**제대로 돌아가는**' 코드 작성을 좋아합니다.




## 📚 리소스 최적화 리스트, 근데 실패를 곁들인... 😅

[Bloom Filter로 DB I/O 최소화](https://medium.com/@im_zero/bloom-filter%EB%A1%9C-db-%EB%B6%80%ED%95%98-%EA%B0%90%EC%86%8C-%EC%84%B1%EB%8A%A5-61-%EA%B0%9C%EC%84%A0-e46e8ce62d6d)해 성능 61% 개선

- 154.15ms -> 59.17ms로 개선

- Unique 제약 조건을 DB Layer가 아닌 Service Layer에서 확인




[SessionCallback 대신 Lua Script](https://medium.com/@im_zero/%EC%BF%A0%ED%8F%B0-%EB%B0%9C%EA%B8%89%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-redis-streams-lua-script-%EC%A0%81%EC%9A%A9%EA%B8%B0-5f3dc4d02b2c)로 Redis 트랜잭션 구현

![](/img/lua_script_session_callback_performance_result.png)

- Lua script 사용해 2.73s -> 0.495s 개선




[Kafka Streams 윈도우 집계로 DB I/O 최소화](https://medium.com/@im_zero/kafka-streams%EC%9D%98-window-results-%EC%BB%A8%ED%8A%B8%EB%A1%A4%ED%95%98%EA%B8%B0-3c20c360cf02), 그러나...😅

- 배치 단위로 쓰기 버퍼링 목표 달성! (사용 중인 MySQL, MongoDB 쓰기 버퍼링 기능에서 아이디어 획득)

- 그러나 Drop Event 처리를 위한 **Window + Grace 기간에 따른 버퍼링**이 메모리 문제로 이어져 적용 실패




[Kafka Stremas Join](https://medium.com/@im_zero/kstream-ktable-join-%EC%A0%81%EC%9A%A9-%EC%8B%A4%ED%8C%A8%EA%B8%B0-f7b8bfa11e42)으로 DB I/O 50% 감소 & 처리 속도 83% 개선, 그러나...😅

- 처리 속도 10.2s -> 1.7s 개선

- 그러나 원천 데이터의 빠른 영속화 불가로 적용 실패




[Hibernate Query Plan Cache 활용해 ](https://medium.com/@im_zero/hibernate-query-plan-cache-oom-%EC%97%90%EB%9F%AC-%ED%95%B4%EA%B2%B0-298f3feae93a)OOM 에러 해결

![](/img/in_clause_padding_performance_result.png)

- IN 절 padding 설정으로 최대한 같은 SQL 구문 재사용 유도 (0.0041s -> 0.00385s)

- [@DynamicUpdate 대신 @Version 사용해 cached SQL 구문 사용](https://medium.com/@im_zero/version-vs-dynamicupdate-342d27dc59fd)




더 많은 경험을 [medium](https://medium.com/@im_zero)에서 공유하고 있습니다 💚




## 🛠️ Tech Stack



### DEV

   


  

### DB

 

### Test & Monitoring