조용현 Backend Engineer · 신입

보유 역량 요약

대용량 데이터 환경에서 문제를 재현하고, 데이터 접근 구조와 동시 요청 처리 방식을 개선해 성능과 안정성을 높여 온 백엔드 엔지니어

• 서비스 성장 시 발생할 수 있는 병목을 사전 검증하기 위해 게시글 100만 건, 댓글 1,000만 건, 좋아요 450만 건을 적재한 환경에서 병목을 수치로 확인하고 개선 효과까지 검증한 경험
• 단순히 성능을 개선하는 데 그치지 않고, 문제의 원인과 서비스 운영상 영향까지 분석해 해결 방식을 선택한 경험
• 배포 자동화, 문서 자동화, 모니터링과 장애 알림까지 직접 구성해 개발과 운영이 이어지는 흐름을 경험

기술 스택

Projects

• 인기 게시글 댓글 트리 반복 생성으로 응답 지연 발생, 인메모리 캐시(Caffeine) Cache-Aside 패턴 적용으로 댓글 조회 응답시간 152ms → 43ms 및 CTE 실행 횟수 6,642건 → 458건 감소
• 동시 좋아요 요청 시 유니크 제약 예외 발생, ON DUPLICATE KEY 기반 멱등 처리로 동시 20 VUser 요청에서 예외 0건 달성
• likes 450만 건에서 집계+개인화 단일 쿼리 풀스캔으로 응답시간 10초·에러율 15% 발생, 쿼리 분리+비정규화로 응답시간 10,460ms → 167ms·에러율 15.53% → 0%
• App CPU 200% 포화로 TPS 274/s 정체, HAProxy cookie insert 기반 수평 확장(App 2대)으로 TPS 274 → 527/s·응답시간 867ms → 32ms
• Scale Out 후 MySQL CPU 100% 포화(병목 이동), Read Replica + Sticky Primary(쿠키 3초) 적용으로 응답시간 32ms → 10ms·Replication Lag 104s → 26s
• 수동 빌드·배포·모니터링으로 반복 시간 소모, GitHub Actions + Jib + Prometheus·Grafana로 배포~모니터링 자동화

• 로컬 PC 의존 모니터링으로 PC 종료 시 감시 불가, Railway 컨테이너 기반 SSH 메트릭 수집으로 최대 10분 이내 자동 알림 전환
• 모든 감지에 AI 사용으로 비용 반복·장애 전파, 정기 감지는 규칙 기반 스크립트로 분리하고 AI는 해석·요약에만 호출하여 정상 상태 AI 비용 0원 유지 및 AI 장애 시에도 감지 동작
• 모니터링 장애 시 정상으로 오인 위험, 유형별 실패 추적 + snapshot freshness 검증으로 “서버 장애”와 “감지 불능” 분리 알림

• 수동 API 명세 공유로 프론트엔드와 명세 불일치·재작업 발생, Spring REST Docs로 테스트 통과 시에만 문서 생성되는 자동화 파이프라인 구축

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