대기열 프로젝트 개선

Kafka Connect란 카프카 메세징 시스템을 기반으로 RDBMS, NoSQL, csv 파일, 로그 등과 같은 다양한 데이터 소스 시스템에서 발생한 이벤트를 다른 데이터 타겟 시스템으로 실시간으로 전달할 수 있는 Kafka Component 중 하나입니다.우선 가장

대기열 등록 중 취소 시 오류가 발생하는 문제가 발생프로젝트에는 대기열에서 사용자를 제거하고 참가열로 이동시키는 승격 로직이 존재하는데그러나 승격 로직이 대기열에서 사용자를 삭제한 직후 아직 참가열에 추가하기 전, 거의 동시에 취소 로직이 실행되어 참가열에서 해당 사용

Kafka에서는 장애로 인한 문제 혹은 의도적으로 이미 처리한 메세지를 재처리해야 할 때 Kafka의 Offset을 이용하여 메세지를 재처리할 수 있습니다.분산 환경에서 컨슈머 애플리케이션을 운영할 때, 컨슈머 그룹을 중단하지 않고 Offset을 이동하는 방법컨슈머 리

대기열 시스템을 여러 서버로 구성된 분산 환경에서 구축하고 테스트 하기 위해 Docker를 사용하였습니다.application-properties 파일 설정Dockfile 작성docker-compose.yml 작성 포트 매핑 문법 호스트 포트 : 컨테이너 포트호스트 포

통합 예약 프로젝트에서 대기열 등록 과정에서의 코루틴 동작 과정에 대해 살펴보려합니다.CoroutineScope는 단순히 CoroutineContext를 감싸고 제공하는 역할이고, 실제 핵심 정보는 CoroutineContext 안에 들어 있는 요소들임 Coroutin

기존 프로젝트는 WebFlux + 코루틴 기반의 비동기 아키텍처를 사용하고 있으나, 멱등키 저장 로직만 JDBC를 통해 동기적으로 동작하고 있었습니다. 이로 인해 요청 처리 흐름에서 불필요한 블로킹이 발생하므로, 일관된 비동기 처리와 성능 향상을 위해 해당 로직을 R2

JMeter를 활용해 대기열 시스템의 부하 테스트를 진행하려고 합니다.테스트 과정에서 CPU와 메모리 사용량, DB 커넥션 풀 상태를 모니터링하여 병목 현상이 발생하는 지점을 분석하려고 합니다.이를 위해 Spring Actuator, Prometheus, Grafana

MySQL의 metrics에 접근하기 위해서는 MySQL Exporter를 사용하여야 합니다.이를 통해 mySQL의 Threads_running, Queries, Innodb_rows_read 등의 metrics를 가져올 수 있습니다.기본적으로 변환된 메트릭 데이터를

JMeter로 대기열 요청에 대해 1초 동안 스파이크 테스트를 진행한 결과, 2000건 이상부터 오류가 급격히 발생했습니다.현재 프로젝트는 Docker 컨테이너 환경에서 3개의 서버를 두고, Nginx를 통해 요청을 분산하고 있는데, 문제를 분석해보니 Nginx를 거치

클라이언트가 서버에 새로운 데이터나 이벤트가 있는지 주기적으로 요청을 보내 확인하는 통신 패턴서버는 요청이 올 때마다 현재 시점의 정보를 응답하며, 클라이언트가 다음 요청을 보낼 때까지 기다리게 됨특징클라이언트의 주도 클라이언트가 통신을 주도하며, 서버는 수동적으로