삽질로그

Spring Boot 성능 최적화

최근 프로젝트에서 API 응답 속도가 느려지는 문제를 겪으면서 성능 최적화를 본격적으로 진행했다. 적용해본 방법들과 결과를 정리해둔다.## 1. Redis 캐싱으로 응답 시간 40% 단축가장 효과가 좋았던 건 Redis 캐싱이었다. 상품 상세 정보 같이 자주 조회되지만 변경은 드문 데이터에 `@Cacheable`을 적용했다.@Cacheable(value = "products", key = "#productId")public ProductDto getProductDetail(Long productId) { return productRepository.findById(productId) .map(this::convertToDto) .orElseThrow(() -> new Pro..

Spring Boot Profile 정리 - 환경별 설정 분리 실전 가이드

## Profile이란? Spring Boot에서 환경별로 다른 설정을 적용하기 위한 기능. dev, stage, prod 환경마다 DB 접속 정보, API 엔드포인트 등이 다를 때 유용함. ## 기본 사용법 ### 1. 설정 파일 분리application.properties (공통 설정 - 모든 환경에서 공통으로 사용) application-dev.properties (개발 환경 - 로컬에서 개발할 때) application-stage.properties (스테이징 환경 - 운영 전 테스트용) application-prod.properties (운영 환경 - 실제 서비스) ### 2. Profile 활성화 ```properties # application.properties # 기본으로 사용할 프로파일..

솔직히 말하면...4년차까지 와서도 ArrayList만 쓰고 살았다.LinkedList? 면접 때나 나오는 얘기 아닌가 싶었는데,최근에 대용량 데이터 처리하다가 성능 차이를 체감했다.그때서야 진짜 차이를 알게 됐다.간단하게 구조 차이부터ArrayList - 배열 기반// 내부적으로는 이런 느낌Object[] elementData = new Object[10]; // 기본 크기 10연속된 메모리에 데이터를 저장한다. 인덱스로 바로 접근 가능.LinkedList - 노드 기반// 내부적으로는 이런 느낌class Node { Object data; Node next; Node prev;}각 노드가 다음/이전 노드의 주소를 가지고 있다. 체인처럼 연결됨.성능 차이 조회 성능 (get)// Arr..

데드락이란?데드락(Deadlock)은 두 개 이상의 프로세스나 스레드가 서로의 자원을 기다리며 무한정 대기하는 상황을 말한다. 마치 좁은 다리에서 두 차가 서로 마주보고 서있어 어느 쪽도 움직일 수 없는 상황과 비슷하다.간단한 데드락 예시일상생활로 비유하면 이런 상황이다:철수: "영희야, 네 펜 좀 빌려줘. 내 지우개 줄게."영희: "철수야, 네 지우개 좀 빌려줘. 내 펜 줄게."결과: 둘 다 상대방이 먼저 주기를 기다리며 영원히 대기...프로그래밍에서의 데드락 예시// 스레드 Asynchronized(lock1) { Thread.sleep(100); synchronized(lock2) { // lock2를 기다림 // 작업 수행 }}// 스레드 B (동시 실행)synchr..

try-catch-finally의 문제점기존 방식으로 파일을 읽는 코드를 보면:FileInputStream fis = null;try { fis = new FileInputStream("example.txt"); // 파일 읽기 작업} catch (IOException e) { e.printStackTrace();} finally { if (fis != null) { try { fis.close(); // 또 다른 try-catch 필요! } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }}문제점:코드가 복잡하고 길어짐finally에서 또 다른 예외 처리 필요자원..