Spring Cloud Bus /monitor로 완성하는 설정 관리 자동화현대적인 분산 시스템(MSA) 환경에서 설정 정보는 단순히 텍스트 파일 그 이상의 의미를 갖습니다. 서비스의 동작 방식을 결정짓는 '유전자'와 같으며, 시스템이 거대해질수록 이 유전 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 전파하느냐가 운영의 핵심이 됩니다.Spring Cloud Bus는 이러한 분산 환경에서 각 서비스 인스턴스 사이를 연결하는 가벼운 메시지 신경망 역할을 수행합니다. 주로 Spring Cloud Config와 결합하여, 설정 정보가 변경되는 즉시 수십, 수백 개의 마이크로서비스에 실시간으로 그 변화를 전파하고 동적으로 갱신(Refresh)하는 데 사용됩니다. 패러다임의 전환: '명령'에서 '반응'으로기존의 방식은 관리자가 설..

토스(Toss)는 대한민국 금융 IT 업계에서 gRPC를 가장 적극적이고 수준 높게 사용하는 기업 중 하나로 유명합니다. 토스의 기술 블로그나 컨퍼런스(Slash) 발표 내용을 보면, 그들이 왜 그리고 어떻게 gRPC를 쓰는지 실무적인 힌트를 많이 얻을 수 있어요. 🚀토스가 gRPC를 다루는 방식은 우리가 앞서 이야기한 '실무 레벨의 쇼핑몰' 설계에 아주 좋은 이정표가 됩니다. 1. 📂 토스의 gRPC 관리법: "IDL 중앙 집중화"토스는 수백 개의 마이크로서비스가 얽혀 있는 구조입니다. 각 팀이 자기 맘대로 .proto 파일을 만들면 관리가 안 되겠죠?중앙 저장소: 모든 서비스의 .proto 파일을 하나의 Git 레포지토리에서 관리합니다.자동화된 배포: 누군가 .proto 파일을 수정해서 푸시하면,..

결제(Payment)처럼 실시간성과 즉각적인 피드백이 생명인 서비스에서는 Outbox 패턴보다 gRPC가 더 나은 선택이 아닌지 의문이 듭니다..결론부터 말씀드리면, "둘 다 쓰지만, 용도가 다릅니다." 실무에서는 보통 gRPC(동기)로 먼저 확인하고, Outbox(비동기)로 뒤처리를 합니다. 왜 그런지 결제 시나리오로 비교해 드릴게요. 💳 1. gRPC vs Outbox 패턴 (결제 상황 비교)비교 항목gRPC (Synchronous)Transactional Outbox (Asynchronous)통신 방식즉각적인 응답 (Request-Response)이벤트 발행 후 나중에 처리 (Eventual Consistency)데이터 확정호출이 성공해야 결제가 완료됨주문은 일단 성공, 결제/재고는 잠시 후 확정..

안녕하세요! 시니어 개발자의 시선으로 정리한 "분산 시스템의 데이터 정합성을 수호하는 Transactional Outbox 패턴" 기술 블로그 포스팅입니다. 🚀 📋 [Backend] 분산 시스템의 난제: Transactional Outbox 패턴으로 데이터 정합성 잡기마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 설계할 때 가장 머리 아픈 문제 중 하나인 '데이터 정합성' 문제를 우아하게 해결하는 방법을 알아보겠습니다. 💡 ⚡️ 왜 우리는 고민하는가? (The Dual Write Problem)거대한 쇼핑몰 서비스를 만든다고 가정해 봅시다. 주문이 들어오면 우리는 보통 두 가지 일을 합니다.Order Service: "주문 테이블에 데이터를 넣는다 (DB)" 📥Inventory Service: "재고를 줄이라..

🚀 QueryDSL의 한계, Elasticsearch로 돌파하기: 백엔드 검색 엔진 도입과 공존의 기술안녕하세요! 오늘은 백엔드 개발자들의 영원한 숙제, '검색 기능 고도화'에 대해 심도 있게 다뤄보려 합니다.Spring Boot 환경에서 복잡한 검색 조건을 처리할 때 우리는 보통 QueryDSL을 가장 먼저 떠올립니다. 하지만 서비스 규모가 커지고 검색 조건이 까다로워질수록 QueryDSL만으로는 해결하기 어려운 지점들이 생기죠. 이때 구원투수로 등장하는 것이 바로 Elasticsearch(ES)입니다.과연 ES를 도입하면 우리 백엔드 코드와 아키텍처에는 어떤 변화가 생길까요? 그리고 QueryDSL은 정말 이제 필요 없는 걸까요? 🧐 1. 🔍 왜 QueryDSL만으로는 부족할까? (RDB의 한계..

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