안정적이고 지속 가능한 시스템 구조를 고민하는 백엔드 개발자입니다.
Solo Project | 2025.11 ~ 2025.12 Docker 기반의 독립된 코드 실행 환경과 Redis를 활용한 실시간 매칭 시스템을 구축했습니다.
- Key Tech: Java 17, Spring Boot, WebSocket, Redis, Docker
- Race Condition 해결: DB 기반 매칭의 병목 현상을 해결하기 위해 Redis ZSET(Sorted Set)과 Atomic Operation으로 동시성 이슈 없는 논블로킹 매칭 큐 구현
- 안전한 코드 실행: 사용자 코드가 서버에 영향을 주지 않도록 Docker Container 격리 환경에서 컴파일 및 실행되도록 파이프라인 구축
- 좀비 세션 관리: 네트워크 불안정 시 세션 유실 문제를 방지하기 위해 Redis Scope(Lobby/Game) 분리 전략 적용 및 자동 기권 처리 로직 구현
팀장 (3인) | 2025.07 ~ 2025.09 한국관광공사 Open API를 활용하여 맞춤형 여행 경로를 생성하고 공유하는 플랫폼입니다.
- Key Tech: Spring Boot, JPA, MariaDB, AWS (EC2/RDS), Docker
- My Contribution:
- 데이터 정규화: API 별로 상이한 비정형 필드 구조를 분석하여 확장 가능한 통합 데이터 모델링 및 정규화 수행
- 데이터 매칭 정확도 향상: 관광지 식별 코드가 API마다 다른 문제를 해결하기 위해, 명칭 기반 1차 매칭 후 위/경도 좌표 거리 알고리즘을 적용한 검증 로직 구현
- 인프라 구축: AWS 환경에서 Docker 컨테이너 기반으로 배포 파이프라인 구축 및 HTTPS(Route53) 적용
팀장 (4인) | 2025.03 ~ 2025.06 실시간 주식 시세 API와 AI 챗봇을 결합한 모의투자 서비스입니다.
- Key Tech: Spring Boot, Redis, GCP, Flutter
- My Contribution:
- 조회 성능 최적화: RDB(회원/거래내역)와 **Redis(실시간 시세)**로 데이터 저장소를 분리하는 Read-Through/Write-Back 전략 설계로 병목 현상 해소
- API 과부하 방지: 증권사 API의 Rate Limit 제한(초당 20회 미만 등)을 준수하기 위해
synchronized블록과 **요청 큐(Queue)**를 활용한 재요청 로직 구현 - AI 챗봇 파이프라인: LLM이 JSON 포맷으로 의도(Intent)를 반환하도록 프롬프트 엔지니어링 수행, 내부 API와 연동하여 실시간 주가 정보를 답변하도록 구현