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#성능 최적화

2026-02-02 / Backend/Spring

Kotlin JDSL 마이그레이션과 Fetch Join을 통한 N+1 문제 해결

Native Query를 Kotlin JDSL로 마이그레이션하면서 확장 함수 패턴을 도입했습니다. 일반 join을 fetchJoin으로 변경하여 N+1 쿼리 문제를 해결하고, 데이터베이스 레벨에서 직접 집계 연산을 수행하여 쿼리 성능을 개선했습니다. Kotlin JDSL의 타입 안전성과 확장 함수 패턴을 활용하여 유지보수성을 크게 향상시켰습니다.

#Kotlin JDSL #JPA #N+1 쿼리 #Fetch Join #성능 최적화

2026-02-01 / Backend/Performance

N+1 쿼리 최적화와 Connection Pool 튜닝으로 해결한 Connection Timeout 문제

HikariCP 대시보드에서 Connection Timeout이 27회 발생하는 문제를 발견했습니다. 원인은 N+1 쿼리 문제와 작은 Connection Pool 크기였습니다. 배치 조회로 N+1 쿼리를 해결하고 Connection Pool 크기를 5에서 20으로 증가시켜 Timeout을 0으로 만들었습니다. 쿼리 수는 161개에서 3개로 98% 감소했습니다.

#N+1 쿼리 #Connection Pool #HikariCP #성능 최적화 #Spring Boot

2026-01-21 / Project/GEM/성능개선

배치 시스템 성능 분석: 개선 임팩트 측정과 개발자 성장 회고 (4)

큐 시스템 개선의 임팩트를 메모리, CPU, 네트워크, 이벤트 루프 지표로 측정하고 분석했습니다. 또한 기술 코드/설계, 기술 운영, 제품, 커뮤니케이션 관점에서 프로젝트를 회고하며 개발자로서의 성장을 점검합니다.

#모니터링 #성능 최적화 #Node.js #이벤트 루프 #메모리 최적화