JFR / JMC 기반 Allocation Hotspot 분석 및 JWT 핫패스 개선
🔍 쿼리 문제가 아닌데 왜 느렸는지, JFR/JMC로 추적한 전체 과정 보기 (Stack Trace · Allocation 분석 · JWT 핫패스 발견 과정 포함) → GitHub 원본 문서 보기
Engineering Reports
Engineering Reports
성능 분석, 아키텍처 설계, 부하 테스트 결과를 정리한 엔지니어링 문서입니다.
각 보고서는 다음 구조로 작성됩니다.
- Problem (문제)
- Analysis (분석)
- Solution (개선)
- Result (정량 결과)
대표 주제
- TimescaleDB 시계열 조회 성능 튜닝
- JPA Fetch 전략별 성능 비교 및 Payload 영향 분석
- JFR / JMC 기반 Allocation Hotspot 분석
- WebSocket 실시간 브로드캐스트 성능 개선
- WebSocket 수평 확장 PoC 시리즈
- PoC 1: 그룹 샤딩 기반 부하 분산 (fanout locality + JVM GC 감소)
- PoC 2: Fallback 환경 상태 동기화 및 필드 단위 충돌 제어
- PoC 3: Kafka Replay 기반 Failback & 무중단 서버 전환
Canvas Node 조회 성능 개선 (JPA Fetch 전략 비교)
🔍 왜 Projection이 Fetch Join보다 느려졌는지 궁금하다면 GC, 객체 생성 수, Hibernate 동작까지 포함한 전체 분석은 아래 원본 문서에 정리했습니다. → GitHub 원본 문서 보기
TimescaleDB 시계열 조회 성능 28배 개선
🔍 상세 분석 보기 (EXPLAIN 쿼리 플랜 · 청크 설계 비교 · k6 전체 로그 포함) → GitHub 원본 문서 확인하기
WebSocket 실시간 브로드캐스트 성능 개선
⚠️ 왜 ≤200ms 0.38% → 99.97%가 되었는지 전체 실험 과정 원본 분석 노트: GitHub에서 보기
PoC 1 — WebSocket 그룹 샤딩 기반 부하 분산
📊 WebSocket 샤딩 PoC 전체 실험 과정 (부하 분산 · GC 변화 · 설계 이유) 원본 분석 노트: GitHub에서 보기
PoC 2 — Fallback 환경에서의 상태 동기화 및 충돌 제어
🔍 Fallback 환경에서 편집 충돌을 어떻게 해결했는지 (Kafka · Redis · 필드 단위 충돌 감지 설계)
PoC 3 — Kafka Replay 기반 Failback & 중단, 데이터 유실없이 서버 전환
🚀 WebSocket 분산 시스템 설계의 마지막 단계 (샤딩 → 정합성 → 무중단 복구) 🔍 서비스 중단 없이 WebSocket 서버를 교체하는 방법 (Kafka Replay · Drain · Failback 설계) 원본 분석 노트: GitHub에서 보기