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Node.js는 비동기 I/O 작업에 최적화되어 있지만, CPU-집약적인 작업을 처리할 때는 성능 문제에 직면할 수 있습니다. 이 글에서는 Node.js 애플리케이션에서 CPU-집약적 작업을 효율적으로 처리하기 위한 다양한 전략을 살펴보겠습니다.1. 워커 스레드(worker threads) 활용Node.js v10.5.0부터 도입된 워커 스레드는 CPU-집약적 작업을 병렬로 처리할 수 있게 해줍니다.const { Worker, isMainThread, parentPort } = require('worker_threads');if (isMainThread) { const worker = new Worker(__filename); worker.on('message', (result) => { ..

Event-Driven Architecture(EDA)는 시스템 컴포넌트 간의 결합도를 낮추고 확장성을 높이는 효과적인 방법입니다. 이 글에서는 Java를 사용하여 EDA를 구현하는 방법과 그 장점을 살펴보겠습니다.1. EDA의 핵심 개념EDA는 이벤트 생성자(producer), 이벤트 채널, 이벤트 소비자(consumer)로 구성됩니다.1.1 이벤트 모델 정의public class Event { private String type; private T data; private LocalDateTime timestamp; public Event(String type, T data) { this.type = type; this.data = data; ..

Node.js 애플리케이션의 성능을 최적화하는 데 있어 캐싱은 매우 중요한 역할을 합니다. 캐싱을 통해 데이터베이스 쿼리나 외부 API 호출 횟수를 줄이고, 응답 시간을 크게 개선할 수 있습니다. 이 글에서는 Node.js에서 구현할 수 있는 다양한 캐싱 전략과 그 구현 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 인메모리 캐싱인메모리 캐싱은 가장 간단하고 빠른 캐싱 방법 중 하나입니다. Node.js에서는 node-cache 라이브러리를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.const NodeCache = require("node-cache");const myCache = new NodeCache({ stdTTL: 100, checkperiod: 120 });function getData(key) { const ..

이벤트 소싱은 애플리케이션의 상태 변화를 일련의 이벤트로 저장하고 관리하는 패턴입니다. 이 접근 방식은 시스템의 투명성, 감사 가능성, 그리고 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 Java를 사용하여 이벤트 소싱 패턴을 구현하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 이벤트 소싱의 기본 개념이벤트 소싱의 핵심은 상태 변경을 이벤트로 표현하고, 이 이벤트들의 시퀀스를 저장하는 것입니다. 시스템의 현재 상태는 이 이벤트들을 순서대로 적용하여 재구성됩니다.1.1 이벤트 모델 정의public interface Event { LocalDateTime getTimestamp();}public class AccountCreatedEvent implements Event { private final..

Node.js 애플리케이션의 성능을 평가하고 최적화하기 위해서는 로드 테스트가 필수적입니다. 로드 테스트를 통해 애플리케이션이 높은 부하 상황에서 어떻게 동작하는지 확인할 수 있습니다. 이 글에서는 Artillery를 사용하여 Node.js 애플리케이션의 로드 테스트를 실행하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 환경 설정먼저 Artillery를 설치하고 기본적인 Node.js 애플리케이션을 준비합니다.# Artillery 설치npm install -g artillery# 테스트용 Node.js 애플리케이션 준비git clone https://github.com/example/node-app.gitcd node-appnpm installnpm start 2. 테스트 스크립트 작성Artille..

Node.js의 스트림(Stream)은 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 기능입니다. 스트림을 활용하면 메모리 사용을 최적화하고 데이터 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 Node.js 스트림을 사용하여 데이터 처리 속도를 높이는 다양한 기법과 최적화 전략을 살펴보겠습니다.1. 스트림의 기본 개념스트림은 데이터를 작은 청크(chunk)로 나누어 순차적으로 처리하는 방식입니다. 이를 통해 전체 데이터를 메모리에 한 번에 로드하지 않고도 효율적으로 처리할 수 있습니다.const fs = require('fs');const readStream = fs.createReadStream('largefile.txt');const writeStream = fs.createWriteSt..

CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴은 시스템의 명령(상태를 변경하는 작업)과 쿼리(데이터를 읽는 작업)를 분리하는 아키텍처 패턴입니다. 이 접근 방식은 복잡한 도메인 모델을 가진 시스템에서 특히 유용하며, 성능, 확장성, 그리고 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.1. CQRS의 기본 구조CQRS 패턴의 핵심은 읽기 모델과 쓰기 모델을 분리하는 것입니다.1.1 명령 모델 (Write Model)public class AccountCommandModel { private String id; private BigDecimal balance; public void deposit(BigDecimal amount) { if (amou..

Java 메모리 모델(JMM)을 이해하고 멀티쓰레드 환경에서의 가시성 문제를 해결하는 것은 안정적인 동시성 프로그래밍의 핵심입니다. 이 글에서는 JMM의 심층적인 이해와 가시성 문제 해결 기법을 탐구합니다.1. Java 메모리 모델 심층 분석JMM은 멀티쓰레드 프로그램의 동작을 정의합니다. 주요 개념을 살펴봅시다.public class JMMExample { private int x = 0; private int y = 0; private volatile boolean flag = false; public void writer() { x = 1; // 1 y = 2; // 2 flag = true; // 3: volatile 쓰기 } ..

반응형 프로그래밍은 데이터 스트림과 변화의 전파에 중점을 둔 프로그래밍 패러다임입니다. Java에서는 Project Reactor 라이브러리를 통해 이를 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식은 특히 높은 처리량과 낮은 지연 시간이 요구되는 애플리케이션에 적합합니다.1. Reactor 기본 개념Reactor는 Mono와 Flux라는 두 가지 핵심 타입을 제공합니다. Mono는 0 또는 1개의 요소를, Flux는 0개 이상의 요소를 나타냅니다.import reactor.core.publisher.Flux;import reactor.core.publisher.Mono;public class ReactorBasics { public Mono getSingleValue() { return Mono..

대규모 트래픽을 효과적으로 처리하는 Java 시스템을 구축하는 것은 현대 웹 서비스 개발의 핵심 과제 중 하나입니다. 이 가이드에서는 Java를 사용하여 고성능, 고가용성 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 시스템 아키텍처 설계대규모 트래픽 처리를 위한 시스템 아키텍처는 확장성, 유연성, 그리고 장애 허용성을 고려해야 합니다. 다음은 기본적인 아키텍처 구성입니다:로드 밸런서웹 서버 클러스터애플리케이션 서버 클러스터캐시 계층데이터베이스 클러스터메시지 큐이러한 구성요소들을  잘 조합하면 트래픽을 분산하고 시스템의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 요소로 앞으로 좋은 어플리케이션이나 시스템을 만들고자 한다면 반드시 해당 구성들은 체크해야 합니다.2. 로드 밸런싱 구현로드 밸런..