장애를 만나고, 인사이트가 됐다
Spring · Java · AI 백엔드 개발자의
실전 트러블슈팅과 운영 노하우를 정리합니다.
Spring 장애
JPA N+1, 배치 지연, 스케줄러 데드락 — 실전 트러블슈팅 모음
아키텍처
SAGA, 분산락, 데이터 정합성 — 설계 원칙부터 분산 시스템까지
AI/DX
Claude Code, MCP, AI 에이전트 — 백엔드 개발자의 AI 전환 가이드
분산 환경에서 데이터 정합성 챙기기 - 사용자가 새로고침을 누르지 않게
서론 “왜 앱이랑 관리자 화면이랑 데이터가 달라요?” 고객센터에서 이런 연락이 오면 정말… 식은땀이 한두 방울이 아닙니다. 특히 돈이 오가는 계약 정보나 실시간 상태가 중요한 서비스라면 더더욱 그렇죠. 모놀리식 환경에서는 트랜잭션 하나로 해결되던 것들이, 분산 환경이나 외부 시스템과 연동되는 순간 정말 골치 아픈 문제로 변합니다. 네트워크는 언제든 끊길 수 있고, 배포 중에 요청이 유실될 수도 있으니까요. 이번…
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (5편) - Discord 7개 채널로 생활을 자동화하기
시리즈 안내 이 시리즈에서 다룬 내용: (1편) 당근마켓에서 Mac mini를 주워온 날 (2편) 48개의 크론잡으로 살아나다 (3편) MEMORY.md 20KB가 에이전트를 죽였다 (4편) 오픈소스 12 Stars의 현실 (5편) Discord 7개 채널로 생활을 자동화하기 ← 현재 TL;DR 상황: AI 비서를 만들었는데, 모든 메시지가 한 채널에 쏟아짐 원인: 주식 알림, 시스템 로그, 일상 대화가 뒤섞여서…
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (4편) - 오픈소스 12 Stars의 현실
시리즈 전체 요약 이 시리즈에서 다룬 내용: (1편) 당근마켓에서 Mac mini를 주워온 날 (2편) 48개의 크론잡으로 살아나다 (3편) MEMORY.md 20KB가 에이전트를 죽였다 (4편) 오픈소스 12 Stars의 현실 ← 현재 (5편) Discord 7개 채널로 생활을 자동화하기 9년차 개발자지만, 오픈소스를 공개해본 적이 없었습니다. 항상 “언젠가는 멋진 프로젝트 하나 만들어서 올려야지”라고 생각만 했어요…
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (3편) - MEMORY.md 20KB가 에이전트를 죽였다
시리즈 안내 이 시리즈에서 다룬 내용: (1편) 당근마켓에서 Mac mini를 주워온 날 (2편) 48개의 크론잡으로 살아나다 (3편) MEMORY.md 20KB가 에이전트를 죽였다 ← 현재 (4편) 오픈소스 12 Stars의 현실 (5편) Discord 7개 채널로 생활을 자동화하기 TL;DR 상황: OpenClaw 에이전트를 24/7 운영하다가 가 20KB+로 팽창 원인: 매 세션마다 MEMORY.md를 전부 로딩…
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (2편) - 48개의 크론잡으로 살아나다
이전 편 요약 1편에서는 다음을 다루었습니다: 당근마켓에서 M2 Mac mini 충동구매 인터스텔라 TARS → 아이언맨 JARVIS 이름 변천사 clawdbot → moltbot → OpenClaw 플랫폼 여정 첫 크론잡은 “자기개선”이었습니다 자비스를 처음 띄웠을 때 가장 답답했던 건 페르소나가 계속 증발한다는 거였어요. 세션이 만료되면 제가 공들여 심어준 말투, 응답 스타일, 맥락이 전부 날아갔습니다. 그래서 다시…
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (1편) - 당근마켓에서 Mac mini를 주워온 날
충동구매의 시작 회사에서 팀원들이 점심 먹으면서 얘기하더군요. “clawdbot 써봤어요? AI 비서 만드는 거 진짜 신기해요.” 저는 처음 듣는 이름이었습니다. 궁금해서 검색을 해봤습니다. Claude AI를 개인 서버에서 24시간 돌리는 프로젝트였어요. Reddit에서 몇 개 글을 읽다가 눈에 띄는 댓글을 봤습니다. “Mac mini 가격 요즘 폭등했던데, 빨리 사두는 게 좋을 거 같음” Mac mini? 저는 개인 서버가…
자바 개발자의 AI 입문기 (5편) - LangGraph, 상태 기반 멀티 에이전트
TL;DR LangGraph: 상태 기반 AI 워크플로우 프레임워크 핵심 개념: 노드(작업) + 엣지(연결) + 상태(데이터) 사용 사례: 다단계 처리, 조건부 분기, 도구 사용 에이전트 자바 비유: Spring Batch의 Job/Step 구조와 유사 한계: 노드 수 증가에 따라 디버깅 복잡도 상승, 단순 선형 흐름에서는 체이닝이 더 적합 이전 편 요약 4편에서는 다음을 다뤘습니다: RAG 파이프라인 완성…
자바 개발자의 AI 입문기 (4편) - RAG 실전, Knowledge Base 검색 챗봇 만들기
TL;DR 목표: 회사 문서 기반 Q&A 챗봇 완성 파이프라인: 질문 → 문서 검색 → 컨텍스트 주입 → 답변 생성 핵심: 검색된 문서를 프롬프트에 넣어서 AI가 답변하게 함 결과: “우리 회사 정책”에 대해 정확히 답변하는 챗봇 한계: 청킹 전략과 검색 k값 튜닝이 품질을 좌우, 최적값은 도메인마다 다름 이전 편 요약 3편에서는 다음을 다뤘습니다: Embedding으로 텍스트를 벡터로 변환 ChromaDB…
자바 개발자의 AI 입문기 (3편) - RAG 기초, 문서를 벡터로 저장하기
TL;DR RAG: AI가 모르는 정보를 검색해서 답변에 활용하는 기술 Embedding: 텍스트를 숫자 배열(벡터)로 변환하는 것 Vector DB: 벡터를 저장하고 유사도로 검색하는 데이터베이스 핵심 흐름: 문서 → 청킹 → 임베딩 → 저장 → 검색 한계: ChromaDB는 로컬 전용, 대용량/멀티 인스턴스 환경에서는 Pinecone 등 클라우드 Vector DB 필요 이전 편 요약 2편에서는 다음을…