성능튜닝3 DB 부하를 줄이는 마법? 레플리케이션(Replication) 읽기/쓰기 분리와 복제 지연(Lag) 트러블슈팅 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 서비스가 성장하고 사용자가 늘어나면 가장 먼저 비명을 지르는 곳은 어디일까요? 바로 데이터베이스(DB)입니다. 웹 서버(WAS)는 트래픽이 몰리면 단순히 서버를 여러 대 띄워서(Scale-out) 로드밸런서로 묶어버리면 그만입니다. 하지만 모든 데이터가 최종적으로 저장되는 DB는 함부로 여러 대를 띄울 수 없습니다. 데이터의 일관성이 깨지기 때문이죠. 이때 백엔드 아키텍처에서 DB의 CPU가 100%를 치는 것을 막기 위해 가장 먼저 도입하는 실무 표준 기술이 바로 데이터베이스 레플리케이션(Replication)과 읽기/쓰기 분리(Read/Write Splitting)입니다. 하지만 이 기술을 스프링 부트(Spring Boot)에 연동하고 실서버에.. 2026. 8. 8. 톰캣(Tomcat) 스레드 고갈은 옛말! 스프링 부트 3 '가상 스레드(Virtual Threads)' 실전 도입과 Pinning 해결법 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 스프링 부트(Spring Boot) 백엔드 개발 생태계에서 최근 가장 혁명적인 변화를 꼽으라면, 단연코 Java 21의 '가상 스레드(Virtual Threads)' 정식 도입일 것입니다. Spring Boot 3.2 버전부터 이 가상 스레드를 공식 지원하기 시작했고, 이제는 application.yml에 단 한 줄의 설정(spring.threads.virtual.enabled=true)만 추가하면 기존의 무거운 톰캣(Tomcat) 스레드 풀의 한계를 완벽하게 뛰어넘을 수 있게 되었습니다. 과거에는 대규모 트래픽을 감당하기 위해 러닝 커브가 험악한 WebFlux(비동기 논블로킹)로 넘어가야만 했습니다. 하지만 이제는 우리가 익숙한 MVC(동기 블로.. 2026. 8. 2. DB가 멈췄어요! HikariCP 커넥션 풀(Connection Pool) 고갈 원인과 최적화 가이드 (렌터카 비유) 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 스프링 부트(Spring Boot) 3.x 버전대가 완전히 실무 표준으로 자리 잡은 2026년 현재에도, 백엔드 서버의 기본 데이터베이스 연결 도구는 변함없이 HikariCP가 굳건히 자리를 지키고 있습니다. 가볍고, 빠르며, 안정적이기 때문이죠. 하지만 서비스에 사용자가 몰리는 피크 타임이 되면, CPU나 메모리 리소스는 널널한데 이상하게 API 응답이 멈추고 서버가 기절해 버리는 미스터리한 장애가 발생하곤 합니다. 에러 로그를 열어보면 십중팔구 '커넥션 고갈(Connection Timeout)' 문제가 적혀 있죠. 오늘은 백엔드 개발자라면 반드시 마주치게 되는 HikariCP 커넥션 풀(Connection Pool) 고갈 에러의 원인을 객관적으.. 2026. 8. 1. 이전 1 다음
