# API 버저닝: Breaking Changes 없이 서비스를 진화시키는 법
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API 변경은 피할 수 없습니다. 하지만 장애는 피할 수 있습니다. URI 버저닝부터 Header 방식, 그리고 Stripe와 GitHub 같은 글로벌 기업들의 전략까지. 하위 호환성을 지키면서 우아하게 API를 업그레이드하는 실전 노하우를 공유합니다.
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# Thundering Herd: 10,000개 스레드가 동시에 깨어날 때 서버가 멈추는 이유
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여러 스레드가 하나의 이벤트를 기다리다가 동시에 깨어나는 'Thundering Herd' 현상에 대해 알아봅니다. Accept Queue 경합부터 Cache Stampede까지, 시스템 리소스를 낭비하고 성능을 저하시키는 이 고질적인 문제의 원인과 epoll, Jitter 등을 활용한 해결책을 심도 있게 분석합니다.
# 프로덕션의 악몽, Database Connection Pool 고갈: 디버깅부터 예방까지
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Database Connection Pool Exhaustion 문제는 겉으로 드러난 증상일 뿐, 진짜 원인은 따로 있습니다. 커넥션 누수, 슬로우 쿼리, 타임아웃 설정 부재 등 풀 고갈을 유발하는 근본적인 원인을 파악하고, Circuit Breaker와 동적 풀 사이징 같은 실전 대응 전략을 알아봅니다.
# Redis Cache Avalanche: 눈사태처럼 쏟아지는 트래픽 막아내기
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Redis 캐시가 동시에 만료되어 DB가 폭발하는 'Cache Avalanche' 현상을 아시나요? 그리고 인기 키 하나가 만료될 때 발생하는 'Cache Stampede'까지. 이 두 가지 재앙을 막기 위한 랜덤 TTL, Mutex Lock, Circuit Breaker 등 실전 방어 전략을 소개합니다.
# 타임존(Timezone)의 악몽: 분산 시스템에서 시간을 다루는 절대 규칙
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3월 둘째 주 일요일마다 버그가 발생하나요? DB에는 UTC로 저장했는데 조회하면 시간이 안 맞나요? 분산 시스템에서 겪는 타임존 문제의 모든 것, 그리고 서머타임(DST)과 윤초까지 고려한 안전한 시간 처리 전략을 가이드합니다.
# Backpressure: 스트리밍 데이터가 폭주할 때 시스템을 살리는 기술
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Producer가 Consumer보다 빠를 때 무슨 일이 벌어질까요? 메모리 폭발(OOM)과 시스템 다운입니다. 이 글에서는 Backpressure(배압)의 원리와 Kafka, Node.js Stream, Reactive Streams에서 이를 어떻게 구현하여 데이터 흐름을 우아하게 제어하는지 알아봅니다.