기록

개요2025년 8월부터 2026년 2월까지 진행한 쿠버네티스 스터디에서 《Kubernetes Patterns, 2nd Edition》을 교재로 사용했다. 이 책은 쿠버네티스 환경에서 반복적으로 등장하는 배포, 운영, 확장 문제를 패턴 형태로 정리한다.https://www.oreilly.com/library/view/kubernetes-patterns-2nd/9781098131678/ Kubernetes Patterns, 2nd EditionThis second edition comes with a dedicated playlist of interactive Katacoda labs mapped to sections of the book. As you read through each chapter, you..

개요2025년 4월부터 5월까지 진행한 스터디에서 《스프링으로 시작하는 리액티브 프로그래밍》을 교재로 사용했다. 리액티브 프로그래밍의 기본 개념과 Reactive Streams, Project Reactor, Spring WebFlux의 핵심 내용을 다루는 책이다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000201399476 스프링으로 시작하는 리액티브 프로그래밍 | 황정식 - 교보문고스프링으로 시작하는 리액티브 프로그래밍 | *리액티브 프로그래밍의 기본기를 확실하게 다진다*리액티브 프로그래밍은 적은 컴퓨팅 파워로 대량의 요청 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있는product.kyobobook.co.kr목차Part 01 리액티브 프로그래밍(Reactive Programmi..

한국어 검색의 가장 큰 특징은 “단어의 경계가 명확하지 않다”는 점이다. 영어는 공백으로 단어가 구분되지만, 한국어는 띄어쓰기 오류나 복합명사 때문에 단순 문자열 비교로는 정확한 검색이 어렵다. 예를 들어 “무선마우스”, “무선 마우스”, “무선형 마우스”는 모두 사용자가 같은 제품을 찾으려는 의도지만, 문자열 기준으로는 완전히 다른 단어다. 이런 문제를 해결하기 위해 Elasticsearch에서는 Nori 분석기를 사용한다. Nori는 한국어 형태소 분석기(morphological analyzer)로, 문장을 의미 단위로 분해하고 색인과 검색을 돕는다.1. Nori 분석기의 기본 원리Elasticsearch는 데이터를 저장하기 전에 “토큰화(tokenization)” 과정을 거친다. 이 과정에서 텍스트..

검색 API의 목표는 사용자의 짧은 질의(q)를 받아 의미 있는 결과를 빠르고 안정적으로 반환하는 것이다. Query 서버는 Spring WebFlux 기반의 논블로킹 아키텍처 위에서 Elasticsearch와 통신하며, ReactiveElasticsearchOperations로 네이티브 쿼리를 유연하게 구성한다. 본 편에서는 컨트롤러→서비스→리포지토리 흐름, 검색 점수 모델 설계, 페이징·정렬·필터 확장, 에러·관측·성능 고려까지 단계적으로 정리한다.1. 전체 흐름 요청은 ProductQueryController → ProductQueryService → ProductQueryRepository → Elasticsearch 순으로 진행된다. 컨트롤러는 파라미터를 검증해 서비스로 전달하고, 서비스는 리포..

상품 검색 엔진의 핵심은 단순한 데이터 저장이 아니라, “검색 가능한 데이터로 변환하는 것”이다.API 서버가 Kafka를 통해 발행한 상품 등록 이벤트는 Query 서버(Spring WebFlux)를 거쳐 Elasticsearch로 전달되며, 이 과정을 담당하는 것이 바로 상품 색인기(Product Indexer) 이다. 색인기는 데이터를 읽고, 가공하고, 분석기를 적용해 검색 효율이 높은 형태로 재구성한다. 1. Query 서버 구조Query 서버는 Spring WebFlux 기반으로 구현되어 있으며, Kafka Listener와 Reactive Elasticsearch를 결합해 완전 비동기 방식으로 동작한다.색인기는 등록 요청이 몰려와도 스레드를 점유하지 않으며, Reactor 기반 스트림으로 I/..

이전 편에서 전체 구조와 CQRS 설계를 살펴보았다. 이번 글에서는 그중 API 서버(Spring MVC) 가 어떻게 상품 등록 요청을 처리하고, 이를 Kafka 이벤트로 발행하는지를 구체적으로 다룬다. 이 서버는 시스템의 Command 사이드(Command Side) 로, 사용자의 “쓰기” 요청을 받아 시스템 내 “변화”를 만들어내는 역할을 담당한다. 실제 상품 데이터는 즉시 저장되지 않고, 이벤트 형태로 브로커에 발행되어 비동기적으로 처리된다. 이로써 API 서버는 빠르고 안정적으로 응답을 반환하며, 검색 서버(Query Side)는 색인 작업에 집중할 수 있다.1. 구조 개요상품 등록 흐름은 단순하면서도 명확한 3단계로 구성된다.[1] ProductController → [2] ProductServ..

대규모 상품 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는, 데이터의 생성·저장·조회가 동일한 시스템에서 동시에 처리되지 않도록 분리해야 한다. 이번 글에서는 이러한 원리를 바탕으로 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 구조를 적용한 상품 검색 엔진(Product Search Engine) 설계를 다룬다. 시스템은 크게 두 개의 서버로 구성된다.1. 전체 구조 개요상품 검색 엔진은 다음과 같은 구조를 가진다.주요 구성 요소구성 요소 역할API 서버 (Command)상품 등록 및 수정 요청을 처리하고 Kafka로 이벤트를 발행한다.Kafka 브로커등록된 상품 정보를 이벤트 스트림 형태로 전달한다.Query 서버 (Search)Kafka 이벤트를 수신하여 Elastics..

1. 들어가며Swagger(OpenAPI)는 단순한 API 목록 도구가 아니라, API 보안 구조까지 함께 명세화할 수 있는 문서 시스템이다.JWT(JSON Web Token) 기반 인증을 사용하는 서비스라면 Swagger UI의 Authorize 버튼을 통해 실제 토큰을 입력하고 인증된 요청을 테스트할 수 있다.이번 글에서는 Spring Boot 3.x와 Spring Security 환경에서 JWT 인증을 Swagger(OpenAPI) 문서에 통합하는 방법을 설명한다. 2. Swagger에서의 보안 구조 이해OpenAPI 명세는 components.securitySchemes와 security 섹션을 이용해 인증 방식을 정의한다.JWT 인증은 HTTP Bearer 스킴으로 정의되며, Swagger UI..