전체 글26 [Point-live-young (3)] 포인트 만료 전략 선택 – 배치인가, 조회 시 처리인가? https://github.com/f-lab-edu/point-live-young/blob/main/decisions/ADR-012%20%ED%8F%AC%EC%9D%B8%ED%8A%B8%20%EB%A7%8C%EB%A3%8C%20%EC%A0%84%EB%9E%B5%20%EC%84%A0%ED%83%9D.md point-live-young/decisions/ADR-012 포인트 만료 전략 선택.md at main · f-lab-edu/point-live-young대규모 사용자와 대용량 트래픽을 안정적으로 처리하는 포인트 기반 이커머스. Contribute to f-lab-edu/point-live-young development by creating an account on GitHub.github.com 이번.. 2026. 2. 11. [Point-live-young (4)] 상품 재고 동시성 문제와 락 전략 선택 https://github.com/f-lab-edu/point-live-young/blob/main/decisions/ADR-010%20%EC%83%81%ED%92%88%20%EC%A3%BC%EB%AC%B8%20%EC%8B%9C%20%EC%9E%AC%EA%B3%A0%20%EB%8F%99%EC%8B%9C%EC%84%B1%20%EC%A0%9C%EC%96%B4%20%EB%B0%A9%EC%8B%9D%20%EC%84%A0%ED%83%9D.md point-live-young/decisions/ADR-010 상품 주문 시 재고 동시성 제어 방식 선택.md at main · f-lab-edu/point-live-yo대규모 사용자와 대용량 트래픽을 안정적으로 처리하는 포인트 기반 이커머스. Contribute to f-.. 2026. 2. 11. [Point-live-young (2)] 만료 우선 차감(Early Expiry First) 알고리즘 설계 https://github.com/f-lab-edu/point-live-young GitHub - f-lab-edu/point-live-young: 대규모 사용자와 대용량 트래픽을 안정적으로 처리하는 포인트 기반대규모 사용자와 대용량 트래픽을 안정적으로 처리하는 포인트 기반 이커머스. Contribute to f-lab-edu/point-live-young development by creating an account on GitHub.github.com 1편에서는 포인트를 단순한 숫자가 아니라정책과 생명주기를 가진 자산 도메인으로 바라보게 된 배경을 정리했다. 이번 글에서는 그 도메인 위에서“포인트를 어떤 순서로 차감할 것인가?”라는 문제를 어떻게 고민했고,왜 만료 우선 차감(Early Expiry F.. 2026. 2. 10. [Point-live-young (1)] 포인트 기반 결제 도메인 설계 https://github.com/f-lab-edu/point-live-young GitHub - f-lab-edu/point-live-young: 대규모 사용자와 대용량 트래픽을 안정적으로 처리하는 포인트 기반대규모 사용자와 대용량 트래픽을 안정적으로 처리하는 포인트 기반 이커머스. Contribute to f-lab-edu/point-live-young development by creating an account on GitHub.github.com Point Live Young 프로젝트를 시작하면서 가장 먼저 고민한 것은 "이 서비스에서 포인트를 단순한 숫자로 볼수 있는가?" 였다. 대부분의 프로젝트에서는 포인트를 int 또는 long 값 하나로 관리한다.사용자가 보유한 포인트 총합만 알면 되고.. 2026. 2. 10. 오픈소스로 모니터링 환경 구축하기(7) - 전체 아키텍처, 흐름도 이번 글은 시리즈의 마지막으로 지금까지 구축한 오픈소스 모니터링 환경의 전체 구조를 정리한다. 전체 아키텍처 개요요청 및 데이터 흐름도1. 사용자가 API를 호출한다 │2. Application(Spring Boot)에서 요청 처리 │ ├─ Logback → 로그 생성 │ └─ MDC(trace_id, span_id) 포함 │ ├─ OTel Java Agent → Trace 데이터 생성 │ └─ Micrometer → Metrics 노출 │3. OpenTelemetry Collector가 수집 │ ├─ Metrics → Prometheus .. 2025. 10. 11. 오픈소스로 모니터링 환경 구축하기(6) - Grafana Grafana란? 다양한 데이터 소스로부터 수집한 정보를 대시보드 형태로 시각화 하고 알람을 설정할 수 있는 오픈소스 모니터링 툴이다. 메트릭, 로그, 트레이스를 한 곳에서 보고시스템의 문제를 빠르게 파악하고 분석하기 위한 시각화 허브 역할을 한다. Grafana의 기능 1. 대시 보드 시각화Prometheus에서 수집한 메트릭을 시계열 그래프 형태로 시각화한다.CPU 사용량, 요청 지연 시간, 에러 율, 주문 수 같은 지표를 실시간으로 모니터링할수 있다.변수와 쿼리 템플릿을 활용해 대시보드를 동적으로 구성할 수 있다. 2. 로그 탐색 (Loki 연동)Loki에서 수집한 로그를 Grafana UI에서 시간대, 서비스명, 로그 레벨 기준으로 검색할 수 있다.필터와 정규식 검색을 지원해 원하는 로그를 빠르게.. 2025. 10. 11. 이전 1 2 3 4 5 다음