실무에서 자주 마주치는 Redis 장애 상황에 대해 "어떤 경우에 자동 페일오버가 되는가?" 그리고 "그렇지 않은 경우 어떻게 복구할 수 있는가?"에 대해 구체적인 로그 예시와 함께 정리했습니다.Sentinel 기반 Redis 클러스터를 운영 중인 분들께 실질적인 도움이 되었으면 합니다.📌 Redis Sentinel 기본 구성이번 예시는 다음과 같은 Redis Sentinel 구성을 기준으로 합니다.Master: 1대Slave: 2대Sentinel: 3대이 구성에서 Sentinel의 기본 quorum은 2입니다.⚠️ 장애 상황별 페일오버 가능 여부케이스 설명 페일오버 가능 여부Case 1Sentinel 3대 모두 살아있고, Master 또는 Slave가 최소 1대 이상 살아있음✅ 가능Case 2Sent..
Redis는 고성능 인메모리 데이터 저장소로 널리 사용되며, 다양한 서비스에서 캐시, 세션 저장소, 실시간 데이터 처리 등에 활용됩니다. 하지만 Redis를 효율적으로 관리하고 시각화할 수 있는 도구가 없다면 복잡한 데이터 구조나 성능 이슈를 파악하기 어렵습니다.이 글에서는 대표적인 Redis 관리 도구들을 비교하고, 그 중 RedisInsight를 추천하는 이유와 함께 도커(Docker)를 활용한 설치 및 외부 접속 설정 방법까지 안내합니다.🔍 대표적인 Redis 관리 도구 비교도구명 설치 방식 클러스터 / Sentinel 지원 주요 기능 UI 완성도 오픈소스 여부 비고RedisInsightDocker, Web, Desktop✅ / ✅시각화, 성능 분석, 통계, 키 탐색매우 우수❌Redis 공식 도구..
Redis를 단일 노드로 사용하는 경우 간단하게 구축할 수 있는 장점이 있지만, 장애가 발생했을 때 서비스 전체가 영향을 받는 위험이 존재합니다. 이를 개선하고자 Redis Sentinel을 도입하여 고가용성(High Availability)을 확보한 경험을 정리해 봅니다. 이 글에서는 Redis Sentinel의 도입 배경, Cluster와의 비교, 실제 적용 방법과 기대 효과까지 다뤄보겠습니다.왜 Redis Sentinel이 필요했을까?기존에는 Redis를 단일 노드로 구성하여 세션 캐시, 임시 데이터 저장, 큐 등 다양한 역할을 수행해 왔습니다. 하지만 서비스가 점점 중요해짐에 따라 Redis 장애 시 전체 기능에 영향을 미치는 위험이 커졌고, 고가용성 구조가 필요해졌습니다.기존 구성의 문제점Red..
N+1 문제란 무엇인가?먼저 N+1 문제가 잘 드러나는 예시로 사용할 엔티티 코드를 살펴보겠습니다:@Getter@Setter@Entity@Table(name = "users")public class User { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer depth; // 🔽 셀프 1:N 관계 (하위 구성원들) @OneToMany @Fetch(FetchMode.SUBSELECT) @JoinTable( name = "user_subordinates", joinColumns = @JoinColumn(name = "manager_id"..
데이터 시각화나 데이터 기반 애플리케이션을 구축할 때, 어떤 도구를 사용하고 계신가요? Python을 이용해 웹 애플리케이션을 손쉽게 만들고 싶지만, 복잡한 웹 프레임워크의 사용에 부담을 느낀 적이 있나요? 오늘 소개할 Streamlit은 이러한 고민을 해결해줄 이상적인 도구입니다. Streamlit은 누구나 쉽고 빠르게 데이터 애플리케이션을 만들 수 있는 파이썬 기반의 오픈소스 프레임워크로, 특히 데이터 과학자와 분석가들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다.Streamlit이란?Streamlit은 Python으로 작성된 코드를 웹 애플리케이션으로 바로 변환해주는 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 HTML, CSS, JavaScript와 같은 복잡한 웹 기술을 다루지 않고도 데이터를 시각화하거나 분석 ..
데이터 시각화는 현대 웹 개발에서 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 사용자가 방대한 데이터를 직관적으로 이해하고 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 것이 데이터 시각화의 핵심 목표이며, 이를 달성하기 위해 다양한 표 시각화 라이브러리들이 제공되고 있습니다. 이번 포스트에서는 표 시각화에 사용되는 네 가지 주요 라이브러리인 AG Grid, react-table, Handsontable, DataTable을 비교하고 분석해보겠습니다. 각각의 라이브러리는 독특한 장점과 단점을 가지고 있으며, 개발 환경과 프로젝트의 요구 사항에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 개발자는 각 라이브러리의 특성과 장단점을 잘 이해하여 프로젝트의 요구에 가장 부합하는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.AG GridAG Grid는..
데이터 시각화는 데이터 분석 과정에서 필수적인 단계입니다. 시각화를 통해 복잡한 데이터를 직관적으로 표현하여 인사이트를 발견하고, 이를 효과적으로 전달함으로써 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다. 데이터 분석에서 널리 사용되는 파이썬 차트 라이브러리인 Plotly, Seaborn, Altair는 각각 고유한 특성과 장점을 지니고 있어 분석 목표에 따라 적절히 선택하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 이 세 가지 라이브러리의 특징과 장단점을 비교하고 분석해 보겠습니다.PlotlyPlotly는 대화형 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터를 직관적으로 탐색하고 다양한 관점에서 분석하는 데 적합하며, 주로 실시간 데이터 분석이나 프레젠테이션 용도로 많이 사용됩니다.대화형 시각화: Plotly는 기본적..
현대 프론트엔드 개발 환경에서 빌드 도구는 개발 속도와 사용자 경험을 크게 좌우하는 핵심적인 요소입니다. 개발자들은 빠르고 효율적인 빌드 도구를 통해 생산성을 극대화하고, 복잡한 설정 없이도 프로젝트를 원활히 진행할 수 있기를 바랍니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 등장한 Vite는 최신 프론트엔드 개발에 적합한 빌드 도구로, 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 이번 글에서는 Vite의 주요 특징과 다른 유사한 도구들과의 비교를 통해 Vite가 왜 탁월한 선택인지 살펴보겠습니다.Vite란 무엇인가?Vite는 프론트엔드 개발을 위한 현대적인 빌드 도구로, Vue.js의 창시자인 에반 유(Evan You)에 의해 개발되었습니다. Vue 생태계와의 긴밀한 통합으로 시작되었지만, Vite는 React, S..
