100라인 미만 Python 함수로 AI SQL 쓰기 리스크 99% 제거
Good Enough Is Good Enough
Private Key 없이 서버 제어권을 확보한 Non-custodial 결제 패턴 설계
Server builds, wallet signs, webhooks confirm — a non-custodial Web3 checkout pattern with Solana
DDL과 DML의 구조적 분리를 통한 Database 정밀 제어 전략
What really is DDL and DML and their comparision
단순 CRUD를 넘어 실무급 Prisma 운영을 위한 5가지 핵심 전략
Prisma in Production: Transactions, Soft Deletes, Cursor Pagination, and Zero-Downtime Migrations
다중 테이블 삽입 시 백엔드 트랜잭션 기반 원자성 보장 패턴 설명함
Where should I handle inserting data into multiple related tables: frontend or backend?
지갑 송금 시스템에서 ACID 속성의 원자성(Atomicity)을 트랜잭션으로 구현해 부분 실패를 방지
CA 34 - Atomicity - Design a Reliable Wallet Transfer System with ACID Guarantees
데이터베이스가 COMMIT 후 시스템 재시작 시에도 데이터를 유지하는 Durability 메커니즘
CA 37 – Durability (ACID)
Milkdown 기반 마크다운 에디터에서 Plugin을 통해 joinTextblockBackward 시 heading의 bold mark가 paragraph로 누수되는 버그 해결
fixing two bugs stacked on top of each other in ProseMirror
데이터베이스 레벨에서는 중복 트랜잭션을 자동으로 감지하지 못해 같은 계좌이체 요청이 반복 실행될 때마다 잔액이 계속 변경되는 현상
Idempotency Situation
PostgreSQL이 Write-Ahead Logging(WAL)을 통해 트랜잭션 커밋 후 시스템 장애 발생 시에도 데이터 손실 방지
Durability
데이터베이스 트랜잭션이 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK을 통해 송금 작업의 원자성을 보장해 부분 업데이트 방지
Atomicity
PostgreSQL의 Write-Ahead Logging(WAL)을 활용한 지갑 시스템의 트랜잭션 내구성 검증
Durability in Wallet Transfer System
데이터베이스 CHECK 제약조건과 애플리케이션 레벨 검증을 조합하여 계좌 잔액 음수 방지
CONSISTENCY
MongoDB가 트랜잭션 성능에 대한 오해를 바로잡고 단일 문서 및 멀티 문서 트랜잭션의 ACID 속성 구현 방식을 설명하며 백만 개 문서 삽입 시 49초 성능 달성
MongoDB Transaction Performance
올리브영 테크블로그SQS 기반 알림톡 처리에서 발생한 DB 커넥션 데드락 분석기
올리브영이 SQS 기반 이벤트 구조로 알림톡 시스템을 전환했으나 30초 DB 커넥션 데드락 발생 → REQUIRES_NEW 제거 및 폴링 메시지 한도 조정으로 타임아웃 0건 달성
올리브영 테크블로그그날, 우리의 배치는 왜 멈추었을까?
올리브영 배치가 Spring Batch Tasklet에서 트랜잭션 분리 부재와 CallerRunsPolicy로 인한 메인 스레드-워커 스레드 간 교착 상태로 중단
컬리 기술블로그데이터가 있었는데요, 아니 없어요
Kurly 멤버십팀이 hikari.auto-commit: false 설정과 MVCC 스냅샷 갱신 메커니즘 이해로 간헐적 데이터 조회 실패를 해결하고 API 응답시간 1.5ms 단축
올리브영 테크블로그올리브영 결제 이야기 Part - 3
올리브영이 주문 결제 트랜잭션을 Item별 개별 단위로 분리하여 데드락 발생 제거 및 고트래픽 상황에서 안정적인 주문 처리 달성
컬리 기술블로그신규 서비스 배포 전에 실험과 개선을 반복한 이야기
마켓컬리 VSMS팀이 성능 테스트로 데드락을 발견해 정렬 3줄 코드로 제거하고, DB IO 최소화·MongoDB 분리로 목표 TPS 300에서 1500 이상 달성
여러개의 DB 작업을 동시에 수행하고 결과를 합쳐서 보내줘야 할 때
Spring에서 Hibernate를 사용한 다중 DB 조회를 @Async + @Transactional(Propagation.NOT_SUPPORTED)로 병렬 처리하여 응답시간 7초에서 1초로 단축