분산시스템

시리즈 안내: 이 글은 Event Sourcing & CQRS 시리즈의 기본편입니다. 심화편에서는 분산 시스템에서의 이벤트 처리, 스냅샷, 프로젝션 최적화 등을 다룰 예정입니다.Spring Boot로 웹 애플리케이션을 개발해본 경험이 있다면, 대부분 전통적인 CRUD 패턴에 익숙할 것입니다.하지만 비즈니스가 복잡해지고 데이터의 변경 이력을 추적해야 하는 요구사항이 생기면서,Event Sourcing과 CQRS 패턴이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 Event Sourcing과 CQRS의 핵심 개념을 이해하고, Axon Framework를 활용해 실제로 구현해보는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.📚 Event Sourcing과 CQRS란? - 은행 통장으로 이해하기Event Sourcing: 모든 변화를 ..

대용량 데이터를 다루는 현대 소프트웨어 개발에서 검색 성능 최적화는 필수적인 요소입니다.특히 웹 서비스나 데이터베이스 시스템에서 "특정 요소가 집합에 존재하는가?"라는 질문에 빠르게 답해야 하는 상황이 빈번하게 발생합니다.이런 상황에서 블룸 필터(Bloom Filter)는 메모리 효율성과 검색 속도를 동시에 해결하는 강력한 확률적 자료구조로 주목받고 있습니다.블룸 필터의 기본 개념과 동작 원리블룸 필터는 1970년 Burton Howard Bloom이 제안한 확률적 자료구조입니다.이 자료구조의 핵심은 "어떤 요소가 집합에 속하지 않는다"는 것을 확실히 알 수 있지만, "속한다"고 판단할 때는 실제로는 속하지 않을 가능성(False Positive)이 있다는 점입니다.블룸 필터의 핵심 구성 요소블룸 필터는..