Spring Boot 4.0 Preview: Project Leyden 통합과 GraalVM 네이티브 개선
Project Leyden의 AOT 캐시 기능이 스프링과 통합되면 네이티브 이미지 없이도 10배 빠른 기동 시간이 가능해질 수 있다. 주목할 변경사항.
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서비스마다 DB를 따로 두는 순간, 모놀리식에서 공짜로 누리던 ACID는 사라진다. 2PC가 왜 안 통하는지부터 SAGA·Outbox·TCC, 그리고 Spring Boot + Kafka로 직접 돌려보는 실습까지 — 이론과 코드를 한 번에 정리한다.
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RDB의 LIKE '%키워드%'로는 한계가 명확하다. 풀스캔, 형태소 무시, 오타 취약, 연관도 없음. Elasticsearch가 이 문제를 어떻게 푸는지 — 클러스터 구조부터 역인덱스, 애널라이저, 한글 검색, 쿼리 DSL, 실전 프로젝트까지 핵심만 정리한다.
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23개 GoF 패턴을 실무 코드 냄새에서 출발해 정리합니다. 각 패턴은 동일한 7단계 스키마(증상 · 구조 · 역할 · Before/After · 현대 Java·Spring · 트레이드오프 · 안 쓸 때·헷갈림)로 작성했고, 범주 색(생성=골드·구조=틸·행위=바이올렛)을 시각 언어로 일관 사용합니다.
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JPA는 명세, Hibernate는 구현체입니다. 같은 무대를 두 이름으로 부르는 두 층을 나란히 놓고 전체 스택·런타임 구조·엔티티 생명주기·영속성 컨텍스트·flush·키 생성·N+1·2차 캐시·쿼리 계층·메서드 대응까지 다이어그램으로 정리합니다. 기준은 Spring Data JPA 3 / Hibernate 6.
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Kafka를 메시지 큐로만 이해하면 운영에서 반드시 벽에 부딪힌다. 분산 Commit Log라는 본질부터 전체 구조·저장·프로듀서·복제/ISR·컨슈머·전달 보증·Consumer Lag, 그리고 3.x를 정의하는 KRaft 전환과 실무 튜닝까지 다이어그램과 함께 정리한다.
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메모리 위에서 마이크로초 단위로 답하는 Redis를 한 문서로 정리합니다. String·Hash·Set·ZSet·List·Stream 같은 자료구조부터 Pipeline·Lua·분산락, Pub/Sub·Streams, 그리고 JSON·Search·TimeSeries·Bloom·Graph 모듈까지 명령어와 내부 동작을 다이어그램과 함께 다룹니다.
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Project Leyden의 AOT 캐시 기능이 스프링과 통합되면 네이티브 이미지 없이도 10배 빠른 기동 시간이 가능해질 수 있다. 주목할 변경사항.
spring.io ↗멀티모달 강화와 추론 능력 대폭 개선. 백엔드 AI 연동 시 달라지는 점 정리 예정.
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