들어가는 글
백엔드 개발은 단순히 API를 작성하고 DB에 데이터를 넣고 빼는 일에 그치지 않는다. 서비스의 성능, 확장성, 보안, 운영까지 고려해야 진짜 실무형 백엔드 개발자라고 할 수 있다. 지난 3년 반동안 실무와 개인 프로젝트를 통해 내가 중요하게 생각하는 백엔드 개발자의 기본기와 실무 경험을 통해 배운 핵심 지식을 정리해보려고 한다.
1. DB와 쿼리 최적화: 백엔드의 핵심
sequenceDiagram
autonumber
participant C as Client
participant N as Nginx/ALB
participant A as App(Server)
participant R as Redis(Cache)
participant D as DB(RDBMS)
C->>N: HTTPS 요청 (GET /api/v1/books?category=...)
N->>A: 프록시 전달
A->>R: 캐시 조회 (Key: books:category:...)
alt Cache Hit
R-->>A: 캐시 결과 반환
A-->>C: 200 OK (응답, TTL 표시)
else Cache Miss
A->>D: SELECT ... (인덱스/페이징)
D-->>A: 결과 반환
A->>R: 캐시 적재 (TTL, 압축)
A-->>C: 200 OK (신선 데이터)
end
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실무에서 가장 큰 병목 지점은 종종 DB에서 발생한다. 흔히 부트캠프나 국비 교육에서 경험할 수 없는 DB 에러를 실무에서는 빈번하게 경험할 수 있다. 코드를 다루기도 하지만 실질적으로는 DB 쿼리와 트래픽, 부하에 대한 이슈를 많이 다룬다.
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인덱스 설계: 단순히 WHERE 조건에 컬럼 하나 추가한다고 해결되지 않는다. 조인 쿼리의 실행 계획(EXPLAIN)을 분석하고, 카디널리티(Cardinality)를 고려한 인덱스 설계가 필수다.
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N+1 문제 해결: JPA를 사용할 때 Fetch Join 이나 Batch Size 튜닝을 통해 해결하는 것은 필수 역량이다.
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캐싱 도입: Redis를 통해 조회성 API 성능을 개선할 수 있어야 한다.
캐싱 전략(Write-through/Write-behind)
graph LR
A[App] -->|Read| R[(Redis)]
A -->|Read Miss| D[(DB)]
D -->|Result| A
A -->|Set TTL| R
subgraph Write-through
A -->|Create/Update| D
A -->|Same key update| R
end
subgraph Write-behind
A --> Q[[Queue]]
Q --> WR[Async Writer]
WR --> D
WR --> R
end
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2. 대규모 트래픽을 고려한 설계
graph TD
U[사용자/브라우저·모바일] -->|HTTPS| CDN[CDN/Static]
U -->|HTTPS| WAF[WAF/보안 게이트웨이]
WAF --> NLB[(Nginx/ALB)]
NLB -->|Round-robin| APP1[(App Pod 1)]
NLB -->|Round-robin| APP2[(App Pod 2)]
subgraph Application Layer
APP1 -.-> APM[APM/Tracing]
APP2 -.-> APM
end
APP1 --> REDIS[(Redis 캐시)]
APP2 --> REDIS
APP1 --> DB[(RDBMS)]
APP2 --> DB
APP1 --> MQ[(Message Queue: Kafka/RabbitMQ)]
APP2 --> MQ
MQ --> C1[(Consumer 1)]
MQ --> C2[(Consumer 2)]
C1 --> S3[(Object Storage)]
C2 --> EXT[외부 API/서드파티]
subgraph Observability
APP1 -. 로그 .-> LS[Logstash/Fluentd]
APP2 -. 로그 .-> LS
LS --> ES[(Elasticsearch)]
ES --> K[키바나]
APP1 -. 메트릭 .-> PROM[Prometheus]
APP2 -. 메트릭 .-> PROM
PROM --> G[Grafana]
PROM --> AM[Alertmanager]
AM -->|Webhook| CHAT[Slack/Discord]
end
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서비스의 규모가 커지면 트래픽이 폭증할 수 있기 때문에 이를 대비하기 위한 설계는 백엔드 개발자의 책임이다.
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무중단 배포와 수평 확장을 위해 Nginx, AWS ELB 등을 활용할 수 있어야 한다.
•
세션 관리
◦
Stateless 구조를 기반으로 JWT + RefreshToken(캐시 저장소 연동) 방식을 구현할 수 있어야 한다.
•
CQRS/이벤트 기반 아키텍처
◦
읽기/쓰기 분리와 메시지 큐(Kafka, RabbitMQ)로 트래픽을 흡수하는 구조를 설계할 수 있어야 한다.
3. 운영 환경과 모니터링
코드가 잘 돌아가는 것만큼 중요한 것은 문제가 생겼을 때 빨리 파악하고 대응할 수 있는 역량이다.
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로그 수집/분석: ELK 스택으로 분산 환경 로그를 모니터링
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지표 기반 모니터링: Prometheus + Grafana로 API Latency, DB Connection, 서버 자원 사용량을 추적
•
알림 체계: 장애 발생 시 Slack/Discord Webhook으로 알림을 받아 빠르게 대응
4. 보안과 안정성
sequenceDiagram autonumber participant U as User participant A as App(Server) participant RR as Redis(RefreshToken 저장) U->>A: POST /auth/login (id/pw) A->>A: 인증/비밀번호 검증(BCrypt) A->>RR: Refresh 토큰 저장(setex, jti) A-->>U: 200 (accessToken, refreshToken) U->>A: 보호 API 요청 (Authorization: Bearer access) A->>A: access 검증 & 권한 확인 A-->>U: 200 (리소스) Note over U,A: Access 만료 시 U->>A: POST /auth/refresh (refreshToken) A->>RR: refresh 유효성/블랙리스트 검사 A-->>U: 200 (새 access, 필요 시 새 refresh)
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JWT 토큰 인증 + RefreshToken 관리
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SQL Injection, XSS, CSRF 방어 같은 보안 기본기 적용
•
OWASP Top 10 보안 취약점 숙지 및 실무 반영
•
시큐어 코딩 반영
5. 팀워크와 코드 품질
기술 역량뿐 아니라 협업 역량도 중요하다.
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코드 리뷰를 통한 품질 확보
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테스트 코드(JUnit, Mockito) 기반의 신뢰성 있는 코드 작성
•
CI/CD 파이프라인(Jenkins, Github Actions, Docker)을 통한 자동화된 배포
graph TD App[App/Exporter] --> PR[Prometheus] PR --> G[Grafana 대시보드] PR --> AM[Alertmanager] AM -->|사전 정의 규칙| Noti[Slack/Discord/PagerDuty] Logs[App Logs] --> F[Fluentd/Vector] F --> ES[Elasticsearch] ES --> K[Kibana 탐색/대시보드]
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sequenceDiagram
autonumber
participant A as App
participant S as 외부 서비스
participant CB as Circuit Breaker
A->>CB: 호출 요청
alt Closed (정상)
CB->>S: 요청 전달
S-->>CB: 200 OK (성공/지연)
CB-->>A: 응답 전달
else Open (연속 오류)
CB-->>A: 즉시 실패(fallback)
A-->>A: 캐시/대체경로 사용
end
Note over CB: 실패율, 타임아웃 기준으로 Half-Open 전환 및 재시도
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