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Praesentia-YKM/README.md

KwonMo Yang

Software Engineer 입니다. 동시성과 대규모 처리를 파고, 요즘은 AX에 관심이 많습니다. 정답보다 맥락에 맞는 답을 고민하는 것을 중요시 여깁니다.

Java · Spring Boot · Spring AI · Kafka · Redis · MySQL


만든 것

프로젝트 무엇을 확인했나
queuing-system-study
선착순 티켓 예매 동시성
50VU가 100석에 500번 요청할 때
V1 (무방비) — 46번 좌석에 10명이 중복 예매됨
V2 (비관적 락) — 정확히 100건, 400건 거절
V3 (Redis 대기열) — 100건 + 서버 부하 분산
V4 (토큰 + TTL) — 100건 + 이탈자 자동 정리
브랜치 4개로 단계별 재현 · k6 부하 테스트
spring-ai-agent
배달 상담 AI 에이전트
"LLM은 판단자, 실행은 우리 서버가 한다"
판단과 실행의 경계를 어디에 그을지가 이 프로젝트의 축
Spring AI 1.0 · Ollama qwen2.5 · 대화 메모리 · RAG
입력 가드레일 · 민감정보 마스킹 · 상담원 전환 감지
모델·메모리·스트리밍 선택의 근거를 ADR 14건으로 기록
batch-benchmark-java
배치 기법 8단계 비교
같은 100만 건을 8가지 방식으로 처리해 성능과 복잡도를 나란히 재봄
Raw JDBC → JdbcTemplate → JPA → Spring Batch → 파티셔닝 → Kafka → ForkJoinPool
JMH 정밀 벤치마크 포함
사내 AI 코딩 하네스
비공개 · 사내 운영 중
개발팀이 공용으로 쓰는 AI 에이전트 환경을 설계하고 운영합니다
반복 작업은 스킬로 표준화하고, 검증은 서브에이전트로 분리하고,
규칙 위반은 훅으로 차단하는 구조

읽기 쉬운 코드와 테스트

혼자 돌아가는 코드보다, 6개월 뒤의 내가 읽을 수 있는 코드를 씁니다.

pratical-testing-practice 단위 · 통합 · 컨트롤러 테스트의 경계를 나눠 19개 테스트로 실습
어디까지를 단위로 볼 것인가에 대한 회고 포함
readable-code-practice 읽기 어려운 레거시를 단계적으로 리팩터링
추상화 레벨, 이름 짓기, 조건문 다루기

쓴 글

velog.io/@praesentia-ykm →


지금 파고 있는 것

  • Redis — 캐시 전략과 분산 락으로 데이터 정합성과 응답속도를 동시에
  • Kafka — 이벤트 기반 비동기로 서비스 간 결합도 낮추기
  • MSA — 독립 배포 가능한 도메인 단위 설계
그 외 저장소
저장소
cc-monitor Claude Code 세션을 실시간으로 보는 TUI 대시보드
tdd-deep-practice TDD에 대한 주관을 객관화해 나가는 기록
readable-code-bdd 같은 코드를 BDD 스타일 테스트로 다시 쓰기
object-book-study 『오브젝트』(조영호)를 코드로 다시 쓰기
design-patterns-in-spring 스프링 안에 이미 들어있는 디자인 패턴 찾기
java-concurrency-labs 멀티스레드와 동시성을 밑바닥부터
domain-driven-design-study DDD 원칙대로 도메인을 짜보기
springboot-application-monitoring Actuator 지표를 Prometheus로 수집해 Grafana로
rabbitMQ-quick-practice RabbitMQ로 비동기 아키텍처 맛보기
개발 철학

후회라는 감정은 그때의 기억을 잃고 그때 그 상황의 나로 돌아갔을 때, 다른 더 좋은 행동을 할 자신이 있을 때 생깁니다. 반면에 그때와 똑같은 행동을 할 것 같으면 그건 아쉬움입니다.

아쉬움은 남을 수 있어도, 후회 없는 개발 인생을 살고자 합니다.

새로운 기술, 새로운 패러다임, 새로운 도전을 두려워하지 않습니다.


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