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🛠 Skills

BackEnd : Java, Spring Boot, Spring Data JPA, MySQL, Redis

ML/DL : Python, PyTorch

🙇🏻‍♂️ Introduce

꾸준히 성장하는 백엔드 주니어 개발자, 김건율입니다!

<aside> 🔥 제가 전공했던 경영학에서 기업은 미래에 창출할 수 있는 가치에 의해 평가됩니다. 경이롭게 발전하는 기술을 보며 **내가 미래에 창출할 수 있는 가치**에 대해 고민했고, 많은 사람들에게 더 나은 생활을 제공하는 서비스를 만들고 싶어 개발자의 길을 택했습니다.

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<aside> 📚 비전공자이지만, **CS 기초**를 탄탄하게 쌓기 위해 자료구조, 알고리즘, 네트워크, 운영체제, 데이터베이스 등의 과목을 전공 도서를 통해 공부하며 탄탄하게 쌓아 올렸습니다.

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<aside> 💡 행동 전에 **근거**를 찾고, **이유 있는 코드**를 작성하려 노력합니다. 안주하지 않고 **꾸준히 발전**하는 개발자가 되기 위해 매일 블로그에 그 날 새로 알게 된 내용과 공부한 내용을 **TIL로 정리**하고 있습니다.

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💻 Projects

NETicket - 티켓 예매 챌린지 프로젝트

23.03.31 ~ 23.05.12(6주) | Neticket Github

<aside> 🎟️ 내 티켓은 NETicket에서! 누구나 쉽고 간편하게 공연을 예매할 수 있는 사이트 대규모 트랜잭션 환경에서 안정적으로 데이터 무결성을 지키고 빠른 응답 속도로 예매를 처리하기 위한 프로젝트

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⭐프로젝트 포트폴리오⭐

[NETicket] 대규모 트랜잭션을 빠르고 안정적으로 처리하는 티켓 예매 사이트

• 수행 인원 : 4명 (BackEnd 4인 풀스택 챌린지 프로젝트)
• 사용 기술 : Java 17, Spring Boot 2.7.5, Spring Data JPA, Spring Security, Redis, MySQL, Github Actions, QueryDSL, Docker, AWS EC2, RDS, S3, ALB, Auto Scaling (기술 선택 이유 링크)
• 역할 : 예매 서비스 로직 구현 및 전반적인 BackEnd 코드 작성
• 동시에 50K 트랜잭션에서 데이터 무결성을 지키는 예매 서비스 로직 구현

  • 트랜잭션 충돌로 인한 데이터 무결성 문제 발생 및 비관적 락 적용시 응답 속도 지연

    → 공유 자원인 ‘남은 좌석 수’ 데이터에 원자성이 보장되는 Redis의 단순 연산을 적용해 DB Lock 없이 무결성 문제 해결 및 응답 속도 대폭 향상 (상세 과정 링크)

  • 예매 서비스 로직에 Redis 캐시 적용 전략 Flow Chart(이미지 링크)