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이펙티브 코틀린 - 4장 추상화 설계 아이템 26. 함수 내부의 추상화 레벨을 통일하라컴퓨터 과학에서 추상화는 복잡한 자료, 모듈, 시스템 등으로부터 핵심적인 개념 또는 기능을 간추려내는 것간단하게 표현하면, 추상화는 복잡성을 숨기기 위해 사용되는 단순한 방식 코드에서는 추상화를 위한 기본적인 도구가 바로 함수이다.추상화 레벨 통일(Single Level of Abstraction, SLA) 원칙: 함수도 높은 레벨과 낮은 레벨을 구분해서 사용class CoffeeMachine { fun makeCoffee() { boilWater() // 물을 끓이고, brewCoffee() // 커피를 내리고, pourCoffee() // 커피를 붓고, pourMilk() // 우유를 넣는다... 2025. 7. 12.

Kafka Consumer 설정 가이드 지난 포스팅에서 Kafka Producer 설정에 대해 살펴보았는데요, 이번 포스팅에서는 Consumer 관련하여 설정들에 대해 살펴보겠습니다. https://kafka.apache.org/documentation/#consumerconfigs Apache KafkaApache Kafka: A Distributed Streaming Platform.kafka.apache.orgkey.deserializerDeserializer class for key that implements the org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer interface.key 데이터의 역직렬화를 위한 Deserializer 클래스Type: classDefault: Name: KE.. 2025. 7. 9.

Kafka Producer 설정 가이드 Kafka를 처음 구축하면서(MSK) 단순히 Produce/Consume 으로 사용하는 것보다 프로듀서, 컨슈머, 브로커, 토픽 등 설정 값들에 대해 이해하고 적절히 설정하는 것이 꽤나 어려웠는데요,이와 관련하여 각각 어떤 설정들이 존재하는지 살펴보고, 상황에 맞는 값들을 잘 설정할 수 있도록 정리하고자 합니다. 우선 카프카 프로듀서(Producer) 관련 설정부터! https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs Apache KafkaApache Kafka: A Distributed Streaming Platform.kafka.apache.orgkey.serializerSerializer class for key that implements the o.. 2025. 7. 6.

이펙티브 코틀린 - 3장 재사용성 아이템 19. knowledge(의도적인 정보)를 반복하여 사용하지 말라필자가 생각하는 프로그래밍의 가장 큰 규칙은?프로젝트에서 이미 있던 코드를 복사해서 붙여넣고 있다면, 무언가가 잘못된 것이다.프로그램에서 중요한 knowledge 두 가지?로직: 프로그램이 어떤 식으로 동작하는지와 프로그램이 어떻게 보이는지공통 알고리즘: 원하는 동작을 하기 위한 알고리즘비즈니스 로직은 시간이 지나면서 계속 변하지만, 공통 알고리즘은 한 번 정의된 후 크게 변하지 않는다.class Student { fun isPassing(): Boolean = ... fun qualifiesForScholarship(): Boolean = ... private fun calculatePointsFromPassedC.. 2025. 6. 25.

이펙티브 코틀린 2장 - 가독성 아이템 11. 가독성을 목표로 설계하라로버트 마틴의 클린 코드 ... "개발자가 코드 작성하는 데는 1분 걸리지만, 읽는 데는 10분이 걸린다."가독성이란, 코드를 읽고 얼마나 빠르게 이해할 수 있는지를 의미한다.// Aif (persion != null && person.isAdult) { view.showPerson(person)} else { view.showError()}// Bperson?.takeIf { it.isAdult } ?.let(view::showPerson) ?: view.showError()A가 읽고 이해하기가 쉬운데, 기본적으로 '인지 부하'를 줄이는 방향으로 코드를 작성하라고 한다.100% 공감이 되지는 않는다. 함수형 프로그래밍을 잘 익히고, 잘 사용한다면 충분히 읽고.. 2025. 6. 14.

이펙티브 코틀린 - 1장 안정성 아이템 1. 가변성을 제한하라(가능하면) var 보다는 val 사용(가능하면) mutable 프로퍼티보다는 immutable 프로퍼티 사용mutable 객체를 외부에 노출하지 말자.class Test { fun calculate(): Int { println("Cal...") return 42 } val fizz = calculate() val buzz get() = calculate()}fun main() { println(Test().buzz)}//Cal...//Cal...//42읽기 전용 컬렉션을 Mutable 컬렉션으로 다운캐스팅 하면 안된다.읽기 전용에서 mutable로 변경해야 한다면, 복제를 통해 새로운 mutable 컬렉션을 .. 2025. 6. 3.

"심플 소프트웨어" 도서 리뷰 1부 | 프로그래머를 위한 원칙가능한 한 좋은 프로그래머가 되기를 진심으로 원하지 않는 사람이라면 아무리 가르치고 지적하고 세미나에 보내더라도 의미가 없다. 그런 사람은 나아지지 않는다.핵심은, 더 나아지려면 반드시 더 나아지고 싶다는 의욕이 있어야 한다는 것이다. 엔지니어의 자세분야를 막론하고 엔지니어라면 다음과 같은 생각을 해야 한다. 나는 이 문제를 올바른 방법으로 해결할 수 있다. 어떤 문제든 그 문제를 해결할 올바른 방법이 항상 존재하고, 그 방법을 알아낼 수도 구현할 수도 있다.올바른 방법이란, 유지보수에 유별나게 공을 들이지 않더라도 발생할 수 있는 모든 상황의 조건에 대응하고, 합리적 수준의 트래픽 양을 감당할 수 있는 일종의 다리를 짓는 일짧은 기간이었지만 초기의 프러덕트를 만들어가는 과.. 2025. 5. 24.

분산 시스템을 위한 Unique ID 생성기 설계 https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=278536695 [전자책] 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초16가지 실제 시스템 설계 면접 문제와 상세한 답안을 제시한다. 시스템 동작 원리를 시각적으로 보여 주는 188개의 도해로 설명하면서 4단계 접근법으로 면접 문제를 풀 수 있도록 돕는다. 이 책www.aladin.co.kr 개요이번 파트에서는 분산 시스템에서 사용될 Unique ID 생성기를 설계해보자. 간단한 프로젝트, 개인 프로젝트 등으로 ID를 설계할 때는 'auto_increment' 속성이 설정된 기본 키를 사용하곤 했다.하지만 분산 환경에서는 'auto_increment'를 사용할 수 없는데, 데이터베이스 서버 한 대로는 요구.. 2025. 5. 12.

"이펙티브 소프트웨어 아키텍처" 리뷰 평소에 이펙티브 시리즈(이펙티브 자바, 이펙티브 코틀린, 이펙티브 소프트웨어 테스팅 ...)를 유익하게 읽었기에 해당 도서도 재밌을 것 같아서 제공받아 읽어보게 되었습니다.지금 당장 아키텍트 레벨로 실무를 담당하지는 않지만, 결국 시간이 지나면서 큰그림(?)을 보는것이 중요하기 때문에 여러 인사이트를 얻을 것을 기대하고 있습니다. 해당 도서는 소프트웨어 복잡성을 관리하는 것이 아키텍처의 핵심 가치임을 강조하고 있습니다. 아키텍트는 요구사항의 변화와 기술 변동성에 유연하게 대응할 수 있어야 하며, 핵심은 결국 단순함이라고 거듭 강조하고 있습니다. 문서화는 필수적이며, 최신 상태를 유지하지 않더라도 없는 것보다 훨씬 낫다고 얘기합니다. 또한 정보 아키텍처와 용어집 관리로, 시간이 지나도 필요한 정보를 체계적.. 2025. 4. 26.

처리율 제한 장치의 설계 https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=278536695 [전자책] 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초16가지 실제 시스템 설계 면접 문제와 상세한 답안을 제시한다. 시스템 동작 원리를 시각적으로 보여 주는 188개의 도해로 설명하면서 4단계 접근법으로 면접 문제를 풀 수 있도록 돕는다. 이 책www.aladin.co.kr 개요네트워크 시스템에서 처리율 제한 장치(Rate Limiter)는 클라이언트 또는 서비스가 보내는 트래픽의 처리율(rate)을 제어하기 위한 장치다. API 요청 횟수가 제한 장치에 정의된 임계치(threshold)를 넘어서면 추가로 도달한 모든 호출은 처리가 중단(block)된다.이와 관련하여 몇 가지 사례들은 다음.. 2025. 3. 10.

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