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📚 Programming Languages (프로그래밍 언어)

📖 Java🥇

✏️ 굳건한 백엔드 생태계의 핵심 언어인 Java의 기본 문법부터 메모리 구조(GC), 동시성 제어, 함수형 프로그래밍(Stream/Lambda) 등 깊이 있는 동작 원리와 모던 피처를 탐구합니다.

• Java - Class
• Java - Java Memory
• Java ‐ Solving Concurrency Issues with Synchronized
• Java - synchronized
• Java ‐ Instance Variable & Local Variable vs final
• Java ‐ Object
• Java ‐ Immutable Object
• Java ‐ String
• Java ‐ Wrapper Class
• Java ‐ ENUM
• Java ‐ Nested Class & Inner Class & Local Class & Anonymous Class
• Java ‐ Generic
• Java ‐ ArrayList
• Java ‐ LinkedList
• Java ‐ List
• Java ‐ Set
• Java ‐ Hash
• Java ‐ HashSet
• Java ‐ Map & Stack & Queue
• Java ‐ Iterate & Sort
• Java - Process & Thread
• Java - Thread Creation & Execution
• Java - Thread Control & LifeCycle
• Java - Memory Visibility
• Java - Advanced Synchronization
• Java - Producer/Consumer Problem
• Java - Synchronization & Atomic Operation
• Java - Concurrent Collection
• Java - Thread Pool & Executor Framework
• Java - Character Encoding
• Java - I/O
• Java - File & Files
• Java - Reflection
• Java - Annotation
• Java - Lambda
• Java - Functional Interface
• Java - Lambda vs Anonymous Class
• Java - Method Reference
• Java - Stream API
• Java - Optional
• Java - Default Method
• Java - Parallel Stream
• Java - Functional Programming
• Java - JVM & GC & SOLID
• Java - Data Storage and Memory Allocation: Primitive vs. Reference
• Java ‐ Static Keyword: Efficient Resource Management at the Class Level
• Java ‐ OOP
• Java ‐ Collection Framework Selection Standard
• Java ‐ Multi Threading & Concurrent Programming
• Java ‐ Exception Handling & Advanced Java
• Java ‐ Java 8+
• Java ‐ Java Application Performance Tuning
• Java - CAS
• Java - Virtual Thread
• [Java - JVM Internal Structure and Memory Areas]

📖 Effective Java 3/E🥈

✏️ 프로페셔널 Java 개발자의 필수 지침서, Effective Java를 통해 유지보수하기 좋고 안전한 객체 지향 코드 설계 원칙을 정리합니다.

• Java ‐ 생성자 대신 정적 팩토리 메서드를 고려하라
• Java - 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
• Java - private 생성자나 열거 타입으로 싱글턴임을 보증하라
• Java - 인스턴스화를 막으려거든 private 생성자를 사용하라
• Java - 자원을 직접 명시하지 말고 의존 객체 주입을 사용하라
• Java ‐ 불필요한 객체 생성을 피하라
• Java - 다 쓴 객체 참조를 해제하라
• Java - try‐finally보다는 try‐with‐resources를 사용하라
• Java ‐ equals는 일반 규약을 지켜 재정의하라
• Java ‐ equals를 재정의하려거든 hashCode도 재정의하라
• Java - toString을 항상 재정의하라
• Java ‐ clone 재정의는 주의해서 진행하라
• Java ‐ Comparable을 구현할지 고려하라
• Java ‐ 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
• Java ‐ public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
• Java ‐ 변경 가능성을 최소화하라
• Java ‐ 상속보다는 컴포지션을 사용하라
• Java ‐ 상속을 고려해 설계하고 문서화하라. 그러지 않았다면 상속을 금지하라
• Java ‐ 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
• Java ‐ 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
• Java ‐ 인터페이스는 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
• Java ‐ 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
• Java ‐ 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
• Java ‐ 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
• Java ‐ 로 타입은 사용하지 말라
• Java ‐ 비검사 경고를 제거하라
• Java ‐ 배열보다는 리스트를 사용하라
• Java ‐ 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
• Java ‐ 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
• Java - 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높여라
• Java - 제네릭과 가변인수를 함께 쓸 때는 신중하라
• Java - int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
• Java - ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
• Java ‐ 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
• Java ‐ ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
• Java ‐ 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
• Java ‐ @Override 어노테이션을 일괄되게 사용하라
• Java ‐ 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
• Java ‐ 익명 클래스보다는 람다를 사용하라
• Java ‐ 람다보다는 메서드 참조를 사용하라
• Java - 표준 함수형 인터페이스를 사용하라
• Java - 스트림은 주의해서 사용하라
• Java - 스트림에서는 부작용 없는 함수를 사용하라
• Java - 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
• Java ‐ 스트림 병렬화는 주의해서 사용하라
• Java ‐ 매개변수가 유효한지 검사하라
• Java ‐ 적시에 방어적 복사본을 만들라
• Java ‐ 메서드 시그니처를 신중히 설계하라
• Java ‐ 다중정의는 신중히 사용하라
• Java ‐ 가변인수는 신중히 사용하라
• Java - null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
• Java ‐ 옵셔널 반환은 신중히 하라
• Java ‐ 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 사용하라
• Java ‐ 지역변수의 범위를 최소화하라
• Java ‐ 전통적인 for문보다는 for‐each문을 사용하라
• Java ‐ 라이브러리를 익히고 사용하라
• Java ‐ 정확한 답이 필요하다면 float와 double은 피하라
• Java ‐ 박싱된 기본 타입보다는 기본 타입을 사용하라
• Java ‐ 다른 타입이 적절하다면 문자열 사용을 피하라
• Java ‐ 문자열 연결은 느리니 주의하라
• Java ‐ 객체는 인터페이스를 사용해 참조하라
• Java ‐ 리플렉션보다는 인터페이스를 사용하라
• Java ‐ 네이티브 메서드는 신중히 사용하라
• Java ‐ 최적화는 신중히 하라
• Java ‐ 일반적으로 통용되는 명명 규칙을 따르라
• Java ‐ 예외는 진짜 예외 상황에만 사용하라
• Java ‐ 복구할 수 있는 상황에는 검사 예외를, 프로그래밍 오류에는 런타임 예외를 사용하라
• Java ‐ 필요 없는 검사 예외 사용은 피하라
• Java ‐ 표준 예외를 사용하라
• Java ‐ 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
• Java ‐ 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
• Java ‐ 예외의 상세 메시지에 실패 관련 정보를 담으라

📖 Kotlin🥇

✏️ 간결하고 안전한 코드를 지향하는 Kotlin의 핵심 문법부터 함수형 프로그래밍, DSL, 타입 시스템, 그리고 실무적 확장 활용법을 다룹니다.

• Kotlin - Variables, Types, and Operators in Kotlin
• Kotlin - Control Flow in Kotlin
• Kotlin - Object-Oriented Programming in Kotlin
• Kotlin - Functional Programming in Kotlin
• Kotlin - Key Features of Kotlin
• Kotlin - Generics in Kotlin
• Kotlin - Lazy Initialization and Delegation in Kotlin
• Kotlin - Advanced Functional Programming in Kotlin
• Kotlin - Operator Overloading and Kotlin DSL
• Kotlin - Annotations and Reflection in Kotlin
• Kotlin - Miscellaneous Topics in Kotlin

📖 Kotlin Academy - 핵심편🥈

✏️ Kotlin Academy 시리즈를 통해 코틀린의 핵심 기능과 실무 적용 방법론을 깊이 있게 정리합니다.

• Kotlin - 변수
• Kotlin - 기본 타입, 기본 타입의 리터럴과 연산
• Kotlin - 조건문: if, when, try, while
• Kotlin - 함수
• Kotlin - for문의 강력함
• Kotlin - 널 가능성
• Kotlin - 클래스
• Kotlin - 상속
• Kotlin - 데이터 클래스
• Kotlin - 객체
• Kotlin ‐ 예외
• Kotlin - 열거형 클래스
• Kotlin - 봉인된 클래스와 인터페이스
• Kotlin - 애너테이션 클래스
• Kotlin - 확장
• Kotlin - 컬렉션
• Kotlin - 연산자 오버로딩
• Kotlin - 타입 시스템의 묘미
• Kotlin - 제네릭

📖 Kotlin Academy - Effective Kotlin🥈

✏️ 가독성 높고 유지보수하기 쉬운 Kotlin 코드 작성을 위한 실전 최적화 원칙들을 정리합니다.

• Kotlin - 가변성을 제한하라
• Kotlin - 임계 영역을 제거하라
• Kotlin ‐ 가능한 한 빨리 플랫폼 타입을 제거하라
• Kotlin ‐ 변수의 스코프를 최소화하라
• Kotlin ‐ 인수와 상태에 대한 기대치를 명시하라
• Kotlin ‐ 사용자 정의 오류보다 표준 오류를 선호하라
• Kotlin ‐ 결과가 없을 가능성이 있는 경우 널 가능 또는 Result 반환 타입을 선호하라
• Kotlin ‐ use를 사용하여 리소스를 닫아라
• Kotlin ‐ 단위 테스트를 작성하라
• Kotlin ‐ 가독성을 목표로 설계하라
• Kotlin ‐ 연산자의 의미는 함수의 이름과 일치해야 한다
• Kotlin ‐ 가독성을 높이려면 연산자를 사용하라
• Kotlin ‐ 타입 명시를 고려하라
• Kotlin ‐ 리시버를 명시적으로 참조하라
• Kotlin ‐ 프로퍼티는 동작이 아닌 상태를 나타내야 한다

📖 Coroutine🥈

✏️ 비동기/논블로킹 프로그래밍을 우아하게 처리하는 Kotlin Coroutine의 디스패처, 동작 원리 및 동시성 제어 메커니즘을 다룹니다.

• Kotlin - Coroutines Introduction
• Kotlin - Coroutines Component & Process Mechanism
• Kotlin ‐ Dispatchers

📚 Frameworks & Libraries (프레임워크 & 라이브러리)

📖 Spring🥇

✏️ 엔터프라이즈 애플리케이션의 표준, Spring 프레임워크의 DI/IoC, AOP 철학부터 MVC 아키텍처, 트랜잭션 관리 체계까지 백엔드 기반 기술을 깊이 있게 파헤칩니다.

• Spring - OOP & Spring
• Spring - Spring Container & Spring Bean
• Spring - Singleton Container
• Spring - Dependency Injection
• Spring - Bean LifeCycle Callback
• Spring - Bean Scope
• Spring ‐ Web Server, Web Application server
• Spring ‐ Servlet
• Spring ‐ Servlet & JSP & MVC
• Spring ‐ MVC Framework
• Spring ‐ Spring MVC
• Spring - Thymeleaf
• Spring - Message & Internationalization
• Spring - Validation
• Spring - Bean Validation
• Spring - Cookie & Session
• Spring - Filter & Interceptor
• Spring - API Exception Handling
• Spring - Spring Type Converter
• Spring - File Upload
• Spring - Connection Pool & DataSource
• Spring - Transaction
• Spring ‐ Spring Exception Abstraction
• Spring - Database Access
• Spring ‐ Spring Transaction
• Spring ‐ Spring Transaction Propagation
• Spring ‐ Thread Local
• Spring ‐ Template Method Pattern & Callback Pattern
• Spring ‐ Dynamic Proxy
• Spring ‐ Spring Proxy
• Spring ‐ Bean Processor
• Spring ‐ @Aspect AOP
• Spring ‐ Spring AOP
• Spring ‐ Spring AOP Application
• Spring - Async Programming
• Spring - MyBatis
• Spring - ArgumentResolver & Annotation
• Spring ‐ URL Encoding
• Spring - Cache Annotation
• Spring - Retry

📖 Spring Security🥇

✏️ 안전한 서비스 구축을 위한 핵심 프레임워크, Spring Security의 인증 및 인가 아키텍처, 세션/토큰 관리 메커니즘, 그리고 OAuth 2.0 기반의 확장된 보안 인프라를 다룹니다.

• Spring Security - Initialization
• Spring Security - Authentication Process
• Spring Security - Authentication Architecture
• Spring Security - Authentication Status Persistence Processing Mechanism
• Spring Security - Session Management
• Spring Security - Exception Handling
• Spring Security - Mechanisms for responding to Malicious Attacks
• Spring Security - Authorization Process
• Spring Security - Authorization Architecture
• Spring Security - Multiple Security Settings
• Spring Security - Redis Redundancy Settings
• Spring Security - Event
• Spring Security - Integration
• Spring Security - OAuth 2.0
• Spring Security - OAuth 2.0 Authorization Type
• Spring Security - Open ID Connect
• Spring Security - OAuth 2.0 Client
• Spring Security - OAuth 2.0 Client Fundamentals
• Spring Security - OAuth 2.0 oauth2Login
• Spring Security - OAuth 2.0 oauth2Client
• Spring Security - OAuth 2.0 Resource Server
• Spring Security - OAuth 2.0 Resource Server API
• Spring Security - OAuth 2.0 Verification
• Spring Security - OAuth 2.0 MAC & RSA Token Verification
• Spring Security - OAuth 2.0 Resource Server Permission Implementation
• Spring Security - OAuth 2.0 opaque()
• Spring Security - Authorization Server
• Spring Security - Authorization Server Main Domain Class
• Spring Security - Authorization Server Endpoint Protocol

📖 Spring Batch🥈

✏️ 대용량 데이터의 안정적인 일괄 처리를 위한 Spring Batch의 청크 지향 프로세싱, 스케줄링, 스레드 병렬 처리 및 장애 대응 전략을 정리합니다.

• Spring Batch - Introduction
• Spring Batch - Batch Concept
• Spring Batch - Batch Domain
• Spring Batch - Job
• Spring Batch - Step
• Spring Batch - Flow
• Spring Batch - Chunk Process
• Spring Batch - ItemReader
• Spring Batch - ItemWriter
• Spring Batch - ItemProcessor
• Spring Batch - Retry & Error Handling
• Spring Batch - Multi Threads Processing
• [Spring Batch - Batch Event Listener]
• [Spring Batch - Batch Test]
• [Spring Batch - File Processing]
• [Spring Batch - Read and Write Operations in Relational Databases and NoSQL]
• [Spring Batch - FaultTolerant & ItemStream]
• [Spring Batch - Partitioning]

📖 Reactive Programming🥈

✏️ 대규모 트래픽 처리를 위한 비동기 이벤트 기반 프로그래밍 패러다임, Project Reactor 및 Spring WebFlux의 스트림 처리와 백프레셔(Backpressure) 메커니즘을 다룹니다.

• [Reactive Programming - Reactive System & Reactive Programming]
• [Reactive Programming - Reactive Streams]
• [Reactive Programming - Blocking I/O & Non-Blocking I/O]
• [Reactive Programming - Reactor Outline]
• [Reactive Programming - Marble Diagram]
• [Reactive Programming - Cold Sequence & Hot Sequence]
• [Reactive Programming - Backpressure]
• [Reactive Programming - Sinks]
• [Reactive Programming - Scheduler]
• [Reactive Programming - Context]
• [Reactive Programming - Debugging]
• [Reactive Programming - Testing]
• [Reactive Programming - Operators]
• [Reactive Programming - Spring Webflux]
• [Reactive Programming - Annotation Based Controller]
• [Reactive Programming - Functional Endpoint]
• [Reactive Programming - Spring Data R2DBC]
• [Reactive Programming - Exception Handling]
• [Reactive Programming - WebClient]
• [Reactive Programming - Reactive Streaming Data Processing]
• [Reactive Programming - Everything About Reactive Programming]
• [Reactive Programming - Fundamentals of WebFlux and Reactor]
• [Reactive Programming - Core Operators in WebFlux Reactor]
• [Reactive Programming - Practical Patterns in WebFlux]
• [Reactive Programming - WebFlux Patterns with Spring Boot]

📚 Database & ORM (데이터베이스 & ORM)

📖 Database🥇

✏️ 서비스의 근간인 데이터 관리를 위한 RDBMS의 핵심 개념, 트랜잭션, 정규화 과정 및 실무적인 논리/물리 데이터 모델링 기법을 폭넓게 학습합니다.

• Database - Database Introduction
• Database - Search & Sort
• Database - Data Processing
• Database - Aggregation & Grouping
• Database - Inner Join
• Database - Outer Join & Etc Join
• Database - Sub Query
• Database - UNION
• Database - CASE
• Database - Index
• Database - Data Integrity
• Database - Transaction
• Database - Why Database Design Matters
• Database - Concept Modeling
• Database - Logical Data Modeling
• Database - Identifying Relationship & Non-Identifying Relationship
• Database - Normalization
• Database - Physical Data Modeling
• Database - Common Code Design
• Database - Hierarchical Structure Design
• Database - Data Change History Design
• Database - SOFT DELETE
• Database - Statistics Table Design
• Database - Inheritance Relationship Design
• Database - Entity-Attribute-Value (EAV) Model
• Database - JSON Schema Design

📖 MySQL🥈

✏️ 세계에서 가장 대중적인 RDBMS, MySQL의 인덱스 튜닝, 락(Lock)을 통한 동시성 제어 및 커넥션 풀 관리 등 실전 성능 최적화 사례를 다룹니다.

• MySQL ‐ Solving Concurrency Problems using Database-Level Locking
• MySQL - Checking DB Metrics with SQL Queries
• MySQL - Data Modeling for Practical Service Development
• MySQL - Basic CRUD in MySQL
• MySQL - MySQL Horizontal Scaling
• MySQL - MySQL Fundamentals
• MySQL - Why You Should Use MySQL: JOIN
• MySQL - Must-Know SQL Anti-Patterns
• MySQL - Learning Data Modeling Through Practical Examples
• MySQL - Foreign Key & Strategic Patterns
• MySQL - Advanced Topics in MySQL
• MySQL - Multi Column Index
• MySQL - Covering Index
• MySQL - ORDER BY
• MySQL - INSERT
• MySQL - AUTO_INCREMENT_LOCK
• MySQL - MySQL LockType
• MySQL - DeadLock Case
• MySQL - NoOffset For Query Tuning

📖 Redis🥈

✏️ 초고속 인메모리 스토어 Redis를 활용한 캐싱 전략, 세션 클러스터링, 동시성 이슈 해결(분산 락) 및 데이터 영속성 관리 기법을 정리합니다.

• Redis ‐ Redis
• Redis ‐ Redis Manual
• Redis ‐ Redis Cache Strategy
• Redis ‐ Redis Master-Slave
• Redis - Redis Cluster Mode
• Redis - Redis Cluster
• Redis - Redis Data Structure
• Redis - Redis pub/sub & streams
• Redis - Redis Server
• Redis - Reduce DB write load using Redis
• Redis - Solving Concurrency Issues (1)
• Redis ‐ Solving Concurrency Issues (2)
• Redis - Solving Concurrency Issues (3)
• Redis - Implementing Popular Searches
• Redis - API Rate Limiting
• Redis - Geospatial
• Redis - DAU Counting Application
• Redis - Session Management Application
• [Redis - Redis Transaction ACID]
• [Redis - Redis Data Persistence]
• [Redis - Redis Keys Management]
• [Redis - Decoupling microservices with Redis Pub/Sub]
• [Redis - Redis Pipelining & RTT(Round Trip Time)]
• [Redis - Redis Streams]

📖 JPA(Java Persistence API)🥈

✏️ 객체 지향과 관계형 DB 간의 패러다임 불일치를 해소하는 JPA의 영속성 컨텍스트, 연관관계 매핑, N+1 문제 해결 및 성능 최적화 노하우를 다룹니다.

• JPA - Java Persistence API
• JPA - Entity Mapping & PK Strategy
• JPA ‐ JPA Association Mapping
• JPA - Proxy Association
• JPA - Value Type
• JPA - Dirty Checking vs. Merge: Understanding the Difference in JPA
• JPA - Cascading and Orphan Removal in JPA
• JPA - Introduction to Object-Oriented Query Languages in JPA
• JPA - Spring Data JPA
• JPA ‐ Solving Concurrency Issues with Pessimistic Locking
• JPA ‐ Solving Concurrency Issues with Optimistic Locking
• JPA - Lazy Loading and Performance Optimization in JPA
• JPA - ManyToOne Important Things
• JPA - OneToMany Important Things
• JPA - OSIV

📖 QueryDsl🥉

✏️ 컴파일 타임에 타입 안정성을 보장하며, 복잡한 동적 쿼리를 직관적이고 객체 지향적으로 작성하게 해주는 QueryDsl 실무 활용법을 다룹니다.

• Querydsl - Querydsl

📚 Architecture & System Design (아키텍처 & 시스템 설계)

📖 MicroService Architecture🥈

✏️ 대규모 확장성에 유연하게 대응하는 MSA 구조의 통신 패턴, API 게이트웨이, 분산 트랜잭션 처리(SAGA 등) 및 이벤트 기반 아키텍처(EDA) 설계 패턴을 탐구합니다.

• MicroService Architecture - DeComposition Patterns
• MicroService Architecture - Service Communications Patterns
• MicroService Architecture - API Gateway Patterns
• MicroService Architecture - Asynchronous Communications Patterns
• MicroService Architecture - Data Management Patterns
• MicroService Architecture - CQRS Patterns
• MicroService Architecture - Distributed Transactions
• [MicroService Architecture - Event-Driven Architecture]
• [MicroService Architecture - Resilience & Observability and Monitoring]
• [MicroService Architecture - Security Patterns]
• [MicroService Architecture - Testing Strategies]
• [MicroService Architecture - Scalability & Caching Patterns]
• [MicroService Architecture - Deployment Patterns]
• [MicroService Architecture - Serverless Architecture]
• [MicroService Architecture - GraphQL]
• [MicroService Architecture - Evolution of Distributed Systems and Their Drawbacks]
• [MicroService Architecture - Protocol Buffers]
• [MicroService Architecture - gRPC Communication Patterns]
• [MicroService Architecture - gRPC Optimization Strategies and Implementation]

📖 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초🥈

✏️ 대규모 트래픽 처리, 캐싱, 데이터 파티셔닝 등 시스템 확장을 위한 근본적인 고민과 아키텍처 설계 역량을 배양합니다.

📖 Clean Code🥈

✏️ 요구사항이 변경되어도 유연하게 대처할 수 있는, 읽기 좋고 유지보수하기 쉬운 클린 코드 작성 철학을 정리합니다.

📖 주니어 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 실무 지식🥈

✏️ 성능 튜닝, IO 병목 해결, 동시성 제어 및 외부 연동 등 주니어 개발자가 필연적으로 마주하는 실전 문제 해결 지식을 정리합니다.

• 느려진 서비스, 어디부터 봐야 할까
• 성능을 좌우하는 DB 설계와 쿼리
• 외부 연동이 문제일 때 살펴봐야 할 것들
• 비동기 연동, 언제 어떻게 써야 할까
• 동시성, 데이터가 꼬이기 전에 잡아야 한다
• IO 병목, 어떻게 해결하지
• 실무에서 꼭 필요한 보안 지식
• 모르면 답답해지는 네트워크 기초
• 자주 쓰는 서버 구조와 설계 패턴

📚 Data Streaming & Messaging (메시징 & 스트리밍)

📖 Kafka🥇

✏️ 대용량 데이터 스트림을 안정적으로 처리하는 분산 메시지 브로커, Apache Kafka의 브로커 메커니즘, 프로듀서/컨슈머 통신, 그리고 KSQLDB 활용법을 정리합니다.

• Apache Kafka - Kafka Topic/Producer/Consumer
• Apache Kafka - Producer Mechanism
• Apache Kafka - Consumer Mechanism
• Apache Kafka - Multi Node Kafka Cluster
• Apache Kafka - Producer & Consumer Serialization/DeSerialization
• Apache Kafka - Topic Segment Management
• Apache Kafka - KSQLDB Stream
• Apache Kafka - KSQLDB Table
• Apache Kafka - KSQLDB Application
• Apache Kafka - Group by & Mview
• [Apache Kafka - Join]
• [Apache Kafka - Time & Windows]
• [Apache Kafka - Connecting KSQLDB to Kafka Connect]
• [Apache Kafka - Kafka Connect]
• [Apache Kafka - JDBC Source Connector]
• [Apache Kafka - JDBC Sink Connector]
• [Apache Kafka - Debezium MySQL CDC Source Connector]
• [Apache Kafka - Schema Registry]
• Apache Kafka - Differences Between RocksDB and In-Memory KeyValueStore in GlobalKTable
• Apache Kafka - Kafka Streams
• [Apache Kafka - Kafka Connect]
• [Apache Kafka - Idempotent Producers and Transactional Producers & Consumers]
• [Apache Kafka - CDC(Change Data Capture)]

📖 Apache Flink🥈

✏️ 지연 없는 실시간 스트림 처리를 위한 분산 데이터 처리 엔진, Apache Flink의 아키텍처, 윈도우 처리 전략 및 상태 관리(State Management) 기법을 알아봅니다.

• [Apache Flink - Apache Flink Architecture]
• [Apache Flink - Stream Processing]
• [Apache Flink - Data Stream API & Window]
• [Apache Flink - State Management]

📚 Infrastructure, DevOps & Network (인프라, 데브옵스 & 네트워크)

📖 HTTP(Hypertext Transfer Protocol)🥇

✏️ 웹 아키텍처의 근간인 HTTP 프로토콜의 작동 원리, 헤더 구조, 상태 코드, 그리고 RESTful API 설계를 위한 웹 캐시 메커니즘을 상세히 다룹니다.

• HTTP - Internet Network
• HTTP - URI & Browser Request Flow
• HTTP - HTTP Basic
• HTTP - HTTP Method
• HTTP - HTTP Method Application
• HTTP - HTTP Status Code
• HTTP ‐ HTTP Default Header
• HTTP - HTTP Cache & Condition Request

📖 AWS🥇

✏️ 현대적 서버 인프라 구축을 위한 AWS 클라우드의 주요 서비스(S3, Cognito 등)와 인프라를 코드로 관리하는 IaC(AWS CDK) 활용법을 정리합니다.

• AWS - AWS CDK(Cloud Development Kit)
• AWS - Signed URL
• AWS - PreSigned URL
• AWS - Cognito
• AWS - Signed URL Logic

📖 Docker🥈

✏️ 애플리케이션의 일관된 배포 환경을 보장하는 컨테이너 기술, Docker의 라이프사이클 관리, 네트워크/볼륨 설정 및 Docker Compose 기반 컨테이너 오케스트레이션을 학습합니다.

• Docker - Docker
• Docker ‐ Docker CLI
• Docker ‐ Docker Volume
• Docker - Dockerfile Image
• Docker ‐ Docker Compose Container Management
• Docker ‐ Deploy(feat. AWS ECR)
• Docker - Cloud Native Technology
• Docker - Docker Essentials(1)
• Docker - Docker Essentials(2)
• Docker - Docker Network and Storage
• Docker - Building and Managing Containerized Application
• Docker - Container Orchestration
• Docker - Docker Security
• Docker - Logging and Monitoring
• Docker - Advanced Docker Usage
• Docker - Container-to-Container Communication

📖 Kubernetes🥇

✏️ 대규모 컨테이너 서비스의 표준 운영 플랫폼, Kubernetes의 파드 스케줄링, 인그레스 설정, 자원 관리 노하우 및 무중단 배포(ArgoCD) 파이프라인을 구축합니다.

• [Kubernetes - Probe]
• [Kubernetes - ConfigMap & Secret]
• [Kubernetes - PV/PVC & Deployment & Service & HPA]
• [Kubernetes - Blue/Green Deployment]
• [Kubernetes - Helm & Kustomize]
• [Kubernetes - ArgoCD]
• [Kubernetes - Pod]
• [Kubernetes - Ingress & Nginx Application]
• [Kubernetes - Node Scheduling]
• [Kubernetes - Monitoring]
• [Kubernetes - Logging]

📖 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deploy)🥈

✏️ 안정적이고 빠른 서비스 배포 파이프라인 자동화를 위한 Github Actions와 Jenkins 기반의 지속적 통합/지속적 배포 환경 구축 방법을 정리합니다.

• Github Actions - Github Actions
• [Jenkins - Jenkins + IaC]
• [Jenkins - Advanced Jenkins Pipeline]
• [Jenkins - Advanced Jenkins SonarQube & Multi nodes]
• [Jenkins - Jenkins Appendix]

📖 Nginx🥉

✏️ 고성능 웹 서버이자 리버스 프록시, 로드 밸런서로 활약하는 Nginx의 최적화 설정, HTTPS 통신 관리 및 트래픽 분산 처리 기법을 다룹니다.

• Nginx ‐ Nginx Introduction
• Nginx ‐ Nginx Supplementary Summary
• Nginx ‐ Deploying Domain with Nginx
• Nginx ‐ Implementing HTTPS with Nginx
• Nginx ‐ Backend Deployment via Nginx Reverse Proxy
• Nginx ‐ Load Balancing with Nginx
• [Nginx - Advanced Concept]
• [Nginx - Advanced Reverse Proxy]

📖 Monitoring🥈

✏️ 서비스의 안정성 확보와 장애 대응을 위해 로깅(ELK), 메트릭 수집 및 시각화(Prometheus & Grafana) 등 관측 가능성(Observability) 인프라 구축을 도모합니다.

• [Monitoring - Log Concept]
• [Monitoring - Log Level & Filter]
• [Monitoring - Logback]
• [Monitoring - Log Collection with ELK Stack]
• [Monitoring - Log Monitoring with Kibana]
• [Monitoring - Building a Monitoring System with Spring Boot Actuator]
• [Monitoring - Server Monitoring with Prometheus and Grafana with Discord Alerts]

📚 Test & Projects (테스트 & 사이드 프로젝트)

📖 Test🥈

✏️ 견고한 소프트웨어를 위한 단위/통합 테스트 기법(JUnit, Mockito, TestContainers)부터 시스템 병목을 찾는 부하 테스트(JMeter) 노하우까지 다룹니다.

• Test - Load Testing Fundamentals
• [Test - Diagnosing Bottlenecks via Load Testing]
• [Test - Performance Tuning: Resolving Bottlenecks]
• Test - JUnit5
• Test - Mockito
• Test - TestContainers
• Test - JMeter
• Test - Chaos Monkey
• [Test - ArchUnit]
• [Test - Unit Testing Essentials]
• [Test - TDD]
• [Test - Testing with Spring & JPA]
• Test - A Guide to Effective Mocking
• Test - Appendix: Tips for Better Testing

📖 Side Project🥉

✏️ 학습한 깊이 있는 기술(동시성 제어, 분산 트랜잭션, 성능 튜닝 등)을 실제 비즈니스 로직에 적용해 보고 트러블슈팅하며 얻은 인사이트를 기록합니다.