본문/내용
1. 현재까지 개발한 프로젝트 중 가장 어려웠던 문제는 무엇이었으며, 어떻게 해결했나요
가장 어려웠던 문제는 실시간 추천 시스템의 성능 최적화 과정입니다. 초기에 시스템 처리 속도가 초당 500건으로 낮아 사용자 경험이 저하되고 서버 과부하 문제들이 발생했으며, 요청 지연이 200ms 이상으로 늘어문제를 해결해야 했습니다. 이를 위해 먼저 데이터 처리 파이프라인을 분석하여 병목 구간을 파악했고, Spark와 Kafka를 활용한 분산처리 구조를 도입했습니다. 또한, 캐시 전략을 강화하고, 데이터 인덱싱 방식을 개선하여 불필요한 I/O를 최소화했고, 이를 통해 처리 속도를 3000건/초로 6배 이상 향상시켰습니다. 서버 부하 분산을 위해 nginx를 활용하여 부하를 균등하게 분산했고, 시스템 리소스 모니터링을 강화하여 병목 구간을 지속적으로 개선했습니다. 이 과정에서 분산처리 설계와 캐시 적용, 모니터링 시스템 구축 등 다양한 기술적 도전 과제를 해결했고, 결국 사용자 요청 대응 시간을 200ms 이하로 유지하는 목표를 달성하였으며, 월간 추천 요청 수를 10배 이상 증가시키는 결과를 얻었습니다.
2. 객체지향 프로그래밍의 원칙을 설명하고, 이를 실…