Backend (17) 썸네일형 리스트형 [Batch]10. Spring Batch — 배치 트러블슈팅 20가지 배치 시스템은 복잡하고, 운영 환경에서는 예상치 못한 문제가 다양하게 발생합니다.이번 글에서는 ‘실무에서 직접 겪은’ 문제 20가지를 모아, 그 원인과 해결책을 정리하겠습니다.이 연재를 통해 “왜 이 배치가 멈췄지?”에 대한 답을 스스로 찾을 수 있는 레벨로 올라가봅시다.✔ 문제 20가지를 대분류로 나누면 아래와 같습니다 ① 실행 오류/설정 오류 ② 데이터 처리 오류 ③ 성능 저하/병목 ④ 운영/모니터링 실수 ⑤ 부하 & 확장 대응 실패1. 실행 오류 / 설정 오류 메타 테이블 미생성 → `initialize-schema: never` 설정 오류 JobParameters 누락 → JobInstanceAlreadyCompleteException 멀티 서버 배치 동시 실행 → 데이터 중복 IN.. [Batch] 9. Spring Batch — DLQ 기반 재처리 배치 설계 이제 이벤트 기반 배치 구조까지 다뤘다면, 다음으로 넘어갈 단계는 “실패한 배치 메시지를 어떻게 처리할 것인가”입니다.Data Loss 나 중단된 배치가 의미할 수 있는 손실을 줄이기 위해 필요한 것이 바로 DLQ(Dead Letter Queue) 기반의 재처리 아키텍처입니다.이번 글에서는 Batch + Kafka 구조에서 발생할 수 있는 실패 상황을 어떻게 설계하고 회복할지, 실무 기준으로 정리하겠습니다.✔ DLQ 기반 재처리 설계가 필요한 이유실무 운영 중 흔히 마주치는 문제들: 메시지 처리 중 오류로 전체 배치가 멈춤 Kafka 소비 실패 이후 로그만 남고 복구 안 됨 재처리를 위해 전체 배치를 다시 실행해야 함 운영자가 중단된 데이터를 수동으로 다시 처리해야 함DLQ 기반 설계를 통해 다음.. [Batch] 8. Batch + Kafka 실전 아키텍처 (이벤트 기반 배치 설계) 지금까지는 배치를 스케줄 기반으로 실행하는 구조를 다뤘습니다.하지만 실제 대규모 시스템에서는 “정해진 시각에 돌리는 배치”만으로는 부족합니다.특히 데이터가 실시간으로 들어오거나, 대량의 이벤트를 안정적으로 처리해야 할 때는Kafka + Batch 조합이 가장 강력한 구조가 됩니다.이번 글에서는 실무에서 실제 적용 가능한 배치 + 이벤트 기반 아키텍처를 정리합니다.✔ 왜 Kafka와 Batch를 함께 써야 하는가?기존 배치는 시스템 전반이 다음과 같은 한계를 가집니다. 정해진 시간에만 실행됨 (데이터 즉시 반영 불가) 대량 데이터를 한 번에 처리 → 순간적인 트래픽 급증 외부 API 호출 배치 실패 시, 반복 실행 어려움 데이터 변경 이벤트 기반 처리 구조를 만들기 어려움Kafka를 배치와 함께 사.. [Batch] 7. Spring Batch – 모니터링 & 알림 전략 배치를 잘 만들었다고 끝이 아닙니다.실제 운영 환경에서는 “배치가 제대로 돌고 있는지, 어디서 실패했는지, 얼마나 오래 걸리는지”를 상시로 확인해야 합니다.이번 글에서는 Spring Batch를 실서비스 수준으로 운영하기 위해 필요한로그, 메트릭, 알림(Notifications) 전략을 정리해봅니다.✔ 왜 모니터링이 중요한가?실무에서 자주 겪는 배치 이슈는 대부분 “몰라서” 발생합니다. 배치가 안 돌았는데 아무도 모름 배치가 실패했는데, 그게 오늘 건인지 어제 건인지 모름 처리 건수, 실패 건수, 소요 시간 파악이 안 됨이 문제를 해결하기 위해서는1) 기록(Log), 2) 수치(Metric), 3) 알림(Alert) 이 세 가지가 모두 필요합니다.1. Spring Batch 메타테이블로 기본 모니터.. [Batch] 6. 스케줄링 & 운영 전략 — Spring Scheduler · Crontab · Quartz · EventBridge 비교 Spring Batch 6편 — 스케줄링 & 운영 전략 (Spring Scheduler · Crontab · Quartz · AWS EventBridge)Spring Batch로 Job을 만들어도 “언제 실행할 것인가?”가 없다면 배치의 역할은 반쪽입니다.실무에서는 배치를 안정적으로 실행하기 위해 스케줄러 선택과 운영 구조 설계가 매우 중요합니다.이번 글에서는 실제 프로젝트에서 가장 많이 사용하는 4가지 스케줄링 방식을 비교하고, 각 방식의 장점·단점·실무 선택 기준을 정리해봅니다.✔ 실무에서 가장 많이 쓰는 4가지 스케줄링 방식Spring Scheduler — 애플리케이션 코드 기반 스케줄링Linux Crontab — 서버 OS 스케줄링Quartz Scheduler — 엔터프라이즈급 스케줄링AWS Ev.. [Batch] 5. Spring Batch — Skip / Retry / Listener로 장애 내성 높은 배치 만들기 Spring Batch의 강점 중 하나는 장애에 강한 구조를 만들 수 있다는 점입니다.실무에서는 네트워크 오류, 외부 API 지연, 특정 레코드의 데이터 이상 등 다양한 문제로 배치가 중단되곤 합니다.이때 필요한 기능이 바로 Skip / Retry / Listener입니다.✔ 장애 복구 기능이 왜 중요한가?실무에서 배치가 한 번 멈추면 운영 흐름이 무너집니다.특히 ‘대량 발송’, ‘정산’, ‘통계’처럼 매일 돌아가는 작업은 전체 실패를 막고 부분 회복이 가능해야 합니다.이런 문제를 해결하기 위해 Spring Batch는 다음 기능을 제공합니다:Skip: 특정 데이터가 잘못돼도 전체 배치는 계속한다Retry: 외부 API 등 일시적 오류가 발생하면 자동 재시도Listener: Step/Chunk/Item .. [Batch] 4. Spring Batch- Reader / Processor / Writer 이번 글에서는 Spring Batch의 핵심 구성요소인 Reader / Processor / Writer를 “실무 기준”으로 이해할 수 있도록 정리합니다. Chunk 기반 Step에서 가장 중요한 부분이 바로 이 3요소이며, 구조를 어떻게 잡느냐에 따라 성능, 유지보수성, 장애 대응까지 큰 차이가 납니다.✔ Reader / Processor / Writer는 왜 중요한가?Spring Batch에서 Chunk 기반 Step은 아래 순서로 반복 실행됩니다.Reader → Processor → Writer → (반복)즉, Reader가 데이터를 어떻게 읽고, Processor가 무엇을 가공하며, Writer가 어디로 저장하느냐가 전체 배치 품질을 결정합니다. Reader: 어디에서 데이터를 읽을 .. [Batch] 3. Spring Batch — Chunk vs Tasklet Spring Batch 3편 — Chunk vs TaskletSpring Batch를 처음 접하면 가장 먼저 부딪히는 고민이 있습니다. 바로 Chunk 기반으로 만들 것인가? 아니면 Tasklet으로 만들 것인가? 입니다.두 방식 모두 Batch에서 공식적으로 제공하는 처리 전략이지만, 실무에서는 프로젝트 성격에 따라 선택 기준이 명확합니다.✔ Chunk vs Tasklet 한눈에 비교구분Chunk 기반Tasklet 기반처리 방식Reader → Processor → Writer 반복단일 Task 기반으로 간단한 로직 처리적합한 작업대용량 데이터 처리 / 반복 작업단순 로직 / 파일 이동 / API 호출장점트랜잭션 단위 제어, 대량 처리 안정적구현이 간단함, 구조가 직관적단점초기 설정 복잡, 구조적 설계 .. 이전 1 2 3 다음
