PostgreSQL 깊게 다루기 + Redis · Kafka

SELECT · INSERT 는 빠르게 익힙니다. 그러나 운영 트래픽이 늘면 인덱스 · 캐시 · 비동기 큐 세 가지가 병목의 대부분. PostgreSQL · Redis · Kafka 각각의 역할과 경계를 잡습니다.

누구를 위한 강좌인가

• "왜 이 쿼리가 느리지?" 에 답하고 싶은 분
• Redis 를 캐시·큐·락 중 어디에 쓸지 헷갈리는 분
• Kafka 를 쓸지 말지 판단이 안 서는 분

다 끝내면 가능한 것

• EXPLAIN 읽고 인덱스 튜닝
• 여러 PostgreSQL 풀을 한 앱에서 관리
• Redis 의 5 역할 (캐시 · 세션 · rate limit · pub/sub · 분산 락)
• pgvector HNSW 벡터 검색
• Kafka 토픽 · 컨슈머 · 백프레셔 설계
• 3-layer 캐시 (edge · Redis · PG) 선택 규칙
• 푸시 알림 발송 — 토큰 저장 · 실패 코드 처리 · 멀티 디바이스

단계 흐름

읽기 성능에서 쓰기 복구까지

1측정

EXPLAIN으로 병목을 확인하고 풀 경계를 정합니다.

2검색과 캐시

pgvector와 계층형 캐시를 역할과 무효화 기준에 맞춰 배치합니다.

3쓰기 안정성

메시징 도입 여부를 판단하고 멱등 파이프라인을 설계합니다.

4복구와 전달

백업·복원, 토픽, 푸시의 실패 상태를 운영 계약으로 연결합니다.

전반부 (15) 는 읽기 성능 — 인덱스 · 풀 · 캐시. 후반부 (610) 는 쓰기 안정성 — 메시지 · 멱등 · 복원.

단계 구성

1. PostgreSQL 심화 — EXPLAIN · 인덱스 — seq scan vs index · 통계
2. 여러 풀 오케스트레이션 — 도메인 분리 · 쿼리 헬퍼 · 트랜잭션
3. pgvector + HNSW — 벡터 타입 · 연산자 · 인덱스 · 재현성
4. Redis 의 역할 5가지 — 캐시 · 세션 · rate limit · pub/sub · 분산 락
5. 3-layer 캐시 전략 — stale-while-revalidate · 무효화 · TTL
6. Kafka — 언제 · 언제 아닌지 — 이벤트 시그니처 · partition · 백프레셔
7. 데이터 파이프라인 — 재시도 · 멱등 — exactly-once 의 환상 · outbox
8. 백업 · 복원 리허설 — pg_dump · PITR · 월 1회 복원 연습
9. Kafka 토픽 설계 — 명명 · 파티션 · Producer/Consumer · DLQ
10. 푸시 알림 구현 — Firebase · 토큰 저장 · 실패 코드 · 멀티 디바이스

전제 — backend-with-spring 또는 python-data-pipeline 완주 · PostgreSQL 기본 CRUD.