Java & Spring Boot 면접 빈출 질문 정리 📦 PART 1. Java 핵심 1. JVM 구조와 동작 원리 질문: JVM의 구조를 설명하고, 자바 코드가 실행되는 과정을 말해주세요. JVM은 크게 Class Loader, Runtime Data Area, Execution Engine 세 부분으로 구성된다. ① Class Loader.java → 컴파일 → .class(바이트코드) → Class Loader가 JVM 메모리에 로드한다.로딩 → 링킹(검증/준비/해석) → 초기화 순서로 진행된다. ② […]
Gradlew 자주 쓰는 명령어 총정리: Spring Boot 빌드·실행·테스트·오류 해결까지 Gradle을 사용하는 Java 백엔드 개발자라면 ./gradlew build 정도는 익숙할 것입니다. 그런데 테스트 하나만 실행하고 싶을 때, 의존성이 제대로 내려받아지지 않을 때, Jenkins 빌드가 실패했을 때는 어떤 명령어를 사용해야 할까요? Gradle 명령어를 전부 외울 필요는 없습니다. 자주 사용하는 명령어와 상황별 해결 명령어만 알아도 개발 중 발생하는 문제를 훨씬 빠르게 해결할 […]
차트 패턴 중 “추세 전환 신호의 왕”이라고 불리는 것이 있다면 단연 헤드앤숄더(Head & Shoulders)입니다. 헤드앤숄더 패턴 매매는 단순히 머리와 어깨 모양을 찾는 것이 아니라, 오랜 상승 추세가 소진되어 매수 에너지가 고갈되는 과정을 구조적으로 읽어내는 기술입니다. 헤드앤숄더 패턴은 구매자와 판매자 사이의 줄다리기를 시각적으로 표현한 것으로, 왼쪽 어깨와 오른쪽 어깨는 주가를 서로 다른 방향으로 끌어당기는 양측을 나타내고, […]
차트를 보다가 마치 손잡이가 달린 커피잔처럼 생긴 구간을 발견하신 적 있나요? 바로 그것이 컵앤핸들 패턴 매매의 핵심 도구입니다. 월스트리트의 전설적 투자자 윌리엄 오닐(William O’Neil)이 자신의 CANSLIM 투자 전략에서 핵심 패턴으로 소개하며 세계적으로 알려진 이 패턴은, 단순히 모양을 찾는 것이 아니라 상승 추세의 중간 조정이 끝나고 새로운 상승 파동이 시작되는 ‘수급 응축의 신호’를 포착하는 전략입니다. 이 […]
주식 차트를 보다 보면 어느 순간 M자 혹은 W자 모양이 눈에 들어오는 순간이 있습니다. 이것이 바로 기술적 분석에서 가장 많이 언급되는 패턴인 쌍봉(Double Top)과 쌍바닥(Double Bottom)입니다. 쌍봉 쌍바닥 패턴 매매는 단순히 모양만 찾는 것이 아니라, 형성 원리→확인 조건→진입 타이밍→목표가·손절가 설정이라는 체계적인 프로세스 위에서 작동합니다. 이 글에서는 두 패턴의 형성 원리와 투자 심리적 배경부터 넥라인 돌파 […]
개발자 기술 면접에서 Git 관련 질문은 사실상 단골 메뉴입니다. Git 면접 질문은 단순한 명령어 암기를 묻는 것이 아니라, 팀 협업 환경에서 버전 관리를 얼마나 깊이 이해하고 있는지를 검증하는 수단입니다. merge와 rebase의 차이를 막연히 알고 있는 것과 “왜 이 상황에서 이 방법을 선택했는지”를 논리적으로 설명하는 것은 완전히 다릅니다. 이 글에서는 현업 면접관이 실제로 자주 묻는 핵심 […]
주식이 많이 올라서 기분이 좋은데, 그대로 두는 게 맞을까요? 포트폴리오 리밸런싱은 바로 이 순간, 감정이 아닌 원칙으로 판단을 내리는 기술입니다. 2025년처럼 반도체 랠리로 코스피가 급등하거나, 반대로 관세 충격으로 하루 만에 수 퍼센트 급락하는 변동성 장세에서 리밸런싱은 내 자산을 ‘설계대로’ 지키는 가장 기본적인 방어 수단입니다. 이 글에서는 리밸런싱의 개념부터 타이밍 판단법, 방법론 비교, 세금 절세 전략까지 […]
주식 계좌가 연일 수익을 내고, 주변 사람들이 모두 “이번엔 다르다”고 말하기 시작할 때—바로 그 순간이 가장 위험한 시점일 수 있습니다. 강세장 고점 신호는 갑자기 나타나는 것이 아니라, 시장이 정점을 향해 달려가는 동안 조금씩 쌓여 갑니다. 1999년 닷컴 버블, 2007년 금융위기 직전, 2021년 코로나 유동성 장세—역사 속 모든 강세장의 끝에는 공통된 패턴이 있었습니다. 이 글에서는 전문 […]
“데이터 엔지니어요? 데이터 분석하는 사람 아닌가요?” 데이터 엔지니어 하는 일을 주변에 설명할 때 가장 많이 받는 반응입니다. 사실 데이터 엔지니어는 데이터를 ‘분석’하는 사람이 아니라, 분석이 가능하도록 ‘길을 닦는’ 사람입니다. 데이터가 원유라면, 데이터 엔지니어는 유전에서 정유 공장까지 파이프라인을 설계하고 유지하는 엔지니어입니다. 이 글에서는 데이터 엔지니어가 현장에서 실제로 무슨 일을 하는지, 다른 데이터 직군과 어떻게 다른지, 그리고 […]
“우리 DB에 데이터가 다 있는데, 굳이 데이터 웨어하우스가 따로 필요한가요?” 데이터 분석 인프라를 처음 구축하는 팀이라면 반드시 한 번쯤 하는 질문입니다. 데이터 웨어하우스 필요한 이유는 단순히 “더 많은 데이터를 저장하기 위해서”가 아닙니다. 운영 데이터베이스와 분석 시스템은 태생적으로 목적이 다르게 설계되어 있으며, 이 둘을 혼용하는 순간 서비스 성능 저하와 분석 품질 하락이 동시에 찾아옵니다. 이 글에서는 […]
설날 자정, 카카오 선물하기에 수백만 명이 동시에 접속합니다. 월드컵 결승전 시작과 동시에 넷플릭스에 트래픽이 폭발적으로 몰립니다. 이 상황에서 서비스가 단 1초도 멈추지 않는 것은 어떻게 가능할까요? 대규모 트래픽 처리는 단 하나의 기술이 아니라, 여러 레이어에서 동시에 작동하는 기술들의 정교한 합주입니다. 이 글에서는 서버 한 대로 운영하던 서비스가 수천만 사용자를 감당하는 인프라로 진화하는 과정을 로드밸런싱, CDN, […]
웹 서버를 처음 띄워보다가 “포트 80은 root 권한이 있어야 열 수 있다”는 에러를 만난 적 있으신가요? Well-Known Port는 단순히 번호가 작은 포트가 아닙니다. 수십 년에 걸친 인터넷 표준화 역사, 운영체제 보안 모델, 그리고 전 세계 네트워크 장비들이 공유하는 암묵적 신뢰 체계가 0~1023이라는 숫자 범위 안에 응축되어 있습니다. 이 글에서는 포트가 무엇인지부터 시작해, Well-Known Port가 다른 […]
“우리 서비스 이제 MSA로 전환해야 하지 않을까요?” 개발팀에서 한 번쯤 들어봤을 이 말, 막상 답하려면 막막해집니다. 모놀리식 아키텍처 MSA 차이를 제대로 이해하지 않은 채 유행처럼 MSA를 선택했다가 되려 복잡성만 폭발적으로 늘어난 사례는 업계에 수도 없이 많습니다. 반대로 수백만 사용자를 감당해야 하는 서비스가 모놀리식 구조를 고집하다가 병목이 생겨 장애가 연쇄적으로 발생한 사례도 마찬가지입니다. 이 글에서는 두 […]
ETL ELT 차이점은 데이터 엔지니어링 면접과 실무 아키텍처 설계에서 가장 빈번하게 등장하는 주제 중 하나입니다. 두 단어는 알파벳 세 개를 공유하지만, Transform(변환)이 어디서 일어나는가라는 단 하나의 차이가 전체 시스템 아키텍처·비용·성능·유연성에 결정적 영향을 미칩니다. 일 수백만 건의 주문 데이터, 수십억 개의 로그, 실시간 센서 스트림을 다루는 현대 데이터 플랫폼에서 이 선택은 단순한 기술 취향이 아니라 비즈니스 […]
WebSocket HTTP 통신 차이를 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. “HTTP는 매번 문을 두드리고 답을 받은 뒤 문을 닫고, WebSocket은 한 번 문을 열면 닫을 때까지 양쪽이 자유롭게 오간다.” 카카오톡 메시지가 상대방 화면에 즉시 나타나고, 주식 호가가 1초마다 갱신되고, 온라인 게임에서 상대방 움직임이 실시간으로 보이는 것, 이 모든 경험의 뒤에는 HTTP가 아닌 WebSocket이 있습니다. 이 글에서는 두 […]
웹 브라우저 80번 443번 포트는 인터넷을 사용하는 모든 사람이 매일 수십 번씩 거치는 관문이지만, 그 숫자가 왜 하필 80과 443인지 설명할 수 있는 사람은 드뭅니다. 주소창에 https://google.com을 입력할 때 우리는 포트 번호를 적지 않습니다. 그러나 브라우저는 자동으로 443번 포트로 연결을 시도합니다. 이 ‘자동’이 어떻게 이루어지는지, 그리고 왜 하필 그 번호인지를 포트의 탄생 배경부터 HTTP·HTTPS 프로토콜 […]
대규모 서비스 데이터베이스 분리는 백엔드 시스템 설계 면접과 실무 모두에서 가장 핵심적인 주제 중 하나입니다. 사용자 100명짜리 서비스와 사용자 1억 명짜리 서비스는 같은 DB 구조로 운영할 수 없습니다. 카카오톡 메시지 DB, 네이버 검색 인덱스, 쿠팡 주문 데이터가 하나의 서버에 들어있다고 상상해보세요. 단 하나의 DB 서버가 다운되는 순간 전체 서비스가 멈춥니다. 이 글에서는 단일 DB의 한계부터 […]
AI 환각 Hallucination 원인을 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. “AI는 진실을 말하도록 설계된 것이 아니라, 그럴듯한 다음 단어를 예측하도록 설계되었기 때문입니다.” ChatGPT에게 존재하지 않는 논문을 물어보면 실제처럼 들리는 제목과 저자명을 당당히 답합니다. 없는 법률 조항을 인용하고, 죽은 사람을 살아있다 하고, 역사적 사실을 뒤섞습니다. 그러면서도 조금도 망설임이 없습니다. 이 섬뜩한 현상의 메커니즘, 원인, 그리고 현실적인 해결책을 이 […]
LLM(대규모 언어 모델)의 원리를 이해하지 못한 채 ChatGPT·Claude·Gemini를 사용하는 것은, 자동차 구조를 모르고 운전하는 것과 다를 바 없습니다. 작동은 하지만 왜 가끔 엉뚱한 대답을 하는지, 왜 맥락을 기억하지 못하는지, 왜 같은 질문에도 다른 답이 나오는지 설명할 수 없습니다. LLM은 2017년 구글이 발표한 트랜스포머 아키텍처 위에서 수천억 개의 파라미터를 학습한 신경망으로, 인류가 생산한 텍스트 데이터에서 언어의 […]
“이 사람은 우산을 들고 있으니 밖에 비가 오겠구나.” 우리는 매일 이런 생각을 합니다. 이것이 바로 추론 Inference입니다. 주어진 정보에서 아직 확인하지 않은 사실을 논리적으로 이끌어내는 행위, 즉 추론은 인간의 지적 활동 중 가장 근본적인 능력입니다. 그런데 이 추론이라는 개념은 철학과 논리학에만 머물지 않습니다. 오늘날 AI가 질문에 답하고, 의사가 진단을 내리고, 기업이 미래를 예측하는 모든 과정의 […]