Event Brokers 이벤트 브로커는 현대 분산 시스템과 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 비동기 통신과 시스템 간 느슨한 결합을 가능하게 한다. Event Broker 는 이벤트 생성자 (Producer) 와 이벤트 소비자 (Consumer) 사이에서 중개자 역할을 수행한다. Source: https://developer.confluent.io/patterns/event-stream/event-broker/ 이벤트 브로커 기초 개념 이벤트 브로커란? 이벤트 브로커는 이벤트 생산자 (Producer) 와 소비자 (Consumer) 사이에서 메시지를 중개하는 미들웨어이다. 생산자는 이벤트를 발행 (publish) 하고, 소비자는 관심 있는 이벤트를 구독 (subscribe) 하는 발행 - 구독 (Pub/Sub) 패턴을 기반으로 한다. ...
레벨 순서 순회 (Level Order Traversal) 트리 자료구조에서 레벨 순서 순회(Level Order Traversal)는 트리의 각 레벨을 위에서 아래로, 각 레벨 내에서는 왼쪽에서 오른쪽으로 노드를 방문하는 방식이다. 이 순회 방식은 너비 우선 탐색(Breadth-First Search, BFS)의 일종으로 볼 수 있다. 레벨 순서 순회는 트리를 레벨별로 탐색하는 강력한 기법이다. 큐를 사용한 반복적 접근법이 가장 효율적인 구현 방식이며, 다양한 트리 문제를 해결하는 데 활용할 수 있다. 특히 트리의 구조적 특성을 분석하거나 레벨별 작업을 수행할 때 매우 유용하다. ...
Compiler vs. Interpreter vs. Assembler 컴파일러, 인터프리터, 어셈블러는 소스 코드를 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 서로 다른 언어 처리 도구이다. 각각의 도구는 입력 언어, 처리 방식, 실행 시간 및 사용 목적에 따라 차별화된 특징을 가지며, 개발 환경이나 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 선택된다. 컴파일러 (Compiler) 컴파일러는 C, C++, Java와 같이 고수준 언어로 작성된 소스 코드를 한 번에 분석하고 번역하여 실행 가능한 기계어 또는 객체 코드를 생성한다. 작동 원리: 어휘 분석(Lexical Analysis): 소스 코드를 토큰(token)으로 분해한다. 구문 분석(Syntax Analysis): 토큰들을 구문 규칙에 따라 분석하여 파싱 트리를 생성한다. 의미 분석(Semantic Analysis): 코드의 의미를 검사하고 타입 체킹 등을 수행한다. 중간 코드 생성(Intermediate Code Generation): 최적화를 위한 중간 표현을 생성한다. 코드 최적화(Code Optimization): 중간 코드를 최적화하여 효율성을 높인다. 목적 코드 생성(Code Generation): 최종적으로 목표 기계어 또는 바이트코드를 생성한다. 특징: ...
의사코드(Pseudocode) 의사코드(Pseudocode)는 알고리즘을 설명하기 위한 비공식적이고 고수준의 표현 방식으로, 특정 프로그래밍 언어의 문법에 얽매이지 않고 간단한 텍스트 형태로 작성된다. 이는 개발자가 문제를 해결하기 위한 논리를 설계하고, 이를 기반으로 실제 코드를 작성하기 전에 구조를 검토할 수 있도록 돕는다. 의사코드는 알고리즘 설계와 문제 해결 과정에서 중요한 도구로, 논리를 명확히 하고 코드 작성을 체계적으로 준비할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 프로그래머는 복잡한 문제를 단순화하고 효율적으로 해결할 수 있다. 의사코드는 알고리즘 설계와 문제 해결 과정에서 매우 유용한 도구이다. 프로그래밍 언어의 복잡한 문법에 얽매이지 않고 순수하게 알고리즘의 논리에 집중할 수 있게 해주며, 다양한 배경을 가진 사람들 간의 의사소통을 원활하게 한다. ...
Native Compiler vs. Cross Compiler Native Compiler와 Cross Compiler는 모두 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 기계어 또는 실행 가능한 바이너리로 변환하는 컴파일 도구이지만, 그들이 생성하는 산출물이 실행되는 대상이 서로 다르다는 점에서 구분된다. Native Compiler는 컴파일러가 실행되는 동일한 시스템의 하드웨어와 운영체제에 최적화된 코드를 생성한다. Cross Compiler는 호스트 시스템에서 실행되지만 다른 플랫폼(즉, 대상 시스템)에서 실행될 코드를 생성한다. 네이티브 컴파일러(Native Compiler)의 이해 네이티브 컴파일러는 컴파일러가 실행되는 환경(호스트 시스템)과 동일한 환경(타겟 시스템)에서 실행될 코드를 생성하는 컴파일러이다. 즉, 개발자가 사용하는 컴퓨터와 동일한 운영체제 및 CPU 아키텍처에서 실행될 프로그램을 컴파일한다. ...
Traversal 방법 비교 트리 순회는 트리 구조의 모든 노드를 체계적으로 방문하는 프로세스이다. 각 순회 방법은 노드를 방문하는 순서가 다르며, 이는 다양한 응용 프로그램에서 서로 다른 목적으로 사용된다. 트리 순회 방법은 각기 다른 특성과 장단점을 가지고 있으며, 문제의 성격에 따라 적합한 순회 방법을 선택해야 한다. 중위 순회(Inorder): 정렬된 순서가 필요할 때 특히 이진 탐색 트리에서 유용하다. 전위 순회(Preorder): 트리의 구조를 복제하거나 직렬화할 때 효과적이다. 후위 순회(Postorder): 자식 노드를 먼저 처리해야 하는 경우, 특히 트리 삭제 작업에 적합하다. 레벨 순서 순회(Level Order): 레벨별 처리가 필요하거나 최단 경로 문제를 해결할 때 유용하다. 각 순회 방법의 구현은 재귀적 접근법과 반복적 접근법 모두 가능하지만, 복잡성과 효율성 측면에서 차이가 있다. 재귀적 접근법은 구현이 간단하지만 깊은 트리에서는 스택 오버플로우가 발생할 수 있다. 반복적 접근법은 더 복잡한 구현이 필요하지만 메모리 효율성이 높다. ...
Runtime 컴퓨터 과학에서 런타임(runtime) 은 프로그램이 실제로 실행되는 기간과 그 실행 환경 전체를 의미한다. 프로그램이 컴파일되어 기계어 코드로 번역된 후, 운영체제에 의해 메모리에 로드되고 CPU가 해당 코드를 실행하는 순간부터 프로그램 실행이 종료될 때까지의 모든 활동을 포괄하는 개념이다. 컴퓨터 과학에서 런타임은 단순히 프로그램이 실행되는 시간만을 의미하지 않는다. 이는 코드 실행을 지원하는 복잡한 환경, 시스템, 메커니즘의 총체를 의미한다. 현대 소프트웨어 개발에서 런타임의 이해는 효율적이고 안정적인 애플리케이션을 구축하는 데 필수적이다. 런타임 환경의 선택과 최적화는 애플리케이션의 성능, 보안, 확장성, 유지보수성에 직접적인 영향을 미친다. 각 런타임은 고유한 장단점과 특성을 가지고 있으며, 특정 사용 사례에 더 적합할 수 있다. ...
JIT Compiler vs. AOT Compiler JIT 컴파일러와 AOT 컴파일러는 모두 소스 코드 또는 중간 표현(바이트코드)을 기계어 코드로 변환한다는 공통점을 가지지만, 언제 그리고 어떻게 컴파일하는지에 큰 차이가 있다. JIT와 AOT 컴파일러는 각각 고유한 장단점을 가지고 있으며, 사용 환경과 요구사항에 따라 적합한 접근 방식이 달라진다. JIT 컴파일러는 런타임 정보를 활용한 최적화와 플랫폼 독립성을 제공하는 반면, AOT 컴파일러는 빠른 시작 시간과 예측 가능한 성능을 제공한다. 현대 소프트웨어 개발에서는 이 두 접근 방식의 장점을 결합한 하이브리드 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 앞으로는 기계 학습, 특화된 하드웨어 활용, WebAssembly 확산 등의 동향이 컴파일러 기술의 발전을 이끌 것으로 예상된다. ...
AOT vs. JIT vs. Interpreter AOT, JIT, 그리고 인터프리터는 모두 소스 코드를 실행 가능한 형태로 변환하는 언어 처리 방식이지만, 언제 어떻게 변환이 이루어지는지에 따라 큰 차이가 있다. 프로그래밍 언어로 작성된 코드가 컴퓨터에서 실행되기 위해서는 기계어로 변환되는 과정이 필요하다. 이 변환 과정은 크게 세 가지 주요 접근 방식—AOT(Ahead-of-Time) 컴파일, JIT(Just-In-Time) 컴파일, 인터프리테이션(Interpretation)—으로 구분된다. 각 방식은 코드 변환의 시점과 방법에 차이가 있으며, 성능, 유연성, 개발 생산성 등에 서로 다른 영향을 미친다. AOT 컴파일러, JIT 컴파일러, 인터프리터는 각각 고유한 장단점을 가진 코드 실행 메커니즘이다. ...
Availability Patterns 가용성 패턴 (Availability Patterns) 은 분산 시스템에서 발생할 수 있는 장애 상황에 대응하여 서비스의 연속성을 보장하는 설계 기법을 제공한다. 서비스 격리, 장애 감지, 장애 전파 방지, 상태 모니터링, 지리적 분산 등의 방법을 통해 시스템 전체의 가용성을 높이고, 장애 발생 시에도 부분적인 기능을 유지하여 사용자 경험을 보호한다. 이는 현대 클라우드 환경에서 핵심적인 설계 원칙이다. 핵심 개념 가용성 패턴은 분산 시스템, 마이크로서비스 아키텍처 및 클라우드 환경에서 서비스의 안정적인 운영과 가용성을 보장하기 위한 설계 패턴이다. ...