Glossary

Java / JVM

Primitive Type: 값 자체를 저장하는 타입. int, long, boolean 등. 스택에 저장되며 null을 가질 수 없다. → primitive-and-reference-types
Reference Type: 객체의 주소를 저장하는 타입. 힙에 할당되며 ==는 주소 비교, equals()는 값 비교다. → primitive-and-reference-types
Boxing / Unboxing: primitive ↔ wrapper 자동 변환. null unboxing 시 NullPointerException 발생. → primitive-and-reference-types
equals / hashCode: 객체 동등성 판단 기준. hashCode가 다르면 HashMap에서 같은 키로 인식하지 못한다. → equals-and-hashcode
GC (Garbage Collection): 사용하지 않는 객체를 자동 회수하는 JVM 메커니즘. STW(Stop-The-World) 시간이 지연 시간에 직접 영향을 준다. → gc-and-tuning
OOM (OutOfMemoryError): 힙 메모리가 부족할 때 발생하는 에러. 메모리 누수, 대량 조회, 캐시 미제한이 주요 원인이다. → memory-leak-and-oom
Thread Safety: 여러 스레드가 동시에 접근해도 데이터가 깨지지 않는 상태. synchronized, Atomic, 불변 객체 등으로 보장한다. → java-concurrency-basics

DI (Dependency Injection): 객체가 의존하는 다른 객체를 직접 생성하지 않고 외부에서 주입받는 방식. 테스트와 교체가 쉬워진다. → ioc-and-di
Bean: Spring 컨테이너가 생성하고 관리하는 객체. 기본 scope는 singleton이다. → bean-lifecycle-and-scope
AOP (Aspect-Oriented Programming): 횡단 관심사(로깅, 트랜잭션 등)를 비즈니스 로직과 분리하는 기법. Spring은 프록시 기반으로 동작한다. → aop
Proxy: Spring이 Bean을 감싸 부가 기능을 끼워넣는 래퍼 객체. 같은 클래스 내부 호출에서는 프록시를 타지 않아 @Transactional이 무시될 수 있다. → aop

Persistence Context: 엔티티를 관리하는 1차 캐시. 같은 트랜잭션 내에서 동일 ID 조회는 DB를 거치지 않는다. → persistence-context
Dirty Checking: 영속 상태 엔티티의 변경을 자동 감지해 flush 시점에 UPDATE를 실행하는 메커니즘. → dirty-checking
N+1: 연관 엔티티를 건건이 조회하면서 쿼리 수가 1 + N으로 폭발하는 문제. fetch join 또는 batch size로 해결한다. → n-plus-one-and-fetch-join
Fetch Join: JPQL에서 연관 엔티티를 한 번의 JOIN 쿼리로 함께 로딩하는 방법. → n-plus-one-and-fetch-join
Index: 특정 컬럼 값을 정렬된 자료구조로 유지해 검색 속도를 높이는 DB 구조. 쓰기 비용이 증가하고 선택도가 낮으면 효과가 없다. → db-index
Full Scan: 인덱스를 사용하지 않고 테이블 전체를 읽는 방식. 소량 데이터에서는 오히려 더 빠를 수 있다. → execution-plan
Execution Plan: DB가 쿼리를 어떤 순서와 방법으로 처리할지 보여주는 계획. EXPLAIN으로 확인한다. → execution-plan

Transaction: 하나의 작업 단위로 묶인 연산 집합. 전부 성공하거나 전부 롤백된다. → acid-and-isolation
ACID: Atomicity, Consistency, Isolation, Durability. 트랜잭션이 보장해야 하는 네 가지 속성. → acid-and-isolation
Isolation Level: 동시 트랜잭션 간 데이터 간섭 수준. READ COMMITTED가 실무 기본이며, 수준을 올리면 정합성은 높아지지만 동시성이 떨어진다. → acid-and-isolation
Lock: 동시 접근을 제어하는 메커니즘. 비관적 락은 DB 레벨에서 행을 잠그고, 낙관적 락은 버전 비교로 충돌을 감지한다. → lock-and-deadlock
Deadlock: 둘 이상의 트랜잭션이 서로가 잡은 Lock을 기다리며 영원히 멈추는 상태. → lock-and-deadlock
Race Condition: 두 요청이 같은 데이터를 동시에 읽고 쓸 때 결과가 실행 순서에 따라 달라지는 문제. → race-condition-and-critical-section

Idempotency (멱등성): 같은 요청을 여러 번 보내도 결과가 변하지 않는 성질. 결제, 주문 등 부작용이 있는 API에서 필수다. → why-idempotency
Idempotency Key: 중복 요청을 식별하기 위해 클라이언트가 보내는 고유 키. → idempotency-key
Retry: 실패한 요청을 재시도하는 패턴. 멱등하지 않은 API에 retry하면 중복 처리가 발생한다. → duplicate-request-and-retry
Circuit Breaker: 외부 호출 실패가 반복되면 일정 시간 요청을 차단해 장애 전파를 막는 패턴. → retry

Cache Aside: 캐시에 없으면 DB에서 읽고 캐시에 저장하는 전략. 가장 일반적인 캐시 패턴이다. → cache-aside-and-ttl
TTL (Time To Live): 캐시 데이터의 만료 시간. TTL이 없으면 오래된 데이터가 계속 서빙된다. → cache-aside-and-ttl
Cache Stampede: TTL 만료 시 다수 요청이 동시에 DB를 조회하며 부하가 급증하는 현상. → cache-aside-and-ttl
Distributed Lock: 분산 환경에서 여러 인스턴스의 동시 접근을 제어하기 위한 락. Redis의 Redisson이 대표적이다. → redis-distributed-lock

Timeout: 응답을 기다리는 최대 시간. connection timeout과 read timeout을 구분해야 한다. → timeout
DNS: 도메인을 IP 주소로 변환하는 시스템. TTL 캐시 때문에 IP 변경이 즉시 반영되지 않을 수 있다. → dns
TLS: 통신을 암호화하는 프로토콜. HTTPS는 HTTP + TLS다. → tls
CORS: 브라우저가 다른 출처의 요청을 차단하는 보안 정책. 서버에서 허용 출처를 명시해야 한다. → cors
Load Balancer: 트래픽을 여러 서버에 분산하는 장치. L4는 TCP, L7은 HTTP 수준에서 분배한다. → load-balancer

Observability (관측 가능성): 로그, 메트릭, 트레이스 세 축으로 시스템 내부 상태를 파악하는 능력. → why-observability
TraceId: 하나의 요청이 여러 서비스를 거칠 때 전체 흐름을 추적하기 위한 고유 ID. → trace-id-and-correlation-id
SLO (Service Level Objective): 서비스 품질 목표. 예: “p99 latency 200ms 이내”. → alert-and-slo
Latency: 요청부터 응답까지 걸리는 시간. 평균보다 p95, p99가 실무에서 더 중요하다. → latency-and-throughput
Throughput: 단위 시간당 처리하는 요청 수. TPS(Transactions Per Second)로 측정한다. → latency-and-throughput

CI (Continuous Integration): 코드 변경을 자동으로 빌드하고 테스트하는 파이프라인. → ci-vs-cd
CD (Continuous Deployment): 테스트를 통과한 코드를 자동으로 운영 환경에 배포하는 프로세스. → ci-vs-cd
Rollback: 배포 후 문제 발생 시 이전 버전으로 되돌리는 절차. → rollback-strategy
GitOps: Git을 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)으로 두고 인프라와 배포를 관리하는 방식. → gitops