반응형 itemreader2 [Spring Batch] NoSQL : MongoDB 커서 방식부터 Redis SCAN 정리 1. 도입부 (Introduction)현대적인 아키텍처에서 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 스키마 제약을 벗어난 NoSQL의 활용도는 매우 높다. 특히 대규모 로그 분석이나 빠른 응답이 필요한 캐시 데이터 처리에는 MongoDB와 Redis가 필수다. 하지만 스프링 배치에서 NoSQL을 다룰 때는 RDB와는 완전히 다른 접근이 필요하다.각 저장소의 내부 메커니즘인 커서(Cursor), SCAN, 벌크 연산을 정확히 이해하지 못하면 배치 도중 데이터가 누락되거나 시스템 성능이 급격히 추락하는 장애를 겪게 된다. 오늘은 MongoDB와 Redis, 그리고 추상화된 Repository를 통해 배치 처리를 완벽하게 통제하는 전략을 파헤쳐본다. [Spring Batch] RDB 대용량 데이터 처리의 정석: JD.. 2026. 5. 16. 스프링 배치 스텝(Step)의 두 가지 유형: Tasklet vs Chunk 지향 처리 스프링 배치(Spring Batch)에서 Step은 Job을 구성하는 실질적인 독립 실행 단위다. Job이 전체적인 시나리오를 담고 있다면, Step은 그 시나리오 안에서 실제로 무엇을 할지를 정의한다. 스프링 배치는 작업의 성격과 데이터의 규모에 따라 두 가지 처리 모델을 제공한다.태스크릿 지향 처리 (Tasklet-Oriented Processing)청크 지향 처리 (Chunk-Oriented Processing)이 두 모델은 단순히 구현 방식의 차이를 넘어, 시스템 자원을 관리하고 트랜잭션을 처리하는 철학 자체가 다르다. 오늘은 이 두 모델의 특징과 동작 원리를 심층적으로 분석해 본다.1. 태스크릿(Tasklet) 지향 Step: 단일 작업의 효율적인 처리태스크릿 지향 Step은 스프링 배치에서 가.. 2026. 5. 7. 이전 1 다음 반응형
