그럼에도 여전히 알아야 할 것들

객체에 책임과 데이터를 묶어 협력시키는 패러다임 — 상속·조합 균형이 장기 유지보수성을 가른다.

파티션이 일어났을 때 일관성을 지킬지 가용성을 지킬지, 도메인이 어느 쪽 실패를 덜 견디느냐의 결정

Dirty/Non-Repeatable/Phantom Read를 어디까지 허용할지 정해 _정합성과 처리량_을 같이 결정한다.

관계형의 무결성·조인 중심과 비관계형의 유연 스키마·수평 확장 사이의 선택 트레이드오프를 다룬다.

페이징은 대량 조회를 작은 단위로 나눠 리소스를 절감하며, 대규모 페이지에서는 OFFSET보다 키셋 기반 조회가 효율적이다.

외부 의존이 죽었을 때 내 자원이 묶이지 않게 어디서 끊고 어디서 격리할지의 우선순위 판단.

테스트 용이성은 설계 단순함의 결과지, 테스트만 보고 구조를 비틀면 오히려 코드가 곪는다.

모듈 간 의존(결합)과 모듈 내 책임 밀집(응집) 사이의 긴장이 변경 한 건의 파급 범위를 결정한다

원자성과 가시성 중 한 축만 잡힌 상태에서는 동시성 버그가 모양만 바꿔 계속 새어 나온다.

Serial, Parallel, G1, ZGC, Shenandoah 등 GC는 지연시간·처리량·힙 크기 목표가 달라 워크로드별 선택이 필요하다.

낙관적 락은 충돌을 사후에 검증·재시도하고, 비관적 락은 충돌을 사전에 막는다 — 워크로드의 충돌률이 선택을 가른다.

동기 코드 → 마이크로태스크(Promise) → 매크로태스크(setTimeout) 순서가 출력 순서를 결정한다.

최신성을 즉시 보장할지, 시간이 지나 수렴시킬지 사이의 선택 문제다.

멀티쓰레딩은 한 프로세스 내 작업을 병행 처리해 응답성과 자원 활용을 높이지만 동기화 복잡도를 증가시킨다.

행 단위 트랜잭션과 컬럼 단위 분석 쿼리 사이에서 저장 모델을 어떻게 가를지의 트레이드오프

데드락은 4가지 필요 조건 중 어느 걸 깨는지에 따라 예방·회복 전략이 갈리고 잘못 고르면 다른 장애로 이어진다.

메시징 큐·DB 기반 전달·CDC는 모두 비동기 연동을 만들지만 트랜잭션 경계와 운영 부담이 다르게 갈린다.

캐시 만료 순간 원본으로 쏠리는 요청을 잠금·재계산·확률 중 어느 비용으로 받아낼지의 선택.

로그인 상태에서 브라우저가 자동으로 실어 보내는 인증 정보를 악용해 사용자가 의도하지 않은 요청을 일으키는 공격, 그리고 그 방어 계층 설계 문제다.

정렬된 자료구조(B-Tree)에 컬럼 값을 올려 조회는 줄이고 쓰기 비용을 더 받는 _자료구조 트레이드오프_다.

계층 분리의 유지보수 이점과, 중간 계층이 전달만 하다 의미를 잃는 싱크홀 사이의 트레이드오프.

어디서 롤백 경계를 끊을지 정해 데이터 정합성과 장애 격리 사이의 균형을 만드는 정책이다.

어떤 파일을, 어떤 순서로, 어떤 제약과 함께 주느냐가 AI 코딩 결과의 90%를 결정한다.

하나의 구성요소가 무너지면 전체가 같이 멈추는 지점 — 가용성 설계의 출발점이자 끝점이다.

운영 부담을 줄이는 대신 콜드스타트와 벤더 종속을 받아들여야 하는 클라우드 실행 모델

TCP 3-way handshake는 단순 연결 절차가 아니라, 중복·지연 패킷 환경에서도 양 끝 상태를 안전하게 합의하기 위한 프로토콜 설계다.

롤링·블루그린·카나리 사이에서 호환성 부담·인프라 비용·롤백 속도 중 무엇을 양보할지 고르는 문제.

동시성 단위를 늘리면 어느 지점부터 컨텍스트 스위칭과 자원 경합이 오히려 처리량을 깎는다.

equals만 손대고 hashCode를 빠뜨리면 같은 객체가 다른 버킷에 흩어져 해시 컬렉션이 조용히 깨지는 지점이다.

상태를 클라이언트에 둘지 서버에 둘지 결정하는 문제이고, 그에 따라 보안·확장성·운영 비용이 갈린다.

IEEE 754 이진 부동소수점에선 0.1·0.2가 딱 떨어지지 않아 합이 0.30000000000000004로 어긋나기 때문이다.

버전으로 충돌을 피하느냐(MVCC), 락으로 충돌을 막느냐(Lock-based)의 두 축.

시간 복잡도는 연산 증가율을, 공간 복잡도는 메모리 증가율을 보고, 둘은 자주 서로를 깎으며 맞바꾼다.

ToMany fetch join에 페이징을 더하면 SQL 페이징이 깨지고 메모리 페이징으로 떨어져 대용량에서 OOM 위험이 커진다.

Cache-Control은 응답 속도와 데이터 최신성 사이의 트레이드오프를 리소스별로 갈라서 결정하는 헤더다.

신뢰된 페이지에 끼어든 스크립트가 사용자 브라우저에서 실행되는 공격, 방어는 출력 인코딩과 CSP를 계층으로 쌓는 일이다.

함수 종속을 기준으로 테이블을 쪼개 이상 현상을 막는 정규화와, 그 위에서 의도적으로 중복을 허용하는 역정규화 사이의 균형 문제다.

쓰지 않을 객체가 어딘가 참조에 묶여 GC 대상에서 빠지는 자리 — 리스너·클로저·전역 캐시가 단골이다.

쿠키 자동 전송과 세션 서버 보관 사이의 보안·확장 트레이드오프를 어디서 끊을지 결정한다.

격리·안정성을 사는 멀티 프로세스와 공유 메모리로 속도를 사는 멀티 스레드 사이의 비용 트레이드오프.

Cache Aside·Write Through·Invalidation·Write Behind 중 "무엇을 양보할지" 정하는 결정.

"누구인가"를 다루는 인증과 "무엇을 할 수 있는가"를 다루는 인가, 두 결정이 서로 다른 계층에서 따로 끊겨야 한다는 문제다.

오류를 런타임에서 받느냐 컴파일에서 받느냐의 차이로, 초기 모델링 비용과 변경 비용을 맞바꾼다.

같은 알고리즘에서도 메모리 접근 순서와 데이터 배치가 캐시 적중률을 가르고 실행 시간을 결정한다.

자동 메모리 관리 뒤에서 도달 가능성과 GC 알고리즘이 어떻게 객체를 살리고 회수하는가

테스트 속도와 격리 수준 사이에서 컨텍스트·DB·트랜잭션 전략을 어떻게 섞을지가 핵심 긴장이다.

DB 커밋과 이벤트 발행이 따로 노는 이중 쓰기 문제를 같은 트랜잭션의 아웃박스 테이블로 묶어 풀어내는 패턴이다.

엣지 캐시로 지연·원본 부하를 줄이는 대신, 만료·무효화·장애 우회 운영 비용을 함께 떠안아야 한다.

도메인을 IP로 푸는 분산 계층 질의 — 위임과 캐시 흐름을 알아야 장애 지점을 좁힌다.

프로세스 단위 전환은 너무 무겁고 데이터 공유도 어렵다 — 그래서 같은 주소공간을 공유하는 스레드가 도입됐다.