백엔드 개발자 기술면접 완벽 대비서

 

본 가이드의 질문들은 특정 기업의 출제 문제가 아닌, 

현업 백엔드 개발자들이 실무에서 필요하다고 판단하는 핵심 역량들을 체계적으로 정리한 것이다. 

이 질문들의 진정한 가치는 정답을 암기하는 데 있지 않다. 

각 질문을 통해 자신의 기술적 이해도를 객관적으로 평가하고, 학습이 필요한 영역을 명확히 식별하는 데 있다. 

익숙하지 않은 개념을 마주했을 때, 그것을 학습 기회로 받아들이는 마음가짐이 중요하다.

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네트워크 & HTTP

1. HTTP METHOD에 대해 설명해 보세요.

HTTP METHOD에는 GET, POST, PUT, DELETE, PATCH, HEAD, OPTIONS가 있다.

 

GET은 클라이언트에서 서버로 어떠한 리소스로부터 정보를 요청하기 위해 사용되는 method이다.

즉, 서버에서 어떤 데이터를 가져와서 보여줄 때, 값이나 내용, 상태 등을 바꾸지 않는 경우에 사용한다.

멱등성을 가지며 캐시가 가능하다.

 

POST는 리소스를 생성하기 위해 서버에 데이터를 보내는 데 사용되는 method이다.

서버상의 데이터 값이나 상태를 바꾸기 위해서 사용한다. 멱등성을 가지지 않으며 캐시되지 않는다.

 

PUT은 리소스를 완전히 대체하거나 새로 생성할 때 사용한다. 멱등성을 가진다.

 

DELETE는 지정된 리소스를 삭제할 때 사용한다. 멱등성을 가진다.

 

PATCH는 리소스의 부분적인 수정을 위해 사용한다.

 

주요 차이점으로는, GET 요청은 캐시가 되나 POST는 캐시되지 않는다.

GET은 URL에 파라미터가 노출되지만 POST는 body에 담겨서 전송된다.

2. HTTP 상태 코드에 대해 아는 대로 말해보세요.

HTTP 상태 코드는 1xx부터 5xx까지 범위별로 의미가 나뉜다.

1xx (정보응답): 요청이 수신되어 처리중임을 의미한다.

• 100 Continue: 클라이언트가 요청을 계속해도 된다는 의미이다.

2xx (성공): 요청이 성공적으로 받아들여졌음을 의미한다.

• 200 OK: 요청이 성공적으로 처리되었다.
• 201 Created: 요청이 성공적으로 처리되어 새로운 리소스가 생성되었다.
• 204 No Content: 요청은 성공했지만 응답할 내용이 없다.

3xx (리다이렉션): 요청 완료를 위해 추가 작업 조치가 필요하다.

• 301 Moved Permanently: 리소스가 영구적으로 새 위치로 이동했다.
• 302 Found: 리소스가 임시적으로 새 위치에 있다.

4xx (클라이언트 오류): 요청의 문법이 잘못되었거나 요청을 처리할 수 없다.

• 400 Bad Request: 잘못된 요청이다.
• 401 Unauthorized: 인증이 필요하다.
• 403 Forbidden: 서버가 요청을 이해했지만 승인을 거부한다.
• 404 Not Found: 서버는 요청받은 리소스를 찾을 수 없다.

5xx (서버 오류): 서버가 명백히 유효한 요청에 대해 충족을 실패했다.

• 500 Internal Server Error: 서버에 오류가 발생했다.
• 502 Bad Gateway: 게이트웨이 오류이다.
• 503 Service Unavailable: 서비스를 사용할 수 없다.

3. REST API에 대해 설명하고, RESTful 설계 원칙을 말해보세요.

REST(Representational State Transfer)는 웹의 장점을 최대한 활용할 수 있는 아키텍처 스타일이다.

REST의 6가지 원칙:

1. Uniform Interface: 일관된 인터페이스
2. Stateless: 무상태성 - 각 요청은 독립적이다
3. Cacheable: 캐시 처리 가능
4. Client-Server: 클라이언트-서버 구조
5. Layered System: 계층화
6. Code-On-Demand: 선택적 원칙

RESTful API 설계 원칙:

• URI는 정보의 자원을 표현한다 (명사 사용)
• 자원에 대한 행위는 HTTP Method로 표현한다
• URI에는 동사가 들어가지 않는다
• URI의 마지막에는 슬래시(/)를 포함하지 않는다
• 하이픈(-)은 사용하지만 언더바(_)는 사용하지 않는다

4. 동기화와 비동기 처리의 차이점과 장단점을 설명하세요.

동기(Synchronous) 처리:

• 작업을 순차적으로 실행한다
• 이전 작업이 완료될 때까지 기다린다
• 코드 이해가 쉽고 디버깅이 용이하다
• 블로킹이 발생하여 시스템 자원 활용도가 낮을 수 있다

비동기(Asynchronous) 처리:

• 작업을 동시에 실행한다
• 작업 완료를 기다리지 않고 다음 작업을 진행한다
• 시스템 자원 활용도가 높고 응답성이 좋다
• 코드 복잡도가 증가하고 디버깅이 어렵다

비동기 처리 방법:

• Callback
• Promise/Future
• async/await
• Reactive Programming

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운영체제 & 시스템

5. 프로세스와 스레드의 차이에 대해 설명해 보세요.

프로세스는 운영체제로부터 자원을 할당받는 작업의 단위이며,

스레드는 프로세스가 할당받은 자원을 이용하는 실행의 단위이다.

프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지며, 다른 프로세스와 메모리를 공유하지 않는다.

반면 스레드는 같은 프로세스 내의 다른 스레드들과 힙 메모리, 데이터 영역 등을 공유한다.

프로세스 간 통신(IPC)은 복잡하고 오버헤드가 크지만, 스레드 간 통신은 상대적으로 간단하다.

하지만 스레드는 메모리를 공유하기 때문에 동기화 문제를 고려해야 한다.

6. 병렬 프로그래밍과 동시성 제어에 대해 설명하세요.

병렬 프로그래밍은 큰 문제를 작게 나누어 동시에 해결하는 프로그래밍 기법이다.

병렬 프로그래밍의 장점:

• 처리 속도 향상
• 시스템 자원 활용도 증가
• 응답성 향상

병렬 프로그래밍의 단점:

• 구현 복잡도 증가
• 디버깅 어려움
• 동기화 문제

동시성 제어 메커니즘:

1. 뮤텍스(Mutex)
   • 한 번에 하나의 스레드만 임계 영역에 접근 가능
   • Binary Semaphore와 유사하지만 소유권 개념이 있다
2. 세마포어(Semaphore)
   • 정해진 수만큼의 스레드가 동시에 접근 가능
   • 카운터 기반으로 동작한다
3. 모니터(Monitor)
   • 뮤텍스와 조건 변수를 결합한 고수준 동기화 도구

발생 가능한 문제:

• 데드락(Deadlock): 두 개 이상의 작업이 서로 상대방의 작업이 끝나기를 기다리는 상태
• 라이브락(Livelock): 스레드들이 계속 상태를 변경하지만 진전이 없는 상태
• 기아 상태(Starvation): 특정 스레드가 계속해서 자원을 할당받지 못하는 상태

7. GC(가비지 컬렉션)에 대해 설명하시오.

GC는 프로그래머가 동적으로 할당한 메모리 영역 중 더 이상 쓰이지 않는 영역을 자동으로 찾아서 해제하는 기능이다.

Java의 메모리 구조:

• Young Generation: 새로 생성된 객체들이 위치한다 (Eden, Survivor 0, Survivor 1)
• Old Generation: Young Generation에서 살아남은 객체들이 이동한다
• Metaspace: 클래스 메타데이터가 저장된다

GC 과정:

1. Minor GC: Young Generation에서 발생하는 GC
2. Major GC: Old Generation에서 발생하는 GC
3. Full GC: 전체 메모리에서 발생하는 GC (성능에 큰 영향)

Full GC가 빈번하게 발생하면 애플리케이션 성능에 심각한 영향을 미치므로, 적절한 JVM 튜닝이 필요하다.

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데이터베이스

8. RDB와 NoSQL의 차이에 대해 설명해 보세요.

RDBMS는 정해진 스키마가 존재하고 ACID 속성을 보장한다. 테이블 간의 관계를 통해 데이터를 저장하며, SQL을 사용하여 데이터를 조작한다. 데이터 일관성이 중요한 금융, 회계 시스템에 적합하다.

NoSQL은 정해진 스키마가 없어 데이터 구조 변화가 자유롭고 데이터 분산이 용이하다는 장점이 있다. Document, Key-Value, Column-family, Graph 등 다양한 형태가 있다. 확장성이 뛰어나지만 데이터 일관성 보장이 상대적으로 약하다.

NoSQL의 장점은 스키마의 유연성, 수평적 확장 용이성, 대용량 데이터 처리 성능이다. 단점으로는 데이터 중복 발생 가능성, 복잡한 쿼리 처리의 어려움, ACID 속성 보장의 한계가 있다.

9. DB에서 인덱스를 사용하면 어떤 장점이 있을까요?

DB의 인덱스를 사용하면 데이터 검색 성능이 대폭 향상된다. 인덱스가 없다면 전체 테이블을 스캔(Full Table Scan)해야 하지만, 인덱스가 있다면 B-Tree 구조를 통해 O(log n) 시간에 데이터를 찾을 수 있다.

인덱스의 장점:

• 검색 속도 향상
• ORDER BY, GROUP BY 절 성능 향상
• JOIN 연산 성능 향상

인덱스의 단점:

• 추가적인 저장 공간 필요
• INSERT, UPDATE, DELETE 시 인덱스 갱신으로 인한 성능 저하
• 잘못된 인덱스 설계 시 오히려 성능 저하 가능

10. 트랜잭션과 ACID 속성에 대해 설명하세요.

트랜잭션은 데이터베이스의 상태를 변화시키기 위해 수행하는 작업 단위이다.

ACID 속성:

1. Atomicity (원자성)
   • 트랜잭션은 모두 성공하거나 모두 실패해야 한다
   • All or Nothing 원칙
2. Consistency (일관성)
   • 트랜잭션 실행 전후에 데이터베이스가 일관된 상태를 유지해야 한다
   • 제약조건, 규칙 등이 항상 만족되어야 한다
3. Isolation (고립성)
   • 동시에 실행되는 트랜잭션들이 서로 영향을 주지 않아야 한다
   • 격리 수준: Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable
4. Durability (지속성)
   • 성공적으로 완료된 트랜잭션은 영구적으로 저장되어야 한다

11. 데이터베이스 락(Lock)과 격리 수준에 대해 설명하세요.

데이터베이스 락은 동시성 제어를 위해 트랜잭션이 데이터에 접근할 때 다른 트랜잭션의 접근을 제한하는 메커니즘이다.

락의 종류:

공유 락(Shared Lock, S-Lock):

• 읽기 전용 락
• 여러 트랜잭션이 동시에 획득 가능
• 데이터 수정을 방지한다

배타 락(Exclusive Lock, X-Lock):

• 읽기/쓰기 모두 독점하는 락
• 한 번에 하나의 트랜잭션만 획득 가능
• 다른 모든 접근을 차단한다

격리 수준(Isolation Level):

1. READ UNCOMMITTED
   • 가장 낮은 격리 수준
   • Dirty Read 발생 가능
2. READ COMMITTED
   • 커밋된 데이터만 읽기 가능
   • Non-Repeatable Read 발생 가능
3. REPEATABLE READ
   • 동일한 트랜잭션에서 같은 결과 보장
   • Phantom Read 발생 가능
4. SERIALIZABLE
   • 가장 높은 격리 수준
   • 모든 이상 현상 방지하지만 성능 저하

12. 데이터베이스 정규화에 대해 설명하세요.

데이터베이스 정규화는 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 테이블을 구조화하는 과정이다.

정규화 단계:

1NF (제1정규형):

• 테이블의 컬럼이 원자값(하나의 값)을 가져야 한다
• 중복되는 항목이 없어야 한다

2NF (제2정규형):

• 1NF를 만족해야 한다
• 기본키가 아닌 속성들이 기본키에 완전 함수 종속되어야 한다

3NF (제3정규형):

• 2NF를 만족해야 한다
• 기본키가 아닌 속성들 간에 이행적 함수 종속이 없어야 한다

BCNF (Boyce-Codd 정규형):

• 3NF를 만족해야 한다
• 결정자가 후보키가 되어야 한다

정규화의 장점:

• 데이터 중복 최소화
• 데이터 일관성 보장
• 데이터 갱신 이상 방지

정규화의 단점:

• 조인 연산 증가로 인한 성능 저하 가능성
• 쿼리 복잡도 증가

13. 데이터베이스 복제(Replication)와 샤딩(Sharding)에 대해 설명하세요.

데이터베이스 복제(Replication): 데이터베이스의 내용을 여러 노드에 복사하여 저장하는 기술이다.

복제 유형:

1. Master-Slave 복제
   • 하나의 Master DB와 여러 Slave DB 구성
   • 쓰기는 Master에서, 읽기는 Slave에서 처리
   • 읽기 성능 향상과 백업 효과
2. Master-Master 복제
   • 모든 노드가 읽기/쓰기 가능
   • 충돌 해결 메커니즘 필요
   • 높은 가용성 제공

데이터베이스 샤딩(Sharding): 큰 데이터베이스를 여러 개의 작은 조각(Shard)로 나누어 분산 저장하는 기술이다.

샤딩 전략:

1. Range-based Sharding: 데이터 범위 기준으로 분할
2. Hash-based Sharding: 해시 함수를 사용하여 분할
3. Directory-based Sharding: 별도의 조회 테이블 사용

샤딩의 장점:

• 수평 확장성
• 성능 향상
• 장애 격리

샤딩의 단점:

• 구현 복잡성
• 리밸런싱 어려움
• 크로스 샤드 쿼리 복잡성
• 데이터 불일치 가능성

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자료구조 & 알고리즘

14. 데이터 구조별 시간 복잡도를 말해보세요.

배열(Array):

• 접근: O(1)
• 검색: O(n)
• 삽입: O(n)
• 삭제: O(n)

연결 리스트(Linked List):

• 접근: O(n)
• 검색: O(n)
• 삽입: O(1) - 위치를 알 때
• 삭제: O(1) - 위치를 알 때

해시 테이블(Hash Table):

• 접근: O(1) 평균, O(n) 최악
• 검색: O(1) 평균, O(n) 최악
• 삽입: O(1) 평균, O(n) 최악
• 삭제: O(1) 평균, O(n) 최악

이진 탐색 트리(BST):

• 접근: O(log n) 평균, O(n) 최악
• 검색: O(log n) 평균, O(n) 최악
• 삽입: O(log n) 평균, O(n) 최악
• 삭제: O(log n) 평균, O(n) 최악

15. 스택 2개를 활용해서 Queue처럼 동작하는 클래스를 만들어보세요.

스택은 LIFO(Last In First Out) 구조이고, 큐는 FIFO(First In First Out) 구조이다.

스택 2개를 사용하여 큐를 구현하는 방법은 다음과 같다:

1. 입력 스택(Input Stack): 새로운 원소들을 저장한다
2. 출력 스택(Output Stack): 원소들을 꺼낼 때 사용한다

동작 원리:

• Enqueue: 입력 스택에 push한다
• Dequeue:
  • 출력 스택이 비어있지 않으면 출력 스택에서 pop한다
  • 출력 스택이 비어있으면 입력 스택의 모든 원소를 출력 스택으로 이동시킨 후 pop한다

이렇게 하면 입력 스택의 순서가 출력 스택에서는 뒤바뀌어서 FIFO 순서가 된다.

16. 캐시 교체 알고리즘을 설명하세요.

캐시 메모리가 가득 찼을 때 어떤 데이터를 제거할지 결정하는 알고리즘이다.

주요 캐시 교체 알고리즘:

1. FIFO (First In First Out)
   • 가장 먼저 들어온 데이터를 먼저 제거한다
   • 구현이 간단하지만 최적의 성능을 보장하지 않는다
2. LRU (Least Recently Used)
   • 가장 오랫동안 사용되지 않은 데이터를 제거한다
   • 지역성 원리에 기반하여 좋은 성능을 보인다
3. LFU (Least Frequently Used)
   • 사용 빈도가 가장 낮은 데이터를 제거한다
   • 참조 패턴을 고려한 알고리즘이다
4. Random
   • 무작위로 데이터를 제거한다
   • 구현이 매우 간단하다

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프레임워크 & 라이브러리

17. 스프링 프레임워크의 핵심 개념들을 설명하세요.

IoC (Inversion of Control):

• 제어의 역전을 의미한다
• 객체의 생성과 의존성 주입을 개발자가 아닌 컨테이너가 담당한다

DI (Dependency Injection):

• 의존성 주입을 의미한다
• 객체 간의 의존관계를 외부에서 결정하고 주입한다
• 생성자 주입, 세터 주입, 필드 주입 방식이 있다

AOP (Aspect Oriented Programming):

• 관점 지향 프로그래밍을 의미한다
• 공통 관심사를 분리하여 모듈화한다
• 로깅, 보안, 트랜잭션 등에 사용한다

스프링 Bean:

• 스프링 컨테이너가 관리하는 객체이다
• 싱글톤 패턴으로 관리된다

18. JWT(JSON Web Token)에 대해 설명하세요.

JWT는 JSON 포맷을 이용하여 사용자에 대한 속성을 저장하는 웹 토큰이다.

JWT 구조:

• Header: 토큰의 타입과 해싱 알고리즘 정보
• Payload: 실제 전달하려는 정보
• Signature: 헤더와 페이로드를 합쳐서 주어진 비밀키로 해싱한 값

JWT의 장점:

• 상태를 저장하지 않음(Stateless)
• 확장성이 좋다
• 토큰 자체에 정보가 포함되어 있다

JWT의 단점:

• 토큰의 길이가 길 수 있다
• 토큰이 탈취되면 만료시까지 사용 가능하다
• Secret Key가 노출되면 보안에 취약하다

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시스템 설계 & 아키텍처

19. 로드 밸런싱에 대해 설명하고 종류를 말해보세요.

로드 밸런싱은 여러 서버에 클라이언트 요청을 분산시켜 서버의 부하를 줄이고 가용성을 높이는 기술이다.

로드 밸런싱 알고리즘:

1. Round Robin: 순차적으로 요청을 분배한다
2. Weighted Round Robin: 가중치를 고려하여 분배한다
3. Least Connections: 연결 수가 가장 적은 서버로 분배한다
4. IP Hash: 클라이언트 IP를 해시하여 특정 서버로 분배한다
5. Least Response Time: 응답 시간이 가장 짧은 서버로 분배한다

로드 밸런서 유형:

• L4 로드 밸런서: 네트워크/전송 계층에서 동작 (IP, Port 기반)
• L7 로드 밸런서: 애플리케이션 계층에서 동작 (HTTP 헤더, URL 기반)

20. 마이크로서비스 아키텍처의 장단점을 설명하세요.

마이크로서비스는 애플리케이션을 작고 독립적인 서비스들로 나누어 개발하는 아키텍처 패턴이다.

마이크로서비스의 장점:

• 독립적 배포 가능
• 기술 스택의 다양성
• 장애 격리 가능
• 팀의 자율성 증가
• 확장성 향상

마이크로서비스의 단점:

• 네트워크 통신으로 인한 지연
• 분산 시스템 복잡성
• 데이터 일관성 관리 어려움
• 모니터링과 디버깅의 복잡성
• 운영 복잡성 증가

모놀리틱 vs 마이크로서비스:

• 모놀리틱: 단순하고 초기 개발이 빠르지만 확장성 한계
• 마이크로서비스: 복잡하지만 확장성과 유지보수성이 좋다

21. API 게이트웨이에 대해 설명하세요.

API 게이트웨이는 마이크로서비스 아키텍처에서 클라이언트와 백엔드 서비스 사이의 단일 진입점 역할을 하는 서버이다.

API 게이트웨이의 주요 기능:

• 라우팅: 요청을 적절한 백엔드 서비스로 전달
• 인증 및 인가: 보안 정책 적용
• 로드 밸런싱: 트래픽 분산
• 요청/응답 변환: 프로토콜 변환
• 캐싱: 응답 캐싱으로 성능 향상
• 모니터링: 로깅 및 메트릭 수집
• Rate Limiting: 요청 제한

API 게이트웨이의 장점:

• 횡단 관심사의 중앙화
• 클라이언트 코드 단순화
• 서비스 버전 관리 용이
• 보안 강화

API 게이트웨이의 단점:

• 단일 장애 지점(SPOF) 위험
• 성능 병목 가능성
• 추가적인 네트워크 홉
• 복잡성 증가

대표적인 API 게이트웨이:

• Netflix Zuul
• Spring Cloud Gateway
• Kong
• AWS API Gateway

22. 분산 시스템의 CAP 정리에 대해 설명하세요.

CAP 정리는 분산 컴퓨팅 시스템에서 세 가지 보장 사항 중 최대 두 가지만 동시에 만족할 수 있다는 정리이다.

CAP의 구성 요소:

Consistency (일관성):

• 모든 노드가 동일한 시점에 동일한 데이터를 보는 것
• 분산 시스템의 모든 노드가 동기화된 상태

Availability (가용성):

• 시스템이 계속 운영되는 것
• 일부 노드에 장애가 발생해도 서비스가 중단되지 않음

Partition Tolerance (분단 내성):

• 네트워크 분할이 발생해도 시스템이 동작하는 것
• 노드 간 통신 장애를 견딜 수 있는 능력

CAP 정리의 조합:

• CP 시스템: 일관성과 분단 내성 (MongoDB, HBase)
• AP 시스템: 가용성과 분단 내성 (Cassandra, DynamoDB)
• CA 시스템: 일관성과 가용성 (RDBMS, 단일 노드 시스템)

23. 이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture)에 대해 설명하세요.

이벤트 기반 아키텍처는 이벤트의 발생과 감지, 소비에 중점을 둔 소프트웨어 아키텍처 패턴이다.

핵심 구성 요소:

• Event Producer: 이벤트를 생성하는 주체
• Event Consumer: 이벤트를 소비하는 주체
• Event Broker: 이벤트를 중재하는 시스템

이벤트 기반 아키텍처의 장점:

• 느슨한 결합(Loose Coupling)
• 확장성과 유연성
• 비동기 처리로 성능 향상
• 장애 복구 용이성

이벤트 기반 아키텍처의 단점:

• 복잡성 증가
• 디버깅의 어려움
• 이벤트 순서 보장의 복잡성
• 메시지 중복 처리 필요

구현 방식:

• Event Streaming: Apache Kafka, Amazon Kinesis
• Message Queue: RabbitMQ, Amazon SQS
• Event Store: Event Sourcing 패턴

24. 옵저버 패턴과 발행-구독 패턴의 차이점을 설명하세요.

옵저버 패턴(Observer Pattern):

• 객체의 상태 변화를 관찰하는 패턴
• Subject와 Observer 간의 1:N 의존성 정의
• Subject가 Observer들을 직접 관리한다
• 동기적 실행이 일반적이다

발행-구독 패턴(Publish-Subscribe Pattern):

• 메시지 브로커를 통해 느슨한 결합을 제공
• Publisher와 Subscriber가 서로를 모른다
• 토픽 기반으로 메시지를 분류한다
• 비동기적 실행이 일반적이다

주요 차이점:

• 결합도: 옵저버 패턴은 강한 결합, 발행-구독 패턴은 느슨한 결합
• 중재자: 발행-구독 패턴은 메시지 브로커가 필요
• 확장성: 발행-구독 패턴이 더 확장성 있음
• 동기화: 옵저버 패턴은 동기, 발행-구독 패턴은 비동기

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성능 & 최적화

25. 캐싱 전략에 대해 설명해보세요.

캐싱은 자주 사용되는 데이터를 빠른 저장소에 임시로 저장하여 성능을 향상시키는 기법이다.

캐시 전략:

1. Cache-Aside (Lazy Loading)
   • 애플리케이션이 캐시를 직접 관리한다
   • 캐시 미스 시 DB에서 데이터를 가져와 캐시에 저장한다
2. Write-Through
   • 데이터를 DB와 캐시에 동시에 저장한다
   • 데이터 일관성이 보장되지만 쓰기 성능이 저하될 수 있다
3. Write-Behind (Write-Back)
   • 캐시에만 먼저 저장하고 나중에 DB에 반영한다
   • 쓰기 성능이 향상되지만 데이터 손실 위험이 있다
4. Refresh-Ahead
   • TTL 만료 전에 미리 데이터를 갱신한다

26. 메시지 큐(Message Queue)에 대해 설명하세요.

메시지 큐는 비동기적으로 메시지를 주고받기 위한 통신 방법이다.

송신자와 수신자가 직접 연결되지 않고 중간에 큐를 통해 메시지를 전달한다.

메시지 큐의 장점:

• 비동기 처리로 시스템 성능 향상
• 시스템 간 결합도 감소
• 메시지 손실 방지
• 부하 분산 가능

메시지 큐 패턴:

1. Point-to-Point: 하나의 송신자가 하나의 수신자에게 메시지 전송
2. Publish-Subscribe: 하나의 송신자가 여러 수신자에게 메시지 브로드캐스트

대표적인 메시지 큐 시스템:

• Apache Kafka
• RabbitMQ
• Amazon SQS
• Redis Pub/Sub

27. 성능 최적화 기법들을 설명하세요.

데이터베이스 최적화:

1. 인덱스 최적화: 적절한 인덱스 생성 및 관리
2. 쿼리 최적화: 효율적인 SQL 쿼리 작성
3. 커넥션 풀링: 데이터베이스 연결 재사용
4. 읽기 전용 복제본 활용: 읽기 성능 향상

애플리케이션 최적화:

1. 캐싱 전략: 메모리 캐시, 분산 캐시 활용
2. 비동기 처리: 블로킹 작업을 비동기로 처리
3. 배치 처리: 여러 작업을 묶어서 처리
4. 지연 로딩: 필요한 시점에만 데이터 로딩

시스템 아키텍처 최적화:

1. 로드 밸런싱: 트래픽 분산
2. CDN 활용: 정적 자원 배포 최적화
3. 마이크로서비스: 독립적인 확장성
4. 메시지 큐: 비동기 처리를 통한 응답성 향상

코드 레벨 최적화:

1. 알고리즘 최적화: 시간 복잡도 개선
2. 메모리 관리: 불필요한 객체 생성 방지
3. I/O 최적화: 디스크/네트워크 I/O 최소화
4. 프로파일링: 성능 병목 지점 식별

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보안

28. 보안 관련 기술들을 설명하세요.

인증과 인가:

인증(Authentication):

• 사용자가 누구인지 확인하는 과정
• ID/Password, 생체 인증, OTP 등

인가(Authorization):

• 인증된 사용자가 무엇을 할 수 있는지 결정하는 과정
• 역할 기반 접근 제어(RBAC), 속성 기반 접근 제어(ABAC)

보안 위협과 대응:

SQL Injection:

• 사용자 입력을 통해 악의적인 SQL 쿼리 실행
• 대응책: Prepared Statement, 입력 검증

XSS (Cross-Site Scripting):

• 악의적인 스크립트를 웹 페이지에 삽입
• 대응책: 입력 검증, 출력 인코딩, CSP 헤더

CSRF (Cross-Site Request Forgery):

• 사용자가 의도하지 않은 요청을 실행하도록 유도
• 대응책: CSRF 토큰, Same-Site 쿠키

보안 헤더:

• HTTPS: 데이터 암호화 전송
• HSTS: HTTP Strict Transport Security
• CSP: Content Security Policy
• X-Frame-Options: 클릭재킹 방지

암호화:

• 대칭키 암호화: 빠르지만 키 교환 문제
• 비대칭키 암호화: 안전하지만 느림
• 해시 함수: 무결성 검증, 비밀번호 저장

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개발 방법론 & 도구

29. CI/CD 파이프라인에 대해 설명하세요.

CI/CD는 애플리케이션 개발 단계를 자동화하여 더 짧은 주기로 고객에게 제공하는 방법이다.

CI (Continuous Integration):

• 개발자들이 작성한 코드를 지속적으로 통합하는 과정
• 코드 변경사항을 정기적으로 빌드하고 테스트한다
• 버전 충돌과 버그를 조기에 발견할 수 있다

CD (Continuous Deployment/Delivery):

• Continuous Delivery: 프로덕션 배포 준비가 완료된 코드를 저장소에 자동으로 릴리스
• Continuous Deployment: 프로덕션까지 자동으로 배포

CI/CD 파이프라인 단계:

1. 소스 코드 관리 (Git)
2. 빌드 자동화
3. 테스트 자동화
4. 정적 코드 분석
5. 패키징
6. 배포

CI/CD 도구:

• Jenkins
• GitLab CI/CD
• GitHub Actions
• CircleCI
• Travis CI

30. 테스트 주도 개발(TDD)과 테스트 피라미드에 대해 설명하세요.

TDD (Test-Driven Development):

테스트를 먼저 작성하고, 테스트를 통과하는 최소한의 코드를 작성한 후, 리팩토링하는 개발 방법론이다.

 

TDD 사이클 (Red-Green-Refactor):

1. Red: 실패하는 테스트 작성
2. Green: 테스트를 통과하는 최소 코드 작성
3. Refactor: 코드 개선 및 중복 제거

TDD의 장점:

• 버그 조기 발견
• 설계 품질 향상
• 안전한 리팩토링
• 문서화 효과
• 높은 코드 커버리지

테스트 피라미드: 효율적인 테스트 전략을 시각적으로 나타낸 개념이다.

피라미드 구조:

1. Unit Tests (단위 테스트): 가장 많은 비중, 빠르고 안정적
2. Integration Tests (통합 테스트): 중간 비중, 컴포넌트 간 상호작용 테스트
3. E2E Tests (종단간 테스트): 가장 적은 비중, 전체 시스템 테스트

각 레벨의 특징:

• Unit Tests: 빠르고 격리되어 있으며 결정적
• Integration Tests: 실제 의존성과 상호작용
• E2E Tests: 사용자 관점에서 전체 워크플로우 검증

31. Docker와 컨테이너화에 대해 설명하세요.

Docker는 애플리케이션을 컨테이너라는 격리된 환경에서 실행할 수 있게 해주는 플랫폼이다.

Docker의 핵심 개념:

이미지(Image):

• 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정값을 포함한 템플릿
• 불변의 특성을 가진다

컨테이너(Container):

• 이미지를 실행한 상태
• 격리된 환경에서 애플리케이션이 실행된다

Docker의 장점:

• 환경 일관성 보장
• 빠른 배포
• 자원 효율성
• 확장성

Docker vs VM:

• Docker는 OS 레벨 가상화, VM은 하드웨어 레벨 가상화
• Docker가 더 가볍고 빠르다

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실무 경험

32. 대용량 트래픽 처리 경험이나 방법을 설명하세요.

대용량 트래픽 처리를 위한 다양한 기법들이 있다.

확장성 전략:

수직 확장(Scale Up):

• 서버의 하드웨어 성능을 높이는 방법
• 한계가 명확하고 비용이 많이 든다

수평 확장(Scale Out):

• 서버의 수를 늘리는 방법
• 무한 확장 가능하고 비용 효율적이다

구체적인 대응 방법:

1. 로드 밸런서 도입: 트래픽 분산
2. 캐싱 레이어 구축: Redis, Memcached 활용
3. 데이터베이스 최적화: 읽기 전용 복제본, 샤딩
4. CDN 활용: 정적 자원 배포
5. 비동기 처리: 메시지 큐를 통한 부하 분산
6. 오토 스케일링: 자동 인스턴스 증감
7. 서킷 브레이커: 장애 전파 방지

33. 장애 상황을 경험해본 적이 있나요? 어떻게 해결했나요?

장애 상황에 대한 경험과 해결 과정을 설명할 수 있어야 한다.

일반적인 장애 유형:

1. 서버 다운: 하드웨어/소프트웨어 장애
2. 데이터베이스 장애: 커넥션 풀 고갈, 락 타임아웃
3. 네트워크 장애: 연결 끊김, 지연
4. 메모리 부족: OOM 에러
5. 성능 저하: 느린 쿼리, 메모리 리크

장애 대응 프로세스:

1. 장애 감지: 모니터링 시스템을 통한 자동 감지
2. 영향도 파악: 장애 범위와 심각도 확인
3. 임시 조치: 빠른 서비스 복구
4. 근본 원인 분석: 장애의 근본 원인 파악
5. 항구적 해결: 재발 방지를 위한 개선
6. 사후 검토: 장애 보고서 작성 및 프로세스 개선

장애 예방 방법:

• 모니터링 시스템 구축
• 헬스 체크 구현
• 서킷 브레이커 패턴 적용
• 백업 및 복구 계획 수립
• 카나리 배포, 블루-그린 배포

34. 코드 리뷰 경험과 중요성에 대해 설명하세요.

코드 리뷰는 다른 개발자가 작성한 코드를 검토하여 품질을 향상시키는 과정이다.

코드 리뷰의 목적:

1. 버그 조기 발견: 런타임 전 오류 발견
2. 코드 품질 향상: 가독성, 유지보수성 개선
3. 지식 공유: 팀원 간 기술과 도메인 지식 공유
4. 일관성 유지: 코딩 스타일과 아키텍처 일관성
5. 학습 기회: 서로 다른 접근 방법 학습

효과적인 코드 리뷰 방법:

1. 건설적인 피드백: 문제점과 개선 방향 제시
2. 작은 단위: 한 번에 너무 많은 코드 리뷰 지양
3. 자동화 도구 활용: 정적 분석 도구 사용
4. 체크리스트 활용: 일관된 리뷰 기준 적용

코드 리뷰 체크 포인트:

• 기능 요구사항 충족 여부
• 버그 및 예외 처리
• 성능 이슈
• 보안 취약점
• 코드 스타일 일관성
• 테스트 코드 존재 여부

35. 트러블슈팅 경험을 설명해보세요.

백엔드 개발을 하면서 막혔던 부분과 해결 과정,

그리고 그 과정을 통해 깊이 알게 된 개념을 한 가지 정도 풀어서 설명할 수 있어야 한다.

 

트러블슈팅 단계:

1. 문제 정의: 정확한 증상과 오류 메시지 파악
2. 가설 수립: 가능한 원인들에 대한 가설 설정
3. 검증: 로그, 모니터링 툴을 통한 검증
4. 해결책 구현: 단계별 문제 해결
5. 검증 및 문서화: 해결 과정과 결과 기록

트러블슈팅 도구:

• 로그 분석 도구
• APM(Application Performance Monitoring)
• 디버거
• 프로파일러
• 네트워크 분석 도구

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마무리

백엔드 개발자는 이론을 알고 있고 이해했더라도 직접 해보지 않았다면 온전히 알고 있다 할 수 없다.

방대하고 원론적인 이론을 바탕으로 직접 코드로 구현해낸 경험,

문제 상황을 해결한 트러블 슈팅 경험이 신입 백엔드 개발자분들이 가질 수 있는 경쟁력이다.

수많은 기본 질문들을 보고 좌절한 신입 개발자 취업 준비생이 있다면,

"난 앞으로 성장할 가능성이 많구나!"라는 걸 꼭 알아주길 바란다.

이 질문들이 여러분의 취업 성공길을 열어줄 출발점이 되길 바란다.

 

📚 추가 학습 방향:

• 각 질문에 대해 실제 코드로 구현해보기
• 개인 프로젝트에서 학습한 기술들 적용해보기
• 오픈소스 프로젝트 참여를 통한 실무 경험 쌓기
• 기술 블로그 작성을 통한 지식 정리
• 스터디 그룹 참여를 통한 지속적인 학습

💡 면접 준비 팁:

• 단순 암기보다는 개념의 이해에 집중하기
• 실제 경험과 연결하여 설명할 수 있도록 준비하기
• 모르는 것은 솔직히 인정하고 학습 의지 보여주기
• 질문에 대한 답변 후 관련 경험이나 추가 지식 어필하기
• 프로젝트 구조를 그려보는 연습하기

🔥 카테고리별 우선순위:

1. 네트워크 & HTTP → 웹 개발의 기초, 반드시 숙지
2. 데이터베이스 → 백엔드의 핵심, 실무에서 가장 중요
3. 운영체제 & 시스템 → 기본기, CS 지식의 토대
4. 프레임워크 & 라이브러리 → 실무 도구, 바로 적용 가능
5. 시스템 설계 & 아키텍처 → 심화 내용, 시니어로 성장하기 위한 필수
6. 나머지 카테고리들 → 전문성을 높이는 추가 지식

이 가이드가 백엔드 개발자로서의 여정에 도움이 되길 바란다!