PostgreSQL 깊게 다루기 + Redis · Kafka

SELECT · INSERT 는 빠르게 익힙니다. 그러나 운영 트래픽이 늘면 인덱스 · 캐시 · 비동기 큐 세 가지가 병목의 대부분. PostgreSQL · Redis · Kafka 각각의 역할과 경계를 잡습니다.

누구를 위한 강좌인가

• "왜 이 쿼리가 느리지?" 에 답하고 싶은 분
• Redis 를 캐시·큐·락 중 어디에 쓸지 헷갈리는 분
• Kafka 를 쓸지 말지 판단이 안 서는 분

다 끝내면 가능한 것

• EXPLAIN 읽고 인덱스 튜닝
• 여러 PostgreSQL 풀을 한 앱에서 관리
• Redis 의 5 역할 (캐시 · 세션 · rate limit · pub/sub · 분산 락)
• pgvector HNSW 벡터 검색
• Kafka 토픽 · 컨슈머 · 백프레셔 설계
• 3-layer 캐시 (edge · Redis · PG) 선택 규칙
• 푸시 알림 발송 — 토큰 저장 · 실패 코드 처리 · 멀티 디바이스

단계 흐름

[1] EXPLAIN ──▶ [2] 여러 풀 ──▶ [3] pgvector ──▶ [4] Redis 5역할 ──▶ [5] 3-layer 캐시
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[10] 푸시 ◀── [9] Kafka 토픽 ◀── [8] 백업·복원 ◀── [7] 멱등 파이프라인 ◀── [6] Kafka 결정

전반부 (15) 는 읽기 성능 — 인덱스 · 풀 · 캐시. 후반부 (610) 는 쓰기 안정성 — 메시지 · 멱등 · 복원.

단계 구성

1. PostgreSQL 심화 — EXPLAIN · 인덱스 — seq scan vs index · 통계
2. 여러 풀 오케스트레이션 — 도메인 분리 · 쿼리 헬퍼 · 트랜잭션
3. pgvector + HNSW — 벡터 타입 · 연산자 · 인덱스 · 재현성
4. Redis 의 역할 5가지 — 캐시 · 세션 · rate limit · pub/sub · 분산 락
5. 3-layer 캐시 전략 — stale-while-revalidate · 무효화 · TTL
6. Kafka — 언제 · 언제 아닌지 — 이벤트 시그니처 · partition · 백프레셔
7. 데이터 파이프라인 — 재시도 · 멱등 — exactly-once 의 환상 · outbox
8. 백업 · 복원 리허설 — pg_dump · PITR · 월 1회 복원 연습
9. Kafka 토픽 설계 — 명명 · 파티션 · Producer/Consumer · DLQ
10. 푸시 알림 구현 — Firebase · 토큰 저장 · 실패 코드 · 멀티 디바이스

전제 — backend-with-spring 또는 python-data-pipeline 완주 · PostgreSQL 기본 CRUD.