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CS ﹒ Algorithm

Toss SLASH 22 - 토스 증권 실시간 시세 적용기 정리
CS ﹒ Algorithm/Network Infra 2023. 4. 17. Toss SLASH 22 - 토스 증권 실시간 시세 적용기 정리 금주의 사내 스터디 주제로 "Toss SLASH 22 - 토스 증권 실시간 시세 적용기"를 시청하게 되었다. application부터 Infra까지 대용량 처리를 위한 여정을 22분이라는 짧은 영상에 알차게 담은 영상이라 굉장히 유익하기 때문에 관심이 있으면 직접 보도록 하자. (https://toss.im/slash-22/sessions/2-6) 지난번에 시청한 영상은 오직 카프카 하나만을 다루고 있었기 때문에 영상과 관련된 레퍼런스를 자세하게 조사할 수 있었지만, 이번에는 너무 광범위한 내용을 다루고 있어서.. 영상 내용 요약 및 부가적인 설명 정도로 글을 작성해볼까 한다. 코틀린은 언제 공부하나.. 1. 주문 호가 및 시세를 전달하기 위한 WebSocket 채택 (1) 왜 WebSocket을 채택했..
Apache Kafka의 디자인과 네이버 데뷰
CS ﹒ Algorithm/Network Infra 2023. 4. 9. Apache Kafka의 디자인과 네이버 데뷰 사내 스터디로 Naver Deview 2023의 "네이버 스케일로 카프카 컨슈머 사용하기" 영상을 보고 정리하기로 했다. (https://www.youtube.com/watch?v=OxMdru93E6k) 근데 나의 카프카에 대한 이해도는 구글에 검색하면 수두룩하게 나오는 카프카에 대한 정보들 수준이라.. ㅎ 영상이 너무 난해하게 느껴져서 레퍼런스까지 함께 정리하게 되었다. 아래 글은 모두 내 개인적인 공부를 위한 것이고, 카프카에 대해 알고 싶다면 레퍼런스를 직접 읽도록 하자. https://kafka.apache.org/documentation/#design Apache Kafka Apache Kafka: A Distributed Streaming Platform. kafka.apache.org 1...
Minumum Spanning Tree(최소 신장 트리) 구하기, 관련 문제 풀이
CS ﹒ Algorithm/Algorithm 2023. 3. 3. Minumum Spanning Tree(최소 신장 트리) 구하기, 관련 문제 풀이 최소 신장 트리를 구하기 위해서는 기본적으로 UnionFind 알고리즘에 대한 이해가 필요하다. 몰라도 풀 수 있지만 UnionFind를 이용하는 게 더 효율적이다. 굉장히 쉬우니까 빠르게 학습하고 오자. https://7357.tistory.com/342 UnionFind 알고리즘과 경로 압축, 그리고 관련 문제 UnionFind 알고리즘은 서로소 집합을 표현하기 위한 알고리즘이다. 일반적으로 MST(Minumum Spanning Tree)를 구할 때 사용한다. 정말 별 거 없다. 어떤 노드 6개가 있다고 가정해보자. 이 때, 1-2, 2-3, 4-5, 5-6 7357.tistory.com MST도 쉽다. 다익스트라보다 더 쉽다. MST란 그래프 이론에서 사용되는 개념으로, 최소한의 비용으로 모든 노드..
UnionFind 알고리즘과 경로 압축, 그리고 관련 문제
CS ﹒ Algorithm 2023. 3. 2. UnionFind 알고리즘과 경로 압축, 그리고 관련 문제 UnionFind 알고리즘은 서로소 집합을 표현하기 위한 알고리즘이다. 일반적으로 MST(Minumum Spanning Tree)를 구할 때 사용한다. 정말 별 거 없다. 어떤 노드 6개가 있다고 가정해보자. 이 때, 1-2, 2-3, 4-5, 5-6이 연결되어 있다면 다음과 같은 그림이 될 것이다. 위 그림에서 1-2-3과 4-5-6은 서로소 집합이다. 이걸 코드로 표현하기 위한 게 UnionFind 알고리즘이고. UnionFind 알고리즘의 핵심은 두 노드를 합치는 Union 연산과, 합친 노드간의 부모 노드를 찾아주는 Find 연산이다. 그리고 추가적으로 경로 압축까지만 알면 UnionFind 알고리즘은 끝. 세가지를 빠르게 마스터해보자. 우선 집합을 나타내기 위해 배열이 필요하다. 다시 처음으로 ..
LeetCode : Longest Palindromic Substring
CS ﹒ Algorithm/Leetcode 2023. 1. 22. LeetCode : Longest Palindromic Substring https://leetcode.com/problems/longest-palindromic-substring/ 가장 긴 팰린드롬 문자열을 찾아내는 문제로, 팰린드롬 문자열이란 뒤집어도 똑같은 글자가 나오는 것을 의미한다. 대표적으로 기러기, 삐삐, 이효리(아님) 같은 것들이 해당된다. 한 글자도 팰린드롬이다. 가장 쉬운 방법은 3중 반복문을 활용하는 것이고, 시간복잡도를 제한하는 문제가 아니라면 모두 정답으로 허용해주는 릿코드라서 3중 반복문으로도 통과할 수 있을 것 같다. 근데 반복문이 3개 들어가면 자존심에 스크래치가 나니까 DP를 활용해보자. 거지같이 그려도 찰떡같이 알아들을 거라고 믿습니다. 이렇게 2중 배열을 만들었을 때, 행은 각 문자열, 열은 해당 문자열에서 어디까지가 팰린드롬인지를 저장한다...
강대명님의 우아한 Redis 정리
CS ﹒ Algorithm/Database 2023. 1. 18. 강대명님의 우아한 Redis 정리 Redis의 Collection에 대해 알아보던 중 배달의 민족에서 운영하는 우아한 Tech 채널에서 강대명님께서 강연하신 캐시의 모든 것 영상을 시청하고 학습을 위해 정리한 글입니다. 1. 왜? 언제? 어디서? 1-1. Cache - 왜 캐시를 사용하는가? (1) 나중에 요청될 데이터를 미리 저장해놨다가 빠르게 반환하기 위함. (Like DP) (2) 저장 매체별 접근 속도가 다르기 때문. (L1 -> L2 -> L3 -> Memory -> Disk) (3) 파레토 법칙에 의해 전체 요청의 80%는 20% 지점에서 일어난다. 따라서 해당 부분을 캐싱하는 것이 효율적이다. - 어떤 형태로 주로 사용하는가? (1) Look aside Cache : 캐시에서 데이터를 먼저 조회하고, 만약 캐시에 해당 데이터..
카디널리티와 선택도의 관계와 차이.. 대체 뭐가 다른 걸까요
CS ﹒ Algorithm/Database 2023. 1. 16. 카디널리티와 선택도의 관계와 차이.. 대체 뭐가 다른 걸까요 이전에 리뷰했던 "업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝"이라는 책을 읽으며 카디널리티와 선택도 개념을 처음 접했었다. 개발 도서 리뷰 (10) 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 4.0/5.0 업무에 바로 쓰는 SQL 튜닝 나의 평점 4.0/5.0 추천합니다. SQL 성능 최적화에 관심이 있어서 관련 서적을 펼쳐봤다가 하나도 이해하지 못하고 좌절해본 경험이 있다면. 충동구매하고 읽지도 못하는 7357.tistory.com 원래도 기억이라는 건 시간이 지나면 흐려지는 것이기도 하고, 해당 책이 이론에 대해 깊게 설명하는 책은 아니였기 때문에 슬슬 헷갈리기 시작해서 다시 한 번 정리해보기로 했다. 1. 카디널리티 카디널리티(cardinality)는 집합의 크기라는 뜻으로 해당 column에 유일값이 얼마나 많은지를 나타..
토비님과 강대명님의 캐시의 모든 것 정리
CS ﹒ Algorithm/Database 2022. 12. 26. 토비님과 강대명님의 캐시의 모든 것 정리 EhCache와 Redis를 언제 사용하는 것이 적절한지에 대해 알아보던 중 토비님이 본인의 유튜브 채널에서 레디스 커미터인 강대명님과 함께 촬영한 캐시의 모든 것 영상을 시청하고 저를 위해 정리한 글입니다. 1. 용어 정리 Buffer : 저장 시 일정 공간을 채울 때까지 대기하고 한 번에 저장함으로써 효율을 높이기 위한 목적 Cache : 복잡한 연산이 필요한 데이터 등을 미리 저장해놓고 바로 불러와 사용하기 위한 목적 2. 흔히 볼 수 있는 캐시의 종류 Eh Cache Redis Application 내부의 Variable Web Cache (brower cache, proxy cache, gateway cache..) 3. 캐시 적용 판단 기준 (1) 데이터 변경이 자주 일어나는지? (2) 데이터..

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