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API 호출을 병렬 처리하면서 asyncio.gather와 create_task의 차이를 제대로 이해하게 됐다. 에러 핸들링과 취소 동작에서 중요한 차이가 있었다.

FastAPI 프로젝트에서 PostgreSQL 비동기 커넥션 풀을 구현하면서 겪은 문제들을 정리했다. asyncpg와 SQLAlchemy 1.4의 async 지원을 활용한 설정 방법과 주의사항을 기록한다.

50GB 규모의 CSV 파일을 메모리 부족 없이 처리해야 하는 상황이 생겼다. Node.js의 Stream API를 활용해 메모리 사용량을 제한하면서도 효율적으로 데이터를 변환하는 방법을 정리했다.

FastAPI로 REST API를 구축하면서 Pydantic 모델을 요청/응답에 재사용하려다 발생한 검증 오류를 해결했다. Optional 필드 처리와 모델 상속 구조를 개선해 코드 중복을 줄였다.

FastAPI 프로젝트에서 요청/응답 모델을 효율적으로 관리하는 방법을 정리했다. Pydantic 모델 상속과 Config 설정을 활용해 코드 중복을 줄일 수 있었다.

단일 스레드인 Node.js의 한계를 극복하기 위해 Cluster 모듈을 도입했다. 4코어 서버에서 처리량이 약 3.5배 증가했고, PM2 없이도 안정적인 무중단 배포가 가능해졌다.

레거시 Flask 서비스를 FastAPI로 전환하면서 응답 속도를 40% 개선했다. 비동기 처리와 Pydantic 검증을 도입하며 겪은 시행착오를 정리했다.

프로덕션 서버에서 발생한 메모리 누수를 heapdump로 분석했다. 특정 API 엔드포인트에서 EventEmitter 리스너가 제거되지 않아 발생한 문제였고, Chrome DevTools로 원인을 찾아냈다.

레거시 크롤러를 동기 방식에서 asyncio 기반 비동기로 전환했다. 처리 속도는 개선됐지만 예상치 못한 메모리 이슈와 에러 핸들링 문제를 겪었다.

100MB 이상 CSV 파일 처리 시 메모리 부족 문제가 발생했다. 스트림 기반 파싱으로 전환하여 메모리 사용량을 1/10로 줄이고 처리 속도도 개선했다.