고약한 알바트로스님의 면접 결과

@Transactional의 AOP 프록시 기반 동작 방식과 RuntimeException 발생 시 롤백 처리에 대해 핵심적인 부분을 잘 설명해주셨습니다. 특히 프록시 객체를 통한 인터셉터 체인과 Transaction Advisor의 역할을 명확하게 구분해서 설명한 점이 좋았습니다. 다만 트랜잭션 전파(Propagation)나 격리 수준(Isolation Level) 같은 주요 속성들과, Checked Exception의 경우 기본적으로 롤백되지 않는다는 점도 함께 언급하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 같은 클래스 내에서 @Transactional 메서드를 호출할 때 프록시가 적용되지 않는 제약사항에 대해서도 추가로 학습해보시길 권합니다.

프록시 패턴의 장점에 대해서는 잘 설명해주셨습니다. 특히 비즈니스 로직과 트랜잭션 관리 로직의 분리, 중복 코드 제거, 일관된 동작 보장에 대한 언급이 정확했고, 같은 클래스 내부 호출 시 프록시를 거치지 않는 한계점도 올바르게 파악하고 계십니다. 다만 "프록시 메서드를 생성하고 메서드를 가로채는 과정에서 오버헤드"라고 하셨는데, 정확히는 런타임에 프록시 객체를 통한 메서드 호출로 인한 성능 오버헤드라고 표현하는 것이 더 적절합니다. 추가로 프록시가 final 클래스나 final 메서드에는 적용될 수 없다는 제약사항이나, 프록시 생성 방식(JDK Dynamic Proxy vs CGLIB)에 따른 차이점도 함께 학습해보시면 좋겠습니다.

프록시 호출과 Bean 분리라는 핵심적인 해결 방법을 언급하신 점은 좋았습니다. 하지만 답변이 너무 간략해서 구체적인 구현 방법이나 실무적인 접근법이 부족했습니다. 오버헤드 최소화 전략의 경우 트랜잭션 전파 레벨 조정(SUPPORTS, NOT_SUPPORTED 등), 읽기 전용 트랜잭션 활용, 트랜잭션 범위 최소화 등의 구체적인 방법들을 추가로 설명하시면 좋겠습니다. 또한 같은 클래스 내부 호출 문제 해결을 위해서는 ApplicationContext에서 직접 Bean을 가져와 호출하거나 @Async와 함께 사용하는 방법, AspectJ 위빙 사용 등의 다양한 대안들도 함께 학습해보시기 바랍니다.

Spring AOP의 성능 이슈에 대해 런타임 프록시 생성과 메서드 호출 가로채기 비용을 언급하신 부분은 정확합니다. 포인트컷을 신중하게 설정하여 불필요한 횡단 관심사 적용을 방지하는 최적화 방법도 좋은 접근입니다. 하지만 답변이 다소 간략하여 모니터링 방법에 대한 구체적인 설명이 부족합니다. 성능 모니터링을 위해서는 APM 도구(예: Micrometer, Spring Boot Actuator)를 활용한 메트릭 수집, JVM 프로파일링 도구를 통한 메서드 실행 시간 측정 등의 방법을 추가로 학습하시고, AspectJ 컴파일 타임 위빙과 같은 대안적 최적화 기법도 함께 공부해보시기 바랍니다.

포인트컷 최적화의 핵심 개념인 조인포인트 필터링과 불필요한 Advice 적용 방지에 대해 올바르게 언급해주셨습니다. 하지만 질문에서 요구한 구체적인 예시와 실제 성능 향상 수치, 그리고 실무에서 사용하는 구체적인 포인트컷 표현식 최적화 전략이 부족했습니다. 예를 들어, `execution(* com.example.service.*Service.*(..))` 같은 넓은 범위의 포인트컷보다는 `@annotation(Transactional)` 같은 어노테이션 기반 포인트컷이 더 효율적이라는 점이나, AspectJ 컴파일 타임 위빙을 통한 런타임 오버헤드 제거 등의 구체적인 최적화 기법을 추가로 학습하시면 좋겠습니다. 또한 JMX나 Micrometer를 통한 AOP 성능 모니터링 방법도 함께 공부해보시기 바랍니다.

Spring AOP에서 발생할 수 있는 문제 상황들을 잘 파악하고 계시네요. 스택 오버플로우와 메모리 누수 가능성을 언급하신 부분은 좋았습니다. 다만 질문에서 요구한 '디버깅하고 해결하는 방법'에 대한 구체적인 설명이 부족했습니다. 예를 들어 메모리 누수 디버깅을 위해서는 힙 덤프 분석, JProfiler나 VisualVM 같은 도구 활용, 그리고 해결 방법으로는 @PreDestroy나 DisposableBean을 통한 리소스 정리, AspectJ의 컴파일 타임 위빙 고려 등을 추가로 설명하시면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 대규모 애플리케이션에서의 AOP 모니터링 전략이나 실제 트러블슈팅 경험을 더 학습해보시길 권합니다.

스레드로컬 메모리 누수 탐지 방법으로 VisualVM을 통한 Heap Dump 분석과 SLF4J MDC를 활용한 로깅 패턴 확인을 제시하신 점이 매우 실용적이고 좋습니다. 특히 ThreadLocalMap에서 객체 추적과 요청 ID가 다음 요청에 남아있는 현상을 통해 누수를 의심하는 접근법은 실제 운영 환경에서 유용한 디버깅 전략입니다. 다만 질문에서 요구한 모니터링 방법에 대해서는 JVM 메트릭 모니터링(예: Micrometer, Prometheus를 통한 메모리 사용량 추적)이나 애플리케이션 성능 모니터링 도구(APM) 활용에 대한 언급이 추가되면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 해결 방법으로 finally 블록에서의 ThreadLocal.remove() 호출이나 try-with-resources 패턴 활용 등의 구체적인 코드 레벨 해결책도 함께 설명해주시면 좋겠습니다.

MDC의 기본 개념과 분산 시스템에서의 활용 목적을 잘 이해하고 계시고, traceId나 userId 같은 구체적인 예시를 들어 설명해주신 점이 좋았습니다. 하지만 질문에서 요구한 Spring AOP와 MDC를 결합한 구체적인 구현 방법에 대한 설명이 누락되었습니다. 예를 들어 @Around 어드바이스를 사용해 메서드 진입 시 MDC에 값을 설정하고 종료 시 clear하는 방식이나, 서비스 간 HTTP 헤더를 통한 traceId 전파 방법 등을 추가로 설명하시면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 MDC 사용 시 발생할 수 있는 ThreadLocal 메모리 누수 문제나 비동기 처리 시 컨텍스트 전파 이슈 등의 문제점과 해결방안도 함께 다뤄주시면 좋겠습니다.

분산 트레이싱의 핵심 개념과 Spring Cloud Sleuth의 역할을 잘 이해하고 계시며, MDC의 한계점을 정확히 파악하여 분산 환경에서의 컨텍스트 전파 문제를 명확히 설명해주셨습니다. 하지만 질문에서 요구한 구체적인 구현 방법, 오버헤드 최소화 전략, 그리고 실제 경험에 대한 부분이 다소 부족했습니다. 분산 트레이싱 구현 시 샘플링 비율 조정(예: 1% 샘플링), 비동기 전송을 통한 성능 영향 최소화, 그리고 Zipkin이나 Jaeger와 같은 구체적인 도구의 설정 방법 등을 추가로 설명하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 실제 운영 환경에서 트레이스 데이터 저장소 최적화나 네트워크 오버헤드 관리 경험도 함께 공유하시면 좋겠습니다.

분산 트레이싱에서 샘플링 전략의 핵심인 비율 기반 샘플링과 에러 요청 우선 처리, 그리고 비동기 전송을 통한 성능 최적화 방안을 잘 언급해주셨습니다. 다만 답변이 다소 간략해서 실제 프로덕션 환경에서 활용할 수 있는 구체적인 샘플링 전략들이 부족했습니다. 예를 들어 적응형 샘플링(Adaptive Sampling), 우선순위 기반 샘플링, 그리고 중요한 비즈니스 트랜잭션에 대한 강제 샘플링 등의 고급 전략들을 추가로 설명하시면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 샘플링 비율 결정 시 고려해야 할 요소들(트래픽 패턴, 비용, SLA 등)에 대한 언급도 있었다면 더욱 좋았을 것입니다.