1. Java 17 선택 사유

• LTS 버전의 안정성을 기반으로 Java 11 대비 성능 향상을 기대 (ex. GC 개선 등)

• Record 타입을 활용해 간결한 불변 데이터 객체(DTO) 정의

  public record CouponIssueRequest(
          @NotNull(message = "쿠폰 ID는 필수입니다.")
          Long couponId
  ) {}
  

• Spring Boot 3 버전부터 요구되는 최소 사양을 충족

2. Spring Boot 3.5.X 선택 사유

• Intellij 최신 버전의 최소 지원 기준 준수
• @MockitoBean 도입으로 기존 @MockBean의 컨텍스트 리로드 성능 저하 문제를 해결하고 테스트 일관성 유지 (v3.4+)
• Observability API 통합으로 메트릭과 트래킹 설정을 단일화하여 대규모 트래픽 상황의 관찰성을 극대화
• 가상 스레드(Virtual Threads) 도입에 최적화된 구조를 제공하여 향후 고가용성 처리를 위한 확장성 확보

3. PostgreSQL 17 선택 사유

• 단순 RDB를 넘어 특수 인덱스(GIN, GiST 등) 및 다양한 확장 모듈 지원을 통해 비즈니스 확장성 확보

• 개선된 쿼리 플래너와 인덱스 스캔 최적화를 통해 대량의 데이터에서 조회 성능 확보 (v17+)

  • 쿼리 플래너: SQL 실행 시 최적의 경로를 결정하는 'DB의 두뇌' 역할
  • 인덱스 스캔 최적화: 인덱스 페이지를 읽는 내부 방식의 개선

• Heap Table 구조를 활용한 빠른 삽입과 복잡한 Join 및 특수 인덱스 조회에 압도적 유리

  구분	MySQL (InnoDB)	PostgreSQL
  저장 구조	Clustered Index (PK 중심 정렬)	Heap Table (삽입 순서 저장)
  INSERT	PK 순서 의존적, 인덱스 재정렬 비용 발생	삽입 자체는 빠르나 중복 체크 비용 존재
  SELECT	단순 조회 및 높은 TPS 처리에 유리	복잡한 Join, 대량 분석, 특수 인덱스 조회에 유리
  MVCC 방식	Undo Log 활용 (Rollback Segment)	Tuple 내 다중 버전 관리 (Dead Tuple 발생)

4. k6 선택 사유