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Docker DockerDocker는 오픈소스 컨테이너화된 플랫폼으로 개발자는 어떤 환경에서도 해당 코드를 실행하는 데 필요한 애플리케이션 소스 코드와 운영 체제(OS) 라이브러리 및 종속성을 결합한 앱을 컨테이너로 패키지화할 수 있다. 즉, 어플리케이션을 개발하면서 여러 언어버전, 환경변수, 프레임워크 및 도구 간의 복잡한 인터페이스는 엄청난 복잡도를 해결하기 위해 Docker가 나오게 되었다. 예를 들어, 개발자가 로컬에서 어플리케이션을 개발하여 서버에 배포할 때, 로컬에서 잘 작동했는데 서버 환경에서는 잘 작동하지 않는 문제와 같은 문제를 Docker가 해결해줄 수 있다. Docker를 사용하는 이유가상화 환경 vs 컨테이너 환경처음 가상머신을 사용하는 이유 중 하나로는 언뜻 보기에 모순되어 보이는 조건인 격리.. 2024. 7. 31.
Java로 RabbitMQ 시작하기 RabbitMQRabbitMQ는 메시지 브로커(Message Broker)로서 매우 단순한 애플리케이션부터 대규모 시스템까지 다양한 분산 소프트웨어 아키텍처를 만들기 위한 매우 강력하고 가벼운 도구이다. RabbitMQ는 관리자 UI 플러그인과 함꼐 코어 어플리케이션을 구동하는데 40MB 미만의 메모리만 사용하여 가볍고, 이후 큐(Queue)에 전송되는 메시지양이 증가함에 따라 메모리 사용량이 점차 증가한다. 또한, 메시지를 배달하기 전에 디스크 또는 메모리에 저장하거나 클러스터를 설정할 때 큐를 HA(Highly Available)로 설정해서 여러 노드에 걸쳐 저장하도록 옵션을 설정하여 메시지 처리량 혹은 성능을 유연하게 제어하고 안정적으로 메시지를 전달할 수 있다. RabbitMQ 등장 배경 웹 사이.. 2024. 5. 23.
JPA JPA회사에서 Spring Data JPA와 QueryDSL을 사용하고 있다... Spring Data JPA와 QueryDSL을 공부하기 전 JPA에 대해 알아보고자 한다. MyBatis와 달리 JPA이 무엇이고, JPA를 사용함으로써 얻을 수 있는 장점과 사용 시 주의사항들에 대해서 살펴보자. SQL 중심적인 개발의 문제점과 대안자바를 사용하는 이유 중 하나인 객체 지향 프로그래밍은 추상화, 캡슐화, 정보은닉, 상속, 다형성 등 시스템의 복잡성을 제어할 수 있는 다양한 장치들을 제공하여 객체 모델링으로 저장할 수 있다. 하지만 MyBatis와 같은 SQL 중심의 개발은 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE의 무한 반복과 위 사진처럼 객체의 필드가 테이블에 맞추어 모델링되므로 의존적이.. 2024. 3. 26.
nGrinder를 사용한 성능 테스트: 비관적 락 vs 분산 락 nGrinder를 사용한 성능 테스트: 비관적 락 vs 분산 락 분산 환경에서는 비관적 락과 분산 락의 성능이 비교해보려고 한다. 비관적 락과 분산 락 비즈니스 로직 성능 테스트를 위해 두 비즈니스 로직을 똑같게 만들기 위해서 상품을 조회한 후 재고를 차감할 후 있는지 확인한 후 가능하다면 재고를 차감시킬 수 있도록 구현했다. 비관적 락과 분산 락 로직 차이 SELECT * FROM product WHERE id = #{id} SELECT * FROM product WHERE id = #{id} FOR UPDATE 가장 먼저, 상품을 조회했을 때 비관적 락은 SELECT ... FOR UPDATE를 통해서 조회한 레코드에 대해 배타락을 획득하는 반면, 분산 락은 애플리케이션 단에서 락을 획득하고 반납하기.. 2024. 1. 21.
MySQL Replication 적용하기 MySQL Replication 데이터베이스를 사용하고 운영할 때 가장 중요한 두 가지 요소는 확장성(Scalability)과 가용성(Availability)이다. 이 두 가지 요소를 위해 가장 일반적으로 사용되는 기술인 MySQL 복제는 소스 서버의 데이터를 하나 이상의 레플리카 서버로 복제하여 읽기 작업을 분산시켜 성능을 향상시키는 것을 말한다. 원본 데이터를 가진 서버를 소스(Source) 서버, 복제된 데이터를 가지는 서버를 레플리카(Replica) 서버라고 부른다. 소스 서버에서 데이터 및 스키마에 대한 변경이 최초로 발생하며, 레플리카 서버에서는 이러한 변경 내역을 소스 서버로부터 전달받아 자신이 가지고 있는 데이터에 반영함으로써 소스 서버에 저장된 데이터와 동기화시킨다. 복제 장점 복제를 통.. 2024. 1. 15.
CAP 이론으로 보는 RDBMS vs NoSQL RDBMS vs NoSQL 이 글에서는 RDB와 NoSQL에 대해 알아보기 전에 CAP 이론을 살펴보고, CAP 이론을 통해 RDB와 NoSQL에서는 어떤 속성을 희생했는지에 대해서 살펴보자. CAP 이론 RDBMS와 NoSQL를 살펴볼 때 CAP이론을 살펴보면 좋다. CAP 이론은 분산 시스템에서 위 3가지 속성인 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 분할 내성(Partition Tolerance) 중 두 가지만 동시에 보장할 수 있다는 이론이다. 즉, 완벽한 일관성, 가용성, 분할 허용성을 모두 동시에 보장하는 것은 불가능하며 다음 3가지 속성의 특징을 통해 어떠한 상황에서 속성을 희생해야 하는지에 대한 고려를 제공해준다. 하지만 완벽한 CP, AP 시스템은 사용할 수 없.. 2024. 1. 9.
분산 락 사용 시 상위 트랜잭션이 있으면 안되는 이유 분산 락 사용 시 상위 트랜잭션이 있으면 안되는 이유 주문 기능 중 재고 차감을 데이터 정합성을 위해 비관적 락으로 먼저 구현하고, 다음으로 Redisson을 사용하여 분산 락으로 구현하려고 했지만 주문 트랜잭션에서 상위 트랜잭션이 있는 경우에는 적용하지 못해 그 이유에 대해 작성해보고자 한다. Redisson을 사용한 분산 락 Redisson은 pub/sub 기반으로 Lock 구현을 제공한다. 채널을 하나 만들고 Lock을 점유중인 스레드가 Lock을 획득하려고 하는 스레드들에게 해제를 알려주고 안내를 받은 스레드가 Lock 획득 시도하는 방식으로 스핀락을 통해 계속해서 락을 획득할 수 있는지 요청해야 하는 Lettuce의 경우보다 부하를 덜 줄 수 있다. boolean tryLock(long wait.. 2024. 1. 7.
데이터 타입 문자열(CHAR와 VARCHAR) 문자열 컬럼을 사용할 는 우선 CHAR와 VARCHAR 타입 중 어떤 타입을 사용할지 결정해야 한다. 우선 저장 공간과 비교 방식의 관점에서 CHAR와 VARCHAR를 비교해보고, MySQL 내부적으로 어떤 차이가 있는지도 한 번 살펴보자. 저장 공간 우선 CHAR와 VARCHAR의 공통점은 문자열을 저장할 수 있는 데이터 타입이라는 점이고, 가장 큰 차이는 고정 길이냐 가변 길이냐이다. CHAR 타입은 이미 저장 공간의 크기가 고정적이다. 실제 저장된 값의 유효 크기가 얼마인지 별도로 저장할 필요가 없으므로 추가로 공간이 필요하지 않다. VARCHAR 타입은 최대로 저장할 수 있는 값의 길이는 제한돼 있지만, 그 이하 크기의 값이 저장되면 그만큼 저장 공간이 줄어든다... 2024. 1. 1.
쿼리 성능과 최적화 (2/2) INSERT 일반적으로 온라인 트랜잭션 서비스(OLTP)에서 INSERT 문장은 대부분 1건 또는 소량의 레코드를 INSERT하는 형태이므로 그다지 성능에 대해서 고려할 부분이 많지 않다. 오히려 많은 INSERT 문장이 동시에 실행되는 경우 INSERT 문장 자체보다는 테이블의 구조가 성능에 더 큰 영향을 미친다. 하지만 동시에 INSERT 성능과 SELECT 성능을 빠르게 만들 수 있는 구조는 없기 때문에 어느 정도 타협하면서 테이블 구조를 설계해야 한다. 고급 옵션 SELECT 문장만큼 다양하지는 않지만 INSERT 문장에도 사용할 수 있는 유용한 기능이 있다. 대표적으로 INSERT INGORE 옵션과 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 옵션을 살펴보자. 두 옵션 모두 .. 2023. 12. 28.

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