2023년 10월 24일 테스트 후 접속 성공 확인

jdbc:oracle:thin:@(DESCRIPTION=(ADDRESS_LIST=(FAILOVER=ON)(LOAD_BALANCE=ON)(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=192.168.0.1)(PORT=3382))
(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=192.168.0.2)(PORT=3382)))(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=SERVICE_NAME입력)))

• 구글링해도 저마다 세팅 순서가 다르기에 저도 소신껏 접속 성공한 jdbc URL 공유합니다.

  대표 오류 메시지

  SQLRecoverableException : IO 오류 : SO Exception was generated 
  

java.sql.SQLRecoverableException: IO Error: SO Exception was generated ```

Process

• 실행 중인 프로그램
• 운영체제 작업의 단위
• 운영체제가 해야할 가장 기본적인 것
  • 프로세스 관리

프로세스의 메모리 레이아웃 세션

• 텍스트 세션
  • 명령어 코드
• 데이터 세션
  • 전역 변수
• 힙 영역 세션
  • 메모리 관련
  • new 키워드
• 스택 영역 세션
  • 함수
    • 함수 파라미터
    • 반환 주소
    • 지역 변수

프로세스의 생명주기

• New
  • 프로세스가 생성된 상태
• Running
  • CPU를 점유하여 프로세스의 명령어를 CPU에 로드 하여 실행하는 상태
• Waiting
  • 프로세스가 이벤트를 기다리는 상태
  • I/O 대기
• Ready
  • 점유 큐에 올라가 CPU 점유를 대기하는 상태
• Terminated
  • 모든 작업을 끝낸 상태

PCB Process Control Block

TCB Task Control Block

• 프로세스 관리 구조체
• 각 프로세스가 가져야 할 정보를 PCB에 저장
• PCB를 통해 운영체제는 프로세스 관리
• PCB 정보
  • 프로세스 상태 (New, Running, Waiting, Ready, Terminated)
  • 프로그램 카운터
    • IR을 통해 메모리에서 명령어를 가져올 때 주소
  • CPU registers
    • IR Instruction Register, DR Data Register
  • CPU-scheduling 정보
  • Memory-management 정보
  • 계정 정보
  • I/O 상태 정보

프로세스

• 싱글 쓰레드의 실행
• OS의 주요 기능
  • 멀티 태스킹, 멀티 프로세싱
• 멀티 쓰레딩
  • 프로세스 여러 개보단 쓰레드 여러 개가 장점이 많다

컨텍스트 스위치

• 컨텍스트
  • 프로세스가 사용되고 있는 상태
  • PCB 정보
• CPU 코어를 다른 프로세스에 넘겨주는 것
  • 현재 프로세스의 상태를 저장
  • 새로운 프로세스의 상태를 보관

Kernel 커널

• OS의 핵심

전통적인 컴퓨터 시스템 구조

• 단일 또는 여러 개의 CPU
• bus로 연결되어 있는 여러 개의 디바이스 컨트롤러

Bootstrap 프로그램

• 컴퓨터 실행 시 가장 먼저 실행되는 프로그램
• OS를 로드 해주는 역할

Interrupts

• CPU와 I/O 디바이스끼리 통신하는 방식

폰 노이만 아키텍쳐

• 명령어 집합 (Instruction set)
• 메모리에 로딩
• 메모리에 있는 명령어를 CPU가 하나씩 fetch & execute
• IR Instruction Register
  • IR을 통해 명령어를 가져온다

Storage System

• 여러 가지 계층 구조로 구성
  • 용량
  • 접근 속도

1. registers
   • CPU안 회로로 구성
2. cache
   1. regiser와 RAM 사이 캐싱
3. main memory
   • RAM
4. solid-state disk
   • SSD
   • memory 기반 저장장치
5. hard disk
   • HDD
   • 마그네틱 기반 저장장치
6. optical disk
   • 광학 디스크
7. magentic tapes
   • 금융권 백업 용

Symmetric multiprocessing (SMP)

• 멀티 CPU
• 여러 개의 CPU가 각각의 registers와 cache를 가지고 memory에 붙는다

Multi-core design

• 같은 프로세스 칩 안에 여러 개의 코어

Multiprogramming

• 기존은 메모리에 하나의 프로그램만 실행
• 여러 개의 프로그램을 동시에 메모리에 올려두고 동시에 실행
• CPU 사용 효율을 높인다

Multitasking = Multiprocessing

• 하나의 CPU가 실행 속도가 빠를 때
• 여러 개의 작업을 빠르게 전환하면 사용자는 동시에 사용 가능
• concurrency, parallelism
• CPU scheduling
  • RAM에 여러가지 프로그램이 존재할 때 프로그램 실행 순서를 지정
  • 목표 CPU 효율을 가장 좋게 만드는 선택 방법

Operation Mode

• User mode
• Kernel mode
• 커널 모드만 직접적으로 H/W 접근을 허용하여 잘못된 사용 방지

Virtualization

• 가상화 기술
• process 처럼 여러 개의 OS를 가동
• VMM Virtual Machine Manager
  • VMware, XEN, WSL
  • OS scheduling

컴퓨팅 환경

• 기본 컴퓨팅
• 모바일 컴퓨팅
• 클라이언트 - 서버 컴퓨팅
• Peer-to-Peer P2P 컴퓨팅
• Cloud 컴퓨팅
• Real-Time Embedded Systems

컴퓨터의 정보 처리 방식

• 정보의 최소 단위
  • bit binary digit
• 정보의 처리
  • 정보의 상태 변환
  • 0 → 1, 1 → 0
• 부울 대수 Boolean Algebra
  • NOT, AND, OR
  • 트랜지스터
• 논리 게이트
  • NOT, AND, OR, XOR, NAND, NOR
• 논리 회로
  • IC, LSI, VLSI, ULSI, SoC
• 정보의 저장과 전송
  • 플립-플롭, 데이터 버스, RF 무선

사칙연산

• 덧셈
  • 반가산기, 전가산기
• 뺄셈
  • 2의 보수 표현법
• 곱셈 나눗셈
  • 덧셈과 뺄셈의 반복

범용성 Universality

• NOT, AND, OR 게이트만으로 모든 계산 가능
• NAND 게이트만으로 모든 계산 가능

계산 가능성 Computability

• Turing-computable
  • 튜링 머신으로 계산 가능한 것
• 정지 문제 Halting Problem
  • 튜링 머신으로 풀 수 없는 문제

튜링 머신과 현재 컴퓨터 구조

프로그램

• 명령어들의 집합
• 코드 → 컴파일 → 어셈블리어 → 기계어 (0, 1)

운영체제

• 컴퓨터에서 항상 실행되는 프로그램
• 어플리케이션 프로그램 대신 시스템 서비스 (H/W)에 접근
• 프로세스 관리
• 컴퓨터 시스템을 운영하는 소프트웨어 (H/W ↔ OS ↔ APP ↔ USER)

소스 코드 편집

Ctrl + Space

• 코드 자동 완성

Ctrl + Shift + Space

• 메서드 파라미터 힌트

Ctrl + 1

• 빠른 수정 기능

Ctrl + Shift + F

• 코드 포맷팅

Alt + Shift + R

• 리팩토링 이름 변경

Alt + 상하 방향키

• 코드 줄 이동

Ctrl + Alt + 상하 방향키

• 줄 복사

Alt + Shift + S

• 코드 생성

디버깅

F5

• 단계별로 디버깅

F6

• 다음 줄로 이동

F7

• 호출된 메서드로 이동

F8

• 다음 중단점으로 이동

F9

• 중단점 활성화 토글

Ctrl + F11

• 프로젝트 실행

기타

Ctrl + Shift + L

• 현재 화면에 대한 모든 단축키 표시

Ctrl + Shift + R

• 빠른 리소스 열기

SVN Subversion

• Client/Server 타입 형상 관리 툴
• 보통 대부분의 기능을 완성해놓고 소스를 중앙 저장소에 commit
• commit 자체가 중앙 저장소에 해당 기능을 공개한다는 의미
• 자신만의 version history를 가질 수 없다.
  • local history는 일시적
• commit한 내용이 다른 개발자에게 바로 영향
• 서버와의 통신 없이는 작업을 수행할 수 없다
• 브랜치를 생성할 때 전체 소스 코드의 복사본을 생성
• 병합 작업 시 중앙 서버의 도움이 필요

Git

• 분산 저장소 타입 형상 관리 툴
• 자신만의 version history를 가질 수 있다
• 필요에 따라 push로 작업 내용 공유
• 로컬이기 때문에 SVN에 비해 빠르다
• 네트워크 연결이 필요한 경우에만 서버와 통신
• 로컬 저장소에서 브랜치를 생성
• 병합 작업 시 로컬에서 처리

SVN 용어

• repository
  • 프로젝트의 모든 파일 및 디렉토리의 이력을 저장
• checkout
  • 저장소에서 프로젝트의 최신 버전을 로컬로 가져오는 작업
• commit
  • 로컬 작업 디렉토리에서 변경된 파일들을 중앙 저장소에 반영하는 작업
  • 다른 개발자들이 즉시 변경 사항 확인 가능
• update
  • 저장소에서 최신 변경 사항을 가져와 로컬 작업 디렉토리를 업데이트하는 작업
• trunk
  • 메인 개발 소스
• branch
  • trunk에서 분기된 개발 소스
  • 독립적인 작업 영역
• tag
  • 특정 시점의 프로젝트 버전을 식별하기 위한 이름표
  • 관례적으로 개발을 하지 않고 특정 시점 식별
• revision
  • 수정된 버전

SVN 명령어

#저장소 생성
svnadmin create /path/to/repository

#저장소에서 체크아웃
svn checkout URL

#변경된 파일 스테이징
svn add file1 file2

#변경 내용 커밋
svn commit -m "Commit message"

#변경 내용 업데이트
svn update

#로컬 변경 사항 확인
svn status

#리비전 로그 확인
svn log

#브랜치 생성
svn copy source_URL destination_URL

#브랜치 머지
svn merge source_URL[@source_revision] destination_URL

#태그 생성
svn copy source_URL destination_URL

#충돌 해결
svn resolve --accept=working file1

파일 및 디렉토리

• ls
  • 현재 디렉토리의 파일 및 디렉토리를 간단히 나열
• ll
  • ls -l 의 축약된 표현
  • 파일 및 디렉토리의 상세 정보 나열
• ls -al
  • -a 숨김 파일 나열
  • -l 상세한 정보 나열
• cd
  • 디렉토리 변경
• pwd
  • 현재 디렉토리 경로 표시
• mkdir
  • 새로운 디렉토리 생성
• rm
  • -r 재귀적으로 디렉토리와 하위 디렉토리 삭제
  • -f 삭제 확인 메시지 없이 강제 삭제
• cp
  • 파일 또는 디렉토리 복사
• mv
  • 파일 또는 디렉토리 이동
• tree [파일명.txt]
  • 파일 내부 경로 트리 구조로 출력

파일 내용 관련

• cat
  • 단순 파일 내용 출력
• vi vim
  • 텍스트 편집기로 파일 수정
• chmod
  • 파일 또는 디렉토리의 권한을 변경
• grep
  • 파일 내 특정 패턴 검색

프로세스 관리

• ps
  • 현재 실행 중인 프로세스 목록 표시
• pgrep
  • 실행 중인 특정 프로세스 출력
• kill
  • 프로세스 종료
• top
  • 시스템 프로세스 상태 모니터링
• nohup
  • 백그라운드에서 독립적으로 프로세스 실행
  • 터미널 세션이 종료되어도 프로세스 실행

네트워크 관리

• ifconfig
  • 네트워크 설정 확인 또는 변경
• ping
  • 호스트나 IP 주소로 네트워크 연결 확인
• ssh
  • 원격 호스트에 안전한 연결 설정
• wget
  • 인터넷에서 파일 다운로드

기타

• echo
  • 텍스트 출력
• date
  • 현재 날짜와 시간 출력
• sleep
  • 지정된 시간 동안 프로세스 실행 지연

Apache Tika

• 다양한 파일 형식의 컨텐츠를 추출하고 분석하는 기능을 제공
• 그중 MIME Type 체크 기능을 업로드 파일의 유형을 확인하기 위해 Spring에서 사용해 보았다.

MIME Type List

Complete MIME Types List - FreeFormatter.com

Gradle Dependency

implementation 'org.apache.tika:tika-core:2.5.0'

Apache Tika MIME Type 체크 예시 코드

public class MimeTypeExample {
    public static void main(String[] args) {
        Tika tika = new Tika();

        // 파일 경로
        File file = new File("path/to/file");

        try {
            // MIME 타입 체크
            String mimeType = tika.detect(file);
            System.out.println("MIME 타입: " + mimeType);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

• 예를 들어 확장자가 png인 이미지를 검사하면 image/png 같이 MIME Type을 확인할 수 있다.

그런데 MultipartFile의 getContentType() 메서드를 사용하면 MIME Type을 확인할 수 있다 게다가 Spring에서 기본으로 제공하기 때문에 따로 종속성을 추가하지 않고 사용이 가능하다

MultipartFile 인터페이스

• Spring에서 제공하는 파일 업로드를 처리하기 위한 인터페이스

MultipartFile MIME Type 체크 예시 코드

@Controller
public class FileUploadController {

    @PostMapping("/upload")
    public String handleFileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        if (!file.isEmpty()) {
            String contentType = file.getContentType();
            System.out.println("MIME 타입: " + contentType);
            return "redirect:/success";
        } else {
            return "redirect:/error";
        }
    }
}

• Apache Tika와 마찬가지로 image/png 같은 형식의 MIME Type을 반환한다.

그럼 이 둘의 차이는 뭘까?

확장자 유무에 따른 차이

1. 확장자를 명시했을 때

2. 확장자가 파일 이름에 없을 때

   

• 확장자를 명시했을 땐 둘 다 정확한 MIME Type을 반환한다.
• 하지만 확장자가 없을 땐 Tika의 detect() 메서드만 정확한 MIME Type을 반환한다.

정확한 MIME Type 확인이 요구될 때엔 Tika를 사용하는 것이 좋아 보인다.

Google Java Style Guide

• Google Java Style Guide 코딩 컨벤션
• Google에서 개발자들이 일관된 코드 스타일을 따르도록 지침을 제공하는 문서
• 팀 프로젝트 진행시 코딩 컨벤션을 적용하면 포맷팅을 제외한 실제 변경사항만 확인 가능 👍

Plug-in을 통한 Google Java Style Guide 포맷팅 적용

IntelliJ

google-java-format - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace

Visual Studio Code

google-java-format - Visual Studio Code

IntelliJ 설정

환경 설정 | 기타 설정 | google-java-format Settings

• Enable google-java-format 활성화
• Code style
  • AOSP style (4-space indentation)

도움말 | 사용자 지정 VM 옵션 편집…

--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.api=ALL-UNNAMED
--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.code=ALL-UNNAMED
--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.file=ALL-UNNAMED
--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.parser=ALL-UNNAMED
--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.tree=ALL-UNNAMED
--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.util=ALL-UNNAMED

• 상단 코드 라인 추가
• IDE 재시작
• Ctrl + Alt + L 로 코드 포매팅

Github Actions를 이용한 저장소 레벨 포맷팅 적용

https://github.com/axel-op/googlejavaformat-action

name: google-java-format

on: [ push, pull_request ]
jobs:
  formatting:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2

      - uses: axel-op/googlejavaformat-action@v3
        with:
          args: "--replace --aosp"
          commit-message: "format: Google Java Format"
                    # MacOS를 사용한다면 아래 코드 추가
                    github-token: ${{ secrets.GH_TOKEN }}

MacOS를 사용하는 경우

• 아래에 해당 코드 추가

github-token: ${{ secrets.GH_TOKEN }}

Settings | Secrets and variables | Actions

• New repository secret
  • Name - GH_TOKEN
  • Secret - GitHub에서 발급 받은 토큰을 입력한다

GitHub Actions 권한 수정

Assigning permissions to jobs - GitHub Docs

Settings | Actions | General

• Read and write permissions로 전환 후 저장

특정 브랜치 제외 하기

on:
    push:
        branches-ignore:
            - "main"

• main 브랜치 제외

• 코드 복잡도 확인 플러그인
• 대략적인 코드 품질 확인 추정 가능

IntelliJ

CodeMetrics - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace

Visual Studio Code

CodeMetrics - Visual Studio Code

복잡도 레벨

1. Extreme ☠️
   • 25 < 복잡도
2. High 🚨
   • 10 < 복잡도 ≤ 25
3. Normal ⚠️
   • 5 < 복잡도 ≤ 10
4. Low ✅
   • 0 < 복잡도 ≤ 5

복잡도 점수 낮추는 방법

CodeMetrics 플러그인 소개: 복잡도 점수로 자극 받기

• if 절 단순화
  • 바이너리 비교 연산자 점수가 크다
• return, throw 개수 감소
  • 따로 빼서 리팩토링

• 지역 변수 타입 추론
• Java 10부터 도입
• 컴파일러가 타입을 추론
• 컴파일 타임에 추론하기 때문에 성능 영향 없음 ❌

String str = "Hello world";
var str = "Hello world";

• 명시적 선언을 타입 선언 없이 선언 가능

제약 사항

• 지역 변수에서만 사용
• 초기화 필요
• null 로 초기화 불가
• 배열에 사용 불가
• Lambda에 사용 불가

var 활용

Function<String, Integer> foo = (@NotNull var txt) -> {
        return txt.length();
};

• 키워드 앞에만 사용할 수 있는 어노테이션 사용 가능

for (var n : arr) {
    System.out.println("n" + n);
}

• 반복문에서 사용 가능

Mockito 어노테이션 종류

@Mock

• 가짜 객체를 만들어주는 어노테이션
• 테스트할 레이어에 필요한 객체를 사용

@Spy

• 특정 객체의 실제 메소드를 호출

@InjectMocks

• Mock 객체가 주입되어야 하는 대상 객체 생성 및 주입

Mockito 메서드

doReturn()

• 가짜 객체가 특정한 값을 반환하는 경우

doNothing()

• 가짜 객체가 아무 것도 반환하지 않는 경우
• void인 경우

doThrow()

• 가짜 객체가 예외를 발생하는 경우

단위 테스트 작성

의존성 주입 및 HTTP 호출을 위한 MockMVC

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class StoreControllerTest {

    @InjectMocks
    private StoreController storeController;

    @Mock
    private StoreService storeService;

    private MockMvc mockMvc;

    @BeforeEach
    public void init() {
        mockMvc = MockMvcBuilders.standaloneSetup(storeController).build();
    }
}

• @InjectMocks
  • 테스트 대상
  • 가짜 객체 주입
  • Controller
• @Mock
  • 가짜 객체 생성
  • Service
• MockMvc
  • 컨트롤러 테스트를 위한 HTTP 호출 필요

매장 등록 성공 테스트

@DisplayName("매장 등록 성공")
    @Test
    void 매장등록() throws Exception {
        //given
        final var request = 매장등록요청_생성();
        doNothing().when(storeService)
                .createStore(any(StoreRequestDto.class));

        //when
        ResultActions resultActions = mockMvc.perform(
                MockMvcRequestBuilders.post("/stores")
                        .contentType("application/json")
                        .content(new Gson().toJson(request))
        );

        //then
        resultActions.andExpect(status().isCreated());
    }

• any()
  • 조건을 충족하는 요소가 있는지 여부 테스트
  • 지정한 클래스 타입이면 어떤 객체도 처리할 수 있도록 지정
• Gson
  • 객체에서 문자열로 변환

Spring Boot에서 @WebMvcTest 사용

@WebMvcTest

• MockMvc 객체 자동 생성
• ControllerAdvice, Filter, Interceptor 등을 빈으로 등록
• @Mock, @Spy 대신 @MockBean, @SpyBean 사용

@WebMvcTest(StoreController.class)
class StoreControllerTest {

    @MockBean
    private StoreService storeService;

    @Autowired
    private MockMvc mockMvc;

}

• 컨텍스트 캐싱 대신 새로운 컨텍스트 생성이 필요하기 때문에 비교적 느리다

MockMvc

• 주로 컨트롤러 단위 테스트에 사용
• 빠른 테스트
  • @WebMvcTest를 사용
• 가짜 객체를 만들어서 요청 처리

Rest Assured

• 주로 End-to-End Test 전 구간 테스트에 사용
• 비용 높은 느린 테스트
  • 항상 @SpringBootTest를 사용
• 실제 요청으로 처리

Dependency

MockMvc

• Spring Framework Test 클래스 중 하나
  • Spring test 의존성이 추가되어 있는 경우 사용 가능

Rest Assured

dependencies {
    testImplementation 'io.rest-assured:rest-assured:4.4.0'
}

ℹ️ IntellJ를 통한 Gradle 종속성 추가 방법

DB 격리를 생각하게 된 계기

• 단위 테스트만 작성할 땐 @Transactional 어노테이션으로 DB 롤백이 가능 ✅
• @SpringBootTest에서 RANDOM_PORT나 DEFINED_PORT 를 사용하는 테스트에서는 적용 불가 ❌

@SpringBootTest RANDOM_PORT, DEFINED_PORT 에서 @Transacation 롤백이 안되는 이유

• RANDOM_PORT, DEFINED_PORT를 사용하면 별도의 쓰레드에서 스프링 컨테이너가 실행 된다.
• 때문에 테스트와 별개의 쓰레드에서 스프링 컨테이너가 실행 되므로 하나의 트랜잭션으로 묶일 수가 없다.

해결 방법

1. 테스트를 위한 DB 환경 구축
2. 테스트 격리를 위한 모든 테이블 데이터 초기화
   1. @AfterEach 를 사용해 DB 삭제 메서드 작성
   2. @Sql어노테이션을 통한 DB 초기화
   3. Spring Batch를 사용하여 DB 초기화

테스트를 위한 DB 환경 구축

test/resources/application.properties

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/one_delivery_test?useSSL=false&useUnicode=true&serverTimezone=Asia/Seoul
spring.datasource.username=root

• application.properties를 따로 작성
• 테스트용 DB 생성

@Sql 어노테이션을 통한 DB 초기화

/resources/sql/truncate.sql

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
TRUNCATE TABLE cart
TRUNCATE TABLE menu
TRUNCATE TABLE store
...
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

@Sql(scripts = {"/sql/truncate.sql"}, executionPhase = Sql.ExecutionPhase.BEFORE_TEST_METHOD)

• @Sql 어노테이션을 통해 테스트 사용에 따라 이전 또는 이후에 DB 초기화 실행

DB 초기화 SQL

1. 모든 테이블에 대한 TRUNCATE TABLE 명령어 리스트 추출

SELECT CONCAT('TRUNCATE TABLE ', TABLE_NAME, ';') AS list FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'one_delivery_test'

1. 제약 조건 무효화

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

1. 모든 테이블에 대한 TRUNCATE TABLE 명령어 실행
2. 제약 조건 재설정

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

Spring Batch를 사용하여 DB 초기화

test/resources/application.properties

spring.batch.jdbc.initialize-schema=always

스왑 파일을 사용하여 Amazon EC2 인스턴스의 스왑 공간으로 메모리 할당

🌳 환경

• AWS EC2
• Jenkins

🔥 문제

• AWS EC2 프리티어인 t2.micro에서 Jenkins 배포 시작시 서버 중단

🧯 해결

• t2.micro 유형이 Jenkins 배포를 가동하기엔 RAM 용량이 부족하여 발생하는 문제
• 사양이 높은 유형으로 업그레이드
• swap 기능 활용

프리티어 유형에서 swap 공간을 활용하여 가동

sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=128M count=16
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
sudo swapon -s

• 해당 명령어에서 스왑 파일 크기는 2GB
• 해당 명령어들을 순차적으로 적용시키면 해결 완료

• swap 공간 할당 후 배포를 시도해보니 정상적으로 작동된다

• 기존엔 DAO 의 각 메서드는 개별 Connection 을 사용
  • 1 Connection 에 1 Tx
  • 오류가 발생하여 롤백 처리해도 다른 Connection 은 롤백이 안된다.
• → 같은 Tx 내에서 같은 Connection 을 사용할 수 있게 관리

TransactionManager 로 Transaction 적용

public void insertWithTx() throws Exception {
        // TxManager 생성
        PlatformTransactionManager tm = new DataSourceTransactionManager(ds);
        TransactionStatus status = tm.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());
        // Tx 시작

        try {
                dao.insert(1,100); // 원래는 개별 Connection
                dao.insert(1,200); // TxManager 가 같은 Connection 으로 묶어준다.
                tm.commit(status); // Tx 끝 - 성공 (커밋)
        } catch(Exception ex) {
                tm.rollback(status); // Tx 끝 - 실패 (롤백)
        }
}

• 핵심 기능
  • dao.insert(1,100);
• 부가 기능
  • Tx 관련 코드
  • 불변하는 코드
  • 코드 중복 발생
  • AOP 필요

@Transactional

• AOP 를 이용한 핵심 기능과 부가 기능의 분리

@Transactional
public void insertWithTx() throws Exception {
        dao.insert(1,100);
        dao.insert(1,200);
}

• 부가 기능 코드를 @Transactional 어노테이션으로 대체
  • 핵심 로직에만 집중하면 된다.
• 클래스나 인터페이스에도 @Transactional 어노테이션 가능
• RuntimeException 과 Error 만 rollback 처리
  • Checked Exception에 대해서는 롤백시키지 않도록 설계 🚨
  • 스프링 프레임워크가 EJB 관습을 따르기 때문
• @Transactional(rollbackFor = Exception.class) ✅
  • Exception 과 그 자손들 처리

@Transactional 의 속성

propagation 속성 값

REQUIRED

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void insertA1WithTx() throws Exception {
        a1Dao.insert(1,100);
        insertB1WithTx();
        a1Dao.insert(1,200);
}

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void insertB1WithTx() throws Exception {
        b1Dao.insert(1,100);
        b1Dao.insert(1,200);
}

• Tx 이 진행 중이면 참여하고 없으면 새로운 Tx 시작 (디폴트)
• 중간에 에러가 발생하면 다같이 rollback

REQUIRES_NEW

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void insertA1WithTx() throws Exception {
        a1Dao.insert(1,100);
        insertB1WithTx();
        a1Dao.insert(1,200);
}

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
public void insertB1WithTx() throws Exception {
        b1Dao.insert(1,100);
        b1Dao.insert(1,200);
}

• Tx 이 진행 중이건 아니건 새로 Tx 시작
• 예제에서는 서로 다른 2개의 Tx
• 만약 A2 에서 에러 발생시 A1 rollback
  • B1, B2 는 다른 Tx 이기 때문에 영향이 없다.

프록시 방식 (디폴트) 의 AOP 는 내부 호출인 경우 Advice 가 적용 되지 않기 때문에 따로 Tx 가 적용되지 않는다.

두 메서드를 별도의 클래스로 분리 하거나 AOP 를 프록시 방식이 아닌 다른 방식으로 처리해야 예제처럼 Tx 적용

• 데이터 전용 클래스
• 순수하게 데이터를 보유하기 위한 클래스
• 불필요한 코드를 줄이고 간결한 코드 작성을 가능하게 해준다
• DTO 클래스를 생성할 때 주로 사용
• Java 14부터 도입, Java 16에서 정식 스펙으로 포함
• 코틀린의 데이터 클래스와 유사

주요 기능

• 생성자, 데이터 필드, 필드명을 딴 getter 메서드 자동 생성
• 불변성 보장
• equals(), hashCode(), toString() 메서드 자동 생성

유의 사항

• final, public 으로 선언
• 각 필드는 private final 필드로 정의
• JPA entity 로 사용 불가

기존의 불변 데이터 객체

public class Person {
    private final String name;
    private final int age;

    public Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }
}

record 클래스를 이용한 불변 객체

public record Person(String name, int age) {
}

• 코드가 훨씬 간결해진다

• 수많은 기업들이 사용하는 AWS

• 강의는 언제나 앞자리가 좋다

처음 가보는 AWS Summit 그리고 컨퍼런스

3년 만에 AWS Summit 행사가 열렸다.

발표하시는 분들도 코로나 이후 이렇게 많은 사람들 앞에서 발표하는 게 오랜만이라고 하시니

나 또한 이런 행사를 접할 기회가 없었다.

그러기에 처음 경험해 보는 AWS Summit 그리고 컨퍼런스의 경험이었고 생각보다 매우 흥미로웠다.

첫 번째로는 개발자뿐만 아니라 모든 사람들의 이목을 끌만한 세션들로 가득했고

때문에 나는 동시간대에 진행되는 7가지 세션 중 어떤 세션을 골라야 할지 굉장히 고민이 되었다.

천만 사용자를 위한 카카오의 AWS Native 글로벌 채팅 서비스

내가 선택한 세션 1의 제목이다.

제목만 봐도 궁금증과 흥미를 유발하는 제목이다.

초반에는 AWS 담당자분께서 목차를 설명해주셨고 이후 실제 카카오에서는 어떻게 AWS를 적용시켰는지

개발자 분이 나오셔서 발표하셨다.

솔직한 소감은 약간의 실망감이 있었다.

‘천만 사용자를 위한 카카오’

제목만 보면 누구나 다 ‘카카오톡 서비스에 대한 설명인가?’라고 생각하기 마련이다.

하지만 발표자 분께서 하신 첫마디는 “카카오톡 아닙니다. 오해하지 마세요”였다 ㅎㅎ

발표의 내용은 카카오톡을 제외한 채팅 서비스의 내용이었고

전반적인 채팅 서비스를 카카오의 요구사항마다 해당하는 맞춤 AWS를 사용해서 개발에 성공했다는 이야기를 해주셨다.

또한 서버리스와 Cloud Native를 강조하셨다.

이 것들을 고집한 이유 중 하나는 대규모 서비스의 경우 소프트웨어 개발 기간보다 운영기간이 길기 때문이라고 말씀하셨다.

삼성전자 쿠팡의 대규모 트래픽 처리를 위한 클라우드 네이티브 데이터베이스 활용

내가 들은 두 번째 세션의 제목이다.

첫 번째로는 삼성의 ‘채팅 +’ 서비스의 개발 과정을 발표하셨다.

전반적인 설명 방식은 이러한 요구사항이 있고 목표 수치가 있는데

이런 상황에서 어떤 AWS 서비스를 사용했고 또한 그 서비스를 어떤 식으로 사용했는지까지 설명해 주셨다.

발표를 너무 완벽하게 하셔서 개인적으로 가장 만족한 세션이었다.

두 번째로는 쿠팡의 DBA 담당자분께서 나오셔서 발표하셨다.

쿠팡의 DDL 과정을 과거 버전과 현재 버전을 비교하시면서 어떻게 시간과 비용을 줄였는지 설명해 주시고

마지막에는 직접 영상으로 DDL 시스템이 어떤 식으로 작동되는지 보여주셨다.

과거에는 신박한 DDL 요청들이 많았었는데 이러한 시스템 도입 이후 그런 것들이 줄어들었다고 농담도 하셨다.

개인적으로는 기업에서 DDL 하나 작성하고 적용시키기 위해 이러한 시스템을 만들었다는 게 대단하다고 생각했다.

총평

‘AWS 최고’

위 세션들을 제외한 나머지 세션들은 마치 AWS 제품 소개처럼 느껴졌다.

그래서인지 Day 2의 기술 세션들이 기대가 된다.

이미지 생성

Dockerfile 빌드

$ docker build -t mybuild:0.0 ./

• 옵션 -t
  • 생성될 이미지의 이름을 설정
  • 가급적 사용
• build 명령어 끝에 Dockerfile 이 저장된 경로 입력
  • ./ (현재 디렉터리)

생성된 이미지로 컨테이너 실행

$ docker run -d -P --name myserver mybuild:0.0

• 옵션 -P
  • 이미지에 설정된 EXPOSE의 모든 포트를 호스트에 연결하도록 설정

빌드 컨텍스트

• 이미지 빌드 실행 시 빌드 컨텍스트를 읽어온다
• Dockerfile이 위치한 디렉터리
• Dockerfile이 위치한 곳에는 이미지 빌드에 필요한 파일만 위치

.dockerignore

• 빌드 시 파일에 명시된 이름의 파일은 컨텍스트에서 제외
• 컨텍스트 최상위 경로, build 명령어에서 맨 마지막에 오는 경로, Dockerfile이 위치한 경로에 위치

이미지를 생성하는 방법

1. 아무것도 존재하지 않는 이미지(우분투, CentOS)로 컨테이너를 생성
2. 애플리케이션을 위한 환경을 설치하고 소스코드 등을 복사해 잘 동작하는 것을 확인
3. 컨테이너를 이미지로 커밋(commit)

Dockerfile

• 위와 같은 일련의 과정을 손쉽게 기록하고 수행할 수 있는 빌드 명령어를 제공
• 컨테이너에 설치해야 하는 패키지, 소스코드, 명령어, 셸 스크립트 등을 하나의 파일에 기록
• 빌드 명령어는 Dockerfile을 읽어 이미지 생성
• Dockerfile을 작성하여 빌드 및 배포 자동화 가능

Dockerfile 작성

• 컨테이너에서 수행해야 할 작업을 명시
• 예시 Dockerfile

$ vi Dockerfile

FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER alicek106
LABEL "purpose"="practice"
RUN apt-get update
RUN apt-get install apache2 -y
ADD test.html /var/www/html
WORKDIR /var/www/html
RUN ["/bin/bash", "-c", "echo hello >> test2.html"] 
EXPOSE 80
CMD apachectl -DFOREGROUND

• Dockfile 수행 목록
  • 이미지에 아파치 웹 서버 설치
  • 로컬에 있는 test.html 파일을 웹 서버로 접근할 수 있는 컨테이너의 디렉터리인 /var/www/html에 복사

Dockerfile 명령어

• FROM

  • 생성할 이미지의 베이스가 될 이미지를 의미
  • 반드시 한 번 이상 입력

• MAINTAINER

  • 이미지를 생성한 개발자의 정보

  • Dockerfile을 작성한 사람과 연락할 수 있는 이메일 입력

  • 도커 1.13.0 이후 LABEL로 교체해 표현

    LABEL maintainer "alicekl06 alicekl06@naver.com"

• LABEL

  • 이미지에 메타데이터 추가
  • 메타데이터는 키:값의 형태로 저장

• RUN

  • 이미지를 만들기 위해 컨테이너 내부에서 명령어 실행
  • 이미지 빌드시 별도의 입력을 받아야 하는 RUN이 있다면 오류로 간주하고 빌드 종료

• ADD

  • 파일을 이미지에 추가
  • 추가하는 파일은 Dockerfile이 위치한 디렉터리인 컨텍스트에서 가져온다
  • JSON 배열 형태로 사용 가능
    • [”추가할 파일 이름”, “컨테이너에 추가될 위치”]
    • 추가할 파일명 여러개 지정 가능
    • 배열 마지막 원소가 컨테이너에 추가될 위치

• WORKDIR

  • 명령어를 실행할 디렉터리
  • 배시 셸에서 cd 명령어를 입력하는 것과 동일

• EXPOSE

  • Dockerfile의 빌드로 생성된 이미지에서 노출할 포트를 설정
  • 반드시 이 포트가 호스트의 포트와 바인딩되는 것은 아니다

• CMD

  • 컨테이너가 시작될 때마다 실행할 명령어를 설정
  • Dockerfile에서 한 번만 사용 가능
  • JSON 배열 형태로 입력 가능
    • [”실행 가능한 파일”, “명령줄 인자 1”, “명령줄 인자 2”]