테이블은 한번씩만 쓰기

SELECT c.year ,c.month
       ,count(c.user_id) PUCHASED_USERS
       ,round(count(user_id)/max(c.joined_users),1) PUCHASED_RATIO 
       -- 그냥 joined_users만 쓰면 group by 룰 때문에 사용하지 못해 max로 감싸줌
from (
      select a.user_id, year, month, joined_users
         from (
             select user_id, 
                    count(*) over(partition by to_char(joined, 'yyyy')) joined_users
                    -- 2021년 전체 인원수 가져오려고 사용
             from USER_INFO 
             where to_char(joined, 'yyyy') = '2021' 
         ) a, 
         (
            select user_id, 
                   EXTRACT(YEAR from sales_date) year, 
                   EXTRACT(month from sales_date) month 
                   -- to_char말고 처음 써봄.. 결과가 같은데 안되길래 찾아보니 이거써야함..
             from ONLINE_SALE
             group by user_id, EXTRACT(YEAR from sales_date), EXTRACT(month from sales_date)
         ) b
         where a.user_id = b.user_id
     ) c
group by c.year ,c.month
order by 1 asc, 2 asc

select car_id, car_type, fee
from (select b.car_id, a.car_type, (100-a.discount_rate)/ 100 * 30 * DAILY_FEE  as fee -- 총 금액이 50이상 200이하인거만 가져오기
     from (select car_type, discount_rate -- 30일짜리만 필요하므로 차타입마다 먼저 가져오기
           from CAR_RENTAL_COMPANY_DISCOUNT_PLAN 
           where REGEXP_REPLACE(DURATION_TYPE, '[^0-9]') = 30) a,
           CAR_RENTAL_COMPANY_CAR b
     where a.car_type = b.car_type
     and (100-discount_rate)/ 100 * 30 * DAILY_FEE between 500000 and 1999999
     ) x
where car_id not in (select car_id -- 11월 1일 부터 11월 30일 사이에 예약된거 빼기
                   from CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 
                   where to_char(start_date,'yyyy-mm-dd') <= '2022-11-30'
                   and to_char(end_date,'yyyy-mm-dd') >= '2022-11-01')
order by 3 desc, 2 asc ,1 desc

문제를 잘읽자..!

select history_id, (100-
                   (select discount_rate
                    from(   
                        select nvl(max(discount_rate),0) discount_rate --dates가 7미만일 경우
                        from CAR_RENTAL_COMPANY_DISCOUNT_PLAN 
                        where car_type = '트럭'
                        and REGEXP_REPLACE(DURATION_TYPE, '[^0-9]') <= x.dates --REGEXP_REPLACE 숫자만 빼기
                        order by 1
                        )
                    where rownum = 1)
                   ) * x.dates * x.daily_fee/100 FEE
from (
    select HISTORY_ID, a.car_id, (a.end_date-a.start_date)+1 dates, b.daily_fee --그냥 빼면 0인날이 되므로 하루만썼어도 하루되기위해 +1
     from CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY a, 
            (SELECT car_id,daily_fee
            from CAR_RENTAL_COMPANY_CAR 
            where car_type = '트럭') b
    where a.car_id = b.car_id
    ) x
order by 2 desc, 1 desc                   

• 의사결정에 도움을 주기위해 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환하여 관리하는 데이터베이스
• 특정 기간의 무수한 데이터를 select와 join으로 가져온다면 그 데이터베이스의 부하는 엄청나기 때문에 가공하여 운영DB로 추출하여 데이터 조회 및 분석을 위해 만든것 -> 데이터 웨어하우스

이점

• 정보 기반 의사결정을 도움
• 여러 소스의 데이터를 통합해서 분석 가능
• 과거 데이터 분석
• 데이터 품질, 일관성 및 정확성
• 트랜잭션 데이터 베이스와 분석 처리를 분리하여 두시스템의 모두의 성능을 향상

아키텍쳐

• ETL(Extract, Transform, Load)
  • 데이터 웨어하우스 구축하는 과정에서 데이터를 추출하여 가공한후 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정
  • 필터링, 정렬, 집계, 데이터 조인, 데이터 정리, 중복제거 및 유효성 검사등의 작업
• Data Lake
  • 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 비롯한 모든 가공되지 않은 다양한 종류의 데이터를 한곳에 모아둔 중앙 리포지토리
  • 빅데이터를 위해 다양한 영역의 데이터를 한곳에 모아 관리하고자 하는 것이 목적
• Data Mart
  • 특정 팀 또는 사업단위의 요구를 충족시키기 위한 데이터 웨어하우스
  • 규모가 작고, 집중적이며 사용자 커뮤니티에 가장 잘 맞는 데이터를 포함한다.
  • 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 일부 일 수 있다.

    특성

• 절차 지향적
• 통합
• 비 휘발성
• 시간 변이적

더 공부하기 - > http://www.jidum.com/jidums/view.do?jidumId=680 출처 https://aws.amazon.com/ko/what-is/data-warehouse/ https://bomwo.cc/posts/Datawarehouse/

• 정규화 과정은 릴레이션 간의 잘못된 종속 관계로 인해 데이터베이스 이상 현상이 일어나서 이를 해결하거나, 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위해 릴레이션을 여러개로 분리하는 과정

• 제1정규형

  • 모든 도메인이 더 이상 분해될 수 없는 원자값 만으로 구성되어야함

• 제2정규형

  • 부분 함수의 종속성을 제거(기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속적인것)한 형태

• 제3정규형

  • 기본키가 아닌 모든 속성이 이행적 함수 종속(A->B->C, A->C)을 만족하지 않는 상태

• BCNF형

  • 결정자가 후보키가 아닌 함수 종속 관계 제거

트랜잭션

• 트랜잭션 - DB에서 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 최소한의 작업 단위
• 트랜잭션의 시작
  • DML, DDL, DCL 수행시
• 트랜잭션의 종료
  • COMMIT, ROLLBACK 수행시
  • DDL, DCL 수행시
  • 기기 장애 또는 충돌
  • deadlock 발생시
  • 강제 종료시

트랜잭션의 특징

• 원자성
  • 트랜잭션과 관련된 일은 모두 수행되거나 모두 수행되지 않아야 함
  • update, delete, insert 후 commit 하지 않으면 rollback으로 실행 전으로 돌아갈 수 있음
• 일관성
  • 조건에 맞는 방식으로만 데이터를 변경해야함
• 격리성
  • 트랜잭션 수행시 다른 사용자가 끼어들 수 없음
  • 격리 수준( 격리성이 높은 수준부터 순서)
    • SERIALIZABLE - 다른 트랜잭션이 동시에 같은 행에 접근할 수 없음
      • REPEATABLE_READ - 한 행에 같이 접근할 수는 없지만 새로운 행 추가를 막지않음
    • READ_COMMITED - 기본값 / 커밋이 완료된 데이터만 조회할 수 있음
    • READ_UNCOMMITED - 커밋되기 전에도 다른 트랜잭션의 데이터를 조회할 수 있음
  • 격리 수준에 따른 발생 현상
    • 팬텀리드(Phantom Read) - 한 트랜잭션에서 동일한 쿼리를 보냈을때 다른 결과가 나오는 경우
    • 반복가능하지 않은 조회 - 같은 쿼리문을 수행했을 때, 다른 결과가 나오는 경우
    • 더티 리드 - 트랜잭션 수행 중 다른 트랜잭션에 의해 변경된 데이터를 읽을수 있는 경우
• 지속성
  • 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함

시간 복잡도

• 빅오 표기법 ('O()')

공간 복잡도

• 자원 공간의 양 (ex. a= [3] )

선형 자료 구조

연결리스트

• 데이터를 감싼 노드를 포인터로 연결하여 공간적인 효율성을 극대화 시킨 자료구조
• 삽입, 삭제 O(1) , 탐색 O(n)

배열

• 같은 타입의 변수로 이루어짐
• 크기가 정해져 있고, 인접한 메모리 위치에 있는 데이터를 모아놓은 집합
• 삽입, 삭제 O(n) , 탐색 O(1)
• 랜덤 접근, 순차 접근
• 배열, 연결리스트 비교
  • 배열 - 상자를 순서대로 나열한 데이터 구조기 때문에 몇번째 상자인지만 알면 바로 요소를 가져올 수있음
  • 연결리스트 - 상자를 선으로 연결한 형태의 데이터 구조기 때문에 요소를 알기 위해서는 하나씩 찾아봐야함.

벡터

• 동적으로 요소를 할당할 수 있는 동적 배열
• 컴파일 시점에 개수를 모를경우 사용
• 중복 허용, 순서가 있으며 랜덤 접근이 가능
• 탐색과 맨 뒤의 요소를 삭제하거나 삽입할 경우 O(1)
• 맨 뒤나 맨앞이 아닌 요소를 삭제하고 삽입할 경우 O(n)

스택

• LIFO(Last In First Out)
• 재귀 함수
• 웹 브라우저 방문 기록 등에 쓰임
• 삽입 삭제 O(1), 탐색 O(n)

큐

• FIFO(First In First Out)
• CPU 작업을 기다리는 프로세스, 스레드 행렬 또는 네트워크 접속을 기다리는 행렬, 너비우선탐색, 캐시 등 사용
• 삽입 삭제 O(1), 탐색 O(n)

비선형 자료구조

그래프

• 정점과 간선으로 이루어진 자료구조
• 가중치 - 간선과 정점 사이에 드는 비용

트리

• 그래프의 일종이며 부모와 자식 계층 구조
• 간선 수 = 노드수 - 1
• 루트노드 - 가장 위에 있는 노드
• 내부 노드 - 루트 노드와 리프노드 사이에 있는 노드
• 리프 노드 - 맨 마지막에 위치한 노드
• 이진트리
  • 자식노드의 수가 2개이하인 트리
  • 정이진 트리 - 자식노드가 0 또는 두개인 이진트리
  • 완전 이진 트리 - 마지막 레벨을 제외한 레벨이 모두 채워져 있고 마지막 레벨에서 왼쪽부터 채워져야 함
  • 변질 이진 트리 - 자식노드가 하나씩만 있는 트리
  • 포화 이진 트리 - 모든 노드가 꽉 차 있는 트리
  • 균형 이진 트리 - 왼쪽노드와 오른쪽 노드의 높이 차이가 1 이하인 이진트리
• 이진 탐색 트리
  • 노드의 왼쪽은 노드의 값보다 작고, 노드의 오른쪽은 노드의 값보다 높은 값이 들어있는 트리
  • 탐색시 O(logn) 이지만 최악의 경우(선형적 - 한쪽으로 쏠리는 경우) O(n) 걸림
• AVL 트리
  • 왼쪽과 오른쪽의 균형을 맞추기 위한 이진 트리
  • 탐색, 삽입, 삭제 O(logn)
• 레드 블랙 트리
  • 각 노드에 빨간색 또는 검은색의 색상을 나타내는 추가 비트를 저장하여 삽입, 삭제에도 트리가 균형을 이루도록 만듦
  • 탐색, 삽입, 삭제 O(logn)

    힙

• 완전 이진트리 기반 자료구조
• 최소 힙 - 루트 노드에 있는 키는 모든 자식에 있는 키중에서 가장 큰 값, 각 노드와 자식노드 간에도 같은 규칙이 이루어져야함
• 최대 힙 - 루트 노드에 있는 키는 모든 자식에 있는 키중에서 가장 작은 값, 각 노드와 자식노드 간에도 같은 규칙이 이루어져야함
• 최대 힙 삽입시 마지막 노드에 삽입후 부모 노드들과 크기를 비교하며 자기 자리를 찾아감
• 최대 힙 삭제시에는 루트노드를 삭제하고 마지막 노드가 최대 값이기 때문에 루트 노드 자리에 마지막 노드 값을 넣음

우선순위 큐

• 대기열에서 우선순위가 높은 요소가 먼저 제공되는 힙 기반 자료 구조(Dequeue())

맵

• 특정 순서에 따라 키와 매핑된 값의 조합으로 형성된 래드 블랙트리 기반으로 형성된 자료구조
• 해시테이블 구현시 사용(정렬 X)

set

• 중복된 값 없이 저장하는 자료구조

해시테이블

• 무한에 가까운 데이터들을 유한한 개수의 해시 값으로 매핑한 테이블
• 삽입, 삭제, 탐색 O(1)

운영체제 구조 (4가지)

• GUI / CUI
  • GUI - 사용자가 전자 장치와 상호 작용하기 위한 사용자 인터페이스의 형태
  • CUI - 그래픽이 아닌 명령어로 처리하는 인터페이스(리눅스)
    • 커널
  • 운영체제의 핵심 부분이자 시스템콜 인터페이스를 제공하며 보안, 메모리, 프로세스, 파일 시스템, I/O 디바이스, I/O 요청 관리 등 운영체제의 중추 역할
• 드라이버 - 하드웨어를 제어하기 위한 소프트웨어
• 시스템 콜 ( 추상화 계층)운영체제가 커널에 접근하기 위한 인터페이스
  • 운영체제가 커널에 접근하기 위한 인터페이스
  • 유저 프로그램이 운영체제의 서비스를 받기 위해 커널 함수를 호출할때 사용
    • 프로세스나 스레드에서 운영체제로 요청을 할 때 시스템 콜로 인터페이스와 커널을 거쳐 운영체제에 전달 함

컴퓨터의 요소

• CPU

  • 산술 논리 장치, 제어장치, 레지스터로 구성
  • 운영체제의 커널이 프로그램을 메모리에 올려 프로세스로 만들면 CPU가 처리
  • 제어장치 (CU, Control Unit)
    • 프로세스 조작을 지시하는 CPU의 부품
      • 입출력장치간 통신을 제어
  • 레지스터
    • CPU 안에 잇는 매우 빠른 임시기억장치
      • 처리 속도가 메모리보다 훨씬 빠름
  • 산술논리연산장치 (ALU, Arithmetic Logic Unit)
    • 산술연산 및 논리연산을 계산하는 디지털 회로
  • CPU의 연산처리
    • 제어장치가 메모리에 계산할 값 로드 및 레지스터에 로드
      • 제어장치가 레지스터에 있는 값을 계산하라고 산술논리연산장치에 명령
      • 제어장치가 계산된 값을 다시 '레지스터에서 메모리로' 계산한 값을 저장
      • 인터럽트
      • 어떤 신호가 들어왔을때 CPU를 잠깐 정지 시키는 것
    • I/O 디바이스 인터럽트
    • 0으로 숫자를 나누는 산술 연산 인터럽트
    • 프로세스 오류 등

• DMA 컨트롤러

  • I/O 디바이스가 메모리에 직접 접근 할 수 있도록 하는 하드웨어 장치
  • CPU의 보조 일꾼

• 메모리 (RAM, Random Access Memory)

  • 전자회로에서 데이터나 상태, 명령어 등을 기록하는 장치

• 타이머

• 디바이스 컨트롤러

  • 컴퓨터에 연결되어 있는 IO 디바이스들의 작은 CPU를 말함

메모리

메모리 계층

• 레지스터
  • CPU 안에 있는 작은 메모리, 휘발성, 속도 가장 빠름, 기억용량이 가장 적음
• 캐시 (L1, L2 캐시)
  • 데이터를 미리 복사해 놓는 임지 저장소이자 속도가 빠른곳과 느린곳의 차이를 줄여 병목현상을 줄이기 위한 메모리
  • 지역성의 원리
    • 시간 지역성 - 최근 사용한 데이터에 다시 접근하려는 특성
      • 공간 지역성 - 최근 접근한 데이터를 이루고 있는 공간이나 그 가까운 공간에 접근하는 특성
  • 캐시히트 / 캐시미스
    • 캐시 히트 - 캐시에서 원하는 데이터를 찾는 것
    • 캐시 미스 - 찾으려는 데이터가 캐시에 없어 메모리에서 데이터를 찾아오는 경우
  • 캐시 매핑
    • 캐시가 히트되기 위해 매핑하는 방법(CPU의 레지스터와 메모리간의 데이터를 주고받을 떄를 기반)
  • 웹브라우저 캐시
    • 쿠키 - 만료기한이 있는 키-값 저장소
    • 로컬 스토리지 - 만료기한이 없는 키-값 저장소 / 브라우저를 닫아도 유지되며 도메인 단위로 저장, 생성됨 (HTML5)
    • 세션 스토리지 - 만료기한이 없는 키-값 저장소 / 탭 단위로 세션 스토리지 생성되며 탭을 닫을 때 데이터 삭제(HTML5)
  • 데이터 베이스 캐싱 계층
    • 메인 데이터베이스 위에 redis 데이터 베이스 계층을 '캐싱 계층'으로 둬서 성능을 향상시키기도 함.
• 주기억장치 / 메모리 (RAM)
• 저장장치(HDD, SSD) / 보조기억장치

메모리 관리

• 가상 메모리
  • 페이지 - 가상 메모리를 사용하는 최소 크기 단위
  • 프레임 - 실제 메모리를 사용하는 최소 크기 단위
  • 컴퓨터가 실제로 이용 가능한 메모리 자원을 추상화하여 이를 사용하는 사용자들에게 매우 큰 메모리로 보이게 만드는 것
  • 가상주소 -> MNU -> 실제주소 (프로세스 주소 정보가 들어있는 '페이지 테이블'로 관리)
  • 속도 향상을 위해 TLB(메모리와 CPU사이에 있는 주소변환을 위한 캐시) 사용
  • 스와핑
    • 가상메모리에 존재하지만 RAM에 데이터가 없을 때 페이지 폴트가 발생함 -> 이때 메모리에서 당장 사용하지않는 영역을 하드디스크로 옮기고 하드디스크에서 데이터가 있는 부분을 메모리처럼 불러와서 페이지 폴트가 일어나지 않은것 처럼 보이게 하는것
  • 페이지 폴트
    • 프로세스의 주소 공간에는 존재하지만 RAM에는 없는 데이터를 접근하는 경우 발생
• 스레싱(thrashing)
  • 메모리의 페이지 폴트율이 높은것을 의미 -> 컴퓨터 성능저하를 초래
  • 메모리에 너무 많은 프로세스가 동시에 올라가게 되면 스와핑이 많이 발생하여 생기는 현상
  • 운영체제에서 스레싱을 발지하는 방법
    • 작업 세트 - 프로세스의 과거 사용 이령인 지역성을 통해 결정된 페이지 집합을 만들어서 미리 메모리에 로드
    • PFF(Page Fault Frequency) - 페이지 폴트 빈도를 조절하는 방법으로 상한선과 하한선을 지정하는 방법
• 메모리 할당
  • 연속 할당
    • 메모리에 연속적으로 공간을 할당하는 것
      • 고정 분할 방식 - 메모리를 미리 나누어 관리하는 방식
      • 가변 분할 방식 - 매 시점 프로그램의 크기에 맞게 동적으로 메모리를 나눠 사용 -> 최초 적합/ 최적 적합/ 최악 적합
  • 불연속 할당
    • 페이징 기법 - 메모리를 동일한 크기의 페이지(보통4KB)로 나누고 프로그램마다 페이지 테이블을 두어 이를 통해 메모리에 프로그램을 할당 -> 홀의 크기가 균일하지 않은 문제가 없어지지만 주소 변환이 복잡해짐
      • 세그멘테이션 - 페이지가 아닌 세그먼트로 나누는 방식 -> 보안과 공유에 좋지만 홀의 크기가 균일하지 않음
    • 페이지드 세그멘테이션 - 세그먼트로 나누고 임의의 길이가 아닌 동일한 크기의 페이지 단위로 나눔
  • 페이지 교체 알고리즘
    • 스와핑 발생이 적게 일어나도록 설계 해야함
    • 오프라인 알고리즘
    • FIFO (First In First Out)
    • LRU (Least Recentle Used) - 각 페이지 마다 계수기, 스택을 둬서 가장 참조가 오래된 페이지를 확인.
    • NUR (Not Used Recently) - Clock 알고리즘이라고도 불림(최근 참조된 프로세스를 1로 변경하고 참조되지 않은 0인 프로세스를 찾아다니며 변경)
    • LFU (Least Frequently Used) - 가장 참조 횟수가 적은 페이지

프로세스와 스레드

• 프로세스 - 컴퓨터에서 실행되고 있는 프로그램
• 스레드 - 프로세스 내 작업의 흐름

  프로세스와 컴파일 과정

  
• 컴파일 과정
  • 전처리 - 소스 코드의 주석을 제거하고 헤더 파일을 병합하여 매크로를 치환
  • 컴파일러 - 오류 처리, 코드 최적화 작업을 하며 어셈블리어로 변환
  • 어셈블러 - 어셈블리어는 목적 코드로 변환
  • 링커
    • 프로그램 내의 라이브러리 함수 또는 다른 파일들과 목적 코드를 결합하여 실행파일 생성
      • 정적 라이브러리 - 프로그램 빌드 시 라이브러리가 제공하는 모든 코드를 실행 파일에 넣는 방식
      • 동적 라이브러리 - 프로그램 실행 시 필요할 때만 DLL이라는 함수 정보를 통해 참조하여 라이브 러리를 쓰는 방법

프로세스의 상태

• 생성 상태 - fork() / exec() 함수로 생성, PCB 할당
• 대기 상태 - 메모리 공간이 충분하면 메모리를 할당받고 아니면 아닌 상태로 대기하고 있다가 CPU 스케줄러로 부터 CPU 소유권이 넘어오길 기다리는 상태
• 대기 중단 상태 - 메모리 부족으로 일시 중단된 상태
• 실행 상태 - CPU 소유권과 메로리를 할당받고 지시 수행중인 상태
• 중단 상태 - 이벤트 발생 후 기다리며 프로세스가 차단된 상태(ex. I/O 디바이스 인터럽트 -> 프린트 할때?)
• 일시 중단 상태 -> 대기 중단가 비슷
• 종료 상태 -> 메모리와 CPU 소유권 모두 놓는 것 / 자연스럽게 될 때도 있지만 부모가 자식 프로세스를 강제로 비자발적 종료(abort)도 있음

프로세스의 메모리 구조

• 동적 영역(스택/ 힙)
  • 동적할당은 런타임 단계에서 메모리를 할당 받는 것
• 정적 영역(데이터 영역(BSS Segment, Data Segment/ 코드 영역)
  • 정적 할당은 컴파일 단계에서 메모리를 할당하는 것

PCB (Process Control Block)

• 프로세스에 대한 메타데이터를 저장한 데이터
• 컨텍스트 스위칭
  • PCB 교환 과정
  • 한 프로세스에 할당된 시간이 끝나거나 인터럽트에 의해 발생

멀티 프로세싱

• 여러개의 프로세스
• 동시에 두가지 이상의 일을 수행할 수 있는 것 -> 병렬로 일처리 가능해짐
• 웹 브라우저
• IPC(Inter Process Communiation)
  • 프로세스끼리 데이터를 주고받고 공유 데이터를 관리하는 매커니즘
  • ex. 클라이언트와 서버가 데이터를 요청하고 응답하는 것
  • 공유 메모리
    • 여러 프로세스에 동일한 메모리 블록에 대한 접근 권한을 부여하여 통신함
      • 데이터 자체를 공유하도록 지원
      • 한 프로세스에서 변경한 메모리 공간의 내용을 다른 프로세스에서 접근할 수 있음(동기화)
      • 공유 메모리는 커널에서 관리
  • 파일
    • 디스크에 저장된 데이터 도는 파일 서버에서 제공한 데이터
  • 소켓
    • 동일한 컴퓨터의 다른 프로세스나 네트워크의 다른 컴퓨터로 네트워크 인터페이스를 통해 전송하는 데이터 (TCP, UDP)
  • 익명 파이프 (unamed pipe)
    • 프로세스 간 읽히는 임시 공간인 파이프를 기반으로 데이터를 통신(단방향)
      • 부모 자식 프로세스 간에만 사용 가능
  • 명명된 파이프 (named pipe)
    • 파이프 서버와 하나 이상의 파이프 클라이언트 간의 통신을 위한 단방향 또는 양방향 파이프
      • 상호 관련 없는 프로세스 간에도 사용 가능
  • 메시지 큐
    • 메시지를 큐 데이터 구조 형태로 관리하는 것
    • 큐는 커널에서 관리

스레드와 멀티스레딩

• 스레드
  • 프로세스의 실행 가능한 가장 작은 단위
  • 프로세스는 여러 스레드를 가짐
  • 스레드는 각 프로세스마다 생성하는 프로세스와 달리 스택을 제외한 코드, 데이터, 힙은 스레드 끼리 공유 함
• 멀티스레딩
  • 프로세스내 작업을 여러개의 스레드로 처리
  • 한 스레드가 중단 되어도 다른 스레드는 실행 상태 일수 있기 때문에 중단되지 않는 빠른 처리 가능(동시성 상승)
  • 한 스레드에 문제가 생길 경우 다른 스레드도 문제가 발생 할 수 있음

공유 자원 / 임계 영역

• 공유 자원 - 시스템 안에서 각 프로세스, 스레드가 함께 접근 할 수 있는 자원이나 변수 등을 의미
• 임계 영역 - 둘 이상의 프로세, 스레드가 공유 자원에 접근 할 때 순서등의 이유로 결과가 달라지는 코드 영역
• 임계 영역 해결 방법
  • 뮤텍스(Mutex)
    • 프로세스나 스레드가 공유 자원을 lock()을 통해 잠금 설정하고 사용한 후에는 unlock()을 통해 잠근 해제하는 객체
  • 세마포어(Semaphore)
    • 일반화된 뮤텍스
      • 간단한 정수 값, wait() 및 signal()로 공유 자원에 대한 접근 처리
      • 바이너리 세마포어, 카운팅 세마포어
  • 모니터
    • 둘 이상의 스레드나 프로세스가 공유 자원에 안전하게 접근할 수 있도록 공유 자원을 숨기고 해당 접근에 대한 인터페이스만 제공
      • 모니터 큐를 통해 공유 자원에 대한 작업들을 순차적으로 처리

교착상태(Deadlock)

• 두개 이상의 프로세스들이 서로가 가진 자원을 기다리며 중단된 상태
• 원인
  • 상호배제 - 한 프로세스가 자원을 독점하여 다른 프로세스들이 접근 못함
  • 점유 대기 - 특정 프로세스가 점유한 자원을 다른 프로세스가 요청하는 상태
  • 비선점 - 다른 프로세스가 보유한 자원을 강제적으로 가져올 수 없음
  • 환형 대기 - 프로세스가 서로의 자원을 요구하는 상황
• 해결 방법
  • 1. 자원 할당 시 조건에 성립되지 않도록 설계
  • 2. 교착 가능성이 없을때만 자원 할당, 프로세스당 요청할 자원들의 최대치를 통해 자원 할당 가능 여부를 파악하는 은행원 알고리즘 사용
       • 은행원 알고리즘 - 총 자원의 양과 현재 할당한 자원의 양을 기준으로 안정 또는 불안
  • 3. 교착상태 발생시 사이클을 확인하고 관련된 프로세스 하나씩 삭제
  • 4. 교착상태는 처리하는 비용이 크기 때문에 사용자가 직접 처리하는 방식

CPU 스케줄링 알고리즘

비선점 방식

• FCFS
• SJF(Shortest Job First)
  • 수행시간이 가장 짧은 프로세스 먼저
  • 긴 시간을 가진 프로세스가 실행되지 않는 Starvation이 일어날 수 있음
• 우선순위
  • 오래된 작업에 우선순위를 높이는 방법을 줘서 단점 보완

선점 방식

• RR (Round Robin)
  • 우선순위 스케줄링
  • 각 프로세스는 동일한 할당 시간을 주고 그 시간안에 끝나지 않으면 다시 준비 큐의 뒤로가는 알고리즘
  • 로드밸런서에서 트래픽 분산 알고리즘으로 활용
• SRF(Shortest Remaining Time First)
  • 중간에 더 짧은 작업이 들어오면 수행하던 프로세스를 중지하고 해당 프로세스를 수행하는 알고리즘
• 다단계 큐
  • 우선순위에 따른 준비 큐를 여러개 사용하고, 큐마다 라운드 로빈이나 FCFS 등 다른 스케쥴링 알고리즘을 적용한 것

각 계층은 특정 계층이 변경되었을 때 다른 계층이 영향받지 않도록 설계됨

ex. TCP -> UDP 변경되더라도 인터넷 웹 브라우저를 다시 설치하는 것은 아님

애플리케이션 계층

• FTP, SMTP, HTTP, SSH, DNS 등의 응용 프로그램이 사용되는 프로토콜 계층
• 웹서비스, 이메일등 서비스를 실질적으로 사람들에게 제공하는 층

  전송계층

• 송신자와 수신자를 연결하는 통신 서비스를 제공
• 연결자와 데이터 스트림 지원, 신뢰성, 흐름 제어를 제공
• 애플리케이션과 인터넷 계층 사이의 데이터 전달시 중계 역할
• TCP, UDP, QUIC
  • TCP
    • 패킷사이 순서 보장 / 연결 지향 프로토콜을 사용하여 신뢰성 구축 -> 가상회선 패킷 교환 방식 사용
    • 연결과정 (3웨이 핸드쉐이크 -> SYN단계, SYN+ACK단계, ACK단계)
    • 연결 해제 과정(4웨이 핸드쉐이크 -> FIN보내고 ACK, FIN 보내고 ACK 다시 받으면 해제 완료)

    • 두번째 FIN 이후 TIME_WAIT 하는 이유? -> 지연 패킷 발생 대비, 두 장치가 연결이 닫혔는지 확인하기 위함

    • UDP - 순서 보장 X / 단순히 데이터만 넘겨줌.

인터넷 계층

• 장치로부터 받은 네트워크 패킷을 IP주소로 지정된 목적지로 전송하기위해 사용되는 계층
• IP, ARP, ICMP
• 패킷을 수신해야 할 상대의 주소를 지정하여 데이터를 전달 ( 비연결형 )

링크계층(네트워크 접근 계층)

• 실질적으로 데이터를 전달하며 장치간에 신호를 주고받는 '규칙'을 정하는 계층
• 유선 LAN(IEEE802.3)
  • 유선 LAN을 이루는 이더넷은 IEEE802.3 프로토콜을 따르며 전이중화 통신(양쪽 장치가 동시에 송수신할 수 있는 방식)을 사용
• CSMA/CD
  • 반이중화 통신
  • 데이터를 보낸이후 충돌이 발생하면 일정 시간 이후 다시 보내는 방식
• 무선 LAN(IEEE802.11)
  • 반이중화 통신 -> 한 방향으로만 통신할 수 있는 방식( 데이터를 보낸 후 수신 완료 전 까지 다시 보내지 못함)
• CSMA/CA
  • 반이중화 통신중 하나로 장치에서 데이터를 보내기 전까지 캐리어 감지 등으로 사전에 충돌을 방지하는 방식
• 와이파이
• BSS( Basic Service Set )
  • 기본 서비스 집합을 의미
  • 단순 공유기로 접속하는게 아닌 동일 BSS 내에 있는 AP들과 장치들이 서로 통신이 가능한 구조를 말함
  • 하나의 AP로만 구축되어 있기때문에 이동하며 네트워크 사용 불가
• ESS( Extended Service Set )
  • 하나 이상의 연결된 BSS 그룹
  • 여러 BSS가 모여 있는 것이기 때문에 다른 장소로 이동하면서도 네트워크 사용 가능

계층간 송수신 과정

• 애플리케이션 -> 전송 -> 인터넷 -> 링크 -> 링크(다른 네트워크) -> 인터넷 -> 전송 -> 애플리케이션

캡슐화 과정

• 계층을 거치며 캡슐화하여 전송

  • ⬇ [ 데이터 ] - 애플리케이션 계층
  • ⬇ [ TCP(L4) 헤더 | 데이터 ] - 전송 계층
  • ⬇ [ IP(L3) 헤더 | TCP(L4) 헤더 | 데이터 ] - 인터넷 계층
  • ⬇ [ 프레임 헤더 | IP(L3) 헤더 | TCP(L4) 헤더 | 데이터 | 프레임 헤더] - 링크 계층

비캡슐화 과정

• 계층에 따라 비캡슐화 과정을 통해 데이터 받음

  • ⬆ [ 데이터 ] - 애플리케이션 계층
  • ⬆ [ TCP(L4) 헤더 | 데이터 ] - 전송 계층
  • ⬆ [ IP(L3) 헤더 | TCP(L4) 헤더 | 데이터 ] - 인터넷 계층
  • ⬆ [ 프레임 헤더 | IP(L3) 헤더 | TCP(L4) 헤더 | 데이터 | 프레임 헤더] - 링크 계층

PDU ( Protocol Data Unit )

• 네트워크 한 계층에서 다른 계층으로 데이터가 전달될 때 한 덩어리의 단위를 PDU라고 함
• 제어 관련 정보들이 포함된'헤더', 데이터를 의미하는 '페이로드'로 구성되어 각 계층마다 부르는 명칭이 다름
  • 애플리케이션 계층 - 메시지
  • 전송 계층 - 세그먼트(TCP), 데이터그램(UDP)
  • 인터넷 계층 - 패킷
  • 링크 계층 - 프레임(데이터링크 계층), 비트(물리 계층)

네트워크 기기

애플리케이션 계층 처리 기기

• L7 스위치 (로드 밸런서) - 서버의 부하를 분산하는 기기

  • IP, URL, 서버, 캐시, HTTP 헤더, 쿠키들을 기반으로 트래픽 분산

  • 바이러스 등 필터링 기능

  • 전송 계층을 처리하는 L4 스위치는 스트리밍에서 사용하지 못하며 메시지를 기반으로 인식하지못해 IP와 포트를 기반으로 트래픽을 분산함.

  • 클라우드 서비스(AWS 등)에서 L7 스위치를 이용한 로드밸런싱을 ALB(Application Load Balancer) 컴포넌트로 하며, L4 스위치를 이용한 로드 밸런싱은 NLB( Network Load Balancer) 컴포넌트로 함.

  • 헬스 체크

    • 정상적인 서버 또는 비정상적인 서버를 판별하는데, 전송주기와 재전송 횟수등을 설정한 이후 반복적으로 서버에 요청을 보내는 것

  • 로드 밸런서를 이용한 서버 이중화 - 2대 이상의 서버를 기반으로 가상 IP를 제공하여 안정적인 서비스를 제공

인터넷 계층 처리 기기

• 라우터
  • 여러개의 네트워크를 연결, 분할, 구분 시키는 역할
• L3 스위치
  • L2 스위치와 라우팅 기능을 갖춘 장비

데이터 링크 계층 처리 기기

• L2 스위치

  • 장치들의 MAC 주소를 MAC 주소 테이블을 통해 관리하며, 연결된 장치로부터 패킷이 왔을때 패킷 전송을 담당

• 브리지

  • 두개의 근거리 통신망(LAN) 을 상호 접속할 수 있도록 하는 통신망 연결 장치
  • 포트와 포트 사이의 다리 역할을 하고, 장치에서 받아온 MAC 주소를 MAC 주소 테이블로 관리
  • 통신망 범위 확장
  • 서로 다른 LAN 등으로 이루어진 '하나의' 통신망을 구축할 때 쓰임

    물리 계층 처리 기기

• NIC (Network Interface Card , LAN 카드)

• 리피터 - 들어오는 약해진 신호 정도를 증폭하여 다른 쪽으로 전달하는 장치

• AP(Access Point) - 패킷을 복사하는 기기

IP 주소

ARP (Address Resolution Protocol)

• IP 주소로부터 MAC 주소를 구하는 IP와 MAC 주소의 다리 역할을 하는 프로토콜
• ARP를 통해 가상 주소인 IP 주소를 실제 주소인 MAC 주소로 변환 <-> RARP로 MAC->IP

홉바이홉 통신

• IP 주소를 통해 통신하는 과정을 홉바이홉 통신이라고 함
• 라우팅 테이블
  • 송신지에서 수신지 까지 도달하기 위해 사용됨
  • 라우터에 들어가 있는 목적지 정보들과 그 목적지로 가기 위한 방법이 들어 있는 리스트
• 게이트 웨이
  • 서로 다른 통신망, 프로토콜을 사용하는 네트워크 간의 통신을 가능하게 하는 관문 역할을 하는 컴퓨터나 소프트웨어

IP 주소 체계

• IPv4
  • 32비트를 8비트 단위로 점을 찍어 표기 (ex. 192.6.6.8)
• IPv6
  • 64비트를 16비트 단위로 점을 찍어 표기(ex. fe80::672:c638:c45:24a2%20)
• DHCP ( Dynamic Host Configuration Protocol )
  • IP 주소 및 기타 토인 매개변수를 자동으로 할당하기 위한 네트워크 관리 프로토콜
• NAT ( Network Address Translation )
  • 패킷이 라우팅 장치를 통해 전송되는 동안 패킷의 IP 주소 정보를 수정해 IP 주소를 다른 주소로 매핑하는 방법
  • IPv4 주소 만으로는 수를 감당하지 못했는데, NAT로 공인 IP와 사설 IP로 나눠서 많은 주소를 처리 (외부 인터넷으로 나갈때는 공인 IP로 변경함)
  • 보안성 상승
  • 여러명이 동시에 인터넷에 접속하므로, 사용하는 호스트 숫자에 따라 접속 속도가 느려짐

HTTP

HTTP/2

• HTTP/2는 SPDY 프로토콜에서 파생된 HTTP/1.x 보다 지연 시간을 줄이고 응답시간을 더 빠르게 할 수 있으며 멀티플렉싱, 헤어 압축, 서버 푸시, 요청의 우선순위 처리를 지원하는 프로토콜
• 멀티 플렉싱 - 여러 개의 스트림을 사용하 송수신 함 -> 특정 스트림이 손실되었어도 다른 스트림에는 영향을 미치지 않음
• 헤더 압축 - 허프만 코딩으로 압축
• 서버 푸시 - HTTP/1.x 와 달리 요청이 없어도 서버에서 바로 리소스를 푸시할 수 있음(html 요청시 서버에서 html만 보내는게 아니라 요청을 받지 않아도 css 같이 보냄)

HTTPS

• 애플리케이션 계층과 전송 계층 사이에 신뢰 계층인 SSL/TLS 계층을 넣은 신뢰 할 수있는 HTTP 요청
• 통신 암호화
• SSL/TLS
  • 전송 계층에서 보안을 제공하는 프로토콜
  • 제 3자가 메시지를 도청하거나 변조하지 못하도록 함
  • 인증 메커니즘 - CA에서 발급한 인증서를 기반으로 이루어짐
• 암호화 알고리즘
  • 해싱 알고리즘 - SHA-256, SHA-384
  • SHA-256
    • 해시 함수의 결괏값이 256비트인 알고리즘이며 비트 코인을 비롯한 많은 블록체인 시스템에서도 사용
• SEO(Search Engine Optimization) - 검색엔진 최적화
• SEO가 높으면 검색 사이트에서 상단에 올라올 수 있다 -> HTTPS를 사용하면 순위가 높아짐
• SEO 관리
  • 캐노니컬 설정 -> 사이트 링크에 canonical을 설정 (ex. <link rel="canonical" .../>
  • 메타 설정 -> html 파일의 가장 윗부분인 메타를 잘 설정 해야함
  • 페이지 속도 개선
  • 사이트맵 관리
• HTTPS 구축 방법
  • 직접 CA에서 구매한 인증서를 기반으로 HTTPS 서비스 구축
  • 서버 앞단의 HTTPS를 제공하는 로드 밸런서두기
  • 서버 앞단에 HTTPS를 제공하는 CDN을 둬서 구축

네트워크 토플로지

• 노드와 링크가 어떻게 배치되어 있는지에 대한 방식이자 연결형태
• 트리 토플로지 - 계층형 토플로지라고도 하며 트리 형태로 네트워크 구성->노드 추가,삭제가 쉽지만, 트래픽이 집중될 때 하위 노드에 영향을 끼칠 수 있음
• 버스 토플로지 - 중앙회선 하나에 여러개의 노드가 연결되어 있는 형태(ex. 근거리 통신망(LAN)) -> 서리 비용이 적고 신뢰성이 우수하고 노드 추가 삭제가 쉽지만 *스푸핑이 가능한 문제점
• 스푸핑 - LAN상에서 송신부의 패킷을 송신과 관련없는 다른 호스트에 가지 않도록 스위칭 기능을 마비시키거나 속여 특정 노드에 해당패킷이 오도록 처리하는것
• 스타 토플로지 - 중앙에 있는 노드에 모두 연결된 네트워크 구성 -> 노드 추가 및 에러 감지가 쉽고 패킷 충돌 가능석이 적지만 중앙 노드에 에러가 발생하면 전체 네트워크를 사용할수 없으며 초기 설치 비용이 많이 듦
• 링형 토플로지 - 각 노드가 양 옆의 노드와 연결되어 전체적으로 고리처럼 연결된 구성 -> 노드가 증가되어도 네트워크상 손실이 없지만, 구성 변경이 쉽지 않으며 회선에 장애가 있을시 전체 네트워크에 영향을 크게 끼침
• 메시 토플로지 - 그물망처럼 연결되어 있는 구조-> 한쪽에 장애가 발생해도 다른 경로가 존재하기 때문에 계속 사용할 수 있고 트래픽 분산 처리가 가능하지만 노드의 추가가 어렵고 구축비용과 운영비용이 고가인 단점이 있음

병목현상

• 전체 시스템의 선응이나 용령이 하나의 구성요소로 인해 제한 받는 현상
• 토플로지가 중요한 이유는 병목현상을 찾을때 중요한 기준이 되기 때문
• 주된 원인
  • 네트워크 대역폭
  • 네트워크 토폴로지
  • 서버 CPU, 메모리 사용량
  • 비효율적인 네트워크 구성

네트워크 분류

• LAN(Local Area Network)
  • 근거리 통신망을 의미하며 같은 건물이나 캠퍼스 같은 좁은 공간에서 운영
  • 전송속도가 빠르며 혼잡하지 않음
• MAN(Metropolitan Area Network) - 서울시 규모
• WAN(Wide Area Network) - 세계 구모

네트워크 성능 분석 명령어

• ping(Packet Internet Groper) - 네트워크 상태를 확인하려는 대상 노드를 향행 일정 크기의 패킷을 전송하는 명령어(TCP/IP 프로토콜중 ICMP를 사용하기 때문에 ICMP 프로토콜을 지원하지 않는 기기를 대상으로는 사용을 불가함) (ex. ping www.google. -n 12)
• netstat - 접속되어 있는 서비스들의 네트워크 상태 표시 주로 서비스 포트가 열려 있는지 확인할 때 사용
• nslookup - DNS에 관련된 내용을 확인하기위해 쓰는 명령어-> 특정 도메인에 매핑된 IP를 확인하기 위해 사용
• tracert / traceroute - 목적지 노드까지 네트워크 경로를 확인할 때 사용하는 명령어

네트워크 프로토콜 표준화

• IEEE, IETF에서 표준화함
• HTTP 프로토콜로 노드들은 웹서비스를 기반으로 데이터를 주고 받음.

• 하나의 클래스로 하나의 인스턴스를 만듦(ex. DB 연결 모듈)
• 장점 : 하나의 인스턴스를 만들어 놓고 다른 모듈들이 공유하기때문에 인스턴스 생성시 발생하는 비용 감소
• 단점
  • TDD(Test Driven Development)를 수행할 때 단위 테스트를 하지만, 싱글톤은 미리 생성된 하나의 인스턴스를 기반으로 구현하므로 테스트 마다 독립적인 인스턴스를 만들기가 어려움
  • 모듈간의 결합을 강하게 만듦(의존적 종속성) -> 의존성 주입(DI, Dependency Injection)으로 해결할 수 있음
    • 의존성 주입 장점 : 의존성 주입을 통해 모듈들을 쉽게 교체할 수 있는 고조가 되어 테스트 및 마이그레이션을 수행할 때 수월해짐 /
    • 의존성 주입 단점: 모듈들이 분리되기 때문에 클래스 수가 늘어나 복잡성이 증가되며 약간의 런타임 패널티가 발생함.
      • 의존성 주입의 원칙 - 상위 모듈은 하위 모듈에서 어떠한 것도 가져오지 말아야하며, 둘다 추상화에 의존하고, 추상화는 세부사항에 의존하지 말아야함.

팩토리 패턴

• 결합도( 한 클래스에 변경점이 얼마나 다른 클래스에 영향을 주는가를 의미 )를 줄이기 위해 생김
• 객체를 생성하기위해 인터페이스를 정의할 때 어떤 클래스의 인스턴스를 만들지는 서브클래스에서 결정-> 클래스의 인스턴스를 만드는 일을 서브클래스에 맡김.
• 장점
  • 객체간의 결합도를 낮춤
  • 단일 책임의 원칙을 따름. 프로그램의 코드에서 생성자 코드를 분리
• 단점
  • 패턴을 구현할 많은 서브 클래스를 도입함으로써 코드가 복잡해짐

전략 패턴 / 정책패턴

• 객체의 행위를 바꾸고 싶은 경우 캡슐화한 알고리즘을 컨텍스트안에서 바꿔주면서 상호교체 가능하게 만드는 패턴
• ex. node.js에서 passport 인증모듈 라이브러리 -> 아이디 비밀번호로 인증하는 LocalStrategy 혹은 다른 서비스를 기반으로 인증하는 OAuth 전략으로 인증

옵저버 패턴

• 주체(객체의 상태변화를 보고잇는 관찰자)가 객체의 상태 변화를 관찰하다가 변화가 있을 경우에만 메서드 등을 통해 옵저버 목록에 있는 옵저버(객체의 변화에 따라 추가 변화 사항이 있는 객체들)들에게 변화를 알려주는 디자인 패턴
• ex. 인스타그램에 글을 올리면 팔로잉 하는 사람들에게 알림이 감 / MVC패턴에도 모델에서 변경이 생겨 update() 메서드로 옵저버인 뷰에 알려주고, 컨트롤러등이 작동하는 방식

프록시 패턴과 프록시 서버

• 대상 객체에 접근하기 전 그접근에 대한 흐름을 가초래 대상 객체 앞단의 인터페이스 역할을 하는 디자인패턴
• ex. 객체의 속성, 변환등을 보완하여 보안, 데이터 검증, 캐싱, 로깅에 사용
• 프록시 서버는 서버와 클라이언트 사이에서 클라이언트가 자신을 통해 다른 네트워크 서비스에 간접적으로 접속할 수 있게 해주는 컴퓨터 시스템이나 응용 프로그램을 가리킴 -> ex. nginx는 비동기 이벤트 기반의 구조와 다수의 연결을 효과적으로 처리 가능한 웹서버
• cors 에러 해결을 위해서도 프록시 서버를 구성해서 프론트엔드-> 백엔드로 넘어갈때 포트번호를 맞춰주어 cors 에러를 해결

이터레이터 패턴

• 이터레이터를 사용해 컬렉션의 요소들에 접근하는 디자인 패턴
• 집합체 내에서 어떤 식으로 일이 처리되는지 몰라도 그 안에 들어있는 항목들에 대해서 반복작업을 수행

노출모듈 패턴

• 즉시 실행 함수를 통해 private, public 같은 접근 제어자를 만드는 패턴

- 다중 페이지 웹 애플리케이션과 달리, 처음 HTML, CSS 및 JavaScript 리소스를 로드한 후, 서버로부터 요청에 대한 데이터만 비동기적으로 가져와서 페이지 업데이트

** - 특징**

• 단일페이지
• 클라이언트 사이드 렌더링 -> 클라이언트 측에서 페이지를 렌더링하고 동적으로 업데이트
• AJAX와 비동기 통신

(출처 - https://www.youtube.com/watch?v=g6Tg6_qpIVc) 페러다임 / 설계원칙(SOLID) / 컴포넌트 응집성 원칙 / 컴포넌트 결합 원칙 더 쉽게

-> 아키텍처 패턴

• 계층형 아키텍처 / 클린 아키텍처 / 헥사고날 아키텍처 레시피(패턴) 사용법

1. 그냥 따라해보기
2. 원칙 학습 후 이해하고 다시 따라해보기
3. 각자의 프로젝트에 적용해보기
4. 고민이 되는 지점들은 원칙에 맞게, 크게 벗어나지 않는 선에서 타협하며 적용해보기

클린 아키텍처

• 웹 -> 도메인 <- 영속성 처럼 도메인이 중심이다(의존성 역전을 이용)
• 장점 -> 규칙 단순 / 도메인이 세부사항에 의존 X( DDD 적용 용이/ 비즈니스 규칙에 집중이 쉬움)
• *DDD-> 도메인 주도 설계 *
• 단점 -> 패키지 구조가 계층형보가 복잡 / 익숙하지않아서 버벅일 수 있음 / 레퍼런스가 적음

클린 아키텍처란? -> 여러 아키텍처를 하나로 통합 시도 ( 관심사의 분리)

• 핵심 -> 중요도에 따라 계층을 나눔 / 의존성의 방향은 항상 안쪽, 고수준을 향함 -> 다형성을 이용해 의존성은 어디든지 역전 가능

헥사고날 아키텍쳐?

• 클린 아키텍처 기본 다이어그램과 가장 비슷함
• 따라할 수 있는 쿡북이나 레퍼런스가 가장 많음.

• 포트와 어댑터(헥사고날) 사용 특징 -> 수직, 수평으로 나눔 / DB계층에 대한 의존성 역전 장점 -> 도메인이 다른 세부 사항에 의존하지 않음 / 수직, 수평 계층구조의 장점을 가짐 단점 -> 클래스와 패키지 구조가 더 많아짐.

클린 아키텍처 적용 X -> 소규모 프로젝트 진행/ 프로젝트를 진행하는 개발자가 이해하고 있지 않을때!

헥사고날 아키텍처 적용시 라인, 파일, 패키지가 상당히 증가함

JPA 사용시

소프트웨어에서 아키텍처의 중요성 -> 좋은 아키텍처를 구성하는 방법 클린 아키텍처 -> 하지만 클릭아키텍처는 애매-> 규칙이 단순하기 때문 -> 그렇기 때문에 기준을 잡아야된다.

1. WSL2 설치 / 우분투 설치 https://gaesae.com/161
2. 아나콘다 WSL2에 설치 https://kwanghori.tistory.com/46
3. 아나콘다 설치 후 python 3.7 버전 설치

-> conda create -n pororo python=3.7 -> 이후 가상환경으로 설정 하지 않고 참조사이트 대로만 따라서 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch 명령어로 설치 하려다보니 계속 pytorch 1.6 버전이 설치가 되지 않아 진행되지 못하고 있었음.

-> 그렇기 때문에 conda create -n pororo python=3.7 로 가상환경 pororo로 설치 후에 conda activate pororo 로 꼭 활성화 시켜줘야함.. 아래 사진 그림 처럼 base -> pororo로 변경

4.git clone https://github.com/kakaobrain/pororo.git cd pororo pip install -e . 하는데..

5. 권한 관련 에러 메세지는 뜨지도 않았는데... pip 유저 옵션 - 권한 문제 해결 python -m pip install -U pip --user 위에 명령어 입력후 거짓말 처럼 설치가 시작됨.. 하지만.. 참고 -> "https://kangaroo-dev.tistory.com/1"

fairseq 관련 에러가 뜨고.. 참고 - "https://velog.io/@ldc/Pororo-ASRAuto-Speech-Recognition-%EC%84%A4%EC%B9%98%EB%A5%BC-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EA%B3%A0%EA%B5%B0%EB%B6%84%ED%88%AC%EA%B8%B0" 에서 보고 안되는거 그냥 따로 pip install 진행

정상작동 확인..

gradle에 jpa는 정상적으로 로드되었는데 import 되지않음.. 찾아보니

import jakarta.persistence.PreUpdate; 로 변경됨 자세한건 구글링..

• 컨테이너
  • 모듈화되고 격리된 컴퓨팅 공간 또는 컴퓨팅 환경 -> 어플리케이션을 구동하는 환경을 격리한 공간을 의미
  • 하나의 OS 환경안에서 가상OS 환경을 '프로세스' 단위로 분리 할 수 있기 때문에 멀티 OS 환경을 제공

2. 도커란

• 도커
  • 리눅스 컨테이너에 리눅스 어플리케이션을 프로세스 격리기술을 사용하여 더 쉽게 컨테이너로 실행하고 관리할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트
• 구성요소
  • 도커 데몬, 도커 클라이언트, 도커 레지스트리, 도커 허브, 도커 객체, 도커 이미지, 도커 컨테이너

3. 도커 파일, 도커 이미지, 도커 컨테이너의 개념

• 도커 파일
  • 코드 형태의 텍스트 문서로 도커 이미지를 생성할 때 사용함
• 도커 이미지
  • 도커 파일로 생성됨
  • ex) 가상머신 생성시 사용하는 iso 파일
  • 컨테이너를 생성하고 실행할 때 읽기 전용으로 사용되며 여러 계층으로 된 바이너리 파일로 존재
• 도커 컨테이너
  • 도커 이미지로 생성됨
  • 목적에 따른 도커 이미지를 사용하여 호스트와 다른 컨테이너로부터 격리된 시스템 자원 및 네트워크를 사용할 수 있는 독립된 공간(프로세스)이 생성

양방향 다대일 관계 설정 후

서로에 대한 엔티티를 가져와 보여주려고 하기때문에 무한 루프를 발생시켜

Cannot call sendError() after the response has been committed

에러가 발생함.

이때 @ManyToOne에

@JsonIgnore 추가

    @ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER, cascade = CascadeType.ALL)
    @JsonIgnore
    @JoinColumn(name = "interviews_id")
    private Interviews interviews_id;

해결됨.

출처

https://thalals.tistory.com/227

windows power shell

을 관리자 권한으로 실행하여

Set-ExecutionPolicy Unrestricted 입력

정상작동 함

사용방법

• OneToOne(cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.MERGE})
• ManyToOne(cascade = {CascadeType.ALL})
• ...

  - ALL

- PERSIST

Cascade insert

- MERGE

Cascade update

- REMOVE

Cascade delete 그냥 Remove 옵션만 사용하면 다른 엔티티에 연결되어 있는 엔티티도 연결이 끊어져 버림 -> OneToMany(orphanRemoval = true) 다른값이 여전히 연결되어 있다면 orphanRemoval로 관계를 유지시킬 수 있음.

- REFRESH

엔티티와 연관되어 있는 다른 엔티티들도 연결함.

- DETACH

영속성 분리 시킴.

Soft Delete

각 엔티티에 deleted 속성을 넣어서 실제로 데이터를 삭제하는 것이 아닌 컬럼을 생성하여 데이터가 보이지 않도록만 만듦.

각 객체에 @Entity 선언시에 annotation으로 @Where(clause = "deleted = false") 를 추가하여 데이터를 검색할때 무조건 where절에 해당 문구가 들어가도록 설정함.

• 영속성 (지속 접근 가능) = DB <> 메모리
• JPA (EntityManager)

application.yml

• spring.jpa.generate-ddl : true &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbspfalse

• spring.jpa.hibernate.ddl-auto : create : 생성 &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbspcreate-drop : 생성 후 삭제

                       &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbspnone
                       &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbspupdate : db 업데이트

• jpa.hibernate.ddl-auto 이 설정되어 있으면 jpa.generate-ddl 무시.

@Transactional

• @Transactional 사용시 각각의 메소드에서 영속성을 지님.

• 영속성 cache가 db에 반영되는 시점

  • .flush() 사용시
  • .save() 사용시 클래스에 @Transactional사용하지 않으면 save에 각각의 @Transactional을 사용하고 있기때문에 바로바로
  • Transaction 종료시 (auto commit == auto flush)
  • @Transactional을 사용하면서 데이터 변경 후 모든 save후에 마지막에 findAll()을 수행할 경우 auto flush가 되어 db에 적용후에 데이터를 다시 가져옴

• isolation

  • READ_UNCOMMITTED ==> 중간에 데이터가 들어오면 그것도 바뀌기 때문에 사용 x. (데이터 정합성이 발생하기 때문에 사용 하지 않음)
  • READ_COMMITTED
  • REPEATABLE_READ --> 한 트랜잭션에서 다른데서 commit을 해도 트랜잭션 초기 값만 보여줌.
  • SERIALIZABLE --> 최고 등급 isolation 커밋이 일어나지 않은 트랜잭션 존재시 lock을 걸고 웨이팅이 생김. (웨이팅이 생기므로 성능상 잘 사용하지 않음)

• propagation -> 하나의 메소드와 다른 메소드가 각각의 트랜잭션을 갖고 있기 때문에 그것을 잇기 위해 사용

  • REQUIRED --> 기존 사용되던 트랜잭션 사용 없을때만 새로운 트랜잭션( @Transactional 을 사용하지 않은 메소드에서 save 를 할 경우에는 save 하나 하나가 transaction이 되는것)
  • REQUIRES_NEW --> 각 트랜잭션이 독립적으로 진행됨. save 처럼
  • NESTED --> 하나의 트랜잭션이지만 분리되어 실행 시킬 수 있음 ex) a 트랜잭션 안에 b트랜잭션을 nested로 놓을 경우 b 가 에러가 나면 a는 정상적으로 커밋됨. 하지만 a가 에러가 나면 a,b 모두 커밋되지 않음.
  • SUPPORT --> Required랑 비슷하지만 없을때는 새롭게 트랜잭션을 생성하지는 않음
  • NOT_SUPPORTED --> 해당 영역은 트랜잭션 없이 실행 되도록 설정.
  • MANDATORY --> 필수 적으로 트랜잭션이 존재해야함. 없으면 오류
  • NEVER --> 트랜잭션이 없어야함. 있으면 오류
  • REQUIRED 을 제외한 것은 지양하여 사용함.

Persistence Entity LifeCycle

• Entity Manager 객체
  • Entity와 DB를 어떻게 연결해 주는지
  • entityManger.persist(객체명)
  • &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp.detach
  • &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp.merge
  • &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp.flush
  • &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp.clear
  • &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp.remove