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sunggook lee 님의 블로그입니다.

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JVM 내부 동작 원리 & 자바 컴파일,실행 순서 - 런타임 영역, JIT 컴파일러, 인터프리터 JVM이란 컴퓨터가 자바 프로그램을 실행할 수 있도록 도와주는 것입니다. OS가 다 달라도 JVM 버전이 OS마다 있기 때문에 JVM은 OS에 의존적이지만 자바 파일은 OS에 의존적이지 않고 JVM에서 실행될 수 있는 것입니다. javac hello.java 1. 위와 같이 javac로 hello.java를 컴파일하면 자바 컴파일러가 컴파일하여 자바 클래스파일(바이트코드)로 만듭니다. 2. 위 명령어를 실행하면 hello.class라는 클래스파일이 생깁니다. Java hello 3. 새로 생긴 hello.class를 Java 프로그램 명령어를 통해 실행시킵니다. 이 실행되는 순간 JVM이 동작하는 것이라고 보면 됩니다. 4. 클래스 로더가 클래스(바이트코드)를 JVM내의 Runtime Dara Areas.. 공감수 11 댓글수 1 2021. 1. 5.
[#9] 같은 주문에 2명의 라이더가 동시에 배달하는 문제 해결 - Redis Transaction을 이용하여 데이터 atomic 보장 제가 진행하는 make-delivery 배달 앱 서버 프로젝트는 라이더들이 배차가 되지 않은 주문 목록 중에서 배차 요청을 하여 배달할 주문을 선택하는 로직이 있습니다. 하지만 만약 동시에 라이더들이 같은 주문에 배차 요청을 한다면 동시에 두 라이더가 배달을 하게 되는 것으로 나오며 주문 테이블에 라이더 정보는 더 늦게 배차 요청을 한 라이더가 입력되는 문제가 발생할 것이라 판단했습니다. 이는 데이터의 atomic이 보장되지 않는 문제이며 Race Condition과 비슷한 문제라고 판단했습니다. 기본적으로 이 문제가 발생한 원인을 설명하기 위해 간단한 예제를 설명하겠습니다. public int getNext() { return value++; } 얼핏 보기에 value++; 의 연산은 단 한번으로 이루.. 공감수 10 댓글수 1 2020. 12. 27.
[#10] Ngrinder를 이용해 성능테스트 : WAS, DB, Nginx등 서버에 병목이 있는지 확인하는 과정 Ngrinder 사용이유 제가 진행했던 make-delivery라는 프로젝트는 배달앱 서버를 구축해보는 것을 목표로 진행했습니다. 제가 만든 프로젝트 서버가 성능이 어느정도 되는지 , 동시에 몇명의 사용자가 요청해도 서버가 견뎌 낼 수 있는지가 궁금했고 객관적인 지표를 얻는 테스트를 해보고 싶었습니다. 최종 테스트 환경 - 위 스크린샷은 최종 서버 구성에서 총 3000명의 동시 사용자 성능테스트 결과입니다. - 네이버 클라우드 플랫폼에서 8vCPU RAM 8GB 서버를 한대 띄워 Ngrinder를 설치하였습니다. - 배달음식점 조회 기능을 성능테스트했고 이 조회 기능은 음식 카테고리 별로 단순한 조회 쿼리 기능입니다. - Row는 100개 정도로 테스트했고 Redis 캐시를 이용해 음식점 조회 기능을 빠.. 공감수 14 댓글수 0 2020. 12. 21.
[#11] 성능 테스트 결과에 따라 비용을 고려하여 적절한 서버 구조 설계 과정 제가 진행했던 make-delivery라는 프로젝트는 배달앱 서버를 구축해보는 것을 목표로 진행했습니다. 사용한 서버 목록 - WAS 서버 (자바+스프링) 3대 - Mysql 서버 2대 (Master, Slave) - Redis 서버 1대 (세션,캐시) - Nginx 웹서버 1대 - Jenkins 서버 1대 - Vault 서버 1대 - Ngrinder 서버 1대 - Pinpoint 서버 1대 프로젝트 서버 구조에 대한 전반적인 설명 - 사용자는 Nginix IP로 Http 요청을 보냅니다. - Nginix의 Reversed Proxy 기능을 통해 WAS서버 3대에 부하를 분산시킵니다. - WAS서버는 데이터 접근을 위해 Mysql서버와 Redis서버에 요청을 보냅니다. - Jenkins서버는 CI/CD .. 공감수 28 댓글수 7 2020. 12. 17.
[#7] TransactionManager가 DataSource정하는 로직을 늦추기 - LazyConnectionDataSourceProxy tjdrnr05571.tistory.com/14?category=876333 Mysql Replication Spring에서 Master/Slave 이중화 with Docker 이글에선 단일서버에서 Mysql Replication을 port를 나누어 하는 방법을 다룹니다. 목차 - 내 프로젝트에서 Mysql Replication을 사용해야 하는 이유 - Mysql Replication의 동작 원리 - Docker로 Mysql 컨테이너.. tjdrnr05571.tistory.com 위 링크에서처럼 Mysql Replication을 Spring에서 구현하던 중 @Transactional로 트랜잭션을 시작 시켜줄 때 DataSource가 무조건 기본 Master DataSource로만 쿼리가 가는 문제가 생겼.. 공감수 4 댓글수 1 2020. 12. 5.
[#8] Mysql Replication - Spring에서 Master/Slave 이중화 with Docker 이글에선 단일서버에서 Mysql Replication을 port를 나누어 하는 방법을 다룹니다. 목차 - 내 프로젝트에서 Mysql Replication을 사용해야 하는 이유 - Mysql Replication의 동작 원리 - Docker로 Mysql 컨테이너 두개 띄우기 - Spring 에서 AOP를 이용하여 쿼리 분산 구현 구현순서 1. Docker를 이용하여 Mysql 컨테이너를 두개 띄우고 각각 Master와 Slave를 할당합니다. 2. Spring applcation level에서 DataSource를 나누어 읽기는 Slave로 쿼리를 쓰기/삭제는 Master로 쿼리를 보냅니다. Mysql Replication을 사용해야 하는 이유 1. 부하분산 (일종의 Scale out) 제가 개발하는 ma.. 공감수 8 댓글수 1 2020. 12. 3.
[#6] Jenkins를 이용하여 CI/CD 환경 구축해보기 제가 진행했던 make-delivery 프로젝트를 배포하기 위해서는 리눅스 서버에서 Git Pull을 하여 소스코드를 가져온 다음 maven을 이용하여 build를 하고 jar파일을 실행해야 했습니다. 하지만 매번 git pull을 하고 빌드를 하고 jar파일을 실행하는 것은 지루하고 반복적인 과정이며 불필요한 시간 낭비였습니다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 글들을 읽어봤고 예전에 Agile방식에 대한 글을 읽었던 경험이 생각나 검색 후 CI (지속적 통합)이라는 개념을 알게 되었습니다. CI란 개발자들이 빠른 주기로 작업한 내용을 통합 브랜치에 통합하고 빌드하는 개발방식을 말합니다. # CI를 해야하는 이유 tjdrnr05571.tistory.com/12 IT 기업들에서 왜 Jenkins를.. 공감수 10 댓글수 2 2020. 11. 26.
IT 기업들에서 왜 Jenkins를 사용할까? CI (지속적통합)은 개발자들이 빠른 주기로 작업한 내용을 통합 브랜치에 통합하고 빌드하는 개발방식을 말합니다. 통합이란 개인이 작업한 코드를 공용 작업환경에 올리는것을 말하고 이 과정은 개인 브랜치를 중앙 브랜치에 merge하는 과정으로 이루어집니다. CI는 애자일에서 필요한 속도를 얻는데 도움을 줍니다. 우선 CI에 대한 이해를 위해 애자일 방법론과 폭포수 모델에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 과거 소프트웨어 개발은 제조업에 개발 흐름을 따라 WATERFALL, 폭포수 모델을 차용했습니다. 폭포수 모델은 요구사항 분석-> 시스템 설계 -> 구현 -> 테스트 -> 배포 -> 유지 보수 순으로 각각 단계에 굉장히 오랜 시간이 걸렸고 개발자들이 개발을 하고 있을 때 테스트팀과 배포팀은 딱히 다른일을 하지.. 공감수 13 댓글수 0 2020. 11. 26.
[#5] 성능을 위해 Redis keys 대신 scan 이용하기 Redis scan을 사용하는 이유 레디스의 명령어중 keys를 이용하면 모든 키값들을 가져올 수 있지만 이키값들을 가져오는동안 다른 명령어를 수행하지 못합니다. 따라서 성능에 영향을 줄 수 있어 레디스에서는 scan,hscan을 권장합니다. redis의 keys 명령어는 시간 복잡도가 O(N)입니다. 레디스는 싱글스레드로 동작하기 때문에 이처럼 어떤 명령어를 O(n)시간 동안 수행하면서 lock이 걸린다면 그시간동안 keys 명령어를 수행하기 위해 멈춰버리기 때문입니다. Redis에서 제공하는 Scan명령어는 Keys처럼 한번에 모든 레디스 키를 읽어오는 것이아니라 count 값을 정하여 그 count값만큼 여러번 레디스의 모든 키를 읽어오는 것입니다. (기본 count값은 10입니다) 예를들어 레디스.. 공감수 3 댓글수 0 2020. 10. 25.
[#4] Spring에서 중복되는 로그인 체크 기능을 AOP로 분리하기 마이 페이지에서 회원의 정보를 확인하거나 회원의 접근권한이 필요한 메소드에서 로그인을 했는지 확인해야하는 로직이 중복되는 문제가 발생하였습니다. AOP 를 적용하기 전에는 이러한 로그인 했는지 확인하는 부가기능이 회원의 권한이 필요한 모든 메소드에서 반복되었습니다. (세션에 로그인 정보가 남아있지 않다면 예외를 던져주고 있다면 진행하는 로직) 예를들어 배달 앱에서 내 프로필 수정하려고 하거나 고객이 가게에서 주문을 요청하는 메소드에서 주문을 하려면 고객으로 로그인이 되어있어야 하기 때문에 로그인 체크 로직이 필요합니다. 이러한 불필요한 반복은 줄여야하고 비즈니스 로직과는 전혀 관련이 없기 때문에 분리해낼 수 있다면 가장 좋은 방법이 될 것입니다. 토비의 스프링을 책을 읽었던 경험으로 AOP를 적용하면 분.. 공감수 2 댓글수 0 2020. 10. 16.
[#3] 정확히 트랜잭션이 롤백 되었을 때 장바구니를 복원하기 -TransactionSynchronization afterCompletion (Rollback hook) @Transactional을 적용하여 어떠한 메소드를 실행한다면 롤백이 되었을 때 DB에 관련된 추가, 삭제등 로직은 @Transactional에 적용되어있는 AOP 로직에 의해 저절로 롤백이 됩니다. 하지만 레디스나 다른 스토리지에 어떠한 데이터를 추가하거나 삭제할 시 이를 수동으로 롤백시켜줘야 합니다. try-catch문을 이용하여 롤백되었을 때 로직을 처리해줄 수 있기는 합니다. 보통은 @Transactional 메소드 안에서 try catch문을 이용하여 RuntimeException이나 Error가 생겼을 시 롤백이 되면 catch문에서 잡는 방식으로 롤백이 되었을 때 로직을 수행하는데 이는 문제점이 있습니다. 롤백이 되었을 때 RuntimeException이나 Error가 생겨서 catch문 .. 공감수 6 댓글수 0 2020. 10. 15.
[#2] Redis에 한번에 많은 데이터 추가 시 네트워크 병목 개선하기 - Redis Pipeline 이용하기 문제 상황 예를들어 레디스에 리스트를 저장하였고 그 리스트에 한번에 여러개의 원소를 추가하는 상황이라고 가정해보겠습니다. 레디스에 기본적으로 한번의 추가 연산을 하면 O(1)시간이 들며 요청을 보내고 다음과 같이 응답 값을 받습니다. 레디스는 싱글스레드와 이벤트루프 기반으로 비동기방식으로 요청을 처리하기 때문에 고성능입니다. 하지만 기본적으로 TCP 기반의 네트워크 모델을 따르기 때문에 네트워크 I/O 에서 병목이 생길 수 있는 가능성이 있습니다. 하지만 매번 요청을 할 때마다 응답값을 받기 때문에(요청을 보내고 응답을 받을때까지는 blocking이 됩니다) 한번에 수십만개의 요청을 보낸다면 이 응답값을 매번 받는 것도 부하가 생길 수 있습니다. 즉, 레디스 서버에 반복문을 돌며 여러번 리스트의 원소를 .. 공감수 8 댓글수 0 2020. 10. 8.
불량 사용자 [2019 카카오 겨울 인턴쉽] C++ DFS Set 을 이용한 풀이 처음엔 단순히 for문으로 완전탐색을 하면 풀릴 줄 알았다. 하지만 생각해보니 user_id와 banned_id의 개수는 총 8개 이하이므로 다중 for문으로는 전체 개수를 구할 수 없었다. 따라서 브루트 포스방식으로 풀려면 DFS를 적용해야했다. 2번 테스트케이스의 예로 들면 user_id의 인덱스는 0부터 4까지이고 banned_id의 인덱스는 0부터 2까지이다. 따라서 user_id의 인덱스 banned_id의 인덱스 012 0 1 2 013 0 1 2 014 0 1 2 023 0 1 2 024 0 1 2 034 0 1 2 021 0 1 2 023 0 1 2 ... 102 0 1 2 103 0 1 2 이런식으로 서로 같은 문자열인지 체크한다. *를 빼고 같은 문자열인지 포문을 돌며 한글자씩 체크한다.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 9. 12.
경주로 건설 - 카카오 2020 C++ DFS 코딩테스트 풀이 다들 BFS풀고 공식해설도 BFS로 풀었다. BFS로 풀든 DFS로 풀든 상관 없지만 핵심은 완전탐색 과 메모이제이션 이 있어야 시간초과가 나지 않고 정답을 맞출수있다. 완전탐색이라는 방향에서 BFS나 DFS어느것으로 풀어도되는데 많은 블로그에서 DFS로 풀면 틀린다는 듯이 말을 해서 풀이를 올리게 되었다. 충분히 짧은 시간내에 정답이 가능하다. 핵심은 cost배열(메모이제이션) 에 최소비용을 계속 갱신해주고 이 최소비용보다 높다면 그 지점으로 이어지는 경로자체를 return시키는 것이다. #include #include #include int dr[4]={0,1,0,-1}; int dc[4]={1,0,-1,0}; int visited[30][30]={0,}; int cost[30][30]={0,}; u.. 공감수 1 댓글수 1 2020. 9. 11.
보석 쇼핑 [카카오 2020 인턴 코딩테스트] C++ 투포인터 간단 명확 풀이 전형적인 투포인터 문제이다. 다음과 같이 for(int i=0;igems.size()) break; } 배열의 범위가 최대 10만 이므로 브루트 포스방식으로 푼다면 O(n^2)이 된다. 이는 정확성 풀이에서는 다 맞출 수 있지만 효율성 풀이에서 통과할 수 없다. 따라서 투포인터 방식으로 다음과 같이 풀어야 한다. 정답 코드 #include #include #include #include #include #include using namespace std; bool comp(pair a,pair b) { if(a.second-a.first == b.second-b.first) return a.first=gems.size()) break; m[gems[hi]]=hi; hi++; } } sort(v.begin.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 9. 6.
[#1] 서버가 여러대면 로그인 정보는 어디에 저장할까? - Sticky Session, Session Clustering, Redis Session Storage 크게 많이 사용하는 로그인 방식으로는 세션방식과 토큰방식이 있습니다. 이 글은 세션 방식에 대해 다룹니다. 세션 방식은 보통 서버에 로그인 정보를 저장합니다. Scale-out을 하기 전에는 한대의 WAS 서버로 세션을 처리했습니다. 하지만 서버의 대수를 늘린 후에는 세션을 어디에 저장할 것인지라는 이슈가 발생합니다. 만약 1번 서버에 어떤 사용자의 세션을 저장하고 배달 주문을 하는 Request가 2번 서버로 전달된다면 B서버에는 이 사용자의 세션이 없기 때문에 로그인이 유지되지 않는 문제가 발생합니다. 따라서 이러한 Session 정합성 문제를 해결해야했고 여러 가지 방법을 고민해보았습니다. 첫째로 고려한 방법은 Sticky Session입니다. Sticky Session은 어떠한 사용자의 세션이 1.. 공감수 7 댓글수 2 2020. 9. 2.
백준 8980번 택배 골드4 그리디 알고리즘으로 풀었다. 받는 마을 기준으로 정렬을 시킨다. 1 5 10 2 3 40 3 4 40 이런경우에도 조건을 만족하려면 받는 마을 기준으로 정렬을 시켜야 최적해를 구할 수 있다. #include #include using namespace std; typedef struct Box { int sendi; int reci; int boxn; } Box; bool comp(Box a,Box b) { if(a.reci==b.reci) return a.sendi >n>>c>>m; Box arr[m]; for(int i=0;i>arr[i].sendi>>arr[i].re.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 6. 11.

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