대규모 트래픽 게시판 구축 시리즈 #5: MySQL 데이터베이스 연결 설정
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안녕하세요. 이번 글에서는 '대규모 트래픽 게시판' 프로젝트에서 MySQL 데이터베이스 연결과 MyBatis 설정 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 개요대규모 트래픽을 처리하는 게시판 시스템에서 데이터베이스 연결과 ORM(Object-Relational Mapping) 설정은 매우 중요합니다. 우리 프로젝트에서는 MySQL을 데이터베이스로, MyBatis를 ORM 프레임워크로 사용하며, 이를 효율적으로 연결하고 관리하기 위해 DatabaseConfig와 MysqlConfig 클래스를 구현했습니다.2. DatabaseConfig 클래스DatabaseConfig 클래스는 데이터베이스 연결을 위한 DataSource를 설정합니다.package com.example.boardserver.config;import ..
대규모 트래픽 게시판 구축 시리즈 #4: 프로젝트 초기 셋업
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안녕하세요. 이번 글에서는 '대규모 트래픽 게시판' 프로젝트의 초기 설정과 기술 스택 선택에 대해 상세히 알아보겠습니다.1. 프로젝트 개요'대규모 트래픽 게시판'은 Spring Boot 기반의 확장 가능한 포럼 시스템입니다. 대규모 트래픽을 효과적으로 처리하고, 유연한 확장성을 제공하는 것을 목표로 합니다.2. 주요 기술 스택 및 라이브러리2.1 Spring Boot 3.1.4소개: 자바 기반의 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크대안: Quarkus, Micronaut선택 이유: 풍부한 생태계, 광범위한 커뮤니티 지원, 쉬운 설정과 개발 환경2.2 Java 17소개: 여러 실험적 기능과 스프링 부트3.0부터 적용가능한 버전대안: Kotlin, Scala선택 이유: 자바 21버전을 아직 현업에서 많은 기업..
대규모 트래픽 게시판 구축 시리즈 #3: 도커를 이용한 데이터베이스 구축
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안녕하세요. 이번 글에서는 MySQL 데이터베이스 환경을 Docker를 이용하여 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 개요Docker를 사용하여 데이터베이스 환경을 구축하면 다음과 같은 이점이 있습니다:개발 환경의 일관성 유지빠른 설정 및 배포격리된 환경에서의 안전한 테스트버전 관리 용이성우리 프로젝트에서는 MySQL 8.0.31 버전을 사용하며, 초기 스키마 및 데이터 설정을 자동화하여 편리한 개발 환경을 구성할 것입니다.2. 도커 디비 구성을 위한 디렉토리 트리 구조먼저 Docker 관련 파일들의 구조를 살펴보겠습니다:docker/└── db/ ├── Dockerfile ├── compose.yml ├── init_scripts/ │ ├── 001_DDL.sql │ ..
대규모 트래픽 게시판 구축 시리즈 #2: 프로젝트 기획 및 요구 사항
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카테고리 API 흐름도설명카테고리컨트롤러는 카테고리의 생성, 수정, 삭제 기능을 담당합니다.카테고리 생성 (POST /categories): 새로운 카테고리를 생성합니다.카테고리 수정 (PATCH /categories/{카테고리ID}): 기존 카테고리의 정보를 수정합니다.카테고리 삭제 (DELETE /categories/{카테고리ID}): 특정 카테고리를 삭제합니다.POST API 흐름도설명게시글컨트롤러는 게시글의 작성, 수정, 삭제 기능을 담당합니다.게시글 작성 (POST /posts): 새로운 게시글을 작성하고, 관련된 태그도 함께 저장합니다.게시글 수정 (PATCH /posts/{게시글ID}): 기존 게시글의 내용을 수정합니다.게시글 삭제 (DELETE /posts/{게시글ID}): 게시글을 삭제하..
대규모 트래픽 게시판 구축 시리즈 #1: 프로젝트 기획 및 요구 사항
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안녕하세요, 오늘은 제가 최근에 진행한 "A High-Performance Distributed Forum System for Handling Massive Traffic with Spring" 프로젝트에 대해 소개해드리고자 합니다. 이 프로젝트는 대규모 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있는  게시판 시스템을 개발하는 것을 목표로 했습니다.프로젝트 목적대용량 트래픽 처리: 초당 1000 TPS 이상의 게시글 검색 API를 구현하는 등 대규모 동시 접속자를 처리할 수 있는 시스템 구축코드 품질 향상: 객체지향 원칙과 디자인 패턴을 적용하여 가독성과 유지보수성이 높은 코드 작성협업 및 품질 관리: 코드 리뷰 프로세스를 통한 지속적인 개선 및 팀원 간 지식 공유시스템 안정성: 모니터링 도구 구축 및 트러블 슈팅..
[spring cloud][ecommerce] 개요 & 구성
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프로젝트 특징사용자는 3가지 마이크로 서비스 사용 가능Docker를 활용한 개발 환경 구축Redis를 활용한 캐싱 전략, 대규모 주문 처리 기술관련 도메인배민, 무신사, 29cm 등의 e-commerce사용 기술 및 개발 환경 *많은 기업에서 실무에 사용되는 라이브러리를 기준으로 설계되어 있습니다.Docker / Docker ComposeSpring BootJava/KotlinJWTHTTP Request / Response프로그래밍 언어: JVM 언어(Java/Kotlin) 버전 17 이상빌드 툴: Gradle프레임워크: SpringBoot 3.XX초기 구성위 이미지는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 사용하여 구성된 시스템으로, 여러 서비스가 독립적으로 배포되고 관리될 수 있도록 설계되었습니다. 각 서..
콘서트 예매 서비스에서 발생할 수 있는 동시성 이슈와 처리
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동시성 제어 접근 방법1. Database Unique Index개념데이터베이스 테이블의 특정 컬럼 또는 컬럼 조합에 대해 유일성을 보장하는 인덱스입니다.중복된 값이 입력되는 것을 방지합니다.장점데이터 무결성을 데이터베이스 레벨에서 보장합니다.검색 성능을 향상시킵니다.동시성 문제를 방지할 수 있습니다 (예: 중복 예약 방지).단점인덱스 유지에 따른 약간의 성능 오버헤드가 발생할 수 있습니다.대량의 데이터 입력 시 성능 저하가 발생할 수 있습니다.2. Database Locka) 비관적 락 (Pessimistic Lock)개념데이터를 읽는 시점에 락을 걸어 다른 트랜잭션의 접근을 차단합니다.장점동시성 문제를 확실하게 방지할 수 있습니다.데이터 일관성을 강력하게 보장합니다.단점동시 처리 성능이 떨어질 수 있..
JPA 테스트 코드 작성시 UPDATE Query 생성이 안되네?
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JUnit5에서 DataJpaTest를 사용한 테스트와 데이터베이스 상호 작용1. DataJpaTest 어노테이션과 테스트 진행DataJpaTest 어노테이션은 JUnit5에서 JPA 연결 테스트를 작성하는 데 사용되는 편리한 기능입니다. 이 어노테이션은 다음과 같은 특징을 제공합니다.자동 트랜잭션 관리: 각 테스트 메서드를 시작하고 종료할 때 자동으로 트랜잭션을 시작하고 롤백합니다.스프링 부트 테스트 설정: 스프링 부트 테스트 환경을 자동으로 구성하여 JPA 및 기타 관련 빈을 사용할 수 있도록 합니다.데이터베이스 준비 및 정리: 테스트 전에 테스트 데이터베이스를 준비하고 테스트 후 정리합니다.DataJpaTest를 사용한 테스트 진행 과정은 다음과 같습니다.테스트 클래스 작성: @DataJpaTest..