유성

1. Socket 통신이란 무엇인가?Socket은 네트워크 프로그래밍에서 가장 기본적이고 중요한 개념 중 하나입니다. 다양한 네트워크 애플리케이션(채팅, 실시간 게임, 파일 전송 등)을 개발하려면 클라이언트-서버 간 통신이 필수적입니다. 이때 Socket은 데이터를 주고받는 양 끝단의 연결점을 의미합니다. 2. Socket 통신의 기본 개념2.1. Socket이란?Socket은 네트워크 상의 두 호스트 간 통신을 위한 인터페이스입니다.주로 TCP/IP 또는 UDP 프로토콜 위에서 데이터를 주고받을 때 사용됩니다. 2.2. TCP와 UDP의 차이구분TCPUDP프로토콜 타입연결형(Connection-oriented)비연결형(Connectionless)신뢰성데이터 무결성 및 순서 보장신뢰성 보장 안 함속도느림..

코어 수와 쓰레드 수의 관계는 멀티스레드 프로그래밍에서 성능 최적화의 핵심 요소입니다. 쓰레드 수가 특정 코어 개수와 맞지 않을 때 성능이 저하되는 이유는 여러 가지가 있으며, 이는 CPU가 수행하는 컨텍스트 스위칭, 메모리 대역폭 문제, 그리고 CPU 코어의 오버헤드와 관련이 있습니다. 이를 구체적인 예시로 살펴보겠습니다. 1. 코어 개수와 쓰레드 개수의 관계CPU는 보유한 코어 수만큼 작업을 동시에(병렬성) 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 4개의 코어가 있는 CPU는 이론적으로 최대 4개의 쓰레드를 동시에 실행할 수 있습니다. 이보다 많은 쓰레드가 실행될 경우, 운영 체제는 TCB(Thread Control Block)을 사용해 각 쓰레드의 상태를 저장하고 복구하면서 컨텍스트 스위칭을 수행하게 됩니..

이 글에서는 기본적인 Application 서비스 환경에서 대규모 서비스로의 전환을 시간 순으로 나열해보겠습니다. 현재  시스템 구성현재 서비스는 1개의 Nginx 웹 서버와 2개의 Tomcat 애플리케이션 서버로 구성되어 있습니다.기존요청의 흐름사용자는 로컬 또는 DNS 서버를 통해 IP를 받아와 HTTPS(443 포트)로 요청을 보냅니다.요청은 웹 서버를 거쳐 애플리케이션 서버로 전달되고, 필요한 경우 데이터베이스(DB)에서 데이터를 가져와 사용자에게 응답을 전송합니다.HTTP 요청과 응답 구조를 따릅니다.대규모 서비스 전환 단계이제 각 컴포넌트의 성능을 높이고 트래픽을 효과적으로 분산하기 위해 시스템을 확장하는 단계를 살펴보겠습니다. 1. Database 의 Scale Up현재 DB 성능이 충분하지..

이전부터 작성하고 싶었던 주제였습니다. @Transactional 같은 AOP를 사용할 때 종종 발생하는 문제 중 하나는"어노테이션을 붙였는데 값이 업데이트되지 않지? AOP가 작동하지 않지?" 같은 상황입니다.코드상으로도 문제없어 보이고 에러도 나지 않지만, 기능이 제대로 작동하지 않을 때가 있죠. 다음 예제 코드에서 그 문제를 확인해 보겠습니다.updateUserWithLogging() 메서드를 호출하면 로그는 정상적으로 출력되지만,user 객체의 업데이트가 이루어지지 않는 문제가 있습니다. 여기서 @Transactional이 적용되어 있으므로 TransactionManager가 실행되어야 합니다. 그러나 UserController에서 updateUserWithLogging() 메서드를 호출할 경우 ..

Spring 프레임워크의 핵심 기능 중 하나는 의존성 주입(DI, Dependency Injection)입니다. DI는 객체 간의 결합을 줄이고 코드의 유연성과 확장성을 높이는 설계 방식으로, 스프링에서는 이를 통해 객체 간의 관계를 간단하게 설정할 수 있습니다. 1. 의존성 주입(DI)란?의존성 주입(DI)이란 객체가 사용할 의존성을 외부에서 주입해주는 설계 패턴입니다. 전통적인 객체 지향 프로그래밍에서는 객체 내부에서 필요한 의존성을 직접 생성하거나 설정합니다. 하지만 DI를 사용하면 외부에서 필요한 의존성을 전달받아 객체가 스스로 관리할 필요 없이 주어진 의존성만 사용할 수 있게 됩니다. 예시public class OrderService { private final PaymentService ..

CachedThreadPool의 동작 방식과 한계Java의 CachedThreadPool은 다음과 같은 특성을 지니며 높은 처리량을 지원하지만, 동시 작업 수가 많을 때 주의가 필요합니다.  /** * 필요한 경우 새 스레드를 생성하지만, 기존에 생성된 스레드가 있으면 * 이를 재사용하는 스레드 풀을 생성합니다. 이 풀은 많은 짧은 비동기 작업을 * 수행하는 프로그램의 성능을 일반적으로 향상시킵니다. * {@code execute} 호출 시 기존에 생성된 스레드가 사용 가능하다면 이를 재사용합니다. * 사용 가능한 기존 스레드가 없으면 새 스레드를 생성하여 풀에 추가합니다. * 60초 동안 사용되지 않은 스레드는 종료되고 캐시에서 제거됩니다. * ..

시스템이 복잡해질수록 동시에 여러 작업을 처리해야 할 필요가 늘어나게 됩니다. 이 때 동시에 접근하는 여러 작업 간의 충돌을 방지하기 위해 Lock이라는 개념을 사용하게 됩니다. 여기서 SQL DBMS에서의 Lock과 Java에서의 Lock을 알아보고, 이를 언제 어떻게 사용해야 하는지 살펴보겠습니다. Lock이란?Lock(락)은 특정 자원에 대해 여러 작업이 동시에 접근하는 것을 방지하기 위한 메커니즘입니다. Lock을 활용하지 않은 동시성 문제 예시동시성 문제로 하나 예를 들어보자면, A와 B라는 사람한테 화이트보드에 적혀있는 숫자를 하나씩 증가시켜 달라고 요청을 합니다. 그럼 A라는 사람이 화이트 보드에 있는 3이라는 값을 읽어서 머리속으로 계산을 합니다. 계산을 끝내고 화이트보드를 지우고 다시 적..

오늘은 Java의 Thread 객체만을 이용해 직접 Executors 클래스의 쓰레드 풀을 구현하는 방법에 대해 소개하겠습니다. Java에서는 Executors 클래스를 사용해 쉽게 쓰레드 풀을 만들 수 있지만, 내부적으로 어떻게 작동하는지 이해하면 더 유연하고 자신만의 커스텀 쓰레드 풀을 설계할 수 있습니다. 이번 글에서는 Thread와 BlockingQueue를 이용해 최소한의 쓰레드 풀을 구현하고, 이를 통해 기본적인 원리를 설명해보겠습니다. 코드는 GitHub에서 확인하실 수 있습니다: https://github.com/youseonghyeon/threadpool 요구 사항구현하려는 Thread Pool의 주요 기능은 다음과 같습니다: 최소 쓰레드 개수 설정: 항상 일정한 최소 개수의 쓰레드가 살..

Redis를 사용할 때 유용한 기능인 시간이 지나면 데이터가 지워지는 기능이 있습니다. 이것을 Kotlin에서 사용해보면 좋을 것 같아 구현해보겠습니다. Redis의 TTL(Time To Live) 기능은 데이터가 일정 시간이 지나면 자동으로 삭제되는 매우 유용한 기능입니다. 이 기능을 활용하면 일정 시간 동안만 유효한 데이터를 관리할 수 있어 리소스 효율성을 극대화할 수 있습니다. Redis 대신 Kotlin에서 직접 이러한 TTL 기능을 구현해보면, 기존 Map처럼 동작하면서도 시간 기반 데이터 관리가 필요한 상황에서 유용하게 사용할 수 있습니다. 요구사항기능은 기존 Map과 동일하게 동작해야 합니다.TTL 시간을 생성자로 주입합니다.시간이 지나면 key, Value가 제거됩니다. 구글이 제작한 라이..

프로젝트에서 repository.save() 메서드를 사용했음에도 불구하고 데이터가 커밋되지 않는 문제를 겪은 적이 있습니다. 이 글에서는 문제의 원인과 해결 방법을 공유합니다. 트랜잭션 처리 방식문제의 원인을 파악하기 위해 하나의 쓰레드에서 두 개의 메서드를 사용하며, 각각의 트랜잭션이 어떻게 작동하는지 세 가지 케이스로 살펴보겠습니다. 1. 첫 번째 케이스: 동일 트랜잭션두 메서드(A 트랜잭션, B 트랜잭션)가 동일한 트랜잭션에 포함되어 있습니다. 즉, A와 B가 모두 성공해야 트랜잭션이 커밋됩니다. 만약 B에서 예외가 발생하면, A에서의 작업까지 모두 롤백됩니다. |-----------(A 트랜잭션)-----------| |-----------(..