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[프로그래머스 / Lv.3] - 디스크 컨트롤러 (Java) 문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627# 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr 문제 풀이문제의 중요 포인트작업 우선순위: 요청 시점과 소요 시간을 고려하여 가장 효율적인 작업 처리 순서를 결정하는 것이 중요하다.우선순위 큐: 대기 중인 작업을 관리하기 위해 우선순위 큐를 사용하여 소요 시간이 짧은 작업을 우선 처리한다.시간 관리: 현재 시간과 작업 완료 시간을 정확히 관리하여 대기 시간을 계산해야 한다.해당 문제의 유형은 힙(Heap)이다.우선순위 큐는 내부적으로 정렬 알.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 22.
[프로그래머스 / Lv.3] - 가장 먼 노드 (Java) 문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49189 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr 문제 풀이이 문제는 BFS(너비 우선 탐색) 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있다. 왜 BFS를 사용해야 할까?BFS는 그래프 탐색에서 최단 경로를 찾는 데 효율적이다.최단 경로 보장: BFS는 시작 노드에서부터 인접한 노드들을 모두 방문한 후, 그 다음 레벨의 노드들을 방문하기 때문에, 먼저 방문된 노드들은 최단 경로로 방문된 것이다. 따라서 최단 경로를 보장한다.단순하고 직관적: BFS는 큐(Q.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 1.
[프로그래머스 / Lv.3] - 섬 연결하기 (Java) 문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42861 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr 문제 풀이이 문제는 최소 스패닝 트리를 찾는 문제로, 프림 알고리즘을 사용해 해결할 수 있다. 더보기※ 최소 스패닝 트리최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree, MST)는 그래프에서 모든 노드를 최소 비용으로 연결하는 개념이다. 최소 스패닝 트리를 구하는 방법으로 대표적으로, 크루스칼 알고리즘과 프림 알고리즘이 존재한다. 크루스칼 알고리즘- 모든 엣지를 가중치 순으로 정렬하고, .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 31.
[프로그래머스 / Lv.3] - 징검다리 건너기 (Java) 문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/64062 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr 문제 풀이이 문제는 이진 탐색(Binary Search)와 투 포인터(Two Pointer) 기법을 사용하여 해결할 수 있다. 배열의 크기가 최대 200,000,000 이므로 순차탐색의 경우 효율성이 떨어진다. 1. 이진 탐색을 사용하여 최대 인원을 찾기가능한 최소 인원은 1명, 최대 인원은 200,000,000명으로 설정하고 이진 탐색을 시작한다.중간값을 계산하고, 이 인원이 징검다리를 건널 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 30.
Outbox 패턴 vs. @TransactionalEventListener MSA 환경에서 분산 트랜잭션 방식으로 구현 시 서비스 간 이벤트 발행이 필수이다.각 서비스에서는 별도의 트랜잭션으로 로직을 처리하고 이벤트를 발행하게 되는데 이때 트랜잭션이 커밋 또는 롤백된 경우에만 이벤트가 발행되도록 보장해야 한다. 이 글에서는 Outbox 패턴과 Spring의 @TransactionalEventListener 방식을 고민한 끝에 @TransactionalEventListener를 사용하여 문제를 해결한 사례를 공유하고자 한다. Outbox 패턴 vs. @TransactionalEventListenerMSA 환경에서는 서비스 간 데이터 일관성을 유지하기 위해 분산 트랜잭션 처리가 필요하다. 이때 트랜잭션 커밋 또는 롤백 시에만 카프카 이벤트가 발행되도록 보장해야 한다.Outbox 패.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 6. 20.
비동기 통신을 통한 마이페이지 성능 개선 서론기존 마이페이지 기능은 사용자 서비스(user-service)가 상품 서비스(goods-service)와 주문 서비스(order-service)에 대해 각각 동기 방식으로 데이터를 요청했다. 이때 REST 기반의 통신을 지원하는 OpenFeign, 안전성을 위한 Resilience4j를 통해 서비스 간 통신을 진행한다. 이러한 구성은 다른 서비스에 장애가 발생하더라도 적절한 장애 처리가 가능했지만, 동기 방식의 통신 특성상 각 요청이 순차적으로 처리되어 전체 응답 시간이 길어진다는 단점이 존재했다. 성능 개선을 위해 CompletableFuture를 이용해 비동기 병렬 처리 방식으로 전환하기로 결정하였다.최종적으로 마이페이지 조회 시 필요한 여러 서비스의 데이터를 동시에 요청하고, 모든 요청이 완료될.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 20.
MSA 환경에서 Kafka 이벤트 기반 주문 처리와 트랜잭션 관리 서론MSA 환경에서 상품 주문 처리 기능을 구현하는 과정에서 트랜잭션과 이벤트 발행의 실행 시점 차이로 인해 문제가 발생하였다. MSA 환경에서 트랜잭션과 이벤트 발행의 중요성트랜잭션과 이벤트 간의 일관성을 보장하는 것은 시스템의 안전성, 데이터 일관성, 그리고 서비스 간 느슨한 결합을 유지하는 데 중요하다.데이터 일관성 유지: 트랜잭션이 성공적으로 커밋된 경우에만 이벤트를 발행함으로써, 데이터 일관성을 보장해야 한다.ex) 주문 처리가 성공적으로 이루어진 경우에만 결제 처리 이벤트를 발행해야 한다.분산 시스템에서의 느슨한 결합: 이벤트 기반 아키텍처는 서비스 간의 느슨한 결합을 지원한다.트랜잭션 결과에 따라 이벤트를 발행하면, 각 서비스는 독립적으로 작동할 수 있으며, 이벤트를 구독하는 방식으로만 다른.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 14.
Redis 복제(Replication)를 사용한 상품 재고 관리 서론상품 재고 관리의 중요성상품 재고 관리는 커머스 프로젝트에 있어 핵심적인 과제 중 하나이다.재고 부족으로 인한 판매 기회 손실, 정확도 저하로 인한 고객 만족도 감소 등 다양한 문제가 발생할 수 있다.이로인해 실시간으로 정확한 재고 파악과 이를 기반으로 빠르게 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 레디스(Redis)를 활용한 재고 관리 시스템의 필요성이러한 상품 재고 관리에 있어 레디스(Redis)를 활용한 방식은 큰 강점을 가진다.레디스는 키-값 저장소로써, 빠른 데이터 처리 속도와 싱글 쓰레드를 통한 높은 동시성 처리 능력을 가진다.이를 통해 대규모 트래픽이나 대량의 데이터가 발생하는 상황에서도 실시간으로 재고 정보를 업데이트하고 조회할 수 있다. 현재 커머스 프로젝트에서 상품 재고를 레디스 캐시(C.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 14.
Kafka에서 동일한 토픽을 여러 서비스에서 소비하는 문제 해결하기 자바 스프링 MSA 환경에서 카프카를 이용해 주문 취소 기능을 구현하며 발생한 문제와 해결 방법에 대해 작성한다. 소개구현하고자 하는 바는 다음과 같다.사용자는 자신의 주문에 대해 '주문 취소'를 요청한다.주문 서비스는 주문 취소 작업 처리 후 카프카에 '주문 취소 토픽'에 이벤트를 발행한다.이때 주문 취소 토픽은 하나의 파티션으로 구성되어 있다.상품 서비스와 결제 서비스는 '주문 취소 토픽'에서 이벤트를 소비해서 작업을 처리한다. 문제주문 서비스에서 주문 상태를 취소로 변경하고 주문 취소 이벤트를 카프카 주문 취소 토픽에 발행해 상품 서비스와 결제 서비스에서 해당 주문 취소 토픽을 구독하고 이벤트를 소비하려 했다. 그러나 테스트 결과는 달랐다. 이벤트가 제대로 발행되는 것은 확인했으나, 두 서비스 모두.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 14.
상품 주문 성능 개선 과정 서론상품의 주문 처리 속도는 고객 만족도에 직접적인 영향을 미친다.데이터베이스로 재고를 관리하는 방법은 데이터의 일관성을 유지하는 데는 효과적이지만, 높은 트래픽이 발생하면 데이터베이스에 과부하가 걸려 사용자 경험에 부정적인 영향을 미친다.이 문제를 해결하기 위해, 데이터베이스 대신 Redis 캐시를 사용하여 상품 재고를 관리하는 방식으로 시스템을 개선하기로 결정하였다. Redis는 고성능 키-값 저장소로, 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공한다.성능 개선 과정은 크게 세 단계로 나누어 진행했다.Write-Through 쓰기 전략: Redis와 데이터베이스 모두 데이터를 쓰는 방식Write-Back 쓰기 전략: Redis에만 데이터를 쓰고 특정 조건에서 데이터베이스에 데이터를 업데이트하는 방식Redis의 L.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 5. 10.
Redis를 사용한 MSA 환경에서 상품 재고 관리 주문 요청이 들어오면, 상품 서비스에서 요청을 받게 된다. 그러면 상품 서비스는 상품 재고를 검사하고 해당 상품이 현재 구매 가능한 시각인지 검사 그리고 재고를 감소시키는 작업을 수행한다. 시간 효율성을 위해 상품 재고를 Redis에 Cache하여 사용하려 한다. 트러블 슈팅현재 상품 재고를 레디스에 캐싱하여 관리한다. 또한 동시성 제어를 위해 Redisson Lock을 사용한다.주문 요청이 들어오면 상품 서비스에서 로직은 다음과 같다.레디스에서 상품 재고 조회재고가 부족하다면 재고 부족 예외 발생레디스에 상품 재고 정보가 없다면 데이터베이스에서 조회 후 캐싱데이터베이스로부터 상품 조회구매 가능한 시간인지 검사구매가 불가능한 시간이라면 예외 발생레디스 상품 재고 감소데이터베이스 상품 재고 감소 기존 코드.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 5.
동시성 제어 방법 쇼핑몰과 같이 실시간으로 상품의 재고가 계속 변하는 환경에서는 재고 관리가 매우 중요하다.실시간으로 변경되는 정보를 정확하고 신속하게 데이터베이스에 반영해야 한다. 이때, saveAndFlush() 메서드를 사용하여 즉각적으로 데이터베이스에 반영하는 방식이 더티체킹 방식보다 더 적합할 수 있다.@Transactionalpublic void decrease(Long id, Long quantity) { // Stock 조회 // 재고 감소시킨 뒤 // 갱신된 값을 저장 Stock stock = stockRepository.findById(id).orElseThrow(); stock.decrease(quantity); stockRepository.saveAndFlush(sto.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 2.
Redis 학습 Redis 소개Redis는 Remote Dictionary Server의 약자로, 고성능의 key-value 저장소이다. 오픈 소스로 개발되었으며, 네트워크를 통해 접근할 수 있는 인메모리 데이터 구조 저장소로, 다양한 데이터 구조를 지원한다. 예를 들어 문자열(String), 해시(Hash), 리스트(List), 집합(Set), 정렬된 집합(Sorted Set) 등의 데이터 타입을 지원하여, 이를 활용해 매우 빠른 읽기와 쓰기 속도를 제공한다.Redis의 특징빠른 성능: 데이터를 메모리에 저장하므로, 디스크 기반의 데이터베이스에 비해 훨씬 빠른 읽기/쓰기 속도를 제공한다.지속성 옵션: Redis는 데이터를 디스크에 저장할 수 있는 옵션을 제공한다.메모리의 내용이 시스템 장애로 인해 손실되더라도 데이터를.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 5. 2.
MSA 멀티 모듈 설정 프로젝트 구성루트 폴더(miri-miri-msa)core-moduleuser-service-modulegoods-service-moduleorder-service-module 그리고 루트 폴더의 settings.gradle 파일과 build.gradle 파일을 다음과 같이 설정한다.setggins.gradle (root 프로젝트)rootProject.name = 'miri-miri-msa'include 'core-module'include 'user-service-module'include 'goods-service-module'include 'order-service-module' build.gradle (root 프로젝트)plugins { id 'java'.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 24.
[네트워크] 면접 대비 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 11.
[Spring Boot, WebSocket, Kafka, MongoDB] 채팅 기능 구현#3. 기본 설정 채팅 기능 기본 설정 설명에 앞서, 시스템에서 채팅 기능이 어떻게 동작하는지 로직을 우선 설명하도록 한다. 웹소켓 생명주기 관리🥸우리 시스템의 대략적인 웹소켓 연결 과정은 다음과 같다. 웹소켓 연결 초기화사용자가 로그인을 완료하면, "ISLOGIN" 쿠키 값을 확인하여 로그인 상태(True)일 경우에 한 번만 웹소켓 연결을 요청한다.웹소켓 연결 유지 관리웹소켓 연결이 성공적으로 이루어지면, 서버는 사용자의 ID를 웹소켓 세션에 저장한다.리액트 클라이언트는 웹소켓을 통한 모든 통신 과정을 진행하기 전에 웹소켓 연결 상태를 확인한다. 연결이 끊어진 경우, 자동 재연결 시도와 함께 필요한 토픽 구독을 재요청한다.토픽 구독 및 메시지 처리사용자는 서버로부터 자신의 ID를 받고, 이를 사용하여 알림 및 채팅방 .. 공감수 2 댓글수 0 2024. 4. 9.
Kafka를 사용한 채팅 기능 성능 테스트 및 성능 개선 WebSocket, Stomp, Kafka, MongoDB, MySQL, Redis를 사용하여 채팅 기능을 구현하였다.이번에는 시간 타입 변경(String -> LocalDateTime)에 의한 성능 개선 경험 그리고 Kafka를 사용한 성능 개선 경험에 대해 작성해보려 한다. 성능 테스트 구성테스트에 앞서 WebSocket 테스트를 위해서는, JMeter에 WebSocket 플러그인을 설치해야 한다. Thread Group 구성웹소켓 연결 시작(WebSocket Open Connection)웹소켓 연결 요청(SEND CONNECT)채팅방 구독 요청(SEND SUBSCRIBE)메시지 전송(SEND CHAT)응답 대기(READ CHAT)웹소켓 연결 해제(DISCONNECT)※ 이때, 채팅방 구독 해제와 웹.. 공감수 2 댓글수 1 2024. 3. 25.
성능 테스트 관련 개념 정리(작성 중) 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 1 2024. 3. 22.
[Spring Boot, WebSocket, Kafka, MongoDB] 채팅 기능 구현#2. 도메인 설계 이전 글에서는 채팅 기능에 WebSocket, Kafka, MongoDB를 사용하는 이유에 대해 작성해보았다.이번에는 채팅 기능에서 사용되는 도메인 설계에 대해 작성해보려 한다. 도메인 설계채팅 기능에 사용되는 도메인과 저장되는 저장소 목록은 다음과 같다.채팅방(ChatRoom): RDBMS채팅 메시지(ChatMessage, Message): MongoDB채팅 알림(ChatNotification, Notification): RDBMS채팅방 입장 상태 (ChatRoomParticipant): REDIS 채팅방(ChatRoom)채팅방은 사용자들이 서로 메시지를 주고받을 수 있는 공간으로, 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 저장된다. 채팅방 정보는 사용자 정보와 긴밀히 연결되어 있어, 조회 시 사용자 정보를 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 3. 21.
[Spring Boot, WebSocket, Kafka, MongoDB] 채팅 기능 구현#1. 기술 선정 성장🪜CI/CD 환경 구축, 모니터링 시스템 구축, 기본적인 CRUD 작업, AOP 구현 등 여러 기술을 활용한 프로젝트를 경험해봤다.이러한 경험을 바탕으로 새로운 기능을 구현해봄으로써, 더 넓은 경험을 쌓고 싶다는 목표를 세웠다.그 과정에서 관심을 끈 것이 바로 채팅 기능이었다.채팅 기능 구현을 위해 필요한 WebSocket<span style="color: #333333; text-align: start.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 3. 20.
Nginx란? Nginx란? Nginx는 웹 서버 소프트웨어이다. 웹 서버는 클라이언트의 HTTP 요청을 받아 HTML 문서나 다른 파일들을 반환하는 역할을 수행한다. Nginx는 이런 웹 서버의 기능을 수행할 뿐만 아니라, 리버스 프록시, 로드 밸런서, 메일 프록시 등의 기능도 제공한다. 웹 서버 Nginx는 빠르고 안정적인 웹 서버로 알려져 있다. 정적 파일을 효율적으로 처리할 수 있으며, 동시에 수많은 연결을 처리할 수 있는 능력이 있다. 리버스 프록시 클라이언트가 요청을 보냈을 때, 이 요청을 실제 서버에게 전달하고, 실제 서버의 응답을 클라이언트에게 다시 전달하는 역할을 한다. 이를 통해 서버의 보안을 강화하거나, 클라이언트에게는 하나의 서버로 보이게 하면서 실제로는 여러 서버에 요청을 분산시키는 등의 기능을.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 23.
Refresh Token 문제 및 해결 과정 Refresh Token 문제 및 해결 과정 현재 상황 현재 시스템은 JWT(JSON Web Token)를 활용한 인증 방식을 사용한다. 사용자가 로그인을 통해 인증을 요청하면, 서버는 사용자의 인증을 처리하고 Access Token과 Refresh Token을 발급한다. Access Token에는 사용자의 pk와 역할(role)이 포함되어 있으며, 이는 사용자의 웹 브라우저에 쿠키 형태로 저장된다. 이 Access Token을 활용해 사용자는 서버에 인증이 필요한 데이터 요청을 할 수 있다. 그러나 Access Token에는 사용자에 대한 정보가 포함되어 있기 때문에, 이 토큰이 탈취되면 사용자의 정보 유출의 위험이 있다. 이를 방지하기 위해 서버에서는 Access Token의 유효 시간을 30분으로 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 5.
모니터링 시스템 구축#3 - Grafana 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 5.
실무 모니터링 환경 팁 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
정리 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
메트릭 등록5 - 게이지 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
메트릭 등록4 - @Timed 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
메트릭 등록3 - Timer 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
메트릭 등록2 - @Counted 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
메트릭 등록1 - 카운터 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.

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