타닥타닥

Feign넷플릭스에서 개발된 Http client binder.외부 API호출을 간편하게 만들어 준다.  MAS아키텍쳐에서 여러 서비스 간 HTTP 통신이 필요할 때 Feign 을 사용하면 편리하다. ext { set('springCloudVersion', "2023.0.3") }dependencyManagement { imports { mavenBom "org.springframework.cloud:spring-cloud-dependencies:2020.0.3" }}implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign'build.gradle 에 의존성을 추가한다. @EnableFeignClients해당 ..

토큰으로 인증하기 세션의 단점서버에 세션 정보를 저장할 공간 필요, 서비스를 이용하는 사용자가 많다면 저장 공간이 많이 필요함분산 서버에서 세션을 공유하는데 어려움.세션의 단점을 해결하기 위해 토큰 인증 방식 채택유저가 로그인을 하면 서버에서 토큰을 생성한 뒤, 저장하지 않고 stateless 토큰 값을 내려준다.이 토큰 값을  유저가 게시글 조회 요청을 할 때 함께 보내고, 서버에서 이 토큰을 해석해 이 값을 토대로 유저 인증을 한다.세션 방식의 JSESSIONID 는 key 로만 활용할 수 있는 무의미한 값이 들어있지만, 토큰을 유저를 설명할 수 있는 데이터를 (uid, username) 을 포함한다.토큰의 장점/ 단점세션 관리를 할 필요가 없어 저장소 불필요서버 분산 & 클러스트 환경과 같은 확장성..

Java?객체 지향 프로그래밍 언어로, JVM위에서 실행되기 때문에 플랫폼에 독립적이며, 객체 지향 언어로 코드의 재사용성과 유지보수성이 높다. GC를 통해 메모리 관리를 자동으로 합니다. 멀티스레딩을 지원해 동시에 여러 작업을 효율적으로 저리할 수 있다.JVM Java Virtual Machine: 자바를 실행하는 가상 머신, 이 위에서 실행 되기 때문에 OS 에 종속괴지 않는다. 이 위에서 실행 되기 때문에 다른 언어(c, c++)보다 느리다는 단점이 있다.GC Gabage Collector: 메모리 관리 기법. 참조되지 않는 객체를 자동으로 메모리에서 해제해 메모리 누수를 방지한다.객체지향 언어 OOP?Object Oriented Programming실제 세계의 사물들을 객체로 모델링하여 개발하는 ..

aws에 세팅한 환경을 local 에 연결하려고 test connectio 을 해보니DBMS: MySQL (no ver.)Case sensitivity: plain=mixed, delimited=exactConnection timed out: connect.에러가 났다.security group 인바운드 규칙을 추가해주지 않아서 그런것.RDS - Databases - 해당 db - connectivity&Security - VPC Security group - edit inbound rules - everywhere IP4, enerywhere IP6를 추가해준다.ec2 instance connect 를 하니Failed to connect to your instance EC2 Instance Connec..

프로메테우스를 통해 메트릭을 수집하고, 그라파나를 사용해 시각화, 대시보드를 설정한다. build.gradle.kts 의존성 추가 implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator")implementation("io.micrometer:micrometer-registry-prometheus") yml 파일 설정 core.yml---spring: config: activate: on-profile: prod datasource: hikari: jdbc-url: jdbc:mysql://PROD_URL:3306/coupon driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Dri..

redis 분산락을 적용 사용해 쿠폰 발급 처리하는 로직을 작성했는데, RPS 가 낮다.  public void issue(long couponId, long userId) { //쿠폰 캐시를 통한 유효성 검증을 캐시 처리. 엔티티 필드를 가져오는 부분을 캐시 처리 CouponRedisEntity coupon = couponCacheService.getCouponCache(couponId); //캐시로 날짜 유효성 검사 coupon.checkIssuableCoupon(); Integer totalQuantity = coupon.totalQuantity(); //동시성 제어를 위한 락 distributeLockExecutor.execute("lock_%s".format..

쿠폰 API 서버 구조 1. 유저가 api 서버로 요청을 보낸다2. API 서버에서 요청을 처리한다.3. 요청을 처리하는 과정에서 데이터베이스를 사용해 트랜잭션을 처리한다.쿠폰 조회쿠폰 발급 내역 조회쿠폰 수량 증가 & 쿠폰 발급우리는 N개의 요청을 처리 하길 바라는데 이것이 가능한가?-> DB는 감당하지 못함.고로, 유저 트래픽을 감당할 수 있는 구조로 변경해야한다.  쿠폰 API 서버 구조 개선  유저 트래픽 처리1. N명의 유저가 요청을 보낸다.2. API 서버에서는 N개의 요청을 처리한다.3. redis 에서 요청을 처리하고 쿠폰 발급 대상을 저장한다.4. 쿠폰 발급 처리 기능에서 redis 에 쿠폰 발급 대상을 조회해 발급 처리한다.  redis를 인터페이스로 해서, 발급 서버를 분리하였다. a..

MySql 에서는 레코드에 락을 걸 수 있다. 이것을 X락, Exclusize Lock, 쓰기락 이라고 한다. 트랜잭션이 끝날 때 까지 읽기, 또는 쓰기를 실행 할 수 없다. X락은 중첩해서 걸 수 없다. 앞 트랜잭션이 끝날 때 까지 대기해야한다.트랜잭션이 커밋 되는 순간 락이 해제된다.  public interface CouponJpaRepository extends JpaRepository { @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_READ) @Query("SELECT c FROM Coupon c WHERE c.id = :id") Optional findCouponWithLock(Long id);} JpaRepository 에 락을 적용시켜준다.public class..

문제점: 쿠폰 발급 수량이 정확히 제어되지 않았음. 의도한 것보다 많은 수량이 발급됨원인: 동시성 문제해결 방법: 쿠폰 발급 과정에 Lock을 걸어 해결. 어떤 락을 사용할 것인가? 1.synchronized ()궁극적인 해결 방법은 되지 못한다.하지만 단일 애플리케이션을 사용하고 있기 때문에.하지만 동기화를 걸어줬을때, 쿠폰 발급이 잘 제어되는지 확인 목적차 사용.   public class CouponIssueService { private final CouponJpaRepository couponJpaRepository; private final CouponIssueJpaRepository couponIssueJpaRepository; private final CouponIssueR..

최상단 프로젝트에 load-test 패키지를 만든다. 여기서 테스트 스크립트를 관리할 것.docker.compose 파일 또한 작성해준다.version: '3.7'services: master: image: locustio/locust #locust image 사용 ports: - "8089:8089" volumes: - ./:/mnt/locust command: -f /mnt/locust/locustfile-hello.py --master -H http://host.docker.internal:8080 # 테스트 할 .py 파일 지정. local8080 (= coupon-api) 에서 실행. worker: image: locustio/locust v..