타닥타닥

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..

version: '3.7'services: redis: container_name: coupon-redis image: redis:7.2-alpine command: redis-server --port 6380 labels: - "name=redis" - "mode=standalone" ports: - 6380:6380 mysql: container_name: coupon-mysql image: mysql:8.0.38 command: mysqld --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci --explicit_defaults_for_timestamp=1 ..

ERD 개요한정 수량의 쿠폰을 먼저 신청한 사용자에게 제공하는 이벤트Mysql 기반 쿠폰 발급 기능을 개발한다.Redis 기반 구판 발급 기능을 개발한다.AWS에 서버를 배포하고 Locust 를 통해 부하테스트를 진행 한다. 요구사항이벤트 기간내에 발급유저당 1번의 쿠폰 발급선착순 쿠폰의 최대 쿠폰 발급 수량 설정 기능쿠폰 발급 기능쿠폰 발급 기간 검증쿠폰 발급 수량 검증쿠폰 전체 발급 수량중복 발급 요청 검증쿠폰 발급쿠폰 발급 수량 증가쿠폰 발급 기록 저장쿠폰 ID유저 ID목표정확한 발급 수량 제어 (동시성 이슈 처리)높은 처리량멀티 모듈 사용gradle - kotlin 경험. 깃 컨벤션 build: 빌드, 의존성 추가feat: 새로운 기능 추가fix: 에러 수정docs: 문서 수정style: 코드 포..

SSH?Secure Shell네트워크 상 다른 pc에 로그인하거나 원격 시스템에 명령어를 실행해서 다른 시스템으로 파일을 복사할 수 있도록 하는 응용프로그램 또는 프로토콜을 말한다. 데이터를 암호화해 전송 중간에 패킷을 가로채더라도 내용을 읽을 수 없다.포트 포워딩(일종의 터널)을 제공해 네트워크상에서 안전한 데이터 전송이 가능하다.서버와 클라이언트간 통신을 안전하게 하기 위해  로컬 포트와 원격 포트를 매핑한다. 기밀성과 무결성을 보장한다. 클라이언트/서버 형태로 클라이언트에 접속, 원격 명령어를 통해 파일을 전송할 수 있다.  CI 후 자동적으로  SSH 프로토콜을 통해 Ec2원격  저장소에 jar파일을 올려 실행 시키는 CD 과정 AWS - EC2 - 인스턴스 시작 이름 설정 -  applicati..