IT LAB

최범균 님의 "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 책을 정리한 포스팅 입니다. 1. 여러 애그리거트가 필요한 기능도메인 영역의 코드를 작성하다 보면, 한 애그리거트로 기능을 구현할 수 없을 때가 있음✅ 도메인 / 애플리케이션 서비스에서 처리하기❌ 여러 애그리거트의 데이터/규칙을 한 번에 써야하는 유스케이스는, 한 애그리거트에 집어넣지 말기 예) Order - 결제 금액 계산더보기주문을 확정하려면 주문 애그리거트는 외부 애그리거트 정보를 읽어와서 계산하고, 결과 스냅샷만 자기 내부에 기록함애그리거트주문 시 필요한 정보(읽기)소유/책임비고Product상품 가격, 판매 가능 여부, 카테고리상품 카탈로그/정책가격은 주문 시점 스냅샷으로 Order에 저장Coupon/Promotion..

최범균 님의 "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 책을 정리한 포스팅 입니다.1. JPA를 이용한 리포지터리 구현모듈 위치리포지토리 인터페이스는 도메인 영역에 속함리포지토리를 구현한 클래스는 인프라스트럭쳐 영역에 속함 2. 스프링 데이터 JPA를 이용한 리포지터리 구현3. 매핑 구현4. 애그리거트 로딩 전략1:N 관계가 여러 개 있을 경우Fetch Join 쿼리의 결과는 될 수 있는 모든 경우의 행을 반환함 (카테시안 곱)❌ 실제 필요한 행의 갯수보다 더 많은 행을 얻어옴Hibernate에서는 Fetch Join 시, distinct 처리함같은 엔티티가 중복 생성되지 않게 함⚠️ 성능 부하가 일어날 수 있음 (DB, JVM의 연산이 늘어남) 예시) Order - OrderL..

최범균 님의 "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 책을 정리한 포스팅 입니다. 0. 설계 관점구분개별 객체 수준상위 수준(모델 관점)관심 범위단일 클래스, 엔티티, 메서드 등여러 객체들의 관계와 구조 전체적용 시점세부 로직 구현 단계시스템 설계 초기 또는 리팩터링 단계장점✅ 구현 세부사항에 집중✅ 객체 내부 로직 이해에 유리✅ 도메인 전반의 흐름 파악✅ 책임, 경계, 협력 구조 설계에 유리단점❌ 객체 간 관계를 놓치기 쉬움❌ 구조 왜곡 위험❌ 직관적이지 않을 수 있음 (추상적 흐름부터 정의하므로)변경에 대한 민감도⚠️ 구조 고려 없이 변경하면 다른 객체에 영향 확산 됨✅ 경계 기반 변경 가능모델링 초점객체 내부 (필드, 메서드, 생성자 등)객체 간 관계, 애그리거트 경계, ..

최범균 님의 "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 책을 정리한 포스팅 입니다. 1. 네 개의 영역표현 영역, 애플리케이션 영역, 도메인 영역, 인프라스트럭처 영역 2. 계층 구조 아키텍처단방향 의존성상위가 하위 의존 (하위는 상위 의존 안함)➡️ 도메인, 비즈니스 영역이 인프라스트럭처에 의존함 문제점❌ 테스트 어려움❌ 기능 확장 어려움 3. DIP (Dependency Inversion Principle)저수준 모듈이 고수준 모듈에 의존하도록 바꿈컴파일 시점에 해당 고수준 모듈 타입(인터페이스)에 의존함 DIP와 아키텍처애플리케이션 영역과 도메인 영역에 영향을 최소화하면서 구현체를 변경하거나 추가할 수 있음항목도메인 서비스애플리케이션 서비스책임여러 도메인에 걸친 순수한 도메..

최범균 님의 "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 책을 정리한 포스팅 입니다. 1. 도메인이란?소프트웨어로 해결하고자 하는 문제의 영역✅ 여러 하위 도메인으로 구성될 수 있음✅ 외부 서비스로 대체될 수 있음 (ex. 배송 - 택배사 시스템) 예) 온라인 서점더보기주문: 정산, 배송, 결제, 회원, 혜택(->할인,쿠폰), 카탈로그(-> 리뷰)조회 2. 도메인 전문가와 개발자 간 지식 공유도메인 별 전문가들은 각 도메인 시스템에게 원하는 요구사항이 있음✅ 요구사항을 올바르게 이해하는것이 첫번째 단계✅ 개발자는 이런 요구사항을 분석하고 설계하여 개발함➡️ 직접 전문가와 개발자가 대화하는것이 가장 효과적 예시) 온라인 쇼핑몰더보기주문상품 선택배송지 입력결제 (결제 수단 선택)opt..

백은빈, 이성욱 님의 "Real MySQL" 책을 정리한 포스팅 입니다. 6. InnoDB Buffer Pool디스크의 데이터 파일이나 인덱스 정보를 메모리에 캐시해두는 공간 버퍼링쓰기 작업을 메모리에 먼저 저장 후, 일괄 처리로 디스크에 기록 시스템 변수변수명설명innodb_buffer_pool_size버퍼 풀 전체 사이즈를 설정함. (동적으로 조정 가능)innodb_buffer_pool_instances버퍼 풀을 여러 인스턴스로 나누어 병렬 처리- 기본 8개 (버퍼 크기가 1GB 이하면 1개만 사용) 구성 요소페이지InnoDB가 디스크에서 데이터를 읽거나 메모리에 저장할 때 사용하는 기본 단위(블록)하나의 페이지 안에는 여러 개의 레코드(행) 또는 인덱스 정보가 들어갈 수 있음기본값은 16KB..

1. Pub/Sub메시지를 채널을 통해 발행자와 구독자가 느슨하게 연결하는 구조발행자는 단순히 메시지를 채널에 발행구독자는 관심 있는 채널을 구독하여 해당 메시지를 수신서로 존재를 몰라도 메시지 통신이 가능하여 확장성과 유연성이 높음 2. 메시지형식message: [message, 채널명, 메시지 내용]pmessage: [pmessage, 패턴, 채널명, 메시지 내용] 특징메시지는 최대 한번만 전송됨일반적인 key-value 공간과는 무관함 (db 상관 없음)수신 실패 시 재전송 없음 (내구성이 필요한 경우 Redis Streams를 고려할 것) 3. 명령어더보기SUBSCRIBE ch1 ch2PSUBSCRIBE patternUNSUBSCRIBE chPUNSUBSCRIBE patternPUBLISH ch ..

1. Data modelPrometheus는 모든 데이터를 time series 형태로 저장함메트릭 이름 + 라벨로 고유한 시계열 데이터를 만들어냄항목설명예시Metric Name측정 대상의 기능/특징을 설명하는 이름http_requests_total (총 HTTP 요청 수)Label같은 메트릭의 상태를 구분하기 위한 key-valuemethod="POST", handler="/api/tracks"Notation메트릭 이름과 라벨을 함께 사용하는 표기 형식http_requests_total{method="POST", handler="/api/tracks"}Sample하나의 값(value) + 시간(timestamp)0.56 at 2024-05-31T12:00:00Z 2. Metric TypePromethe..

1. OverviewPrometheus란?시스템 모니터링 및 알림 도구: 애플리케이션의 time series 메트릭 데이터 수집 및 저장오픈 소스 (CNCF 공식 프로젝트) 기능기능설명예 / 특징다차원 데이터 모델Label로 시계열 데이터 구분metrics + key-valuePromQL시계열 데이터 전용 쿼리 언어강력하고 유연함자율 동작단일 서버만으로 동작분산 스토리지 불필요Pull 기반 수집스크래핑HTTP로 타겟에 접근해 메트릭을 수집Push 지원짧은 작업의 메트릭도 수집 가능Push Gateway 활용서비스 디스커버리 / 정적 설정자동화 or 수동 설정 지원ex. Consul시각화 도구 연동대시보드 생성 및 시각화 지원Grafana 등과 연동 Metrics숫자 기반 지표숫자 데이터를 시간별로 기록해..

1. RedisTemplateSpring에서 Redis와 상호작용할 수 있게 해주는 중심 클래스.항목설명동작 방식자동으로 직렬화 및 연결 관리 처리 (고수준 API)구성RedisOperations 인터페이스 구현스레드 안전성설정 완료 후 스레드 안전함뷰(Views)opsForValue(), opsForList()→ 특정 자료구조 전용 API처럼 사용 가능 예제) ListOperations더보기@Autowiredprivate ListOperations listOps;public void addLink(String userId, URL url) { listOps.leftPush(userId, url.toExternalForm());}특정 자료형용 opsForXxx() 뷰를 DI로 주입 가능vs Stri..