섹션 5에 불필요한 코드정리에 대해서 영상도입부에 했다고하셨는데 그부분에 대한 영상은 빠져있는거같습니다

안녕하세요 비관적 락에 대해서 잘 배우고 있습니다.비관적 락1이 단순히 네이티브 쿼리를 이용하여 update 문 해서 바로 count를 수정하는건데초반에 알려주신 조회할 때, 조회 락이 안 걸려서 데이터 일관성이 깨지는 거 알려주셨는데 비관적 락 1은 조회 자체를 생각하고 바로 갱신만해서 좋아요 수 카운트를 하는 건가요?만약에 그렇다면 업데이트 시 락이 걸려 다른 트랜잭션 접근이 안되어 일관성이 유지가 되는 것은 이해가 갑니다.테스트시 100번 동시 접근할 때 비관적 락2처럼 정합성이 보장되는거면 굳이 1이 더 빠르고 정확할텐데 비관적 락2를 쓰는 이유가 궁금합니다.그리고 챗gpt한테 물어보니 단순히 update문하여 수정하는 것은 동시성 접근에 해결책이 안된다고 비관적 락 2쓰라고 하는데 테스트에서는 동시 100개가 접근해도 일관성이 충족이 되는거 보니 어느쪽이 맞는건지 모르겠습니다

안녕하세요 쿠케님!강의에 나온 10분의 TTL이 없을시 조회수 증가 관련되서 질문드립니다!' 현 상황에서 게시글 접근시 마다 조회수 증가 API를 호출하고 있습니다.테이블 정보는 다음과 같습니다.  Board 테이블 id(auto-increment) readCountBoardRead 테이블 id(auto-increment) boardId userId 게시글 상세 접근시 마다 호출하는 '조회수 증가 API'의 흐름은 다음과 같습니다.1. 해당 게시글을 유저가 조회 했는지 검증 (BoardRead 테이블에서 검증)1-1. 조회 한 이력이 있으면 return;2. Board 비관적 락 조회3. Board 테이블 readCount 업데이트4. BoardRead 테이블 insert Board의 readCount는 게시글 조회수를 나타내고, BoardRead는'각 사용자는 게시글 1개당 1번 조회수 증가'를 검증하기 위한 용도 입니다.'각 사용자는 게시글 1개당 1번 조회수 증가' 정책을 반드시 가져가야 한다면BoardRead 테이블에 있는 데이터도 레디스로 옮겨야 할까요?그런데 조회수 데이터는 계속해서 쌓일테고 비즈니스에 중요하지 않은 데이터가 레디스 메모리만차지하는 느낌이 들어서 꺼려지더 라구욤.. 강의 내용대로 TTL을 걸수 밖에 없는건가 고민도 듭니당..(레디스는 클러스터 환경으로 사용하고 있습니다.) 기능은 그대로 유지하되 비관적 락을 뺄 수 있는 방법이 있을까요? ※ 번외로 트래픽 바로 몰리니까 비관적 락 로직 때문인지 잠금 이슈 나서 디비 바로 터졌버렸네요 하하하 ㅠ비관적 락을 선호하지 않는 이유를 체감해버렸다.. ※ 뇌 + GPT 갈구니까 아래와 같은 여러 결론이 나왔습니다.해결책11. Redis SET 자료구조로 중복 체크, 최초 조회면 TTL 걸어줌2. 분산락(Redis)을 걸고,    Board 테이블 readCount 업데이트 및 BoardRead Insert 수행3. 락 해제해결책21. Redis SET 자료구조로 중복 체크, 최초 조회면 TTL 걸어줌2. 비동기로 Board 테이블 readCount 업데이트(낙관적 락 적용) 및 BoardRead Insert 수행작성하면서 문득 'readCount를 정규화 할까?' 했는데 스케이링 넘 클것 같네요..이유는 테이블 설계를 JPA의 상속을 활용하는 방안으로 했기 때문에 readCount 필드가 '게시판'이란 추상 클래스에 위치해 있습니다.주저리 주저리 적어봤는데 머릿속에 혼란이 오네요 ㅠㅠ자기전 마지막 생각레디스의 incr를 이용해 조회수 관리, 조회수 데이터는 mysql에 주기적으로 백업   

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요 댓글 수 구현 강의를 해보다가 동시성 문제를 해결해보고 싶어서 비관적 락 for update를 사용하는 방법으로 한번 코드를 짜보고 테스트를 해보고 있습니다.코드는 아래처럼 짜보았습니다@Table(name = "article_comment_count") @Entity @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED) @Getter @ToString public class ArticleCommentCount { @Id private Long articleId; private Long commentCount; public static ArticleCommentCount init(Long articleId, Long commentCount) { ArticleCommentCount articleCommentCount = new ArticleCommentCount(); articleCommentCount.articleId = articleId; articleCommentCount.commentCount = commentCount; return articleCommentCount; } public void increase() { this.commentCount++; } public void decrease() { this.commentCount--; } }public interface ArticleCommentCountRepository extends JpaRepository<ArticleCommentCount, Long> { @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) Optional<ArticleCommentCount> findLockedByArticleId(Long articleId); }@Service @RequiredArgsConstructor public class CommentService { private final CommentRepository commentRepository; private final Snowflake snowflake = new Snowflake(); private final ArticleCommentCountRepository articleCommentCountRepository; @Transactional public CommentResponse create(CommentCreateRequest request) { Comment parent = findParent(request); Comment comment = commentRepository.save( Comment.create( snowflake.nextId(), request.getContent(), parent == null ? null : parent.getCommentId(), request.getArticleId(), request.getWriterId() ) ); ArticleCommentCount articleCommentCount = articleCommentCountRepository.findLockedByArticleId(request.getArticleId()) .orElseGet(() -> { ArticleCommentCount newCount = ArticleCommentCount.init(request.getArticleId(), 0L); articleCommentCountRepository.save(newCount); return newCount; }); articleCommentCount.increase(); articleCommentCountRepository.save(articleCommentCount); return CommentResponse.from(comment); } private Comment findParent(CommentCreateRequest request) { Long parentCommentId = request.getParentCommentId(); if (parentCommentId == null) { return null; } return commentRepository.findById(parentCommentId) .filter(not(Comment::getDeleted)) .filter(Comment::isRoot) .orElseThrow(); } public CommentResponse read(Long commentId) { return CommentResponse.from(commentRepository.findById(commentId).orElseThrow()); } @Transactional public void delete(Long commentId) { commentRepository.findById(commentId) .filter(not(Comment::getDeleted)) .ifPresent(comment -> { if (hasChildren(comment)) { comment.delete(); } else { delete(comment); } }); } private boolean hasChildren(Comment comment) { return commentRepository.countBy(comment.getArticleId(), comment.getCommentId(), 2L) == 2; } private void delete(Comment comment) { commentRepository.delete(comment); articleCommentCountRepository.findLockedByArticleId(comment.getArticleId()) .ifPresent(articleCommentCount -> { articleCommentCount.decrease(); articleCommentCountRepository.save(articleCommentCount); }); if(!comment.isRoot()) { commentRepository.findById(comment.getParentCommentId()) .filter(Comment::getDeleted) .filter(not(this::hasChildren)) .ifPresent(this::delete); } } public CommentPageResponse readAll(Long articleId, Long page, Long pageSize) { return CommentPageResponse.of( commentRepository.findAll(articleId, (page - 1) * pageSize, pageSize).stream() .map(CommentResponse::from) .toList(), commentRepository.count(articleId, PageLimitCalculator.calculatePageLimit(page, pageSize, 10L)) ); } // 무한 스크롤 public List<CommentResponse> readAll(Long articleId, Long lastParentCommentId, Long lastCommentId, Long limit) { List<Comment> comments = lastParentCommentId == null || lastCommentId == null ? commentRepository.findAllInfiniteScroll(articleId, limit) : commentRepository.findAllInfiniteScroll(articleId, lastParentCommentId, lastCommentId, limit); return comments.stream() .map(CommentResponse::from) .toList(); } public Long count(Long boardId) { return articleCommentCountRepository.findById(boardId) .map(ArticleCommentCount::getCommentCount) .orElse(0L); } }@Test void concurrencyCountTest() throws InterruptedException { Long articleId = 24L; int threadCount = 10; ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount); CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount); for(int i = 0; i < threadCount; i++) { final Long writerId = (long) (1000 + i); executorService.execute(() -> { try { createComment(new CommentCreateRequest(articleId, "concurrency test", null, writerId)); } catch (Exception e) { System.err.println("Exception in thread: " + Thread.currentThread().getName() + " -> " + e.getMessage()); } finally { latch.countDown(); } }); } latch.await(); Long commentCount = restClient.get() .uri("/v1/comments/articles/{articleId}/count", articleId) .retrieve() .body(Long.class); System.out.println("최종 commentCount = " + commentCount); assertThat(commentCount).isEqualTo(threadCount); }그런데 이렇게 했을때맨 처음 실행을 하면 1개의 데이터만 삽입되고 나머지 9개는 소실이됩니다그리고 한번더 실행하면 11개의 데이터가 저장되는데 맨처음 저장된 1개의 데이터 + 10개의 스레드가 저장한 10개의 데이터가 되어 11개가 됩니다.여기서 문제가 article_comment_count 테이블에 데이터가 아예 없을때 10개의 스레드가 동시에 insert문을 날리려고해서 Duplicate entry '24' for key 'article_comment_count.PRIMARY' 이런 문제가 나오지 않나 생각이 듭니다만.. create 메서드에 @Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)로 격리 수준을 높여봤지만 여전히 문제가 해결되지 않습니다.혹시 제가 잘못 이해한 부분이 있을까요? 그리고 동시성 문제를 해결하려면 어떻게 해야할까요? gpt에 물어보거나 구글링해서 찾아봐도 해결이 되지 않아서 질문드립니다!

안녕하세요. 쿠케님강의 너무나 잘 보고 있습니다. 쿠케님 질의응답 게시글 정독하고 있는데 1:1 멘토링 부럽지 않을만큼의 고퀄리티 답변 언제나 감사드립니다. (갬동갬동)  현재 회사에서 조회수를 RDB에만 저장하고 있습니다.이를 강의 내용처럼 'Redis 이전 & MySql 백업'을 적용 하고 싶은데 아래 흐름대로 적용 하면 될까요?1⃣ (개발) redis 저장 및 조회, mysql 백업 코드 작성2⃣ (개발) 기존 MySQL 데이터를 Redis에 저장하는 마이그레이션 코드 작성=> 이렇게 일회성 마이그레이션 같은 경우 테스트 코드로 한번만 돌리는데 쿠케님은 어떤 방식으로 하시나요?3⃣ (배포 전) 1번 코드 배포 직전에 2번 로직 실행4⃣ (배포) 1번 코드 배포  위 방식에서 발생할 수 있는 문제점1. 3번(마이그레이션)과 4번(배포) 사이에 조회수가 누락될 가능성- 마이그레이션 실행 후 MySQL에는 새로운 조회수가 계속 업데이트되지만, Redis는 아직 트래픽을 받지 않음.- 즉, 마이그레이션 실행 이후 MySQL에 새로 기록된 조회수는 Redis에 반영되지 않음 → 데이터 불일치 발생 가능.2. 처음 Redis로 전환할 때, Redis에 캐싱되지 않은 일부 조회수가 MySQL에 계속 쿼리될 가능성이 있음.- 처음 Redis로 전환할 때, Redis에 캐싱되지 않은 일부 조회수가 MySQL에 계속 쿼리될 가능성이 있음.- 특정 조회수가 빠르게 증가하면 Hot Key 이슈 발생 가능.  조회수 누락을 최소화 하는 방법1⃣ (개발) redis 저장 및 조회, mysql 백업 코드 작성2⃣ (개발) 기존 MySQL 데이터를 Redis에 저장하는 마이그레이션 코드 작성 및 실행3⃣ (1번 코드 배포 전) 더블 라이트(Double Write) 모드 개발하여 운영에 적용4⃣ (배포) 기존 MySQL 기반 조회수 코드 제거, Redis 기반으로 전환5⃣ (배포 후) MySQL 백업 로직 실행 및 기존 MySQL 조회 로직 완전히 제거제가 혹여나 놓친게 있거나 더 좋은 방법이 있으면 천천히 답변 부탁드립니닷!  출처: 내 뇌 + GPT 센세 

안녕하세요 좋은 강의 감사합니다! 혹시 강의 코드를 확인할 수 있는 깃허브 URL을 따로 제공받을 수 있는지 궁금합니다!!

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.제가 원래 질문이 많은데 개념을 이해가 잘 되도록 쉽게 설명해 주셔서 질문 드릴게 별로 없네요. 보통 api path에 id를 추가하시는거 같은데요.현업에서도 auto_increment나, snowflake id같은 db에서 쓰는 id를 그대로 넣고 사용하시나요?아니면 prefix등을 추가하여 조금 더 가공을 한다든지 하시나요?숫자만 들어가니 좀 밋밋해 보이기도 하고 알아보기도 힘들거 같기도 해서요. 

확인부탁드립니다

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.테스트 작성하실때 request와 response를 import 안하고 따로 inner class로 만드시는 특별한 이유가 있을까요?궁금하네요.

안녕하세요 쿠케님 강의 잘 듣고 있습니다.아웃박스 패턴과 로그 테일링 기법은 물론 애플리케이션의 특징마다 다르겠지만로그 테일링 기법이 선호되는 경우는 어떤게 있을까요? LLM 챗봇들과 열심히 논의해본 결과 둘은 실시간성과 구현의 단순성에서 가장 큰 차이로 느꼈는데요. 실제로도 두 가지가 핵심적인 기준 역할을 하는지가 궁금하고 이외에 제가 찾지 못한 다른 것이 있다면 무엇이 있을까요?

안녕하세요 쿠케님 ! CommentApiTest에서 readAll() 메서드의 body(CommentPageResponse.class); 부분에서 SQLException이 발생하는 것을 확인했습니다.  하지만 테이블 컬럼을 확인해보니, Comment 테이블에 content 컬럼이 분명히 존재하는걸 확인할 수 있었습니다.그리고 실제로 readAll() 메서드가 사용되는 쿼리에서는 content 컬럼이 사용되지도 않는데, 어째서 content 컬럼을 찾을 수 없다고 하는지 모르겠습니다. findAll()의 쿼리가 잘못됐나 해서 쿼리문을 직접 실행을 해도 잘 돌아가는걸 확인할 수 있었습니다. 코드도 첨부하겠습니다. 

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. findParent 메서드에서 return문을 보면 getDeleted로 부모 댓글이 삭제됐는지 여부를 확인하는 코드가 있는데, 부모가 삭제됐을때를 체크하는 이유가 무엇인가요? 부모 댓글이 삭제됐을 때, 더이상 하위 댓글을 달 수 없도록 하기 위함인가요? 하위 댓글이 남아있는 이상 부모 댓글은 "삭제됐습니다"와 같이 표시만 할 뿐이고 db에서 삭제되지는 않더라도 deleted=true로 바뀌어 있을텐데 만약 부모 댓글이 삭제됐을때 하위 댓글을 추가로 달 수 없는게 아니라, 계속해서 하위 댓글을 달 수 있다면 부모 댓글이 삭제된 상태라 하더라도 create 메서드를 실행할때 부모 댓글의 id를 넣어도 문제 없지 않은가라는 의문이 들어서요 create 메서드를 보면 parent가 null이라면 부모댓글이니까 null을 넣고 하위 댓글이라면 findparent에서 찾은 부모 댓글의 id를 넣어주는 코드인데, 부모 댓글이 deleted=true로 바꼈다 할지라도 DB 자체에서 완전히 삭제되지 않은 이상 즉, 하위 댓글이 여전히 남아있는 상황이라면 deleted=true로 바뀐 부모 댓글의 id를 넣어줘도 되지 않나?라는 생각이 들어서 질문드립니다!

안녕하세요, 강사님. 강의대로 진행했음에도 불구하고 계속 사진처럼 빨갛게 뜹니다. 제가 처음에 클라우데라 매니저 설치할 때 실수를 반복하여 클러스터를 세 번 정도 설치했다가 삭제하고 마지막으로 한 번 더 제대로 설치했는데, 이전에 설치했던 parcel 혹은 다른 잔여 파일이 남아서 그런 걸까요? parcel을 설치할 때마다 c 디스크 공간이 줄어들었던 걸 보면 잔여 파일이 남은 것 같긴 한데 어떻게 삭제해야 할까요?

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 구조를 보면 마지막 페이지로 갈 수록 모든 페이지 목록을 불러오는거 같은데 제가 이해한게 맞나요? pageLimitCalculator를 보면 page=4, pageSize=10, movablePage=3일때 pageLimitCalculaotr를 계산하면 61인데 현재 4페이지에 있다면 2번째 그룹인데 2번째 그룹의 데이터 목록들만 불러오는게 아니라 1번째 그룹데이터까지 포함해서 총 60개를 불러오는게 맞는거죠? 그렇다면 pageLimitCalculator 공식에서 (((page - 1) / movablePageCount) + 1) pageSize movablePageCount + 1; 마지막에 1을 더해주는데 왜 해주는 건가요?다음 페이지에 데이터가 있나 없나를 확인하기 위해 1을 더하는건줄 알았는데 제가 생각한대로 마지막페이지로 갈수록 모든 데이터를 불러오는 구조라면 굳이 마지막에 1을 더할 필요가 있나 싶어서요궁금합니다!

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.강사님 안녕하세요다름이아니라 snowflake 알고리즘에서 의문점이 생겨서 질문 드립니다. 질문1) snowflake 알고리즘에서 synchronized를 활용하여 동시성 제어를 하는데,만약 각 도메인 모듈마다 멀티 서버를 구상한다면 동시성 제어가 가능한가요? 질문2) 만약 안된다면, redis 와 같은 외부 미들웨어를 통해서 동시성제어를 하는 방식으로 해당 알고리즘을 수정해야 될까요?

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.       1."Message Relay는 전송이 실패한 이벤트에 대해서만 Outbox Table에서 polling하면된다 "그리고 생성 10초 이후 이벤트를 polling 하는 이유가"중복 이벤트 발송을 방지하기 위해서"라고 말씀하셨는데 그 부분이 잘 이해가 안됩니다. 우선 첫번째로,예를 들어 위와 같은 상황에서1.Article Service는 API 요청을 받으면 2가지 동작을 한다.2.Message Relay로 직접 이벤트를 전달하고, Outbox table에 이베트를 삽입한다. 위와 같이 이해를 했습니다. 그런데 이 2가지 동작 다음에"Message Relay는 전송이 실패한 이벤트에 대해서만 Outbox Table에서 polling해서 중복된 이벤트를 처리하는 일이 없도록 한다"라는 동작을 어떻게 어떤 순서로 수행할 수 있는건가요?? 그리고 여기에 추가로"생성 10초 이후 이벤트를 polling 해서 중복 이벤트 발송을 방지할 수 있다"라는 부분도 어떤 순서로 동작하기에 가능한 일인지 잘 모르겠습니다 제가 헷갈리는 부분은 이벤트를 직접 받기도 하고,      2.위 ppt 설명에서 2개의 애플리케이션이 있다면, 0~1번 샤드와 2~3번 샤드를 각각 polling한다.가 잘 이해가 되질 않습니다.예를 들어 A 애플리케이션이 0~1번 샤드에 할당된 상태B 애플리케이션이 2~3번 샤드에 할당된 상태일때,  만약, A 애플리케이션의 데이터가 유실됐다는 오류가 발생 -> Message Relay는 Outbox table에서 0~1번의 샤드만 polling한다. 이런 식으로 이해하면 옳게 이해한 것이 맞을까요?     매번 질문글에 상세한 답변 감사합니다좋은 하루 되세요   

안녕하세요. redis를 공부하던 중 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. 개발상황window10springboot 3.4.3티스토리를 참고해서 redis 설치window for docker 설치 문제상황docker의 compose.yml을 생성해서 docker 이미지(springboot와 redis)를 생성해서 동작을 시켰습니다. 이때 window에서 동작 중인 redis를 중지시키지 않았지만 docker의 redis는 포트 충돌 없이 정상적으로 동작합니다. window와 docker에서 redis가 여전히 동작 중인 것은 확인했습니다. DockerfileFROM openjdk:17-jdk COPY build/libs/*SNAPSHOT.jar app.jar ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]compose.ymlservices: api-server: build: . ports: - 8080:8080 depends_on: cache-server: condition: service_healthy cache-server: image: redis ports: - 6379:6379 healthcheck: test: [ "CMD", "redis-cli", "ping" ] interval: 5s retries: 10 docker와 window에서 redis 서버를 동작시키는 상황에서 Windows 명령 프롬프트에서 netstat 명령어를 통해서 포트번호와 IP를 확인했습니다.C:\Users>netstat -ano | findstr :6379 TCP 0.0.0.0:6379 0.0.0.0:0 LISTENING 15492 TCP 0.0.0.0:6379 0.0.0.0:0 LISTENING 19004 TCP [::]:6379 [::]:0 LISTENING 15492 TCP [::1]:6379 [::]:0 LISTENING 3800아래는 docker redis만 동작시켰을 때 상황입니다.C:\Users>netstat -ano | findstr :6379 TCP 0.0.0.0:6379 0.0.0.0:0 LISTENING 15492 TCP [::]:6379 [::]:0 LISTENING 15492 TCP [::1]:6379 [::]:0 LISTENING 3800아래는 window redis만 동작시켰을 때 상황입니다.C:\Users>netstat -ano | findstr :6379 TCP 0.0.0.0:6379 0.0.0.0:0 LISTENING 19004 질문redis는 docker와 window가 다른 네트워크 인터페이스를 가지고 있어서 포트 번호가 같아도 충돌이 나지않는걸까요?그렇다면 왜 springboot 어플리케이션은 같은 포트로 동작시켰을 때 포트 충돌이 발생하지 않아야하는거 아닐까요? springboot 어플리케이션은 포트 충돌로 인해 docker 또는 window 둘 중 하나에서만 실행시킬 수 있습니다. docker, redis에 깊은 이해를 하고 있지 않아서 많이 어려운 것 같습니다. 문제 접근 방식이 잘못된건지 저에게는 어렵네요

안녕하세요 강의 주제와는 맞지 않는 질문일 수도 있는데모놀리식 아키텍처에서는 그냥 게시글 생성/수정/삭제, 댓글 생성/삭제 등 이런 로직에서 점수를 업데이트하면 될 것 같아서 그런데모놀리식 아키텍처에서는 이벤트 방식으로 인기글을 선정하는 방법은 불필요하게 복잡하게 구현하게 되는걸까요?

Slave Node 실행할 때, docker redis로 실행해보고 싶은데 잘 안되어서 질문드립니다.docker run --rm -p 6379:6379 -it redis:7.4docker run --rm -d -p 6380:6380 -v C:/Users/종현/redis_conf/redis_6380.conf -it redis:7.4docker run --rm -d -p 6381:6381 -v C:/Users/종현/redis_conf/redis_6381.conf -it redis:7.4이렇게 git bash에 입력 후 확인해 보니컨테이너는 잘 떴습니다. 그런데 아래와 같이 슬레이브가 실행되지 않고 고유 redis로 실행된 것 같습니다.Master Node (docker reids 기본)2025-03-09 22:07:42 1:C 09 Mar 2025 13:07:42.395 * oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo 2025-03-09 22:07:42 1:C 09 Mar 2025 13:07:42.395 * Redis version=7.4.2, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=1, just started 2025-03-09 22:07:42 1:C 09 Mar 2025 13:07:42.396 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use redis-server /path/to/redis.conf 2025-03-09 22:07:42 1:M 09 Mar 2025 13:07:42.396 * monotonic clock: POSIX clock_gettime 2025-03-09 22:07:42 _._ 2025-03-09 22:07:42 _.-``__ ''-._ 2025-03-09 22:07:42 _.-`` `. `_. ''-._ Redis Community Edition 2025-03-09 22:07:42 .-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._ 7.4.2 (00000000/0) 64 bit 2025-03-09 22:07:42 ( ' , .-` | `, ) Running in standalone mode 2025-03-09 22:07:42 |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 6379 2025-03-09 22:07:42 | `-._ `._ / _.-' | PID: 1 2025-03-09 22:07:42 `-._ `-._ `-./ _.-' _.-' 2025-03-09 22:07:42 |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| 2025-03-09 22:07:42 | `-._`-._ _.-'_.-' | https://redis.io 2025-03-09 22:07:42 `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' 2025-03-09 22:07:42 |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| 2025-03-09 22:07:42 | `-._`-._ _.-'_.-' | 2025-03-09 22:07:42 `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' 2025-03-09 22:07:42 `-._ `-.__.-' _.-' 2025-03-09 22:07:42 `-._ _.-' 2025-03-09 22:07:42 `-.__.-' 2025-03-09 22:07:42 2025-03-09 22:07:42 1:M 09 Mar 2025 13:07:42.397 * Server initialized 2025-03-09 22:07:42 1:M 09 Mar 2025 13:07:42.397 * Ready to accept connections tcpslave12025-03-09 22:07:43 1:C 09 Mar 2025 13:07:43.105 * oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo 2025-03-09 22:07:43 1:C 09 Mar 2025 13:07:43.105 * Redis version=7.4.2, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=1, just started 2025-03-09 22:07:43 1:C 09 Mar 2025 13:07:43.105 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use redis-server /path/to/redis.conf 2025-03-09 22:07:43 1:M 09 Mar 2025 13:07:43.105 * monotonic clock: POSIX clock_gettime 2025-03-09 22:07:43 _._ 2025-03-09 22:07:43 _.-``__ ''-._ 2025-03-09 22:07:43 _.-`` `. `_. ''-._ Redis Community Edition 2025-03-09 22:07:43 .-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._ 7.4.2 (00000000/0) 64 bit 2025-03-09 22:07:43 ( ' , .-` | `, ) Running in standalone mode 2025-03-09 22:07:43 |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 6379 2025-03-09 22:07:43 | `-._ `._ / _.-' | PID: 1 2025-03-09 22:07:43 `-._ `-._ `-./ _.-' _.-' 2025-03-09 22:07:43 |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| 2025-03-09 22:07:43 | `-._`-._ _.-'_.-' | https://redis.io 2025-03-09 22:07:43 `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' 2025-03-09 22:07:43 |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| 2025-03-09 22:07:43 | `-._`-._ _.-'_.-' | 2025-03-09 22:07:43 `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' 2025-03-09 22:07:43 `-._ `-.__.-' _.-' 2025-03-09 22:07:43 `-._ _.-' 2025-03-09 22:07:43 `-.__.-' 2025-03-09 22:07:43 2025-03-09 22:07:43 1:M 09 Mar 2025 13:07:43.106 * Server initialized 2025-03-09 22:07:43 1:M 09 Mar 2025 13:07:43.106 * Ready to accept connections tcpreplicaof 127.0.0.1 6379 repl-ping-replica-period 10 repl-timeout 60 port 6380어떻게 해결해야 할까요?Window, 로컬 redis는 설치X

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.  같은 Consumer groups에 속한 consumer들은 각각 다른 partition을 구독하는데, 같은 offset을 사용해야하는 이유가 잘 이해가 헷갈립니다. 즉, Consumer groups에 속한 consumer들끼리같은 offset을 사용하는 이유가 잘 이해가 되질 않습니다 "각 데이터는 각 Topic의 Partition 단위로 순차적으로 기록되고, 기록된 데이터는 offset을 가진다." 라는게 간단한 예시를 들면, Topic1 ( 날씨에 관한 데이터 )Partition 1 ( 서울 날씨 관한 데이터)partition 2 ( 부산 날씨 관한 데이터)partition 3 ( 대구 날씨 관한 데이터) 라고 이해를 했습니다. 근데 여기서 partition마다 데이터가 다른데 같은 offset을 사용한다는 개념이 잘 와닿지가 않습니다   항상 강의 잘 보고 있습니다. 감사합니다