아직 초반부지만 열심히 듣고 있는데요, 섹션3에서 각각의 명령어를 설명하시면서 직접 마우스로 움직이면서 하시더라구요 강사님 설명을 들으면서 입력해보고는 있는데 그렇게 움직이면서는 확인이 안되어서요.... 따로 코딩을 더 넣어야 하는건지 아님 제가 놓친 부분이 있는지 해서요
안녕하세요. Java 의 Socket::close() 내부에서 InputStream, OutputStream 을 정리해주지 않는 이유가 있나요? Java 에서 제공하는 Socket::close() 내부에서 Stream 들을 정리해주면 강의 코드가 훨씬 간단해질것 같아 문의 드립니다. 아니면, 원래 정리를 해주는데 강의에서 복잡한 상황을 보여주기 위해 의도적으로 Socket 과 InputStream, OutputStream 을 함께 명시적으로 정리해주는 것인가요? ServerSocket 의 경우에도 자체적으로 SessionManager 와 같은 기능을 제공하는 더 나은 ServerSocket 클래스가 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요. 강사님. 강의를 보고 개인 웹사이트를 만들었는데요. https://mirihomepage.com/ 로그인이 안됩니다;;; superuser도 있고, 카테고리/google 사이트 등록까지 분명 다 했는데, https인증 받고, 도메인 연결하고 그러는 사이에 뭔가 달라진건가싶습니다...
mappedBy를 정확히 뭐라고 이해해야할지 잘모르겠습니다. 양방향 연관관계 설정을 위해서 필요한 것은 알겠으나 그 용어의 개념?이라고 할까요 뭐라고 이해해야할까요? 이전 양방향 연관관계와 연관관계의 주인 1- 기본 에서는 반대 편에 어떤 것이 걸려있는지 이런식으로 용어를 설명하셨는데 이번 강의 11분 44초와 13분 31초 부터 설명하시는 것을 보면 mappedBy를 통해 연관관계 주인이 누구로 설정되어있는지 알려주는 듯한 설명을 하시는데요 그냥 단순 mappedBy라는 용어 개념을 이해하려면 전 강의에서 설명하셧듯이 단순히 어떤 것이랑 연결되어있는지로 이해하면 될지 아니면 이번 강의에서처럼 연관관계 주인이 어떤 것으로 설정되어있는지 알려주는 것으로 이해하면 될지 궁금합니다
[질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 궁금한 것이 생겨서 질문 남깁니다. Executor 스레드 풀 관리에서 예제와 같은 상황일 때, 만약 요청이 계속 들어온다면 초과 스레드를 유지하는 것이 좋다고 말씀하셨습니다. 거기서 의문이 생긴 게, 요청이 계속 들어오면 동적으로 maximumPoolSize를 조절할 수 있는 방법이 있나요? 아니면 초과 스레드를 살려두는 TimeUnit 값을 늘릴 수 있는 방법이 있나요? 유연하게 관리할 수 있지 않나 싶어서 찾아보니, setMaximumPoolSize(int maximumPoolSize) setKeepAliveTime(long time, TimeUnit unit) 으로 설정할 수 있더군요. 이를 활용해 동적으로 관리하는 것인지 궁금합니다! 실무에서는 어떤 방식을 사용하는지 궁금해 질문 남깁니다. 감사합니다!
안녕하세요. 질문은 아니고 혹시나 저와 같은 에러가 발생하신 분들이 보다 빠르게 문제를 해결하고 강의를 들으실 수 있도록 comment 하나 남깁니다! 현재 저는 Airflow 3.0.x 버전으로 수강 중인데, Python & Email Operator 기반 Xcom 강의(32강) 를 듣던 중, 아래와 같이 AirflowException: SMTP connection is not found 에러가 발생했습니다. 원인 파악을 위해 코드를 다시 보던 중, 강사님 GitHub에 있는 코드( dags_python_email_xcom.py )에서 EmailOperator에 conn_id 부분이 없는 것을 확인했습니다. 혹시나 저처럼 Airflow 3.0.x 버전으로 실습을 진행하시는 분들이 참고하실 수 있도록 내용 공유 드립니다~! 그럼 완강까지 다들 화이팅입니다!
settings.py를 똑같이 작성하고, hands_on 경로에 있는 것도 잘 확인했는데, PRINT_SQL=1 py manage.py shell을 작성하면, -------------------------------- PRINT_SQL=1 : 'PRINT_SQL=1' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로그램 이름으로 인식되지 않습니다. 이름이 정확한지 확인하고 경로가 포함된 경우 경로가 올바른지 검증한 다음 다시 시도하십시오. 위치 줄:1 문자:1 + PRINT_SQL=1 + ~~~~~~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (PRINT_SQL=1:String) [], CommandNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException ----------------------------------- 이렇게 에러가 납니다.. 그래서 좀 찾아보니까 ------------------- $env:PRINT_SQL=1 py manage.py shell ------------------- 이렇게 작성하면 된다고 하는데 맞을까요?
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] package thread.executor.test; import java.util.List; import java.util.concurrent.*; import static util.MyLogger.log; import static util.ThreadUtils.sleep; public class NewOrderService { private final ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(10); public void order(String orderNo) throws InterruptedException, ExecutionException { InventoryWork inventoryWork = new InventoryWork(orderNo); ShippingWork shippingWork = new ShippingWork(orderNo); AccountingWork accountingWork = new AccountingWork(orderNo); try { List<Callable<Boolean>> tasks = List.of(inventoryWork, shippingWork, accountingWork); List<Future<Boolean>> futures = es.invokeAll(tasks); for (Future<Boolean> future : futures){ Boolean value = future.get(); if (!value){ log("일부 작업이 실패했습니다."); } } log("모든 주문 처리가 성공적으로 완료되었습니다."); } finally { es.close(); } } } 코드의 내용을 이렇게 짰는데요. 디자인 패턴 중 전략 패턴을 적용하고 싶은데 영 떠오르지 않네요. InventoryWork, ShippingWork, AccountingWork 처럼 계속 인스턴스가 늘어나면, 코드가 번잡해질 듯한데 전략 패턴을 어떻게 녹일 수 있을까요? 떠오르지 않아서 질문드립니다. 감사합니다.
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4-10 입니다 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 네임드 락은 분산환경에서 유리하다. 2. 어려움을 겪는 부분 어떤 개념이 헷갈리시나요? 네임드 락이 분산 환경에서 유리하다 하신 내용에서, 데이터베이스 레벨의 락 제공이기에 유리하다고 이해하였습니다. 하지만 비관적락, 낙관적 락 둘 다, db 단 에서 락을 획득하거나 버전 관리를 통해 이루어 진다고 이해하고 있어서 그렇다면 분산 환경에서 유리하다는 것이 네임드 락만의 장점이 아닌것 같다고 생각이 들었습니다. 스프링에서 비관적락, 낙관적 락을 jpa 를 활용하여 걸게 된다면, dbever 에서 테스트 해본 것 처럼 db 단에서 처리되어 락을 수행하게 되는 내용이 정확히 맞는지 궁금합니다. 만약 맞다면 네임드 락이 분산 환경에서 유리하다는 것이 db 단에서 처리되고, 그 방식 자체가 분산환경에 유리한 내용을 가지고 있는건지 궁금합니다.
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다. 인덱스 타입은 인덱스만 조회하는 경우에는 단순히 논 클러스터 인덱스 안에 있는 칼럼 값들만 조회하기만 하면된다. 라고 말씀을 하셨습니다. 근데 제가 클러스터 인덱스/논클러스터 인덱스/ 커버링 인덱스에 대한 개념을 아래와 같이 이해를 했습니다. 클러스터 인덱스 - PK를 키로 리프 노드에 모든 데이터가 저장돼 있는 구조 논클러스터 인덱스 - 세컨더리 인덱스를 키로 가지고, 리프 노드에는 “해당 세컨더리 인덱스의 PK를 데이터로 가지고 있음”. 커버링 인덱스 - 세컨더리 인덱스를 키로 가지고 있으며, 리프 노드에 “ 해당 세컨더리 인덱스의 PK와 실제 데이터를 가지고 있음” 그래서 위 사진과 같이 설명을 하셨을 때, 잘 이해가 되지 않은 부분이 price만 보는 경우에는 단순히 논 클러스터 인덱스 안에 있는 칼럼 값들만 조회하기만 하면 된다.라는 말씀이 잘 이해가 되지 않습니다. 논 클러스터 인덱스의 경우에는 저는 아래와 같이 이해를 했습니다. 1.세컨더리 인덱스가 key이고, 리프 노드에 데이터로 PK를 가지고 있음 2.그래서 세컨더리 인덱데스로 원하는 데이터를 직접 찾기 위해서는 리프 노드에 있는 PK를 이용해서 직접 클러스터 인덱스로 접근해서 데이틀 조회해야됨” 그래서 제가 이해한 부분 중에 틀린 부분이 있는걸까요? 아니면 제가 이해한게 맞다면 “ price만 보는 경우에는 단순히 논 클러스터 인덱스 안에 있는 칼럼 값들만 조회하기만 하면 된다”라는 말씀이 잘 이해가 되질 않습니다. 감사합니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) -> 네 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) -> 네 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) -> 네 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 9장 실습 문제에 대한 질문입니다. 이건 제가 직접 작성하면서 썼던 Item.java 에 있는 코드입니다. public void print() { System.out.print("이름:" + name + "가격:" + price); } 그리고 이건, Movie.java에 있는 제 코드입니다. System.out.println("이름:" + Movie.getName() + ", 가격:" + Movie.getPrice()); super를 사용 안하고 Override를 이용해서 print() 부분을 Movie.getName을 사용해서 재 정의 했다고 생각했는데 출력 결과는 이렇게 나왔습니다. 어떤 부분 때문에 이런 결과가 나왔는지 궁금합니다. 코드의 다른 부분은 상속.pdf와 동일합니다. 이름:영화1, 가격:18000 - 저자 :han, isbn :12345 이름:영화1, 가격:18000 - 감독 :seo 이름:영화1, 가격:18000 - 감독 :감독1, 배우 :배우1 상품 가격의 합: 54000 그리고, 헷갈린 부분에서 어떤 이론을 다시 복습해야할지도 궁금합니다 감사합니다!
