7강에서 유저 생성 APi를 만들때 user클래스를 따로 또 만드는데 전에 덧셈이나 곱셈 api에서는 객체를 dto에서 바로 만들어서 가져왔는데 여기서는 domain-user처럼 따로 또 클래스를 만들어서 객체를 호출하는 이유가 있을까요?

이 강의 느낌 왔습니다.찍먹이 아닌 부먹하겠습니다.평일 저녁, 주말이 심심하지 않겠다 ㅎㅎ(벚꽃 어디갔노)강의 찍어주셔서 감사합니다.

안녕하세요다름이 아니라 application.yaml에서 설정값 모두 맞추고, gralde 빌드도 되었습니다그런데 ArticleApplication 실행하는 부분부터 강의와 다르게 정상실행이 되고, ArticleService에서 OutboxEventPublisher 빈을 못 찾고 있습니다outbox-message-relay 패키지 내 설정값 혹은 어노테이션 살펴봐도 감이 잘 오지 않습니다지식공유자님의 코드와 샅샅이 차이점을 찾으려 했으나, 차이는 메세지릴레이 부분 뿐이었습니다 위 빈 문제를 해결하기 위해서 어느 부분을 확인하면 될 지 여쭤보려 합니다 

선생님께서 말씀을 조금 두루뭉술하게 해주셔서인지 ㅠㅠ 다들 궁금해 하시는거같은데 저또한 궁금한 부분들이 있습니다. JPA에서 처음부터 트랜잭션 매니저 구현체로 JpaTransactionManager를 사용하지 않고 auth쪽은 DataSourceTransactionManager를 사용한건 왜 그런건가요?AuthService#createUser()부분에서는 일반 JDBC 기반의 DataSourceTransactionManager를 사용하셨더라구요.이러한 경우 영속성 컨텍스트에서 Entity들의 생명주기까지는 관리가 안되는걸로 알고 있습니다. Lazy Loading이나 Dirty Check 등..채팅관련 트랜잭션 설정할때에는 구체적으로 어떤 메커니즘에 의해 어떤 문제가 발생할 수 있는지 명확히 알려주실 수 있을까요? 제가 몇 번 돌려서 듣긴 했는데 느낌이 STOMP 통신 특성상 발생되는 이슈라고 이해는 한 것 같은데 그게 구체적으로 어떠 어떠한 이유로 오류가 발생한다?혹은 할수도 있다? 는것인지 이해를 못했습니다. 확실히 무조건 오류가 발생을 한다는걸까요? 그리고 그 원인은 무엇일까요?단순히 JPA를 이용한 비즈니스 로직을 작성할때는 JpaTransactionManager가 관리하는 트랜잭션 내에서 작성하자. 그리고 그러기 위해서 createChatTransacationMansger를 사용하자. 라고 이해해도 될까요?JpaRepository 구현체인 SimpleJpaRepository에는 기본적으로 save()에는 트랜잭션이 걸려 있지만 저장 이후에 Entity 조작하는 로직이 있다면 동작하지 않게 되니까요.. 혹시 일반적인 JPA 환경과 별개로 STOMP를 통한 웹소켓 통신 환경에서의 JPA 트랜잭션 처리에 대해 특이사항이 있었던거라면 자세히 설명좀 부탁드려도 될까요? 예를 들어 일반 MVC 프레임웍의 http 통신 환경일때는 스레드 또한 톰캣의 스레드를 사용하지만 STOMP는 환경이 달라서 뭔가 신경써야 할게 있다든지..? 감사합니다. 

js파일에서 html 작성할 때 속성의 중괄호 부분이 tab키를 눌러도 빠져나가지지 않네요.다른 괄호나 따옴표는 나가지는데 따로 설정을 하신건가요?

8강에서 import문 자동으로 추가하는 키가 뭘까요?

혹시 패키지를 dto랑 controller랑 나누는 이유가 뭔가요? 

mac 어떤 스펙의 기기를 쓰고 계신지 궁금합니다!

이부분에서 <div class="mine" style="color: {{chat.user}}"> 가 오류뜨는데, 속성값예상 at-rule 또는 선택기가 필요함 이라고 복붙했는데 왜이런오류가뜰가요?

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! fastapi 입문으로 강사님 강의를 듣게되어 영광입니다. 강의 내용 따라 진행은 잘되고 있으나 강사님이 구현하신 class SubCategoryCreate(BaseModel): model_config = ConfigDict(from_attributes=True) subcategory_name: str category_id: int model_config = { "json_schema_extra": { "example": { "subcategory_id": 1, "subcategory_name": "수도", "category_id": 1 } }이렇게 구현을 하셨는데 model_config 변수가 두번사용 되어 마지막에 사용된 model_config 값이 첫번째 ConfigDict(from_attributes=True) 값을 덮어 씌워 첫번째로 사용된 model_config 변수의 역할이 없어지는것이 아닌가 하여 의문이 들어 왜 같은 변수명으로 덮어 씌우는지 궁금하여 질문 드립니다.

다른 영상은 괜찮은데 섹션4는 목소리만 나옵니다. 화면은 블랙화면으로 계속 고정이네요. 다른 섹션은 안그런데... 저만 그런건가요??

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   

다른 분들의 질문에 답변을 달아주신 내용을 보니까 사용자 계정에 등록된 도메인의 0번째에서 type 값을 사용하여 무료/프리미엄을 구분하는 답변을 예시로 준 것을 봤습니다.프로젝트 환경에서 하나의 사용자가 같은 도메인에 무료/프리미엄 비밀 키를 중복하여 발급 받을 수도 있고 비밀 키를 다수 발급받을 수도 있는데요 이 경우 도메인은 여러개가 조회될 것인데 이런 경우에는 어떻게 처리를 해야하나요?헤더에 비밀 키를 담아서 요청을 보내서 어떠한 비밀 키를 통한 요청인지를 특정하는 방법도 생각해봤습니다.서버 비밀 키는 어차피 클라이언트에게는 노출될 우려가 없고 클라이언트 용 비밀 키는 어차피 클라이언트에게 노출될 것을 염두해둔 비밀 키니까 노출이 되어도 크게 문제가 없을거라 생각했었습니다.하지만 이게 보안에 문제가 되는 방법은 아닌지 모르겠어서 검색을 좀 해봤지만 쉽게 판단이 서질 않습니다.아니면 일단 현재 수준에서는 보안 측면까지 이렇게 고민하기 보다 서버/클라이언트용과 무료/프리미엄용을 분리함에 의의를 두고 이런 강의를 진행하는 것이 옳은걸까요?ㅜㅜ[제로초 강좌 질문 필독 사항입니다]질문에는 여러분에게 도움이 되는 질문과 도움이 되지 않는 질문이 있습니다.도움이 되는 질문을 하는 방법을 알려드립니다.https://www.youtube.com/watch?v=PUKOWrOuC0c0. 숫자 0부터 시작한 이유는 1보다 더 중요한 것이기 때문입니다. 에러가 났을 때 해결을 하는 게 중요한 게 아닙니다. 왜 여러분은 해결을 못 하고 저는 해결을 하는지, 어디서 힌트를 얻은 것이고 어떻게 해결한 건지 그걸 알아가셔야 합니다. 그렇지 못한 질문은 무의미한 질문입니다.1. 에러 메시지를 올리기 전에 반드시 스스로 번역을 해야 합니다. 번역기 요즘 잘 되어 있습니다. 에러 메시지가 에러 해결 단서의 90%를 차지합니다. 한글로 번역만 해도 대부분 풀립니다. 그냥 에러메시지를 올리고(심지어 안 올리는 분도 있습니다. 저는 독심술사가 아닙니다) 해결해달라고 하시면 아무런 도움이 안 됩니다.2. 에러 메시지를 잘라서 올리지 않아야 합니다. 입문자일수록 에러메시지에서 어떤 부분이 가장 중요한 부분인지 모르실 겁니다. 그러니 통째로 올리셔야 합니다.3. 코드도 같이 올려주세요. 다만 코드 전체를 다 올리거나, 깃헙 주소만 띡 던지지는 마세요. 여러분이 "가장" 의심스럽다고 생각하는 코드를 올려주세요.4. 이 강좌를 바탕으로 여러분이 응용을 해보다가 막히는 부분, 여러 개의 선택지 중에서 조언이 필요한 부분, 제 경험이 궁금한 부분에 대한 질문은 대환영입니다. 다만 여러분의 회사 일은 질문하지 마세요.5. 강좌 하나 끝날 때마다 남의 질문들을 읽어보세요. 여러분이 곧 만나게 될 에러들입니다.6. 위에 적은 내용을 명심하지 않으시면 백날 강좌를 봐도(제 강좌가 아니더라도) 실력이 늘지 않고 그냥 코딩쇼 관람 및 한컴타자연습을 한 셈이 될 겁니다.

혹시 커서와 챗지피티 전부 유료버전 끊어서 사용하고 계신가요?

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!

여태까지 비주얼 스튜디오 코드로 하시다가 웹스톤으로 바꾸셨던데혹시 비주얼 스튜디오 코드로 계속 진행해도 프로그램 실행에는 문제없을까요?

에러로 의심되는 코드 올릴게요.아래는 nodebird-api 의 routes/index 파일과 middlewares/index.js코드의 corsWhenDomainMaches 모듈인데 뭐가문제인지 모르겠습니다. cors모듈은 사용했는데 말이죠 module.exports = router; exports.corsWhenDomainMatches = async (req, res, next) => { const domain = await Domain.findOne({ where: { host: new URL(req.get('origin')).host }, }); if (domain) { cors({ origin: req.get('origin'), credentials: true, })(req, res, next); } else { next(); } }; const express = require('express'); const { verifyToken, apiLimiter, corsWhenDomainMatches } = require('../middlewares'); const { createToken, tokenTest, getMyPosts, getPostsByHashtag } = require('../controllers/v2'); const router = express.Router(); router.use(corsWhenDomainMatches); // POST /v2/token router.post('/token', apiLimiter, createToken); // POST /v2/test router.get('/test', apiLimiter, verifyToken, tokenTest); // GET /v2/posts/my router.get('/posts/my', apiLimiter, verifyToken, getMyPosts); // GET /v2/posts/hashtag/:title router.get('/posts/hashtag/:title', apiLimiter, verifyToken, getPostsByHashtag);

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. 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.