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미해결
[백엔드/예외처리 시나리오/집계 최적화] 백엔드 포트폴리오와 실무 이력 강화 전략. 올인원 PART1
parallelStream 발음하실때 패럴드? 팰월드?스트림이라고 하시는데, 패러럴스트림 아닌가요..? 추가로.. 병렬처리쪽 테스트 하실때 1분 기다리기보다는 테스트 코드를 작성해서 직접 실행하거나 가능하다면 스케줄러 테스트하는 꿀 팁같은 것도 있으면 좋을것 같아요~~
미해결
코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버
마지막 JDBC 데이터베이스 설정하는 부분까지 했는데도 계속 에러가 나서 찾아보니 mariaDB보다 MySQL이 더 호환이 잘된다고 나와서 MySQL로 변경하려 합니다. 그런데 mariaDB와 MySQL 모두 계속 오류가나서 진행이 되지 않네요 ㅠ 참고자료로 올려주신 pdf의 25페이지 코드 참고해서 해봐도 되지 않는데 살펴봐야 할 곳이 어디 있을까요? MySQL로 하는 방법도 알려주시면 감사하겠습니다!
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? ( 예 /아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? ( 예 /아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? ( 예 /아니오) [질문 내용] 오류 내용: 로그인 시도 시 Wrong user name or password라고 뜹니다. ( Wrong user name or password [28000-232] 28000/28000 ) 스프링부트 버전: 3.4.2 H2 버전: 2.3.232 build.gradle dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' testRuntimeOnly 'org.junit.platform:junit-platform-launcher' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc' runtimeOnly 'com.h2database:h2' } application.properties spring.application.name=hello-spring spring.datasource.url=jdbc:h2:tcp://localhost/~/test spring.datasource.driver-class-name=org.h2.Driver spring.datasource.username=sa 버전에 알맞게 h2를 설치한 후, 윈도우 환경에서 h2.bat를 실행했습니다. 강의자료를 보며 추가해야 할 코드를 다 추가한 것 같은데, 로그인이 되지 않고 무엇이 문제인지 모르겠습니다. 또, 새로고침 시에 사용자명이 기본적으로 sa가 아니라 계속 admin으로 표시됩니다. (로그인할 때는 sa로 바꿔 로그인 시도했습니다.)
해결됨
카카오,구글 SNS 로그인(springboot3, vue3)
"인가코드(백엔드에서 발급)" 강의에서 백엔드에서 소셜 로그인을 처리 부분에 질문이 있습니다. 해당 방식의 단점이 JWT 반환 시, redirect 방식을 사용하므로 JWT 토큰 값이 노출될 수 있어 보안상 문제가 될 수 있다고 이해했습니다. 하지만 JWT 토큰 값 자체는 브라우저 로컬 스토리지에 저장하면 어떻게든 유저에게 노출되는 것 아닌가 라는 생각이 듭니다. 이에 대한 강사님의 생각이 궁금합니다.
미해결
Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)
https://www.inflearn.com/community/questions/267420/%EB%8C%80%EC%89%AC%EB%B3%B4%EB%93%9C%EC%97%90-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%A5%BC-%EB%AA%BB%EA%B0%80%EC%A0%B8%EC%98%A4%EB%8A%94%EA%B2%83-%EA%B0%99%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4 를 참고하여 Legend: {{instance}} Instant 체크 + Fields 입력 을 통해 위에 처리량은 잘나오는 모습입니다 하지만 밑에 그래프들은 Fields 입력하는 부분이없어서 처리량때 처럼 설정을 할 수 없고 역시나 no data로 나오네요 설정은 이대로 했습니다.
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
[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] thymeleaf를 사용해서 표를 만들려고 합니다. 상품명 | 과세/면세 | 구매처1 | 구매링크1 | 구매처2 | 구매링크2 .... 아이폰 | 과세 | 쿠팡 | coupang.com.... | 네이버 | naver.com..... 이런식으로 작성하려고 합니다. 우선 Controller에서 thymeleaf 로 넘기는거까지는 했는데 구매처 리스트에서 상품명 별 제일 많은 구매처 객체 개수에 맞게 제목을 구매처N 까지 늘려서 만들고 싶은데 방법이 있을까요??
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
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) readCount BoardRead 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 조회 3. Board 테이블 readCount 업데이트 4. 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 한다면 BoardRead 테이블에 있는 데이터도 레디스로 옮겨야 할까요? 그런데 조회수 데이터는 계속해서 쌓일테고 비즈니스에 중요하지 않은 데이터가 레디스 메모리만 차지하는 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 ㅠ 비관적 락을 선호하지 않는 이유를 체감해버렸다.. ※ 뇌 + GPT 갈구니까 아래와 같은 여러 결론이 나왔습니다. 해결책1 1. Redis SET 자료구조로 중복 체크, 최초 조회면 TTL 걸어줌 2. 분산락(Redis)을 걸고, Board 테이블 readCount 업데이트 및 BoardRead Insert 수행 3. 락 해제 해결책2 1. Redis SET 자료구조로 중복 체크, 최초 조회면 TTL 걸어줌 2. 비동기로 Board 테이블 readCount 업데이트(낙관적 락 적용) 및 BoardRead Insert 수행 작성하면서 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 ㅠㅠ 자기전 마지막 생각 레디스의 incr를 이용해 조회수 관리, 조회수 데이터는 mysql에 주기적으로 백업
미해결
코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버
spring 실행하는 방법과 이 프로젝트를 실행하는 방법이요
미해결
비전공자도 이해할 수 있는 쿠버네티스 입문/실전
안녕하세요. 재밌고 좋은 강의를 해주셔서 감사합니다. 아직 70%정도 보고 있지만 궁금하게 있습니다. 현재 백엔드 개발자로 근무하고 있는데 저희 환경은 aws의 ec2에 직접 올려 백엔드 서버(spring-boot)를 운영하고 있습니다. 점차 쿠버네티스 환경으로 변경하려고 인프라담당자들과 백엔드 개발자들이 스터디 및 환경 구축하고 있는데요. 만약 실무에서 쿠버네티스 환경으로 바뀐다면 개발자들의 로컬 개발 환경은 어떻게 하시는지 궁금합니다. 대부분 자바, 스프링 환경이면 인텔리제이등으로 개발 후 테스트를 해볼텐데 컨테이너에서 다른 개발자들과 다 같은 환경에서 테스트를 해보고 빌드해보고 해야 하지 않는가 싶어서요. 실무에선 어떤식으로 개발자들이 개발하는지 개발, 테스트 , 운영 배포 까지 플로우가 어떻게 되는지 궁금합니다.
미해결
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
프로젝트 생성부분의 마지막 강의 수강중이고, 위와 같이 코드를 작성했을 때 다음과 같은 오류가 납니다 https://drive.google.com/file/d/1g1uPQj8hZvNmWr3u9NBwMTuI_NOZWSKC/view?usp=sharing 프로젝트 파일도 같이 첨부합니다
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
[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] 멤버 삭제 기능을 만들려고 하는데 이렇게 하는게 맞을까요? 한개의 멤버만 받아서 삭제하고 싶은데 어떻게 처리해야 할까요? public boolean deleteProduct(String productName){ List<Product> result = em.createQuery("select p from Product p where p.productName = :productName", Product.class) .setParameter("productName", productName) .getResultList(); return true; } getResultList 로 하니까 여러개 나올거 같은데 한개만 삭제하려면 어떻게 해야 하나요? 그리고 em.remove하면 되나요?
미해결
Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)
RouteLocator gatewayRoutes(RouteLocatorBuilder builder) 이 메소드를 만들기 위해 implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-gateway' 이걸로 수정했을 했는데 이후 저 메소드를 주석 처리하고 applicatio.yml을로 설정을 대체 했을 때는 동작을 안하고 implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-gateway-mvc' mvc로 다시 변경해줘야 올바르게 동작하는데 무슨 차이가 있을까요?
미해결
웹소켓/STOMP 채팅서비스(spring, vue, redis)
안녕하세요 강사님. 혹시 Refresh Token 을 사용하면 프론트엔드 코드에서 대략적으로 어떤 점이 바뀌게 되는건가요?
미해결
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
[질문 내용] 강의에서 회원의 이름으로 중복된 계정을 검증하고, DB에서 회원의 이름을 Unique 제약 조건으로 잡는 게 좋다고 하셨는데 이건 이 예제에서의 가정인 거고, 현업에선 이름만으로 중복 계정을 검증하거나, 이름에 유니크 제약 조건을 거는 경우는 거의 없다고 봐도 되나요?
미해결
개발자에게 필요한 로그 관리
저는 컴터 사양이 꽤나 좋아서 인지? 항상 표준출력이 더 빠르더군요. 알아보니 로깅 프레임워크가 느린 이유에는 대략 이런 이유들이 있네요. 로그 출력에 여러 과정을 거침. Logger → Appender → Encoder → Layout → OutputStream 레벨 설정에 의한 필터링 로그 포맷팅 처리 분명 표준출력이 synchronized 에 의해서 멀티 스레드 환경에서 취약한건 맞으나 현재 테스트에서는 그 부분이 로깅 프레임워크의 처리 과정보다는 빨랐던 것 같습니다. 테스트 환경 변경 그래서 테스트 환경을 바꿔서 테스트 해보았습니다. 멀티스레드 환경. 스레드 10개. 각 스레드별 100000번 출력 package kr.co.shortenurlservice.log; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; @Slf4j public class SoutVsAsyncLoggingTest { private static final int THREAD_COUNT = 10; private static final int LOG_COUNT = 100_000; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 1. System.out.println() 테스트 long sysoutTime = runTest(i -> System.out.println("[SYSOUT][" + Thread.currentThread().getName() + "] " + i) ); // 2. log.info() (AsyncAppender + Console) 테스트 long asyncLogTime = runTest(i -> log.info("[LOGGER][{}] {}", Thread.currentThread().getName(), i) ); // 결과 출력 Thread.sleep(5000); System.out.printf("System.out: %,d ms%n", sysoutTime); System.out.printf("Async log : %,d ms%n", asyncLogTime); } private static long runTest(StringConsumer task) throws InterruptedException { long start = System.currentTimeMillis(); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT); CountDownLatch latch = new CountDownLatch(THREAD_COUNT); for (int t = 0; t < THREAD_COUNT; t++) { executor.submit(() -> { for (int i = 0; i < LOG_COUNT; i++) { task.accept(i); } latch.countDown(); }); } latch.await(); executor.shutdown(); long end = System.currentTimeMillis(); return end - start; } @FunctionalInterface interface StringConsumer { void accept(int value); } } 또한 test/resources/logback.xml 설정으로 포맷을 날짜 같은것 제외하고 표준출력과 똑같이 맞춰주고 AsyncAppender 를 통해 멀티 스레드 환경에서 차별점이 있도록 비동기 Appender를 추가해줌. <configuration> <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"> <encoder> <pattern>%msg%n</pattern> </encoder> </appender> <appender name="ASYNC_CONSOLE" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <appender-ref ref="CONSOLE"/> <queueSize>10240</queueSize> </appender> <root level="info"> <appender-ref ref="ASYNC_CONSOLE"/> </root> </configuration> 이렇게 하니까 표준출력보다 빠르더군요. 꼭 성능문제뿐 아니라 로그 관리체계 자체가 로깅 프레임워크가 넘사이기 때문에 안쓸 비교불가겠지만.. 성능적으로 보더라도 실무 환경이라면 메시지 출력 전후로 비즈니스 로직들이 있기 때문에 임계영역을 통해 스레드를 대시시키는 표준출력을 사용하는것보다는 로깅 프레임워크가 더욱 성능적으로 이점이 있을 것 같습니다.
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
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 했을때 맨 처음 실행을 하면 1개의 데이터만 삽입되고 나머지 9개는 소실이됩니다 그리고 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!
미해결
코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버
vscode를 통해 npm start를 한 후, todo/read/숫자를 입력하니까 404에러가 발생했습니다. 그런데 vscode에서 컨트롤S를 눌렀더니 화면이 떴는데 익스플로러 상에서 새로고침을 하니까 다시 404에러가 발생하는데 이유를 모르겠습니다. 이미지를 첨부할 테니 혹시 더 필요하신 게 있으시면 답변해 주시면 감사드리겠습니다.
미해결
1시간만에 끝내는 virtual thread in spring boot
안녕하세요! 너무 좋은 무료강의 감사합니다:) 강의를 듣는와중에 궁금증이 생겼는데요. log.info("3) Service virtual true: {}", Thread.currentThread().isVirtual()); 현재 스레드가 가상스레드가 맞는지 확인 하는 위와 같은 코드를 심어 실행해 보았습니다. 컨트롤러의 경우 항상 true를 리턴했고, SimpleAsyncTaskExecutor의 경우에도 true를 리턴했습니다. 그러나 예제코드에서 세팅하신 ThreadPoolTaskExecutor의 설정으로는 false를 리턴하였습니다. 해당 현상을 gpt한테 100% 공식문서 기반으로 설명하라고 하자 ThreadPoolTaskExecutors는 VirtualThread와 상호작용 중 이라는 힌트 정보를 붙인 것 이다(?) 라는 답변을 하여 이해하기가 힘들었습니다. 일단 threadPoolTaskExecutor.setThreadFactory(Thread.ofVirtual().name("vthread-", 0).factory()); 와 같은 ThreadPoolTaskExecutors의 세팅을 추가해주니 isVirtual 에대한 true값이 나오긴 했습니다. 제 부족한 견문으로는 이해가 되지 않는 현상이라 강사님이 도움을 주실수 있나해서 문의드립니다 🙂
미해결
카카오,구글 SNS 로그인(springboot3, vue3)
안녕하세요 수업 들으면서 동시에 코틀린으로 코딩하다보니 중간중간 놓치는 부분이 있어서 코드 제공이 가능할까요? 코드 제공 주신 다는 내용은 들었는데 자료에 안보여서 동영상을 여기저기 반복 재생하니 진도가 느려지네요
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
안녕하세요. 쿠케님 강의 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 작성 2⃣ (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 실행 4⃣ (배포) 1번 코드 배포 위 방식에서 발생할 수 있는 문제점 1. 3번(마이그레이션)과 4번(배포) 사이에 조회수가 누락될 가능성 - 마이그레이션 실행 후 MySQL에는 새로운 조회수가 계속 업데이트 되지만, 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 방법 1⃣ (개발) redis 저장 및 조회, mysql 백업 코드 작성 2⃣ (개발) 기존 MySQL 데이터를 Redis에 저장하는 마이그레이션 코드 작성 및 실행 3⃣ (1번 코드 배포 전) 더블 라이트(Double Write) 모드 개발하여 운영에 적용 4⃣ (배포) 기존 MySQL 기반 조회수 코드 제거, Redis 기반으로 전환 5⃣ (배포 후) MySQL 백업 로직 실행 및 기존 MySQL 조회 로직 완전히 제거 제가 혹여나 놓친게 있거나 더 좋은 방법이 있으면 천천히 답변 부탁드립니닷! 출처: 내 뇌 + GPT 센세
