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[Spring Boot] 다대일 채팅(like 버블), 채팅방 개설 및 입장, 채팅방 목록 조회 기능 구현 방법. 처음부터 끝까지 정리. 📢 다대일 채팅이란?글을 시작하기에 앞서 다대일 채팅이라는 것에 낯선 독자분들을 위해 다대일 채팅 기능에 대해 간단히 설명드리겠습니다.다대일 채팅 기능이란, 한쪽(1쪽)에 위치한 사용자는 다수(N쪽)에 있는 사용자들의 채팅을 모두 확인할 수 있고, 자신의 메시지가 N쪽의 모든 사용자에게 전달됩니다. 반면, N쪽의 사용자는 다른 N쪽 사용자들의 채팅을 볼 수 없으며, 오직 1쪽 사용자의 메시지만 확인할 수 있습니다. 또한, N쪽 사용자가 보낸 메시지는 다른 N쪽 사용자에게는 공유되지 않고, 1쪽 사용자에게만 전달됩니다.이 구조를 그림으로 다음과 같이 표현해봤습니다!! 1쪽 사용자 시점: 단체 채팅방에서 모든 참여자와 소통하는 느낌N쪽 사용자 시점: 1쪽 사용자와 1:1 채팅을 하는 느낌 이러한 형태는 대.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 24.
[Spring Boot] 구글, 카카오, 네이버 소셜 로그인 완전 기초부터 구현까지 이 글 하나로 끝내기 ⭐ OAuth 2.0 인증 방식OAuth 2.0은 안전하게 사용자 정보를 다른 수 있도록 설계된 오픈 표준 인증 프로토콜입니다.사용하는 주요 목적은 애플리케이션(클라이언트)이 사용자의 비밀번호를 직접 받지 않고, 소셜 플랫폼이 제공하는 권한을 받아 사용자의 데이터에 접근할 수 있도록 하는 것입니다.더 자세한 정보는 아래 글에서 확인할 수 있습니다. [CocO] Spring Security & OAuth2.0 & JWT Token 소셜로그인 동작 방식과 개념 정리 🐤📌CocO 깃허브 보러가기 GitHub - Suanna01/CocO: [개인프로젝트] 교수-학생 다대일 채팅앱[개인프로젝트] 교수-학생 다대일 채팅앱. Contribute to Suanna01/CocO development by creati.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 12. 21.
[SQLD 55회] 컴퓨터공학과 3일 공부 후 합격한 후기 후기동아리 개발과 자격증 공부가 겹치다 보니 시간을 많이 못 낼 것 같아서 책은 패스하고, 유튜브만 열심히 파봤습니다.유튜브 링크 찾아와주고 같이 공부해주고 긍정적인 얘기만 해준 승햄아~~ 정말 고맙다! 너 없었으면 합격 못했을거야😘 (지금이 연예대상 시즌이라 따라해봄)이제 시험 후기를 말해보자면, 사실 지금까지 자격증 시험 볼 때 시간 부족하다는 느낌은 단 1도 없었거든요? 그런데 이번엔 살짝 빡빡하더라구요.평소엔 OMR 카드도 "이건 진짜 100% 답이다!" 싶은 것만 체크하는데, 이번엔 50문제 중 40문제 풀었을 때 이미 시간이 30분밖에 안 남은 거예요. 이때부터는 '아 몰라, 내 선택이 정답이다!' 하고 바로바로 OMR에 체크했습니다.그런데 이렇게 풀고 나니까, 몇 문제는 확실히 맞췄는지 못.. 공감수 44 댓글수 37 2024. 12. 6.
[Spring Boot] Request Body가 계속 Null일 때. Import를 제대로 했나에 대하여. 안녕하세요.제가 import를 잘 못해서 Request Body를 null로만 받아온 사람으로 보이시나요? 맞긴합니다.지피티가 제가 JSON 데이터와 DTO 매칭 잘 했는지 의심을 계속해서 좀 속상했는데요. 코드를 잘 살펴보니 import를 잘 못했더라구요? 지피티도 못 찾을만한 실수에 대하여 글을 써봅니다. ⭐ RequestBody를 사용할 때 발생한 문제와 해결 방법Spring Boot에서 REST API를 개발할 때 @RequestBody는 클라이언트로부터 JSON 데이터를 객체로 변환하는 데 자주 사용됩니다.하지만 이 어노테이션을 사용할 때 올바르지 않은 라이브러리를 import하면 의도치 않은 문제가 발생할 수 있습니다.이번 글에서는 import org.springframework.web.bi.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 12. 5.
[백준] 16953 A → B | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅱ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/16953 ⭐ 풀이 과정문제 정의:BFS 탐색에서 큐를 이용해 현재 숫자와 연산 횟수를 저장합니다.큐에서 숫자를 꺼내 가능한 연산(2를 곱하거나, 1을 추가)을 수행한 결과를 큐에 삽입합니다.연산이 끝난 후 목표 값 B에 도달하면 최소 연산 횟수를 출력합니다.BFS를 종료했는데도 B에 도달하지 못한 경우 -1을 출력합니다.제약 조건:숫자가 B를 초과하면 더 이상 탐색할 필요가 없습니다. ✅ 정답 코드import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;import java.util.Scanner;public class Main { public static void main(String[] args.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 27.
[백준] 10026 적록색약 | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅱ | JAVA 정답 코드import java.util.*;public class Main { static int N; static char[][] grid; static boolean[][] visitedNormal, visitedColorBlind; static int[] dx = {0, 0, -1, 1}; static int[] dy = {-1, 1, 0, 0}; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); N = sc.nextInt(); grid = new char[N][N]; visitedNormal = new boolean[N][N];.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 26.
[백준] 11725 트리의 부모 찾기 | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅱ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/11725 ⭐ 문제 해결을 위한 접근 방식이 문제는 루트 없는 트리에서 각 노드의 부모를 찾는 문제입니다. 트리의 구조를 BFS(너비 우선 탐색) 또는 DFS(깊이 우선 탐색)로 탐색하여 각 노드의 부모를 기록하면 됩니다.알고리즘 설계입력 파싱: 주어진 입력을 읽어 그래프를 인접 리스트로 표현합니다.탐색:루트 노드(1번 노드)를 기준으로 BFS를 수행합니다.탐색 중 각 노드의 부모를 기록합니다.출력: 2번 노드부터 N번 노드까지의 부모를 출력합니다.주요 고려 사항입력 크기가 최대 100,000으로 탐색 알고리즘은 O(N)O(N)O(N) 복잡도를 가지는 방식(BFS/DFS)을 사용해야 효율적으로 처리할 수 있습니다.양방향 그래프로 주어지기 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 25.
[백준] 11724 연결 요소의 개수 | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅱ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/11724 ⭐ 해결 방법그래프를 인접 리스트로 표현.DFS(깊이 우선 탐색) 또는 BFS(너비 우선 탐색)로 모든 정점을 방문.방문한 정점과 방문하지 않은 정점을 기준으로 연결 요소를 구분.그래프 탐색을 통해 모든 정점을 방문하고, 방문하지 않은 새로운 정점 발견 시 연결 요소 개수 증가.탐색 알고리즘으로 DFS를 선택. ✅ 정답 코드import java.util.*;public class ConnectedComponents { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); // 입력 받기 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 24.
[IT 뉴스] 오픈AI, 구글 왕국에 도전장 – 웹브라우저와 AI로 생태계 흔들기 https://naver.me/xgNBtKzR [AI한입뉴스]오픈AI, 크롬 자리까지 노리나…구글 판 흔든다오픈AI가 구글의 텃밭인 검색 엔진을 넘어 웹브라우저를 넘보고 있습니다. 구글 안드로이드 진영의 핵심 파트너인 삼성전자와는 새로운 동맹을 추진할 조짐인데요. 구글이 크롬 매각 위기에 처n.news.naver.com본 글은 위 뉴스를 읽고 적는 글입니다!✅️ 핵심 요약오픈AI가 구글의 핵심 영역인 웹브라우저와 모바일 생태계를 정조준하며 도전장을 내밀었습니다. 크롬 개발자 영입과 브라우저 프로토타입 개발, 삼성전자와의 협업 논의 등을 통해 구글의 독점적인 검색 및 광고 시장에 균열을 시도하고 있습니다. 이는 검색, 브라우저, AI 생태계를 재편하려는 야심으로, 구글과의 정면 승부를 예고합니다.🤔 느낀.. 공감수 2 댓글수 1 2024. 11. 23.
[백준] 2667 단지번호붙이기 | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅰ | JAVA ⭐ 문제 분석지도는 N x N 크기의 정사각형 배열로 주어집니다. 각 셀은 0 또는 1로 이루어져 있습니다. 1은 집이 있는 곳을 나타내고, 0은 집이 없는 곳을 나타냅니다.연결된 집을 하나의 단지로 보고, 각 단지에 번호를 붙이면서 단지 내 집의 수를 세야 합니다.연결된 집은 좌우, 상하로 연결된 집을 의미하고, 대각선은 연결된 것으로 간주하지 않습니다.문제는 여러 개의 단지 수와 각 단지 내 집의 수를 오름차순으로 출력하는 것입니다.⭐ 해결 전략DFS (깊이 우선 탐색): DFS는 재귀적 방법으로 현재 노드에서 연결된 모든 노드를 탐색하는 방법입니다. 여기서는 집이 연결된 영역을 탐색하기 위해 DFS를 사용하여 연결된 집들을 하나의 단지로 묶고, 각 단지의 크기를 구할 수 있습니다.입력 처리 및 결과.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 11. 22.
[백준] 2606 바이러스 | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅲ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/2606 ⭐ 문제 분석그래프 모델링각 컴퓨터를 노드로 보고, 두 컴퓨터 간의 연결을 엣지로 표현합니다.연결 관계를 기반으로 무방향 그래프를 구성합니다.문제 요구 사항1번 컴퓨터에서 시작하여 바이러스가 전파될 수 있는 모든 컴퓨터의 개수를 계산합니다.방문한 노드를 추적하면서 연결된 모든 컴퓨터를 탐색합니다.알고리즘그래프 탐색 알고리즘인 DFS(깊이 우선 탐색) 또는 **BFS(너비 우선 탐색)**를 사용합니다. ⭐ 해결 방법입력 처리첫 줄에서 컴퓨터의 개수를 입력받습니다.두 번째 줄에서 연결 정보의 개수를 입력받고, 이후 줄에서 연결된 노드 정보를 처리합니다.그래프 구현ArrayList를 이용하여 인접 리스트 형태로 그래프를 구성합니다.그래.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 21.
[백준] 1012 유기농 배추 | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅱ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/1012 ⭐ 해결 방법: 그래프 탐색그래프 탐색을 위한 대표적인 방법 두 가지를 활용할 수 있습니다.깊이 우선 탐색(DFS)스택 또는 재귀를 이용해 한 방향으로 탐색을 계속 진행하다가, 막히면 이전 노드로 돌아옵니다.너비 우선 탐색(BFS)큐를 이용해 현재 노드와 인접한 모든 노드를 탐색합니다.이번 문제는 DFS와 BFS 중 어떤 방법을 사용해도 해결이 가능합니다. ⭐ 알고리즘 풀이 과정배추밭 초기화입력받은 가로길이(M), 세로길이(N)에 따라 2차원 배열로 배추밭을 구성합니다.그래프 탐색을 위한 준비방문 여부를 확인하기 위한 배열(visited)과 이동 방향을 나타내는 배열(dx, dy)을 설정합니다.배추흰지렁이 군집 탐색배추가 심어진 .. 공감수 1 댓글수 2 2024. 11. 20.
[백준] 11123 양 한마리... 양 두마리... | DFS, BFS, 그래프 | 실버 Ⅱ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/11123 ⭐ Flood Fill 알고리즘의 동작 원리시작 지점 선택채우기를 시작할 특정 좌표를 선택합니다.연결된 영역 탐색시작 지점에서 상하좌우(또는 대각선 포함)로 연결된 영역을 탐색합니다.연결 기준은 보통 값이 동일한 셀(#, 특정 색상 등)을 말합니다.탐색 방법깊이 우선 탐색(DFS): 재귀적으로 연결된 모든 위치를 탐색.너비 우선 탐색(BFS): 큐를 사용해 연결된 모든 위치를 탐색. ⭐ Flood Fill의 핵심 개념방문 표시이미 방문한 위치를 표시하여 중복 탐색을 방지합니다. 보통 별도의 배열(visited)이나 입력 데이터를 직접 수정합니다.재귀 또는 큐 활용DFS는 재귀를, BFS는 큐를 활용해 인접한 셀들을 탐색합니다. .. 공감수 1 댓글수 4 2024. 11. 19.
[백준] 26169 세 번 이내에 사과를 먹자 | DFS, 백트래킹, 그래프 | 실버 Ⅲ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/26169 ⭐ 풀이 전략 문제 접근:학생이 3번 이내로 이동하며 2개 이상의 사과를 먹을 수 있는지 확인해야 하므로 백트래킹 또는 DFS(깊이 우선 탐색) 을 이용합니다.조건에 따라 가능한 경로를 탐색하며 사과를 먹을 수 있는지 판단합니다.탐색 과정:DFS를 통해 현재 위치에서 가능한 모든 방향으로 이동.이동할 때마다:사과를 먹으면 카운트를 증가.해당 칸을 장애물로 변경.재귀 호출 후 원래 상태로 복구(백트래킹).종료 조건:이동 횟수가 3을 초과하면 탐색 중단.사과를 2개 이상 먹으면 탐색 중단 후 결과 반환. ⭐ 알고리즘 풀이 과정입력 처리:5x5 보드와 학생의 초기 위치를 입력받습니다.DFS 함수 작성:매개변수: 현재 위치, 남은 이동.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 11. 18.
[백준] 16173 점프왕 쩰리 (Small) | DFS, 브루트포스, 그래프 | 실버 Ⅳ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/16173 ⭐ 문제 소개젤리 캐릭터인 '쩰리'가 정사각형 게임판에서 목표 지점(맨 오른쪽 아래 칸)에 도달할 수 있는지 판별하는 문제입니다. 문제의 핵심은 주어진 이동 규칙을 따르면서 목표 지점에 도달할 수 있는 경로를 탐색하는 것입니다.⭐ 문제 풀이 과정1. 그래프 탐색 활용이 문제는 그래프 탐색을 통해 해결할 수 있습니다.DFS (깊이 우선 탐색): 재귀적으로 경로를 탐색하며 도달 가능한 모든 칸을 방문합니다.BFS (너비 우선 탐색): 큐를 활용해 단계별로 탐색하며 경로를 찾습니다.2. 유효한 이동 조건탐색을 진행할 때 다음 조건을 만족해야 합니다:다음 칸이 게임판 내에 있어야 합니다.이동할 수 있는 칸 수를 정확히 사용해야 합니다... 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 17.
[백준] 1920 수 찾기 | 이분탐색, 해시 | 실버 Ⅳ | JAVA 시간 복잡도 분석이진 탐색 방법:배열 정렬: O(Nlog⁡N)배열 BBB의 각 원소에 대해 이진 탐색: O(Mlog⁡N)총 시간 복잡도: O((N+M)log⁡N)HashSet 방법:HashSet 저장: O(N)배열 BBB의 각 원소 탐색: O(M)총 시간 복잡도: O(N+M)⭐ 정답코드✅ 이진 탐색 이용import java.util.*;import java.io.*;public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); StringBuilder sb = ne.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 16.
[MySQL Workbench] 아주 쉽게 ERD 추출하여 이미지로 저장하는 방법 이터베이스 설계를 할 때, 테이블 간의 관계를 명확하게 시각화하는 것이 중요합니다. 이때 사용하는 것이 바로 ERD(Entity Relationship Diagram)입니다. ERD는 데이터베이스에서 정의된 테이블들의 관계를 시각적으로 표현하는 다이어그램으로, 주로 데이터베이스 모델을 보다 직관적으로 이해하고 설명할 때 유용합니다.ERD를 활용하면, 각 테이블 간의 연관 관계를 한눈에 파악할 수 있어 설계 과정을 효율적으로 진행할 수 있습니다. 이 글에서는 MySQL Workbench를 활용해 ERD를 그리는 방법을 다룰 것입니다. 1️⃣ 워크벤치 상단 메뉴에서 Database - Reverse Engineer 선택 2️⃣ 접속할 Hostname, Port, Username, Password 등 확인 3.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 11. 15.
[IntelliJ] 자동완성 기능 켜기/끄기 보통은 자동완성이 필수적으로 필요하지만, 코딩테스트와 같은 테스트 연습을 인텔리제이에서 할 경우 자동완성기능을 끄고 싶을 때가 있는데요!저는 코딩테스트를 준비할 때는 자동완성을 끄고, 프로젝트를 개발할 때는 자동완성을 꼭...켜야하는데요!매번 까먹어서 글로 정리해봤습니다!1️⃣ Settings이동2️⃣ Editor > General > Code Completion 탭의 Show suggestions as you type 항목Editor > General > Code Completion 탭으로 이동하면 엉덩이가 가리키고 있는 Show suggestions as you type이라는 항목이 보이실텐데요! 이걸 체크하면 자동완성이나 힌트가 보이고,해제하면 자동완성 기능이 꺼집니다! 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 14.
[알고리즘/JAVA] DFS와 BFS ⭐ DFS와 BFS란 무엇인가? DFS (Depth-First Search, 깊이 우선 탐색): 그래프나 트리에서 한 경로를 끝까지 탐색하고, 더 이상 탐색할 노드가 없으면 다시 이전 노드로 돌아와 다른 경로를 탐색합니다. 깊이 방향으로 탐색하는 방식이므로, 스택이나 재귀를 사용하여 구현됩니다.BFS (Breadth-First Search, 너비 우선 탐색): 시작 노드에서부터 인접한 노드를 먼저 탐색한 후, 다시 그 인접 노드의 인접 노드들을 탐색하는 방식입니다. 주로 큐를 사용하여 구현됩니다. ⭐ DFS와 BFS의 차이점특징DFSBFS탐색 방식깊이 우선, 한 경로를 끝까지 탐색너비 우선, 인접한 노드를 모두 탐색자료 구조스택(재귀로 구현 가능)큐경로 탐색가능한 경로를 빠르게 찾음최단 경로 탐색에 유리.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 11. 13.
[Spring Boot] 예외 처리 기초부터 심화까지: API 오류 응답 설계 방법 개발을 해 나가면서 점점 더 중요하게 느껴지는 부분 중 하나가 바로 예외 처리입니다.초반에는 애플리케이션이 정상적으로 동작하는지에 집중하게 되지만, 시간이 지날수록 예외 상황에 대한 철저한 대응이 안정성에 필수적이라는 것을 실감하게 됩니다.특히 API 개발에서 예외 처리는 단순히 오류 메시지를 출력하는 것을 넘어서, 클라이언트가 요청의 실패 원인을 명확하게 알 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.이 글에서는 스프링 부트 기반 애플리케이션에서 예외 처리를 체계적으로 구현하고, 이를 통해 API가 보다 안정적으로 동작하도록 설계하는 방법을 살펴보겠습니다. ⭐ 예외 처리란 무엇인가?예외 처리(Exception Handling)는 프로그램 실행 중 예기치 않은 오류가 발생했을 때 이에 대한 적절한 대응을 하는 것.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 11. 12.
[Backend] 스프링부트로 설명하는 백엔드 개발 개념 완전 정복 🚀 (IT 개발 동아리 면접 질문 완벽 대비 가능⭐) 오늘은 제가 지금까지 정리한 스프링부트 기반 백엔드 기술에서 필요한 개념들을 정리해 봤습니다!하루에 한 두 개 정리하고 시험기간에는 업로드를 쉬다 보니 3개월이 걸렸네요🫡 이 글을 쓰게 된 계기는 개발 동아리 면접 준비를 할 때마다 급하게 공부하고 외우는 것에 회의감을 느꼈기 때문인데요!전공자인데 항상 무슨 개념을 들으면 아 그거?! 하고 알긴 아는데 막상 설명하려고 하면 감자🥔가 되는... 그런 게 싫어서 이번에 제대로 정리해 봤습니다. ㅎ 만약, 개발 동아리 면접을 준비 중이시라면 아주 큰 도움이 될 것이라고 자부합니다.ㅎ동아리 면접을 보다 보니 물어보는 내용이 비슷하더라고요! 그래서 나왔던 질문들은 정리해 봤습니다. 어떤 동아리인지 밝힐 수는 없지만 정말 물어보는 내용이 웬만하면 비슷해서 어떤 .. 공감수 5 댓글수 0 2024. 11. 11.
[Optimization] Spring의 Ahead-of-Time (AOT) Compilation: 성능과 효율을 높이는 컴파일 방식 알아보기 🚩 소개Spring 애플리케이션의 성능을 개선하고, 실행 속도를 높이기 위해 사용되는 방법 중 하나가 Ahead-of-Time (AOT) 컴파일입니다.전통적인 Java 애플리케이션은 실행 시점에 필요한 코드를 동적으로 컴파일하는 Just-In-Time (JIT) 컴파일 방식을 사용합니다.하지만 AOT 컴파일을 활용하면 실행 전, 즉 빌드 단계에서 미리 필요한 코드를 컴파일해두어 애플리케이션의 시작 시간을 단축하고 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 이번 글에서는 AOT 컴파일이 무엇인지, 어떤 원리로 동작하며 Spring에서 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다. ⭐ AOT 컴파일이란?AOT 컴파일은 코드를 미리 컴파일하여 실행 파일로 만드는 방식입니다.전통적인 Java 애플리케이션에서는 JIT 컴파일러가 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 10.
[Optimization] 무중단 배포: 서비스 중단 없이 안전하게 배포하는 방법 ⭐ 무중단 배포의 개념무중단 배포란 애플리케이션 배포 시 서비스 중단 없이, 즉 사용자가 끊김 없이 애플리케이션을 사용할 수 있도록 하는 배포 방식입니다. 일반적으로 무중단 배포를 통해 새로운 버전을 배포하거나 유지보수를 진행해도 사용자 경험에 영향을 주지 않는 것을 목표로 합니다.⭐ 무중단 배포가 필요한 이유 사용자 경험 개선: 서비스 중단이 잦으면 사용자는 불편을 느끼고, 이는 서비스에 대한 신뢰도에 영향을 줄 수 있습니다.비즈니스 연속성 유지: 특정 시간에 중단될 수 없는 서비스를 제공하는 경우(예: 금융, e-커머스), 무중단 배포는 필수적입니다.경쟁력 확보: 빠른 업데이트와 유지보수를 통해 경쟁 서비스를 뛰어넘는 기능을 신속하게 제공할 수 있습니다.⭐ 무중단 배포를 구현하는 방식 Blue-Gre.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 9.
[Optimization] 캐시 추상화 이해하기: 성능 최적화를 위한 캐싱 레이어 도입 방법 ⭐ 캐시 추상화란?캐시 추상화는 개발자가 캐싱을 효과적으로 활용할 수 있도록 다양한 캐시 구현체를 추상화하는 개념입니다. 이를 통해 코드에서 캐시를 직접 관리하지 않고도 데이터를 캐싱할 수 있어, 성능 최적화와 코드 간결성을 동시에 얻을 수 있습니다.✅ 왜 캐시 추상화가 필요한가?캐시 추상화는 다음과 같은 이점을 제공합니다:코드의 유연성: 캐싱 로직을 비즈니스 로직에서 분리하여 관리할 수 있습니다.캐시 구현의 독립성: 캐시 제공자(Redis, Ehcache, Caffeine 등)를 쉽게 교체할 수 있습니다.일관된 캐시 인터페이스: 다양한 캐시 기술을 하나의 통합된 인터페이스로 사용하여 일관성 있는 코드를 유지할 수 있습니다. ⭐ Spring에서의 캐시 추상화Spring 프레임워크에서는 @Cacheable.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 8.
[Optimization] API 부하 테스트란? : nGrinder 활용법 ⭐ API 부하 테스트란?API 부하 테스트는 다수의 요청이 동시에 API로 들어올 때 시스템이 이를 얼마나 효율적으로 처리하는지 확인하기 위해 수행합니다.이 과정에서 시스템의 한계를 파악하고, 대규모 트래픽 상황에서도 안정적인 응답을 보장할 수 있도록 최적화가 필요한 지점을 찾는 데 필수적인 작업입니다.✅ 왜 API 부하 테스트가 필요한가?서비스 사용량이 갑자기 늘어날 때, 시스템이 과부하에 의해 응답 속도가 느려지거나 장애가 발생할 수 있습니다. 부하 테스트는 다음과 같은 장점을 제공합니다.성능 한계 파악: 시스템이 정상적으로 처리할 수 있는 트래픽의 상한을 확인할 수 있습니다.안정성 확보: 예기치 않은 트래픽 증가 상황에서도 안정적인 응답을 보장할 수 있습니다.확장성 검증: 시스템이 확장될 때 성능.. 공감수 3 댓글수 2 2024. 11. 7.
[시스템 아키텍처] Observability Support: 시스템 모니터링의 새로운 패러다임 🚩 소개현대의 복잡한 시스템 아키텍처에서 애플리케이션과 인프라의 상태를 파악하는 것은 필수적입니다.이때 Observability(관찰 가능성)는 시스템의 내부 상태를 이해하고 문제를 진단하는 데 중요한 역할을 합니다.Observability Support는 이러한 과정을 더욱 효율적으로 만들어주는 도구와 프로세스를 의미합니다. ⭐ Observability란?Observability는 시스템의 내부 동작을 외부에서 관찰할 수 있는 능력을 말합니다.이는 주로 로그, 메트릭, 트레이스와 같은 데이터의 수집과 분석을 통해 이루어집니다.좋은 Observability는 문제를 빠르게 진단하고, 시스템의 성능을 최적화하며, 사용자 경험을 향상시킬 수 있게 해줍니다. ⭐ Observability Support의 중요.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 14.
[백준] 10814 나이순 정렬 | 정렬 | 실버 Ⅴ | JAVA 📌 문제https://www.acmicpc.net/problem/10814 ⏹ 정답 코드import java.io.*;import java.util.*;public class Main{ public static void main(String[] args) throws IOException{ BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out)); StringBuilder sb = new StringBuilder(); StringTokenizer st; .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 13.
[DB] ACID 원칙과 정규화: 데이터베이스 설계의 핵심 원칙 🚩 소개데이터베이스 설계에서 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해 두 가지 중요한 개념인 ACID 원칙과 정규화를 이해하는 것이 필수적입니다.이 글에서는 ACID 원칙을 각 요소별로 설명하고, 정규화의 필요성과 기본 원리를 간단히 다루어 보겠습니다. ⭐ ACID 원칙ACID는 데이터베이스 트랜잭션의 4가지 주요 속성을 나타내며, 이는 데이터의 무결성과 신뢰성을 보장합니다.원자성 (Atomicity)원자성은 트랜잭션이 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 함을 의미합니다. 즉, 트랜잭션의 모든 작업이 성공해야만 데이터베이스의 상태가 변경되고, 하나라도 실패할 경우 모든 작업이 롤백됩니다. 이를 통해 데이터 손실이나 불일치를 방지할 수 있습니다.일관성 (Consistency)일관성은 트랜잭션이 데이터베이스의 .. 공감수 2 댓글수 0 2024. 10. 13.
[DB] 동시성 문제 해결을 위한 다양한 접근법 🚩 소개소프트웨어 개발에서 동시성 문제는 필수적으로 다뤄야 할 중요한 이슈입니다.특히, 여러 트랜잭션이 동시에 데이터에 접근할 때 발생할 수 있는 일관성 문제는 시스템의 안정성과 성능에 큰 영향을 미칩니다.이번 글에서는 동시성 문제의 해결 방법에 대해 정리해보겠습니다. ⭐ 동시성 문제란?동시성 문제란 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 발생하는 데이터의 일관성 및 무결성 문제를 말합니다.트랜잭션이 데이터를 읽거나 수정할 때, 다른 트랜잭션이 동일한 데이터에 접근하지 못하도록 하는 것이 중요합니다.이를 위해 주로 사용되는 방법이 락(Lock)입니다.✅ 락의 종류1️⃣ 공유 락 (Shared Lock)데이터의 읽기 작업을 허용하지만, 쓰기 작업은 차단합니다.여러 트랜잭션이 동시에 데이터를 읽을 수 있지만, .. 공감수 3 댓글수 3 2024. 10. 13.
[시스템 아키텍처] CI/CD 오케스트레이션: Docker, Jenkins, Kubernetes의 조화로운 협력 🚩 소개소프트웨어 개발의 속도와 품질을 높이는 데 있어 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포)는 필수적인 요소입니다.CI/CD 파이프라인은 코드의 빌드, 테스트, 배포 과정을 자동화하여 개발팀이 더 자주, 신속하게 배포할 수 있도록 돕습니다.이는 사용자가 최신 기능과 버그 수정된 소프트웨어를 빠르게 이용할 수 있게 해줍니다.이번 글에서는 CI/CD 오케스트레이션의 개념과 Docker, Jenkins, Kubernetes의 역할에 대해 알아보겠습니다. ⭐ CI/CD: 연속적 통합과 연속적 배포CI/CD는 소프트웨어 개발에서 코드 변경을 자동으로 처리하는 프로세스입니다.연속적 통합은 개발자가 변경한 코드를 자주 통합하여 테스트하고, 연속적 배포는 이 코드를 신속하게 프로덕션 환경에 배포하는 것을 의미합니.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 13.

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