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RabbitMQ 란?* AMQP를 기반으로 한 오픈 소스 메시지 브로커로, 메시지를 송신하는 애플리케이션과 수신하는 애플리케이션 간의 비동기 통신을 가능하게 한다. 또 여러 소비자에게 메시지를 분산시켜 시스템의 부하를 균형 있게 분산 가능하다. * AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 란?메시지 지향 미들웨어를 위한 애플리케이션 계층 프로토콜주로 메시지 브로커 시스템에서 표준화된 통신 방식을 제공하며, 메시지 기반의 데이터 송수신을 안전하고 신뢰성 있게 처리할 수 있도록 설계되어 있다. RabbitMQ는 이러한 AMQP 표준을 따르며 AMQP의 주요 개념(교환기, 큐, 바인딩 등)을 기반으로 메시지를 라우팅하고 처리한다. 주요 구성 요소주요 구성 요소와 흐름을 간단하게 ..

프로젝트 진행 중, 다른 팀원분이 작성하신 코드에서 처음 보는 어노테이션을 발견했다.궁금해져서 찾아보니 @NotNull 처럼 validation 에서 제공하는 검증 어노테이션으로, 현재 또는 현재 이후의 시간인지 검사하는 역할을 한다. null 은 유효하다고 판단하기 때문에 null 체크를 위해선 @NotNull을 함께 사용해야 될 것 같다. validation에서 제공하는 시간 관련 타입은 다음과 같이 있다. 모두 null은 유효하다고 판단한다.@Future: 해당 시간이 현재 이후인지 검사@FutureOrPresent: 해당 시간이 현재거나 현재 이후인지 검사@Past: 해당 시간이 현재 이전인지 검사@PastOrPresent: 해당 시간이 현재거나 현재 이전인지 검사 그동안 요청 객체에서 날짜 유효..

상황날짜 데이터를 RequestBody 로 받도록 하는 상황이 있었다. 요청을 위한 객체를 다음과 같이 만들었다.문제는 해당 요청을 보내기 위해 Postman에서 Json으로 요청을 작성했지만, 제대로 매핑이 되지 않았다. 해결 방법다음과 같은 형식으로 작성하면 제대로 매핑된다.처음부터 배열로 감싸서 보내는 방법과 착각했는데, 다시 요청 객체를 보니 배열 하나를 담고 있는 하나의 객체라는 것이 보여서 왜 Json 형식이 이렇게 되는지 이해할 수 있었다.만약 Request 객체로 묶어서 보내지 않고 List 를 바로 RequestBody로 할 경우엔 다음과 같이 보내면 된다. 느낀 점Json 형식에 대해 좀 더 이해할 수 있게 된 것 같다.

개념데이터 시각화 및 분석을 돕는 오픈소스 도구다양한 데이터 소스와 통합하여 데이터를 시각화하고, 대시보드를 통해 효율적으로 모니터링할 수 있다. 예를 들어 Prometheus로 데이터를 수집하면, 그 수집한 데이터를 Grafana를 통해 시각화 해 모니터링 할 수 있다. 주요 특징다양한 데이터 소스를 지원해 여러 데이터를 통합해 시각화 할 수 있다.대시보드 기능을 지원해 복잡한 데이터를 여러 형태로 시각화 할 수 있다.특정 조건이 충족되면 이메일, Slack 등 다양한 수단을 통해 알림이 보내지도록 설정할 수 있다. 실습https://github.com/muncool39/study-monitor/wiki/Grafana Grafana모니터링 강의를 들으며 정리한 내용. Contribute to munco..

개념오픈 소스 기반의 시스템 모니터링 및 경고 도구.SoundCloud에서 시작되어 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 프로젝트로 성장했으며 시계열 데이터 수집 및 분석에 최적화된 도구로 사용되고 있다. 주요 특징시계열 데이터 저장 데이터를 시간 단위로 수집 및 저장한다.라벨 기반으로 데이터를 분류할 수 있다.PromQL(Prometheus Query Language)를 데이터를 분석하고 시각화할 수 있다. 사용 이유분산 시스템 모니터링 컨테이너화된 환경에서 서비스 간 상태를 확인하기에 적합하다.실시간 데이터 수집 및 경고 빠르게 데이터를 수집하고 특정 조건이 충족되었을 때 알림을 보낼 수 있다시각화 도구와의 연동 Grafana와 통합해 대시보드를 구성해 직관적으로 ..

문제쿼리 DSL 사용중 엔티티 필드명을 변경했는데 Q 클래스에서 바뀐 내용을 자동으로 반영하지 못해서 문제가 발생했다. 해결조금 걱정했는데 그냥 기존의 Q 클래스를 삭제하고 다시 실행하면 된다.

데이터가 누구에 의해 생성되고 수정되고 삭제되었는지 로그 데이터가 필요할 때, 해당 부분을 설정하는 코드를 중복으로 사용하지 않고 JPA AuditorAware 기능을 사용해 JPA 가 자동으로 생성하도록 할 수 있다. 방법은 다음과 같다. @EnableJpaAuditing 로 기능을 활성화한다. 설정을 적용할 BaseEntity 를 작성한다.흔히 사용하는 @CreatedDate, @LastModifiedDate 등은 별도의 설정 없이도 자동으로 시간이 저장되지만 @CreateBy, @LastModifiedBy 처럼 데이터 생성자는 아래처럼 AuditorAware 설정이 필요하다 꼭 String 으로 반환할 필요는 없고, 개발자가 저장할 정보를 프로젝트 환경에 맞게 설정하면 된다. 사실 이전 프로젝트를 ..

문제토큰 반환 구현 시 발생한 문제이다. 해결로그를 읽어보니 원인을 금방 알 수 있었다.The specified key byte array is 128 bits which is not secure enough for any JWT HMAC-SHA algorithm.  The JWT JWA Specification (RFC 7518, Section 3.2) states that keys used with HMAC-SHA algorithms MUST have a size >= 256 bits설정한 SecretKey 가 128 비트인데 해당 알고리즘으로 암호화 하기 위해선 256 비트가 넘어야 한다는 것이다. 즉, SecretKey 의 길이를 늘리면 해결된다. 느낀 점그가 알기 쉬운 것도 있지만 원인을 금방 ..

문제MSA 프로젝트를 진행하면서 Client Server 가 실행되지 않고 다운되는 문제를 겪게 되었다. 해결다른 의존성은 제대로 있었지만 web 의존성이 없어서 발생한 문제였다.위처럼 추가하고 빌드 후 다시 시도하니 제대로 실행되는 것을 확인할 수 있었다. 느낀 점설정이 복잡할수록 이렇게  빼먹게 되는 일이 꼭 발생하는 것 같다. 앞으로는 한번 더 검토해야겠다고 느꼈다. 참고 자료https://stackoverflow.com/questions/53955613/working-with-eureka-clients-programmatically-issue-completed-shut-down-of-disc Working With Eureka Clients Programmatically issue - Comple..

트래픽 개념트래픽(Traffic)은 네트워크 상에서 데이터를 주고받는 흐름을 의미한다. 웹 서비스에서는 주로 사용자가 서버에 요청을 보내고 응답을 받는 데이터의 양을 가리키며, 이는 인터넷 또는 내부 네트워크를 통해 이동한다. 트래픽은 네트워크와 서버 자원의 사용량을 나타내는 중요한 지표로, 특정 시간 동안 얼마나 많은 사용자가 웹 서비스나 애플리케이션에 접속했는지를 파악할 수 있다. 트래픽의 구성 요소요청(Request): 사용자가 웹 브라우저를 통해 페이지를 요청하거나 API 호출을 수행할 때 발생하는 데이터 흐름 응답(Response): 서버가 요청에 대한 결과를 사용자에게 전달하는 데이터 흐름 트래픽의 주요 지표트래픽을 이해하려면 아래와 같은 지표를 알아두는 것이 중요하다.대역폭(Bandwidth..

개념메시지 브로커(Message Broker)란 애플리케이션, 서비스, 또는 시스템 간에 데이터를 교환하기 위한 중간 매개체 역할을 하는 소프트웨어로 애플리케이션들이 서로 직접 통신하지 않고, 메시지 브로커를 통해 데이터를 주고받음으로써 애플리케이션 간 결합도를 줄이고, 데이터 전달을 더 안정적이고 유연하게 만들 수 있다. 이러한 이유로 분산 시스템과 마이크로서비스 환경에서 데이터와 명령을 안전하게 전달하기 위해 메시지 브로커는 매우 중요한 역할을 한다.기본적인 동작 방식은 한 애플리케이션이 메시지를 발행(Publish)하면, 브로커는 이를 저장하고 적절한 방식으로 다른 애플리케이션에게 전달(Deliver)한다. 이 때 브로커는 메시지의 전송, 대기열 관리, 순서 보장, 재전송 등의 작업을 처리한다. 주..

캐싱 개념데이터를 임시 저장소에 저장해 더 빠르게 접근할 수 있도록 하는 기술로 일반적으로 메모리를 사용해 저장되며, 반복적으로 요청되는 데이터를 빠르게 제공해 시스템의 성능을 향상시킨다.캐싱의 주요 목적성능 개선: 데이터베이스나 원격 서버와의 통신 시간을 줄여 응답 속도를 높인다.비용 절감: 자주 사용되는 데이터에 대한 요청 부하를 줄여 서버 자원을 효율적으로 사용한다.확장성 향상: 서버에 가해지는 부하를 줄여 더 많은 사용자를 처리할 수 있게 만든다. Redis의 주요 캐싱 전략Cache Aside먼저 캐시에 접근하고, 캐시에 데이터가 없을 경우 데이터베이스에서 데이터를 가져와 캐시에 저장하는 방식사용하기 적합한 경우데이터가 자주 변경되지 않고, 자주 읽히는 경우특정 데이터에 대한 캐시 사용률을 극대..