⚛️ React

<img src="https://image.until.blog/morethanmin/article/1716115237924" alt="until-88">react-query에서 useQuery를 사용하면 staleTime과 gcTime 을 이용해 데이터를 효율적으로 다룰 수 있다. 둘의 차이점을 알아보자.<h2>staleTime</h2><blockquote><ul><li>The time in milliseconds after data is considered stale. This value only applies to the hook it is defined on.</li><li>If set to <code spellcheck="false">Infinity</code>, the data will never be considered stale</li></ul></blockquote><code spellcheck="false">staleTime</code>은 불러온 데이터가 fresh한 시간을 나타낸다. defaultValue는 0으로, 리액트 쿼리에서는 기본적으로 불러온 데이터는 fresh하지 않다고 간주한다.기본 값을 사용하게 된다면 해당 hook을 사용하는 컴포넌트가 mount 될 때마다 data fetching을 시도할 것이다.데이터의 stale여부에 따라서 적절하게 조절해줌으로써 최적화 해줄 수 있다.아래 예시는 until.lbog 에서 사용하는 특정 블로그 정보를 가져오는 훅이다.<pre spellcheck="false"><code class="language-typescript">import { useSuspenseQuery } from '@tanstack/react-query'
import { GetBlogResponse, createGetBlog } from 'src/apis/blog/[username]'
import { queryKeys } from 'src/constants/queryKeys'

const useBlogQuery = () =&gt; {
 const username = useUsername();
 const { data } = useSuspenseQuery&lt;GetBlogResponse&gt;({
 queryKey: queryKeys.blog.username.body(username),
 queryFn: createGetBlog(username),
 staleTime: Infinity,
 })
 return data
}

export default useBlogQuery</code></pre>staleTime을 <code spellcheck="false">Infinity</code>로 설정한 이유는 무엇일까?기본적으로 블로그 정보는 서버사이드에서 불러온 이후 변경되는 경우가 거의 없다. 해당 훅은 블로그에서 전반적으로 사용하고 있기 때문에 staleTime이 0일 경우에는 화면을 전환될 때마다 비효율적인 데이터 패칭이 계속해서 일어날 것이라고 판단하였다.프로필 수정, 팔로우, 팔로잉와 같이 데이터가 더이상 fresh하지 않은 경우에는 <code spellcheck="false">queryClient.invalidateQuery</code>를 통해 명시적으로 갱신해줌으로써 해결할 수 있다.물론 위 방식의 경우 외부적인 요인에 의해 특정 블로그 정보가 변경되는 경우에는 해당 블로그에 재 접속하지 않는 이상 갱신되지 않을 수 있다는 점은 감안해야한다.아래 예시는 게시글 리스트를 가져오는 훅이다.<pre spellcheck="false"><code>import { useSuspenseInfiniteQuery } from '@tanstack/react-query'
import { queryKeys } from 'src/constants/queryKeys'
import {
 GetArticlesParams,
 createGetUserArticles,
} from 'src/apis/blog/[username]/articles'
import useBlogData from 'src/blog/hooks/useBlogData'
import useArticleParams from './useArticleParams'

const useArticlesInfiniteQuery = () =&gt; {
 const blogData = useBlogData()
 const { order, query, tag } = useArticleParams()

 const params: GetArticlesParams = {
 order: order || undefined,
 query: query || undefined,
 tagSlug: tag || undefined,
 }

 const { data, ...infiniteQuery } = useSuspenseInfiniteQuery({
 queryKey: queryKeys.blog.username.articles.list(blogData.username, params),
 queryFn: async ({ pageParam }) =&gt; {
 const getUserArticles = createGetUserArticles(blogData.username)

 return await getUserArticles({ page: pageParam, ...params })
 },
 initialPageParam: 0,
 getNextPageParam: (data) =&gt; (data.hasMore ? data.page + 1 : undefined),
 })

 if (!data) throw new Error('Suspense Error')

 return { data, ...infiniteQuery }
}

export default useArticlesInfiniteQuery
</code></pre>위 훅에서는 반대로 <code spellcheck="false">staleTime</code>을 설정하지 않고 기본값(0)을 사용했다.그 이유는 훅의 영향 범위가 <code spellcheck="false">useBlogQuery</code> 와 같이 전반적인 블로그 페이지에서 사용되는 것이 아닌 하나의 특정된 페이지에서만 사용하기에 때문이다<h2>gcTime (cacheTime)</h2><blockquote><ul><li>The time in milliseconds that unused/inactive cache data remains in memory. When a query's cache becomes unused or inactive, that cache data will be garbage collected after this duration. When different garbage collection times are specified, the longest one will be used.</li></ul></blockquote><code spellcheck="false">gcTime</code> 은 데이터가 사용되지 않는 상황에서 memory에 유지될 수 있는 시간을 의미하고, defaultValue는 클라이언트 사이드에서는 5분, 서버사이드에서는 Infinity로 지정된다.일반적으로 클라이언트 사이드에서 해당 값을 변경하는 경우는 크게 없었던 것 같다.데이터 패칭에 직접적인 영향을 주지 않기 때문이다.다만 서버사이드에서는 Infinity로 설정되기 때문에 얘기가 달라진다. 메모리에 계속해서 데이터가 누적되는 경우에는 해당 값을 적절히 지정해 주는 것이 필요할 것 같다.<h2>결론</h2>어떻게 잡아주더라도 http 통신을 하는 웹페이지 안에서 데이터는 불일치하는 경우는 발생할 수 밖에 없다.데이터의 특성에 따라 적절한 캐싱 시간을 조절함으로써 불일치하는 경우를 최소화 할 수 있도록 하는것이 최선인 것 같다.

react-query에서 useQuery를 사용하면 staleTime과 gcTime 을 이용해 데이터를 효율적으로 다룰 수 있다. 둘의 차이점을 알아보자.staleTimeThe time in milliseconds after data is considered stale. This value only applies to the hook it is define

react-query의 staleTime과 gcTime

테스트 단계에서 어노테이션 Transaction을 사용할 경우 삭제, 추가가 되지 않는 문제.Transaction을 추가해놓지는 않았는지 확인하고 주석 처리 or 삭제하고 다시 실행하자.

JPA 시에 어느 순간부터 추가, 삭제 등이 실행되지 않을 때

JPA Transaction

Spring

<h1>적용한 이유</h1>'Test는 어느 환경에서나 미리 구축할 필요없이 작동해야한다.' 라는 개념과 어디에서나 자동으로 동일한 테스트 환경을 구축하는 라이브러리가 없을까? 라는 생각으로 출발하여 Test 실행시 서버 테스트에 필요한 환경을 자동으로 구축해주는 라이브러리를 찾아보았습니다.역시나 TestContainer 라는 착한 친구가 이미 만들어져 있었죠. <img src="https://velog.velcdn.com/images/itbuddy/post/33e9a70f-6458-4a6e-b8f4-00ae7619be43/image.png">이 라이브러리를 사용하면 Docker container 를 통하여 테스트 실행시 자동으로 환경을 구축해 주고 테스트가 끝나면 자동으로 정리까지 해줍니다. 이를 통해 h2로 테스트하고 배포는 Mysql로 하면서 몰려오는 찝찝함 또한 해결이 가능합니다.Testcontainers의 장점으로는 다음이 있습니다.<blockquote><ol><li>개발자 친화적: 테스트 코드를 작성하는데 필요한 의존성과 환경 구성을 최소화하여, 개발자가 테스트에만 집중할 수 있게 해줍니다.</li><li>환경 독립성: 도커사용으로 로컬환경, CI/CD 파이프라인, 프로덕션 환경 등에서 동일한 테스트 환경을 구축할 수 있습니다.</li><li>높은 확장성: 다양한 서비스와 애플리케이션을 지원하므로, 필요한 경우 새로운 서비스 추가와 기존 서비스를 업데이트하기 쉽습니다.</li></ol></blockquote><h2>적용</h2><h4>build.gradle</h4><pre spellcheck="false"><code class="language-java">dependencies {
	...
	// TestContainer 기본 의존성
 testImplementation "org.testcontainers:testcontainers:1.20.1"
	// MySQL 의존성
 testImplementation 'org.testcontainers:mysql:1.20.1'
	// Redis 의존성
 testImplementation "com.redis.testcontainers:testcontainers-redis-junit:1.6.4"
	// Kafka 의존성
 testImplementation "org.testcontainers:kafka:1.20.1"
 ...
 }</code></pre><h4><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="http://TestContainerConfig.java">TestContainerConfig.java</a></h4><pre spellcheck="false"><code class="language-java">package org.kakaopay.coffee.config;

import jakarta.validation.constraints.NotNull;
import java.io.File;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.junit.jupiter.api.extension.BeforeAllCallback;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtensionContext;
import org.springframework.boot.test.util.TestPropertyValues;
import org.springframework.context.ApplicationContextInitializer;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;
import org.springframework.test.context.ActiveProfiles;
import org.testcontainers.containers.DockerComposeContainer;
import org.testcontainers.containers.KafkaContainer;
import org.testcontainers.containers.wait.strategy.Wait;
import org.testcontainers.utility.DockerImageName;

@ActiveProfiles("test")
public class TestContainerConfig implements BeforeAllCallback {

 private static final DockerComposeContainer&lt;?&gt; DOCKER_COMPOSE = new DockerComposeContainer&lt;&gt;(
 new File("src/test/resources/docker-compose.yml"))
 .withExposedService("mysql", 3306, Wait.forLogMessage(".*ready for connections.*", 1))
 .withExposedService("redis", 6379,
 Wait.forLogMessage(".*Ready to accept connections.*", 1));

 private static final KafkaContainer KAFKA_CONTAINER = new KafkaContainer(
 DockerImageName.parse("confluentinc/cp-kafka:7.5.0"));

 @Override
 public void beforeAll(ExtensionContext extensionContext) throws Exception {
 // MySQL 컨테이너 시작
 // Redis 컨테이너 시작
 DOCKER_COMPOSE.start();

 // Kafka 컨테이너 시작
 KAFKA_CONTAINER.start();
 }

 public static class IntegrationTestInitializer implements
 ApplicationContextInitializer&lt;ConfigurableApplicationContext&gt; {

 @Override
 public void initialize(@NotNull ConfigurableApplicationContext applicationContext) {
 Map&lt;String, String&gt; properties = new HashMap&lt;&gt;();

 // 각 서비스의 연결 정보 설정
 setKafkaProperties(properties);
 setDatabaseProperties(properties);
 setRedisProperties(properties);

 // 애플리케이션 컨텍스트에 속성값 적용
 TestPropertyValues.of(properties).applyTo(applicationContext);
 }

 // Kafka 연결 정보 설정
 private void setKafkaProperties(Map&lt;String, String&gt; properties) {
 properties.put("spring.kafka.bootstrap-servers", KAFKA_CONTAINER.getBootstrapServers());
 }

 // 데이터베이스 연결 정보 설정
 private void setDatabaseProperties(Map&lt;String, String&gt; properties) {

 String rdbmsHost = DOCKER_COMPOSE.getServiceHost("mysql", 3306);
 int rdbmsPort = DOCKER_COMPOSE.getServicePort("mysql", 3306);
 properties.put("spring.datasource.url",
 "jdbc:mysql://" + rdbmsHost + ":" + rdbmsPort + "/coffee-test");
 properties.put("spring.datasource.username", "root");
 properties.put("spring.datasource.password", "1234");
 }

 // Redis 연결 정보 설정
 private void setRedisProperties(Map&lt;String, String&gt; properties) {

 String redisHost = DOCKER_COMPOSE.getServiceHost("redis", 6379);
 Integer redisPort = DOCKER_COMPOSE.getServicePort("redis", 6379);
 properties.put("spring.data.redis.host", redisHost);
 properties.put("spring.data.redis.port", redisPort.toString());
 }
 }
}
</code></pre><h4>docker-compose.yml</h4><pre spellcheck="false"><code class="language-yaml"># Use root/example as user/password credentials
version: '3.1'

services:

 mysql:
 image: mysql:latest
 restart: always
 environment:
 MYSQL_DATABASE: coffee-test
 MYSQL_ROOT_PASSWORD: 1234
 ports:
 - 33066:3306 # 테스트 환경에서 호스트 매칭(예: 3306:3306) 을 생략하면 포트 충돌을 피할 수 있습니다. - 외부와 포트와 연결한다면 외부 클라이언트에서 접속이 가능합니다

 redis:
 image: redis:6
 restart: always
 ports:
 - 63799:6379 # 테스트 환경에서 호스트 매칭(예: 6379:6379) 을 생략하면 포트 충돌을 피할 수 있습니다. - 외부와 포트와 연결한다면 외부 클라이언트에서 접속이 가능합니다
</code></pre><h4>사용법</h4>@ExtendWith(TestContainerConfig.class) 로 해당 Config 파일을 사용하고@ContextConfiguration(initializers = TestContainerConfig.IntegrationTestInitializer.class) 를 통하여 yaml 설정을 덮어 씁니다.<pre spellcheck="false"><code class="language-java">package org.kakaopay.coffee.api.order;

import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
import static org.assertj.core.api.Assertions.tuple;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.Nested;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import org.kakaopay.coffee.api.order.request.OrderServiceRequest;
import org.kakaopay.coffee.api.order.response.OrderResponse;
import org.kakaopay.coffee.config.TestContainerConfig;
import org.kakaopay.coffee.db.menu.MenuEntity;
import org.kakaopay.coffee.db.menu.MenuJpaManager;
import org.kakaopay.coffee.db.menu.MenuJpaReader;
import org.kakaopay.coffee.db.order.OrderJpaManager;
import org.kakaopay.coffee.db.order.OrderJpaReader;
import org.kakaopay.coffee.db.ordermenu.OrderMenuEntity;
import org.kakaopay.coffee.db.ordermenu.OrderMenuJpaManager;
import org.kakaopay.coffee.db.ordermenu.OrderMenuJpaReader;
import org.kakaopay.coffee.db.user.UserEntity;
import org.kakaopay.coffee.db.user.UserJpaManager;
import org.kakaopay.coffee.db.user.UserJpaReader;
import org.kakaopay.coffee.db.userpointhistory.UserPointHistoryEntity;
import org.kakaopay.coffee.db.userpointhistory.UserPointHistoryJpaManager;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.ActiveProfiles;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;

@ActiveProfiles("test")
@SpringBootTest
@ExtendWith(TestContainerConfig.class)
@ContextConfiguration(initializers = TestContainerConfig.IntegrationTestInitializer.class)
class OrderServiceTest {

 private Long MENU_ID = null;
 private final Integer CONCURRENT_COUNT = 10;
 private final int INIT_USER_POINT = 10000;



</code></pre><h4>spring boot test log</h4>로그를 잘 보시면 Docker container를 올리는 과정에 대한 로그를 확일할 수 있습니다.<pre spellcheck="false"><code class="language-null">
...

18:39:13.253 [main] INFO org.testcontainers.DockerClientFactory -- Testcontainers version: 1.20.1
18:39:13.328 [main] INFO org.testcontainers.dockerclient.DockerClientProviderStrategy -- Loaded org.testcontainers.dockerclient.UnixSocketClientProviderStrategy from ~/.testcontainers.properties, will try it first
18:39:13.444 [main] INFO org.testcontainers.dockerclient.DockerClientProviderStrategy -- Found Docker environment with local Unix socket (unix:///var/run/docker.sock)
18:39:13.445 [main] INFO org.testcontainers.DockerClientFactory -- Docker host IP address is localhost
18:39:13.453 [main] INFO org.testcontainers.DockerClientFactory -- Connected to docker: 
 Server Version: 26.1.4
 API Version: 1.45
 Operating System: OrbStack
 Total Memory: 15966 MB
18:39:13.453 [main] INFO org.testcontainers.utility.RyukResourceReaper -- Ryuk started - will monitor and terminate Testcontainers containers on JVM exit
18:39:13.453 [main] INFO org.testcontainers.DockerClientFactory -- Checking the system...
18:39:13.453 [main] INFO org.testcontainers.DockerClientFactory -- ✔︎ Docker server version should be at least 1.6.0
18:39:13.469 [main] INFO tc.testcontainers/ryuk:0.8.1 -- Creating container for image: testcontainers/ryuk:0.8.1
18:39:13.556 [main] INFO org.testcontainers.utility.RegistryAuthLocator -- Credential helper/store (docker-credential-osxkeychain) does not have credentials for https://index.docker.io/v1/
18:39:13.692 [main] INFO tc.testcontainers/ryuk:0.8.1 -- Container testcontainers/ryuk:0.8.1 is starting: a4d620da1113b2d46f28a94f9b4ff4c4ed423c114af995f9600197de7c3d560d
18:39:13.894 [main] INFO tc.testcontainers/ryuk:0.8.1 -- Container testcontainers/ryuk:0.8.1 started in PT0.424823S
18:39:13.896 [main] INFO org.testcontainers.containers.ComposeDelegate -- Preemptively checking local images for 'mysql:latest', referenced via a compose file or transitive Dockerfile. If not available, it will be pulled.
18:39:13.897 [main] INFO org.testcontainers.containers.ComposeDelegate -- Preemptively checking local images for 'redis:6', referenced via a compose file or transitive Dockerfile. If not available, it will be pulled.
18:39:13.899 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Copying all files in /Users/itbuddy/github/kakaopay-coffe/src/test/resources into the container
18:39:13.900 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Creating container for image: docker/compose:1.29.2
18:39:14.216 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Container docker/compose:1.29.2 is starting: 14b6d71b42e36249d0a2d8aea847fd9149200db7052223b719b4e1b631015ce3
18:39:14.308 [main] WARN tc.docker/compose:1.29.2 -- The architecture 'amd64' for image 'docker/compose:1.29.2' (ID sha256:32d8a4638cd83922fdd94cadf4f1850b595d29757488c73adf05f4b99ebd1318) does not match the Docker server architecture 'arm64'. This will cause the container to execute much more slowly due to emulation and may lead to timeout failures.
18:39:15.400 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Container docker/compose:1.29.2 started in PT1.499759S
18:39:15.401 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Docker Compose container is running for command: up -d
18:39:15.404 [docker-java-stream-2029356766] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- STDERR: Creating network "a8zq7zhzpnah_default" with the default driver
18:39:15.404 [docker-java-stream-2029356766] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- STDERR: Creating a8zq7zhzpnah_redis_1 ... 
18:39:15.405 [docker-java-stream-2029356766] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- STDERR: Creating a8zq7zhzpnah_mysql_1 ... 
18:39:15.405 [docker-java-stream-2029356766] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- STDERR: Creating a8zq7zhzpnah_mysql_1 ... done
18:39:15.405 [docker-java-stream-2029356766] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- STDERR: Creating a8zq7zhzpnah_redis_1 ... done
18:39:15.408 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Docker Compose has finished running
18:39:15.408 [main] INFO tc.alpine/socat:1.7.4.3-r0 -- Creating container for image: alpine/socat:1.7.4.3-r0
18:39:15.442 [main] INFO tc.alpine/socat:1.7.4.3-r0 -- Container alpine/socat:1.7.4.3-r0 is starting: ea9eb968711ccf44106d2ec3a184809d58935c41d60e33ea90ecbcc2a382768e
18:39:15.618 [main] INFO tc.alpine/socat:1.7.4.3-r0 -- Container alpine/socat:1.7.4.3-r0 started in PT0.209128S
18:39:19.349 [main] INFO tc.confluentinc/cp-kafka:7.5.0 -- Creating container for image: confluentinc/cp-kafka:7.5.0
18:39:19.409 [main] INFO tc.confluentinc/cp-kafka:7.5.0 -- Container confluentinc/cp-kafka:7.5.0 is starting: 96158a8797752a2fdc11717b7874d74255ffd5dd871fbfa9aa89cc0fe941a9c7
18:39:21.672 [main] INFO tc.confluentinc/cp-kafka:7.5.0 -- Container confluentinc/cp-kafka:7.5.0 started in PT2.323717S
18:39:21.680 [main] INFO org.springframework.test.context.support.AnnotationConfigContextLoaderUtils -- Could not detect default configuration classes for test class [org.kakaopay.coffee.api.user.UserServiceTest]: UserServiceTest does not declare any static, non-private, non-final, nested classes annotated with @Configuration.
18:39:21.683 [main] INFO org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper -- Found @SpringBootConfiguration org.kakaopay.coffee.CoffeeApplication for test class org.kakaopay.coffee.api.user.UserServiceTest$Login
18:39:21.686 [main] INFO org.testcontainers.containers.ComposeDelegate -- Preemptively checking local images for 'mysql:latest', referenced via a compose file or transitive Dockerfile. If not available, it will be pulled.
18:39:21.686 [main] INFO org.testcontainers.containers.ComposeDelegate -- Preemptively checking local images for 'redis:6', referenced via a compose file or transitive Dockerfile. If not available, it will be pulled.
18:39:21.686 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Copying all files in /Users/itbuddy/github/kakaopay-coffe/src/test/resources into the container
18:39:21.686 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Creating container for image: docker/compose:1.29.2
18:39:21.778 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Container docker/compose:1.29.2 is starting: 7ca84f83d1799d311632c78faeee10aed080ad8cb57127f9aec64934019529ac
18:39:21.865 [main] WARN tc.docker/compose:1.29.2 -- The architecture 'amd64' for image 'docker/compose:1.29.2' (ID sha256:32d8a4638cd83922fdd94cadf4f1850b595d29757488c73adf05f4b99ebd1318) does not match the Docker server architecture 'arm64'. This will cause the container to execute much more slowly due to emulation and may lead to timeout failures.
18:39:22.660 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Container docker/compose:1.29.2 started in PT0.973538S
18:39:22.661 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Docker Compose container is running for command: up -d
18:39:22.662 [docker-java-stream--1092898408] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- STDERR: a8zq7zhzpnah_redis_1 is up-to-date
18:39:22.662 [docker-java-stream--1092898408] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- STDERR: a8zq7zhzpnah_mysql_1 is up-to-date
18:39:22.664 [main] INFO tc.docker/compose:1.29.2 -- Docker Compose has finished running

.....</code></pre><h2>적용후 장단점</h2><h3>장점</h3><ol><li>CI/CD 에서도 문제없이 작동한다는 점 (물론 설정 미스 때문에 한번에 성공하지는 못했습니다.)</li><li>테스트를 위해 따로 mysql, Kafka, redis를 구축할 필요가 없어졌습니다.</li><li>h2 로 테스트 중에는 디버깅으로 진행 단계를 멈추고 데이터 베이스를 확인 하고 싶어도 h2 서버에 접근할 수가 없었지만, TestContainer는 외부 포트 설정만 해주면 Datagrip으로 접근하여 데이터를 두눈으로 직접 확인이 가능합니다.</li></ol><h3>단점</h3><ol><li>테스트가 속도가 눈에 띄게 느려졌습니다. 테스트 환경구성에 필요한 Docker Image를 이미 모두 다운 받았더라도 컨테이너 4개 기준 7초 정도 걸리고, 도커 이미지를 모두 새로 다운 받아야 한다면 1분 이상의 시간이 더 소요 됩니다. (특히 CI/CD 에서는 매번 새로운 이미지를 받아 실행합니다. 이를 해결할 방법도 찾아봐야 겠습니다.)</li></ol><h3>느낀점</h3>단점도 있지만 개발자가 구축해야 하는 테스트 환경 TestContainer가 직접 해주니 편안합니다. 시간이 7초나 더 소요 되지만 개발자가 직접 구축한다면 개발자 마다 1~2시간은 족히 걸릴 일입니다.이제 저와 같이 일하는 동료가 TDD와 TestContainer 까지 2명이 되었네요.참고 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://dev.gmarket.com/76">지마켓 Testcontainers로 통합테스트 만들기</a>

TestContainers 적용기

<h1>이 글은…</h1><blockquote>이 글은 IntelliJ를 처음 사용하는 사람, 그리고 IntelliJ를 통해 Spring Boot 프로젝트를 처음 만드는 사람들을 위해서 작성되었다. (=나다.)작성자가 다시 보기 위한 글이니 두서가 없어도 양해 바란다.또, 기본적으로 Ultimate를 기준으로 한다.</blockquote><h1>IntelliJ 설치</h1>인텔리제이는<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.jetbrains.com/idea/?_gl=1*1x5ogyx*_gcl_au*MTQ3NjU3MTk4LjE3MTkzODgyMTE.*_ga*MjA2OTU2NDYyNS4xNzE5Mzg4MjA3*_ga_9J976DJZ68*MTcxOTg3OTY3NS4yLjEuMTcxOTg4MTkzOC41MC4wLjA."> 다음 링크</a>에서 설치해주자. 해당 링크로 들어가면 아래와 같은 화면이 뜰텐데, 여기서 다운로드를 눌러주면 알아서 사이트가 운영체제를 인식하고 알맞는 다운로드 파일이 있는 링크로 보내준다. 그대로 다운로드 해주자.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719882108188" alt="until-693">다운로드는 금방 진행된다. 약 2분 가량 소요되며, 다운로드가 완료되면 실행하자.<h2>설치 파일 실행</h2>실행하면 다음과 같은 창이 뜰 것이다.쭉쭉 진행해주자.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719882311865" alt="until-694"><img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719882339057" alt="until-695">나는 아래와 같이 전부 추가해주었다. 그 뒤로는 달리 선택할 것 없이 설치를 진행하면 된다.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719882376757" alt="until-696">이 뒤에 <code spellcheck="false">Import</code> 할지 말지를 물어보는데 나는 <code spellcheck="false">skip</code> 해주었다. 그럼 아래와 같은 화면을 볼 수 있는데, 그냥 새 프로젝트를 만들어주자.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719883095803" alt="until-697">그리고 다음과 같이 설정해주자.사실상 건드릴 것은 거의 없다. <code spellcheck="false">이름</code>, <code spellcheck="false">위치</code>, <code spellcheck="false">Git 저장소 생성</code>, <code spellcheck="false">그룹</code>, <code spellcheck="false">JDK</code> 정도?<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719883133462" alt="until-698">다음으로 넘어가고, 나는 이 정도 선택하였다.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719883307168" alt="until-699"><h3>Spring Boot DevTools</h3><blockquote>Spring Boot Application을 개발하고 디버깅하는데 도움이 되는 도구 모음.</blockquote><ul><li>개발 단계에서 세이브 시 변경사항이 있다면 자동으로 다시 로드되는 기능을 제공한다.<ul><li>유사 기능: 라이브 서버 등</li></ul></li><li>자세한 것은 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://docs.spring.io/spring-boot/docs/1.5.16.RELEASE/reference/html/using-boot-devtools.html">해당 링크</a>를 참고</li></ul><h3>Lombok</h3><blockquote>어노테이션을 기반으로 코드를 자동완성 해주는 라이브러리.</blockquote><ul><li><code spellcheck="false">@Getter</code>, <code spellcheck="false">@Setter</code>, <code spellcheck="false">@Data</code> 등을 사용할 수 있다.</li><li>훨씬 간단하게 세팅할 수 있고, 코드의 길이가 확실히 줄어든다.</li></ul><h3>Spring Web</h3><blockquote>주로 RESTful 웹 애플리케이션 및 일반적인 웹 애플리케이션 개발에 사용. HTTP 요청과 응답을 처리하는 데 중점을 둠</blockquote><ul><li>REST API를 쉽게 개발할 수 있는 기능을 제공</li><li><code spellcheck="false">@RestController</code>, <code spellcheck="false">@RequestMapping</code> 등의 애너테이션을 사용하여 RESTful 엔드포인트를 정의</li></ul><h3>Spring Web Service</h3><blockquote>SOAP 기반의 웹 서비스 개발에 사용. XML 메시지 처리와 WSDL 기반의 서비스 계약을 중점.</blockquote><ul><li>WSDL (Web Services Description Language) 파일을 사용하여 웹 서비스 계약을 정의</li><li>스키마 기반의 XML 메시지를 처리</li><li>XML 메시지의 유효성 검사, 변환, 처리 등을 지원</li></ul><h2>프로젝트 생성</h2>프로젝트 생성을 누르면 아래와 같이 뜬다. 바로 뜨지 않을 경우 조금 기다려주면 된다.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1719890999592" alt="until-700">이후부터는 이클립스와 유사하게 개발하면 되는 듯 하다.<hr><h2>만일 Ultimate 버전이 아니라면</h2><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://spring.io/quickstart">해당 사이트</a>를 이용하여 스프링 부트 프로젝트를 만들자.

이클립스로 개발하다가 IntelliJ로 Spring Boot를 개발하려는 사람들에게

IntelliJ로 Spring Boot를 처음 사용할 때

<h1>Lombok</h1><blockquote>Annotation(어노테이션)을 기반으로 코드를 자동완성 해주는 라이브러리</blockquote><hr><h1>발생한 문제</h1><h2>Lombok의 Annotation 적용이 되지 않는 문제</h2>Lombok을 설치하고 적용하였음에도 불구하고 적용되지 않음.아래와 같이 코드를 작성하였을 때 outline에 getter와 생성자가 생기지 않는 문제.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1718853117896" alt="until-622"><h2>사용 환경</h2>SpringToolSuite4, gradle, JDK-17 등lombok.jar 파일을 통해서 SpringToolSuite가 설치된 폴더를 선택해 설치해주었음.build.gradle의 dependencies 내부에 아래와 같이 코드 역시 작성하였음.<pre spellcheck="false"><code>// https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok
compileOnly 'org.projectlombok:lombok' 
annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' </code></pre><hr><h1>해결 방법</h1>상단 툴바 → Help → Install New Software<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1718853539240" alt="until-623">Install 창이 뜨면 아래와 같이 검색해준다.<code spellcheck="false">https://projectlombok.org/p2</code>그럼 아래와 같이 Lombok이 나오는 것을 확인할 수 있다. 그 후 Lombok을 선택해 설치를 진행하고 sts를 재시작하면 된다.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1718853625000" alt="until-624"><h2>무사 작동 확인!</h2>오른쪽 Outline에 getter와 생성자가 생긴 것을 확인할 수 있다.<img src="https://image.until.blog/brightdawn/article/1718853745030" alt="until-625">

Lombok 라이브러리 적용 안 되는 오류

[Spring Boot] Lombok 적용 오류

<h2>🤔 문제<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#-%EB%AC%B8%EC%A0%9C">​</a></h2><h3>Alpine Linux와 cryptography의 호환성 문제<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#alpine-linux%EC%99%80-cryptography%EC%9D%98-%ED%98%B8%ED%99%98%EC%84%B1-%EB%AC%B8%EC%A0%9C">​</a></h3>Django 블로그 프로젝트를 docker로 옮기는 도중 에러가 떴다. alpine linux와 python에서 암호화 알고리즘이 구현된 패키지인 cryptography의 호환성 문제였다.<pre spellcheck="false"><code class="language-shell">FROM python:3.8-alpine</code></pre><pre spellcheck="false"><code class="language-shell">cryptography==3.4.7</code></pre>현재 Dockerfile에서 사용하는 image 버전과 requirements.txt에 적힌 cryptography 버전은 위와 같다.<pre spellcheck="false"><code class="language-bash">docker-compose build</code></pre><pre spellcheck="false"><code class="language-shell">ERROR: No matching distribution found for cryptography==3.4.7</code></pre><code spellcheck="false">Dockerfile</code>, <code spellcheck="false">docker-compose.yml</code>을 다 만들고 난 후에 마지막으로 위의 명령어로 빌드를 하던 중 위의 Error를 만났다.<h3>빌드가 오래 걸리는 문제<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#%EB%B9%8C%EB%93%9C%EA%B0%80-%EC%98%A4%EB%9E%98-%EA%B1%B8%EB%A6%AC%EB%8A%94-%EB%AC%B8%EC%A0%9C">​</a></h3><img src="https://image.until.blog/teddygood/article/1716799059748" alt="until-292">위의 명령어를 Dockerfile에 추가하고 다시 build 하니 위와 같이 에러 아닌 에러가 떴다. 이미지를 보면 알 수 있듯이 still running이 지속되는 상황이다. 대략 10분 정도 그대로 놔뒀는데도 빌드가 안 되는 상황이다.<img src="https://image.until.blog/teddygood/article/1716799052962" alt="until-291">cryptography GitHub 저장소에서 가져온 이슈 이미지다. 현재의 상황과 같길래 답변을 참고하려 했으나 내 지식으로는 이해 불가였다. 대략 요약하자면 파이썬 패키지 포맷과 관련된 답변과 alpine linux에 대해 공식 문서로 잘 정리되어 있다는 내용이다. 결론적으로는 도움이 안 됐지만, 혹시 저 답변으로 해결할 수 있는 분이 있을 수 있기에 가져와봤다.현 시점의 문제는 빌드가 오래 걸린다는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다시 구글링을 하면서 도커에 대해 공부하게 됐고, 파이썬 환경에서 도커를 이용할 때 어떤 OS를 사용하는 것이 더 유리한 가에 대해 공부했다.<h2>🚩 해결<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#-%ED%95%B4%EA%B2%B0">​</a></h2><h3>첫 번째 문제 해결<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#%EC%B2%AB-%EB%B2%88%EC%A7%B8-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%ED%95%B4%EA%B2%B0">​</a></h3><img src="https://image.until.blog/teddygood/article/1716799044352" alt="until-290">아무리 구글링을 해도 찾지를 못 해서 공식 문서를 보기로 결정했고 어느정도 해결책을 찾았다.대략 요약하면 cryptography 패키지는 Rust를 사용하기에 Rust compiler도 같이 다운로드 해야지 돌아간다는 것이다. Rust는 cryptography를 빌드할 때 필요하며 stackoverflow에서 참고한 답변에서는 rust 설치를 스킵하는 명령어를 추가하는 방법도 알 수 있었다.<pre spellcheck="false"><code class="language-shell">ENV CRYPTOGRAPHY_DONT_BUILD_RUST=1</code></pre>multi-stage를 사용하여 빌드하라고 한다. 물론 multi-stage를 사용하면 이미지를 경량화하는 것도 좋은 방법이지만 도커를 자세히 배운 사람이 아니라 잘 모르기 때문에 이 방법은 패스했다.<pre spellcheck="false"><code class="language-bash">$ sudo apk add gcc musl-dev python3-dev libffi-dev openssl-dev cargo</code></pre>위의 명령어를 Dockerfile에 추가하면서 첫 번째 문제는 끝났다.<h3>두 번째 문제 해결<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#%EB%91%90-%EB%B2%88%EC%A7%B8-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%ED%95%B4%EA%B2%B0">​</a></h3><h4>alpine linux가 파이썬 환경에서 적절하지 않은 이유<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#alpine-linux%EA%B0%80-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%ED%99%98%EA%B2%BD%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%A0%81%EC%A0%88%ED%95%98%EC%A7%80-%EC%95%8A%EC%9D%80-%EC%9D%B4%EC%9C%A0">​</a></h4>대부분의 사람들이 도커를 처음 사용할 때 alpine linux로 사용하는데 그 이유는 Ubuntu linux와 비교했을 때 용량도 작고 빌드할 때 더 빠르기 때문이다. 그러나 python 환경에서는 적절하지 않다.그 이유는 사용하는 라이브러리의 차이에서 시작된다. 대부분의 리눅스 배포판은 파이썬을 포함한 모든 C언어 프로그램에 필요한 C언어 표준 라이브러리인 GNU 라이브러리(glibc)를 사용한다. 그러나 Alpine Linux는 좀 더 경량화하기 위하여 GNU 라이브러리를 사용하는 것이 아니라 musl 라이브러리를 사용한다. 이 musl 라이브러리는 GNU 라이브러리로 컴파일 된 <code spellcheck="false">Wheel 바이너리</code>를 지원하지 않는다. 그렇기 때문에 <code spellcheck="false">.whl</code> 확장자를 갖는 패키지를 다운 받는 것이 아니라 <code spellcheck="false">.tar.gz</code> 확장자 파일을 다운 받게 된다. 그렇기 때문에 alpine linux를 사용하는 경우 사용하는 모든 파이썬 패키지의 C코드를 컴파일 해야 하므로 빌드 시간도 오래 걸리며 용량도 커진다는 것이다.최근 대부분의 파이썬 패키지에는 PyPI의 Wheel 바이너리가 포함되어 있어 설치 시간이 빠르다. Wheel은 사실 .whl 확장자와 특별한 형식의 파일 이름으로 이루어진 ZIP 형식을 아카이브한 것이다. 쉽게 말하면 확장자만 바꾼 것이다.<ol class="tight" data-tight="true"><li>빌드가 느리다.</li><li>이미지 용량이 커진다.</li><li>시간이 많이 낭비된다.(빌드하는 과정)</li><li>런타임 버그들을 만날 수 있다.</li></ol>간단하게 요약하자면 위의 이유들이 Alpine Linux가 python 환경에서 적절하지 않은 이유이다.<h4>그럼 어떤 OS를 사용해야 할까?<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#%EA%B7%B8%EB%9F%BC-%EC%96%B4%EB%96%A4-os%EB%A5%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%95%BC-%ED%95%A0%EA%B9%8C">​</a></h4>성능에 관심 있으면 ubuntu, 가볍게 도커를 시작해보려면 alpine이 좋겠지만 현재 나는 파이썬 환경에서 도커를 사용해보려 하니 Debian buster를 기반으로 한 3.8-slim-buster를 사용한다.<pre spellcheck="false"><code class="language-shell">RUN apk update \
&amp;&amp; apk add postgresql-dev gcc python3-dev musl-dev zlib-dev jpeg-dev libffi-dev openssl-dev cargo</code></pre><pre spellcheck="false"><code class="language-shell">FROM python:3.8-slim-buster</code></pre>위의 apk로 패키지 설치한 부분의 명령어를 지우고, slim-buster로 바꿔준다.이후 다시 build 했을 때 잘 되는 모습을 확인할 수 있다.<h2>🌐References<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="hash-link" href="https://teddygood.github.io/wiki/python-lib-cryptography#references">​</a></h2><ul class="tight" data-tight="true"><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://cryptography.io/en/latest/installation/">Cryptography installation</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://github.com/pyca/cryptography/issues/5776">Dependencies to build on Alpine Linux?</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://jonnung.dev/docker/2020/04/08/optimizing-docker-images/">도커 이미지 잘 만드는 방법</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://pythonspeed.com/articles/alpine-docker-python/">Using Alpine can make Python Docker builds 50x slower</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://pythonspeed.com/articles/base-image-python-docker-images/">The best Dockeer base image for Python application</a></li></ul>

Alpine Linux와 crptography의 호환성 문제 해결

요즘 같이 신입들이 설 자리가 굉장히 없는 각박한 시기에, 얼마 전 운이 좋게 신입으로 게임 회사에 면접을 보게 되었습니다 🤣🤣🤣그런데 면접 중 다음과 같은 질문을 받을 수 있었는데, ‘포트폴리오를 확인해 보면 스프링 부트를 주로 사용해 왔는데, 스프링 부트는 보통 내장되어 있는 웹 서버로 Tomcat을 사용하는데도 불구하고 Nginx를 사용한 이유가 있을까요?’이러한 질문을 주셨는데 당시 많이 긴장되어 있는 상황이기도 하였고, 당장 생각나는 것은"저희가 프로젝트 환경상, EC2 한 대에서 프론트엔드와 백엔드를 함께 배포해야 하는 상황이었습니다. 따라서 하나의 도메인으로 모든 요청과 응답이 이루어지는데, 요청이 들어올 때 리버스 프록시 기능을 사용하기 위해 Nginx가 필요하기도 하였고, 보안적인 측면에서도 HTTPS를 사용해야 하기 때문에 Nginx를 사용했습니다."지금은 글로 작성하니까 나름 그럴싸하게 작성했지만, 실제로 대답할 때는 조금 어색하게 표현한 것 같아 후회가 듭니다.😅면접을 볼 때에는 당장 생각나는 것이 이것밖에 없었지만, 뒤늦게 면접관님의 의도를 떠올릴 수 있었습니다. 아마도 Nginx를 사용한 이유, 즉 웹 서버(WS)와 웹 애플리케이션 서버(WAS)의 차이점을 분명하게 이해하고 사용한 것인지를 물어보려고 하셨던 게 아닐까 하는 생각이 들었습니다.그래서 이제는 비슷한 질문을 받더라도 더 이상 실수하지 않게 다시 한 번 학습하고 리마인드를 해보려고 합니다.<hr>웹 서버(Web Server)는 웹 클라이언트(예: 웹 브라우저)로부터 HTTP 요청을 받아 정적 콘텐츠(HTML, CSS, JavaScript, 이미지 등)를 제공하는 소프트웨어입니다.<h2>웹 서버의 주요 역할</h2><h3>주요 기능</h3><ol><li>정적 콘텐츠 제공:<ul><li>HTML, CSS, JavaScript 파일 및 이미지 등과 같은 정적 파일을 클라이언트에 제공합니다. Q. 프론트엔드, 백엔드가 구분되어 사용되는 것이 보통입니다. HTML, CSS, JS 파일은 웹 서버에서 언제 어떤 상황에서 클라이언트에게 제공되는가 ? <ul><li>상황: 사용자가 웹 브라우저를 통해 특정 웹 페이지를 요청하는 경우<ul><li>사용자가 브라우저에서 <code spellcheck="false">http://example.com</code>을 입력하면, 브라우저는 해당 URL에 대한 HTTP 요청을 웹 서버로 보냅니다.</li><li>웹 서버(ex. Nginx)는 요청된 URL을 기반으로 적절한 파일을 찾아 클라이언트에 반환합니다. 여기서 정적 파일 제공이 이루어집니다.</li><li>예를 들어, Nginx와 같은 웹 서버가 <code spellcheck="false">/usr/share/nginx/html</code> 디렉토리에 웹페이지 파일을 저장하고 있다면, 다음과 같은 과정이 진행됩니다:<ul class="tight" data-tight="true"><li>사용자가 <code spellcheck="false">http://example.com/index.html</code>을 요청합니다.</li><li>웹 서버는 요청된 파일 경로를 확인하고, <code spellcheck="false">/var/www/html/index.html</code> 파일을 찾아 응답으로 반환합니다.</li></ul></li><li>HTML 파일 반환: 웹 서버는 <code spellcheck="false">index.html</code> 파일을 클라이언트(브라우저)에 반환합니다. 브라우저는 HTML 파일을 파싱하여 페이지의 기본 구조를 렌더링합니다.</li><li>CSS와 JavaScript 파일 요청: HTML 파일이 로드되면서, 페이지 내에 포함된 CSS 및 JavaScript 파일에 대한 추가 요청이 발생합니다. 예를 들어, HTML 파일에 다음과 같은 링크가 포함되어 있을 수 있습니다:<pre spellcheck="false"><code class="language-html">&lt;link rel="stylesheet" href="styles.css"&gt;
&lt;script src="app.js"&gt;&lt;/script&gt;</code></pre><ul class="tight" data-tight="true"><li>브라우저는 <code spellcheck="false">styles.css</code>와 <code spellcheck="false">app.js</code> 파일을 추가로 요청합니다.</li><li>웹 서버는 동일한 방식으로 이 파일들을 찾아 클라이언트에 반환합니다. </li></ul></li></ul></li><li>구체적인 예시사용자가 <code spellcheck="false">http://example.com</code>에 접속하면 다음과 같은 요청과 응답 흐름이 발생합니다:<ol class="tight" data-tight="true"><li>브라우저 요청: <code spellcheck="false">GET /index.html</code></li><li>웹 서버 응답: <code spellcheck="false">/var/www/html/index.html</code> 파일 반환</li><li>브라우저 요청: <code spellcheck="false">GET /styles.css</code></li><li>웹 서버 응답: <code spellcheck="false">/var/www/html/styles.css</code> 파일 반환</li><li>브라우저 요청: <code spellcheck="false">GET /app.js</code></li><li>웹 서버 응답: <code spellcheck="false">/var/www/html/app.js</code> 파일 반환 </li></ol></li></ul>이 과정을 통해 사용자는 웹 페이지를 볼 수 있게 되며, CSS로 스타일링된 페이지와 JavaScript로 동작하는 기능을 사용할 수 있게 됩니다. </li></ul></li><li>HTTP 요청 처리 및 응답:<ul class="tight" data-tight="true"><li>클라이언트의 HTTP 요청을 처리하고, 적절한 응답을 생성하여 반환합니다. </li></ul></li><li>URL 매핑 및 라우팅:<ul class="tight" data-tight="true"><li>요청 URL을 기반으로 적절한 파일이나 서비스로 요청을 라우팅합니다. 이는 리버스 프록시의 역할로, 클라이언트의 요청을 받아 적합한 백엔드 서버로 전달하고 결과를 다시 클라이언트에게 반환합니다. </li></ul></li><li>로드 밸런싱:<ul class="tight" data-tight="true"><li>여러 서버 간에 트래픽을 분산시켜 고가용성을 유지하고 성능을 향상시킵니다. </li></ul></li><li>보안 기능:<ul class="tight" data-tight="true"><li>SSL/TLS를 통한 데이터 암호화, IP 필터링, 사용자 인증 등 다양한 보안 기능을 제공합니다.</li></ul></li></ol><h3>웹 서버의 예시</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li>Apache HTTP Server:<ul class="tight" data-tight="true"><li>오픈 소스 웹 서버로, 다양한 플랫폼에서 사용되며, 매우 널리 사용됩니다.</li></ul></li><li>Nginx:<ul class="tight" data-tight="true"><li>고성능 웹 서버로, 특히 높은 동시 연결 수를 처리할 수 있어 정적 파일 제공 및 리버스 프록시로 자주 사용됩니다.</li></ul></li></ul><hr>웹 애플리케이션 서버(Web Application Server, WAS)는 웹 서버와는 달리, 동적 콘텐츠를 생성하고 웹 애플리케이션의 비즈니스 로직을 처리하는 소프트웨어입니다. WAS는 클라이언트의 요청을 받아들여 데이터베이스와 상호 작용하고, 그 결과를 동적 웹 페이지 형태로 클라이언트에 반환합니다.<h2>웹 애플리케이션 서버의 주요 역할</h2><ol class="tight" data-tight="true"><li>비즈니스 로직 처리:<ul class="tight" data-tight="true"><li>클라이언트 요청을 처리하는 비즈니스 로직을 실행합니다. 예를 들어, 사용자의 로그인, 상품 검색, 주문 처리 등의 작업을 수행합니다. → 서블릿 기반 </li></ul></li><li>동적 콘텐츠 생성:<ul class="tight" data-tight="true"><li>JSP, 서블릿, EJB 등과 같은 기술을 사용하여 동적인 웹 페이지를 생성합니다. 클라이언트의 요청에 따라 실시간으로 콘텐츠를 생성하여 응답합니다. </li></ul></li><li>데이터베이스 연동:<ul class="tight" data-tight="true"><li>데이터베이스와 상호 작용하여 데이터를 조회, 삽입, 업데이트, 삭제하는 작업을 수행합니다. 이를 통해 클라이언트가 요청한 데이터를 처리하고 반환합니다. </li></ul></li><li>세션 관리:<ul class="tight" data-tight="true"><li>사용자 세션을 관리하여 사용자 상태를 유지하고, 인증 및 권한 부여를 처리합니다. 이를 통해 사용자의 로그인 상태를 유지하거나, 사용자별로 다른 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. </li></ul></li><li>트랜잭션 관리:<ul class="tight" data-tight="true"><li>데이터베이스 트랜잭션을 관리하여 데이터의 일관성과 무결성을 보장합니다. 여러 작업이 하나의 트랜잭션으로 묶여 일관성 있게 처리되도록 합니다. </li></ul></li></ol><h3>웹 애플리케이션 서버의 예시</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li>Apache Tomcat:<ul class="tight" data-tight="true"><li>오픈 소스 서블릿 컨테이너로, 서블릿과 JSP 기반의 웹 애플리케이션을 실행합니다.</li></ul></li></ul><hr><h2>정리</h2><img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1716860951310" alt="until-318"><h3>이유 1: 정적 콘텐츠 제공</h3><ul><li>Nginx는 정적 콘텐츠(예: 이미지, CSS, JavaScript 파일 등)를 매우 효율적으로 제공할 수 있습니다. 이를 통해 스프링 부트 애플리케이션이 정적 리소스를 제공하는 부담을 줄이고, 동적 콘텐츠 제공에 집중할 수 있게 합니다.<blockquote>하지만, 보통 프론트엔드와 API 서버 조합으로 많이 사용하기 때문에, 사실상 정적 콘텐츠 제공에는 큰 메리트를 느끼기 어려웠습니다. 그러나 프론트엔드가 SPA일 경우에는 매우 유용하다고 생각합니다.</blockquote></li></ul><h3>이유 2: 리버스 프록시</h3><ul><li>리버스 프록시로서 Nginx는 클라이언트 요청을 스프링 부트 애플리케이션으로 전달합니다. 이를 통해 애플리케이션 서버를 보호하고, 로드 밸런싱 및 SSL 종료(SSL termination) 등의 기능을 제공합니다.<blockquote>실제로 제가 Nginx를 사용하는 가장 주된 이유는, 보통 프로젝트를 진행할 때 서버 인스턴스를 하나만 사용할 수 있는 상황이 많아서, 어쩔 수 없이 서버 안에서 프론트엔드, 인프라, 백엔드를 모두 배포해야 했기 때문입니다.이러한 이유로 Nginx의 리버스 프록시 기능은 매우 유용하고 필요했습니다. 그래서 다행히도 면접에서 가장 먼저 떠올린 리버스 프록시를 답변할 수 있었습니다 !!</blockquote></li></ul><h3>이유 3: 로드 밸런싱</h3><ul><li>로드 밸런싱을 통해 여러 대의 스프링부트 인스턴스에 트래픽을 분산시킬 수 있습니다. 이를 통해 고가용성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.<blockquote>면접 중 로드 밸런싱 관련 질문을 받았고, 당연히 Nginx를 통해 로드 밸런싱이 가능하다는 것은 알고 있었습니다.하지만 더 좋은 답변을 위해서는 추후에 블루-그린 배포를 적용하거나 스케일 아웃을 염두에 두었을 때, 로드 밸런싱 기능이 필요하기 때문에 Nginx가 필요하다는 답변을 떠올리지 못했다는 것이 뒤늦은 후회로 남네요..🥲</blockquote></li></ul><h3>이유 4: SSL/TLS 처리</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li>SSL/TLS 처리를 Nginx가 담당함으로써 스프링부트 애플리케이션은 암호화된 트래픽을 직접 처리하지 않아도 되므로, 성능과 보안 측면에서 유리합니다.</li></ul><h3>이유 5: 보안</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li>보안 설정 및 접근 제어를 Nginx 레벨에서 관리함으로써 애플리케이션의 보안성을 향상시킬 수 있습니다. IP 제한, DDoS 방어, WAF(Web Application Firewall) 등을 설정할 수 있습니다.</li></ul><h3>이유 6: 고성능</h3><ul><li>고성능의 Nginx는 적은 리소스로 많은 요청을 처리할 수 있어, 특히 많은 동시 접속이 발생하는 상황에서 유리합니다.<blockquote>“ Nginx는 비동기 이벤트 기반으로 설계되어, 적은 리소스로도 많은 수의 동시 연결을 효율적으로 처리할 수 있고 다중 워커 프로세스를 통해 병렬로 작업을 수행하여 성능을 극대화하며 메모리를 효율적으로 사용하여 더 많은 요청을 처리할 수 있습니다. "라고도 대답할 수 있다면 아마 만점짜리 답변이겠죠..?</blockquote></li></ul><hr>즉, 저는 리버스 프록시와 보안 부분에서는 어느 정도 정답에 가까운 대답을 했다고 생각해요 ! 하지만 기억을 되돌려보면, 로드 밸런싱 부분에 대해서도 잠깐 질문을 받았는데, 급히 다른 질문으로 넘어갔던 것이 아쉽고... Nginx를 통해 로드 밸런싱, 성능, 그리고 정적 콘텐츠 제공에 대해서도 답변을 할 수 있었다면 더 좋았을 것 같아요.다음에 비슷한 질문을 받는다면, 기존 답변에 보완해서 더욱 멋진 답변을 해보도록 하겠습니다. 😃<img src="https://image.until.blog/thingk0/article/1718793769616" alt="until-611">

최근 게임 회사 면접에서 스프링 부트와 Nginx 사용 이유에 대한 질문을 받았습니다. 이번 포스팅에서는 웹 서버와 웹 애플리케이션 서버의 차이를 명확히 이해하고, Nginx 사용 이유를 깊이 있게 다뤄봅니다.

WAS가 있음에도 불구하고, 웹서버인 Nginx 를 사용하는 이유 - 개발자 면접 리마인드

<h3>코딩 테스트 준비 일지 15 일차</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li>응시 사이트 : <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://programmers.co.kr/">프로그래머스</a></li><li>문제 : <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49189">가장 먼 노드</a></li><li>난이도 : 중</li><li>풀이시간 : 아직 다못품 + 2h ( 2시간 풀다가 머리식히고 리트라이 예정 )</li></ul><h6>문제 설명</h6>n개의 노드가 있는 그래프가 있습니다. 각 노드는 1부터 n까지 번호가 적혀있습니다. 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 갯수를 구하려고 합니다. 가장 멀리 떨어진 노드란 최단경로로 이동했을 때 간선의 개수가 가장 많은 노드들을 의미합니다.노드의 개수 n, 간선에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 vertex가 매개변수로 주어질 때, 1번 노드로부터 가장 멀리 떨어진 노드가 몇 개인지를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.<h5>제한사항</h5><ul class="tight" data-tight="true"><li>노드의 개수 n은 2 이상 20,000 이하입니다.</li><li>간선은 양방향이며 총 1개 이상 50,000개 이하의 간선이 있습니다.</li><li>vertex 배열 각 행 [a, b]는 a번 노드와 b번 노드 사이에 간선이 있다는 의미입니다.</li></ul><h5>입출력 예</h5>nvertexreturn6[[3, 6], [4, 3], [3, 2], [1, 3], [1, 2], [2, 4], [5, 2]]3<h5>입출력 예 설명</h5>예제의 그래프를 표현하면 아래 그림과 같고, 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드는 4,5,6번 노드입니다.일단 기록용 문제가 엉켜서 먼저 아티클 발행

코딩테스트 항해99 클럽 - 15일차

[코딩테스트 일지 - 99클럽] 15일차 - 가장 먼 노드

<h2>크롬 익스텐션</h2><ul class="tight" data-tight="true"><li>user agent switcher: user agent 변경 (PC에서 모바일 화면을 볼 수 있음)</li><li>awesome screenshot: 스크롤 캡쳐, 부분 캡쳐 및 녹화 등 가능 (가입 필요)</li><li>svg export: 해당 사이트의 svg 이미지를 다운로드 할 수 있게 함</li><li>image downloader: 해당 사이트의 이미지를 가져와 다운로드 할 수 있게 함</li><li>openwax: 접근성 테스트, 문제가 있는 부분을 알려주고 경고함</li><li>React developer Tool: React로 개발된 사이트에 접속할 시 아이콘에 색이 생김</li><li>vue devtools: vue로 개발된 사이트에 접속할 시 아이콘에 색이 생김</li></ul><hr><h2>윈도우 응용 프로그램</h2><ul class="tight" data-tight="true"><li>SVG Viewer Extension for Windows: 윈도우 탐색기에서 svg 이미지를 미리보기 하게 함</li></ul><hr><h2>vs code 익스텐션</h2><ul class="tight" data-tight="true"><li>Atom One Dark Theme: 화면의 코드 컬러를 보기 좋게 변경함</li><li>live server: 새로고침을 하지 않아도 저장할 시 바로 사이트에 반영됨</li><li>beautify: html, css formatter</li><li>prettier: 코드 formatter. 자바스크립트 코드 포멧 자동 변경</li></ul><h3>beautify 기본 설정</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li>beautify selection 단축키지정(alt+b)</li><li>join lines 단축키지정(alt+j)</li></ul><h3>prettier 기본 설정</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li>default formatter → prettier로 변경</li><li>settings → format on save 체크</li><li>prettier.singleQuote(default:false)<ul class="tight" data-tight="true"><li>체크, 문자열은 홑따옴표로 통일 (변수에 html이 있을 경우 쌍따옴표가 포함됨)</li></ul></li><li>css, html파일에서도 prettier가 적용되어 한줄로 작성이 불가능하다.<ul class="tight" data-tight="true"><li>이 경우 오히려 가독성이 떨어짐.</li><li>javascript를 위해서 사용한다고 생각하면 됨.</li></ul></li><li>위 문제를 해결하기 위해 .prettierignore 파일을 프로젝트 루트 폴더에 만들고 무시 규칙을 작성.<ul class="tight" data-tight="true"><li>무시 규칙</li></ul></li></ul><pre spellcheck="false"><code>#Ignore all HTML files:
\**/**.html#Ignore all css files:\**/**.css</code></pre><hr><h2>vs code 단축키</h2><ul class="tight" data-tight="true"><li>f2 : 파일명 변경</li><li>ctrl+/ : 주석으로 변경</li><li>alt+shift+A : 부분주석</li><li>alt+shift+방향키 상하 : 해당 줄 복사</li><li>shift+del : 해당 줄 지우기</li><li>alt+방향키 상하 : 해당 줄 옮기기</li><li>alt+shift+방향키 좌우 : 확장 선택</li><li>tab, shift+tab : 들여쓰기, 내어쓰기</li><li>ctrl+alt+방향키 상하 : 멀티 커서</li><li>ctrl+D : 다음 같은 단어에 멀티커서</li><li>alt+클릭 : 멀티 커서</li></ul><hr><h2>사이트</h2><h3>유용한 사이트</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.dbcut.com/">[디비컷]</a>: 웹디자인 참고 사이트</li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://caniuse.com/">[can i use]</a>: 크로스브라우징 도움 사이트</li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.dothome.co.kr/">[닷홈]</a>: 무료 호스팅 사이트 (유료 호스팅 가능)</li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="http://www.spritecow.com/">[Sprite Cow]</a>: 스프라잇 이미지의 범위를 알려줌</li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://yesviz.com/">[yesviz]</a>: 기기들의 viewprot를 모두 확인할 수 있음</li></ul><h3>Flex, Grid 설명</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://studiomeal.com/archives/197">[이번에야 말로 CSS Flex를 익혀보자]</a>: Flex 설명 - 1분 코딩</li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://studiomeal.com/archives/533">[이번에야 말로 CSS Grid를 익혀보자]</a>: Grid 설명 - 1분 코딩</li></ul><h3>연습 게임</h3><ul class="tight" data-tight="true"><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://flukeout.github.io/">[CSS Dinner]</a>: CSS 선택자 연습 사이트</li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://flexboxfroggy.com/#ko">[Flexbox Frog]</a>: flex 연습 게임 사이트</li></ul><hr><h2>기타 팁</h2><ul class="tight" data-tight="true"><li>닷홈 서버에 올릴 때는 html(루트 폴더)에만 넣어야함.</li></ul>

프론트엔드 개발 시 유용한 크롬 익스텐션, 응용프로그램, vs code 익스텐션, 단축키, 사이트 등 이전 게시글 백업