기타

brew install zsh-autosuggestionsbrew install zsh-syntax-highlighting하고 나서vi ~/.zshrc<pre spellcheck="false"><code class="language-null">source /opt/homebrew/share/zsh-syntax-highlighting/zsh-syntax-highlighting.zsh
source /opt/homebrew/share/zsh-autosuggestions/zsh-autosuggestions.zsh</code></pre>하단에 위의 코드 추가할 것저장한 후source .zshrc실행해서 적용시켜주고 테스트 해보면 잘 됨.

brew install zsh-autosuggestionsbrew install zsh-syntax-highlighting하고 나서vi ~/.zshrcsource /opt/homebrew/share/zsh-syntax-highlighting/zsh-syntax-highlighting.zsh
source /opt/homebrew/share/zsh-autosu

[기타] iterm2 설정 할 때 zsh-syntax-highlighting 경로 잘~ 입력하기

Frontend

<h1>React Query?</h1>React Query는 React 어플리케이션에서 데이터 패칭 및 캐싱 프로세스를 간소화 하는 라이브러리이다. React 컴포넌트에서 데이터를 더 쉽게 다룰 수 있는 다양한 훅과 유틸리티를 제공하며, 이는 일반적으로 많이 사용하는 Fetch(또는 Axios) + <code spellcheck="false">useState</code> + <code spellcheck="false">useEffect</code>를 대체함과 동시에 서버에서 받아오는 데이터를 자동으로 캐싱하고 관리해주는 역할을 한다. 또한 API 요청의 로딩 및 오류 상태 역시 관리 가능하다.<h2>React Query의 기본 개념</h2><ol><li>Queries(쿼리) : API 엔드포인트 또는 데이터베이스와 같은 원격 데이터 소스로부터 데이터를 요청하는 것을 의미하며, <code spellcheck="false">useQuery</code>훅을 사용해 관리된다.</li><li>Mutations(뮤테이션) : 서버에 새로운 데이터를 추가하거나 수정하는 요청을 의미하며, <code spellcheck="false">useMutation</code>훅을 사용해 관리된다.</li><li>Query Caching(쿼리 캐싱) : React Query의 내장 기능으로, 쿼리 결과를 메모리에 저장한다.</li><li>Query Invalidation(쿼리 무효화) : 쿼리를 무효하거나 오래된 상태로 표시하는 과정이다.</li></ol><h2><code spellcheck="false">useQuery</code> 훅으로 데이터 페칭하기</h2><blockquote>쿼리는 고유 키에 연결된 데이터 비동기 소스에 대한 선언적 종속성(declarative dependency)입니다.- 공식 문서에서 발췌</blockquote>여기서 선언적 종속성은 <code spellcheck="false">useQuery</code>훅을 사용한 코드에서 선언한 쿼리를 나타낸다. 이 쿼리는 API 데이터 포인트 또는 데이터베이스에서 비동기적으로 데이터를 가져오도록 서버에 요청하는 것이다. 쉽게 말해 REST API의 GET 요청을 위한 것으로, 1. 고유한 키(unique key)와 2. promise를 반환하는 함수를 필수 옵션으로 사용한다. 해당 함수에서 실질적인 데이터 요청을 진행하게 된다.<pre spellcheck="false"><code class="language-jsx">const queryObj = useQuery({
 queryKey: ['repoData'], // unique key가 포함된 배열이 들어간다.
 queryFn: () =&gt; // promise를 반환하는 함수가 들어가며, 실제로 호출할 비동기 함수이다.
 fetch('&lt;https://api.github.com/repos/tannerlinsley/react-query&gt;').then(
 (res) =&gt; res.json(),
 ),
})
</code></pre><h3><code spellcheck="false">useQuery</code>가 반환하는 것</h3><code spellcheck="false">useQuery</code>는 객체를 반환한다. 반환된 객체에는 쿼리의 상태에 대한 정보가 포함되어 있으며, 많이 사용하게 될 값과 메서드는 다음과 같다.<ol><li><code spellcheck="false">data</code> : 성공적으로 페칭된 경우 쿼리로부터 반환된 데이터</li><li><code spellcheck="false">error</code> : 에러가 발생했을 시 쿼리 도중 발생한 에러</li><li><code spellcheck="false">isLoading</code> : 쿼리가 현재 로딩 중인지 여부를 나타내는 값 (boolean)</li><li><code spellcheck="false">isError</code> : 쿼리 결과가 오류인지 여부를 나타내는 값 (boolean)</li><li><code spellcheck="false">refetch()</code> : 쿼리 데이터를 수동으로 리페치하도록 트리거하는 메서드</li><li><code spellcheck="false">remove()</code> : 캐시에서 특정 쿼리를 제거하는 메서드</li></ol>이 외에도 많은 값과 메서드가 존재하며, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://tanstack.com/query/v4/docs/react/reference/useQuery">공식 문서</a>에서 확인 할 수 있다.<h3><code spellcheck="false">useQuery</code>와 데이터 리페칭 API</h3>기본적으로 <code spellcheck="false">useQuery</code>는 <code spellcheck="false">useEffect</code>처럼 컴포넌트가 처음 마운트 될 때 API에서 데이터를 자동으로 페칭한다. 하지만 이후 서버에서 데이터가 업데이트 되더라도 자동으로 가져오지 않는다. 기본적으로 <code spellcheck="false">useQuery</code>에서 데이터를 리페칭하는 이벤트가 별도로 정해져있으며, 이는 <code spellcheck="false">useQuery</code>의 옵션인 <code spellcheck="false">refetchOnMount</code>,&nbsp;<code spellcheck="false">refetchOnReconnect</code>,&nbsp;<code spellcheck="false">refetchOnWindowFocus</code> 이다. 이 세 옵션의 default값은 모두 true이다.<ul><li><code spellcheck="false">refetchOnMount</code> : 데이터가 오래된 경우 브라우저 창이 포커스되면 리페치</li><li><code spellcheck="false">refetchOnReconnect</code> : 데이터가 오래된 경우 마운트 시 리페치</li><li><code spellcheck="false">refetchOnWindowFocus</code> : 데이터가 오래된 경우 재연결 시 리페치</li></ul>단, 이러한 옵션 외에도 시간을 기준으로(<code spellcheck="false">refetchInterval</code>) 리페치를 실행할 수도 있다. 이 경우 브라우저 창이 유휴(idle) 상태일 때에도 데이터를 가져올 수 있어 유용하다.<h2><code spellcheck="false">useMutation</code>훅으로 데이터 생성/업데이트</h2><code spellcheck="false">useQuery</code>가 서버에서 데이터를 가져오기 위함이었다면, <code spellcheck="false">useMutation</code>은 서버로 데이터를 생성하거나 업데이트, 삭제 하기 위해 사용하는 훅이다. promise를 반환하는 함수를 필수 옵션으로 사용하며, 마찬가지로 해당 함수에서 실질적인 데이터 요청을 진행하게 된다.<pre spellcheck="false"><code class="language-jsx">const mutation = useMutation({
 mutationFn: (newTodo) =&gt; { // promise를 반환하는 함수가 들어가며, 실제로 호출할 비동기 함수이다.
 return axios.post('/todos', newTodo)
 },
})

...

&lt;button
 onClick={() =&gt; {
 mutation.mutate({ id: new Date(), title: 'Do Laundry' })
 }}
&gt;
 Create Todo
&lt;/button&gt;
</code></pre><h3><code spellcheck="false">useMutation</code>이 반환하는 것</h3><code spellcheck="false">useMutation</code> 역시 객체를 반환한다. 반환된 객체에는 쿼리의 상태에 대한 정보가 포함되어 있으며, 많이 사용하게 될 값과 메서드는 다음과 같다.<ol><li><code spellcheck="false">data</code> : (데이터가 있다면) 뮤테이션으로부터 반환된 데이터</li><li><code spellcheck="false">error</code> : 에러가 발생했을 시 뮤테이션 도중 발생한 에러</li><li><code spellcheck="false">isLoading</code> : 뮤테이션이 현재 중인지 여부를 나타내는 값 (boolean)</li><li><code spellcheck="false">isError</code> : 뮤테이션 결과가 오류인지 여부를 나타내는 값 (boolean)</li><li><code spellcheck="false">mutate()</code> : 뮤테이션을 실행하기 위해 호출할 수 있는 메서드. 첫번째 인자로 필요한 변수를 가진 객체 전달 가능</li><li><code spellcheck="false">reset()</code> : 뮤테이션을 초기상태로 리셋하는 메서드</li><li><code spellcheck="false">onSuccess()</code> : 뮤테이션이 성공적으로 완료되었을 때 호출될 콜백을 정의할 수 있는 메서드</li><li><code spellcheck="false">onError()</code> : 뮤테이션 중 오류가 발생했을 때 호출될 콜백을 정의할 수 있는 메서드</li></ol>이 외에도 많은 값과 메서드가 존재하며, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://tanstack.com/query/v4/docs/react/reference/useMutation">공식 문서</a>%EC%97%90%EC%84%9C)에서 확인 할 수 있다.<h2>React Query의 쿼리 캐싱</h2>앞서 설명한 것 처럼 <code spellcheck="false">useQuery</code>는 고유한 키를 사용한다. 서버에서 반환된 데이터는 이 키 아래에 캐시되는데, 기본적으로 <code spellcheck="false">useQuery</code>는 이 캐시 데이터를 오래된(stale) 상태로 표시하며, 오래된 상태와 캐시를 하는 기준은 아래의 옵션을 통해 결정된다.<ul><li><code spellcheck="false">staleTime</code> : 쿼리 결과가 오래된 것으로 간주되는데 걸리는 시간(ms)</li><li><code spellcheck="false">cacheTime</code> : 쿼리 결과가 캐시에 유지되는 시간(ms)</li></ul><pre spellcheck="false"><code class="language-jsx">const query = useQuery({
 queryKey: [‘users’],
 queryFn: getUsers,
 staleTime: 5000,
 cacheTime: 60000 
})
</code></pre>예를 들어 <code spellcheck="false">staleTime</code>이 <code spellcheck="false">5000</code>이고, <code spellcheck="false">cacheTime</code>이 <code spellcheck="false">60000</code>이라면 데이터가 5초가 지난 후에 stale 상태가 되고 1분간 캐시에 유지되다 그 이후에는 데이터가 가비지 컬렉션 됨을 의미한다.<h2>React Query의 쿼리 무효화(Invalidation)</h2>위와 같이 캐시에 저장된 데이터는 <code spellcheck="false">staleTime</code>옵션에 따라 오래된 데이터로 처리 될 수 있지만, 특정 상황에서는 이 옵션을 무시하고 데이터를 무효화하거나 오래되었다고 표시해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 예를 들어 API에 POST 요청을 보낸다면 정상적으로 응답이 돌아올 시 최신 데이터가 변경되었으므로 캐시에 있는 데이터는 유효하지 않은 것으로 표시해야 한다. 이 때 React Query의 <code spellcheck="false">QueryClient</code> 객체는 <code spellcheck="false">invalidateQueries</code>메서드를 제공하여 모든 쿼리 또는 고유 키를 사용해 특정 쿼리를 오래된(stale) 상태로 표시할 수 있다.<pre spellcheck="false"><code class="language-jsx">import { useQueryClient } from '@tanstack/react-query'

// useQueryClient 훅을 사용하여 queryClient 객체 생성
const queryClient = useQueryClient()

// 캐시의 모든 쿼리 무효화
queryClient.invalidateQueries()

// 'users'로 시작하는 키가 있는 모든 쿼리 무효화
queryClient.invalidateQueries({ queryKey: ['users'] })
</code></pre><h1>React Query가 가지는 특장점</h1><ol><li>DevTools공식적으로 DevTools를 지원한다. 개발 모드에서만 사용하며, 좀 더 확실하게 데이터 흐름을 파악할 수 있다.</li><li>무한 스크롤 구현React-Query에는&nbsp;<code spellcheck="false">getPreviousPageParam</code>,&nbsp;<code spellcheck="false">fetchPreviousPage</code>,&nbsp;<code spellcheck="false">hasPreviousPage</code>&nbsp;와 같은 다양한 페이지 관련 기능이 존재하기 때문에 이를 이용하면 무한 스크롤은 물론 페이지네이션을 쉽게 구현할 수 있다.</li><li>Selectors <code spellcheck="false">select</code>키워드를 활용해 raw data로부터 원하는 데이터를 추출해 반환할 수 있다.<pre spellcheck="false"><code class="language-jsx">import { useQuery } from 'react-query'

function User() {
 const { data } = useQuery('user', fetchUser, {
 select: user =&gt; user.username,
 })
 return &lt;div&gt;Username: {data}&lt;/div&gt;
}</code></pre></li></ol><h3>출처</h3><ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://soobing.github.io/react/How-to-manage-server-state-with-React-Query/">https://soobing.github.io/react/How-to-manage-server-state-with-React-Query/</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://velog.io/@kandy1002/React-Query-푹-찍어먹기">https://velog.io/@kandy1002/React-Query-푹-찍어먹기</a></li></ul>

다들 왜 좋다고 하는지, 왜 쓰는지 제가 한 번 찍어먹어 보겠습니다

React Query 찍먹해보기

Git 기본 이해 - 기본 명령어의 이해, 충돌 해결, github

CodingTest

혹시 좋은 방법이나 공부하신 포스팅이 있다면 공유부탁드려요! 
아직 초보인지라 배울점이 많습니다 ㅎㅎ!

너무... 힘들게 푸시는게 아닐까요..ㅎㅎ

Cloud Issue

<blockquote>Dawn입니다. 오늘은 업무를 하다 일어난 일을 정리하여 기록하려고 합니다. 부족한 제 글을 읽어주셔서 감사합니다. 😁</blockquote><h2>배경</h2>저희 회사는 멀티 클라우드(GCP, NCP) 기반 서비스를 운영하고 있습니다. 그 중 CDC 파이프라인은 대충 그리자면 아래와 같습니다. 따라서 사내 로그를 <code spellcheck="false">BigQuery</code>로 적재하기 위해서 적절한 <code spellcheck="false">Logging Sink</code>를 생성하는 것이 맞습니다. 그런데..아래와 같은 메일 내용이 전직원에게 전달되게 됩니다.(젠장..)<img src="https://image.until.blog/dawn-py/article/1727248513445.png" alt="until-1543">이 문제가 왜 발생했는지 원인을 파악하고 해결했던 방법에 대해서 작성해보도록 하겠습니다.(의외로 간단했다..)<h2>원인 파악</h2>이 오류의 원인은 <code spellcheck="false">gcloud</code> 로 싱크를 생성할 경우 <code spellcheck="false">BigQuery</code>내의 권한 부여(<code spellcheck="false">Data editor</code>)까지 자동으로 적용하지 않는 것이었습니다. 또한 Logging 서비스 에이전트(Logging Service Agent)와 밀접한 관련이 있는 오류였습니다. 그렇다면 Logging 서비스 에이전트가 뭘까요?<h3>Logging Service Agent</h3>정의하자면 GCP Logging을 포함한 Stack Driver API 내의 서비스를 참조 혹은 직접적으로 사용하게 될 경우 문제가 되지 않게 구글에서 자동으로 생성해주는 서비스 계정입니다.이전에는 Logging 싱크가 생성될 때마다 <code spellcheck="false">p{projectID}-{randomInt}@sa-googleapis.com</code> , 이런 형식으로 서비스 계정에 BigQuery 데이터 편집자 권한을 부여하고 싱크 프로젝트 단위로 생성해주었습니다.하지만 현재는 생성되는 싱크는 모두 <code spellcheck="false">service-{projectID}@sa-googleapis.com</code> , 형식의 공통의 서비스 계정을 참조하고 있고 이 계정을 Logging 서비스 에이전트라고 합니다. 아래는 Logging 싱크 생성 시 발생되는 상황을 시퀀스 다이어그램으로 정리한 그림입니다.<img src="https://image.until.blog/dawn-py/article/1727248529439.png" alt="until-1544">이 때 웹 콘솔과 <code spellcheck="false">gcloud</code>의 생크 생성 과정은 전혀 다른 로직을 타게 됩니다. 따라서 싱크를 생성했을 당시 CLI로 생성했기에 라우팅되는 로그를 실시간으로 적재하기 위해 Logging 서비스 에이전트의 서비스 계정을 찾아 최소 데이터셋에 대한 데이터 편집자 권한을 등록해야 했던 겁니다.<h2>오류 해결</h2><img src="https://image.until.blog/dawn-py/article/1727248585126.png" alt="until-1545"><blockquote>⚠️&nbsp;저희 팀은 GCP 관리자(Admin) 권한을 가지고 있기 때문에 IAM 관리 및 편집이 가능합니다. 만약 권한이 없다면 따로 요청을 해서 처리해야 할 것입니다. 이 점 참고바랍니다.</blockquote>IAM관리 탭에서 우리는 ‘Google 제공 역할 부여 포함’을 체크하게 되면 <code spellcheck="false">Logging 서비스 에이전트</code>에 등록된 서비스 계정을 확인할 수 있었고 해당 계정을 편집하여 BigQuery 데이터 편집자 역할까지 부여하게 되니 <code spellcheck="false">gcloud</code>로 생성 시 BigQuery 내에 테이블이 생성되는 것을 확인할 수 있었습니다.<blockquote>여기까지 부족한 글임에도 읽어주셔서 감사합니다. Dawn이었습니다. 😁</blockquote><hr><h2>참고 자료</h2><ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://cloud.google.com/logging/docs/routing/user-managed-service-accounts?hl=ko">사용자 관리형 서비스 계정으로 로그 싱크 구성 &nbsp;|&nbsp; Cloud Logging &nbsp;|&nbsp; Google Cloud</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://stackoverflow.com/questions/58899182/google-cloud-stackdriver-logging-log-export-to-bigquery-access-to-the-datase">Google Cloud Stackdriver Logging - Log Export to BigQuery - Access to the dataset was denied</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://stackoverflow.com/questions/61935273/google-cloud-creating-sink">Google Cloud - creating sink</a></li></ul>

GCP Logging Sink를 활용해 BigQuery에 로그를 적재하는 과정에서 발생한 권한 문제 해결 방안.

[GCP] Logging Sink 생성 시 오류 원인 파악

배경

원인 파악

Logging Service Agent

오류 해결

참고 자료