스프링 부트/A-ger8 [A-ger] @ExceptionAdvice로 에러 처리 API 호출하며 생기는 에러에 대한 공통 처리를 해주기 위해 ExceptionAadvice를 선언합니다. @RestControllerAdvice : Exception 발생 시 JSON으로 반환받기 위하여 생성합니다. @ExceptionHandler: Bean에서 발생하는 에러를 잡아 처리합니다. /** * @Class : ExceptionAdvice * @Description : 도메인에 대한 공통 에러 처리 **/ @RestControllerAdvice @RequiredArgsConstructor @Slf4j public class ExceptionAdvice { private final ResponseService responseService; @ExceptionHandler(ExpiredAccess.. 2022. 3. 2. [A-ger] Rest Api 응답 데이터 구조화하기 아래와 같은 방식으로 구조화를 진행했습니다. // 표준화한 ACCOUNT { "success": true "code": 0, "message": "성공하였습니다.", "data": { "accountId": 1, "accountName": "frank" }, } [CommonResponse 설계] /** * @Class : CommonResponse * @Description : enum으로 api 요청 결과에 대한 code, message를 정의 **/ @Getter @AllArgsConstructor public enum CommonResponse { SUCCESS(0, "성공하였습니다."), FAIL(-1, "실패하였습니다."); private final int code; private final .. 2022. 3. 2. 스프링 커버링 인덱스로 페이징 성능 개선하기 지난 글 2022.02.07 - [스프링 부트/A-ger] - 스프링 무한스크롤 페이징 검색 처리 및 동적쿼리 적용하기 지난 글에서 무한 스크롤 적용을 위해 slice와 booleanExpression으로 동적 쿼리를 적용했었습니다. 검색 기능은 아무래도 이용자들이 가장 많이 이용할 기능이기에 더 많은 성능 개선을 위해 커버링 인덱스를 적용하기로 했습니다. 일단적으로 조회 쿼리에서 성능 저하의 원인이 되는 것은 인덱스 검색 후 컬럼 값을 읽을 때입니다. select 부분에서 데이터 블록에 접근하기 때문에 많은 성능 저하를 유발합니다. 그러나 커버링 인덱싱을 적용하게 되면 where, order by, offset, limit를 인덱싱으로 빠르게 Id만 찾아내 데이터 블록에 접근하기에 성능 향상에 도움이 .. 2022. 2. 18. 스프링 레디스 최근 검색어 관리하기 거래 플랫폼 프로젝트를 진행하던중 검색 창에 최근 검색어 기능 추가를 했으면 좋겠다는 의견이 있었습니다. 2가지 방법을 생각했는데 첫번째는 search 엔티티를 만들어 관리하는 방식이었습니다. 두번째는 레디스에서 최근 검색어를 위해 리스트 자료구조를 이용해서 관리하는 방식을 생각했습니다. 첫 번째 방식은 인메모리 캐시 방식인 레디스에 비해 속도가 느릴거 같고 관리 측면에서도 원하는 사이즈가 꽉 찾을때 시간순으로 정렬한 후에 가장 오래된 컬럼을 삭제하고 다시 insert를 해야한다는 점이 번거로웠습니다. 그래서 엔티티를 아예 만들지않고 accountId로 식별할 수 있는 레디스 리스트를 만들어서 관리하는 방식을 택했습니다. 로직은 사용자가 검색을 하게되면 accesstoken으로 사용자를 조회하고, 키 값.. 2022. 2. 10. 스프링 Redis로 캐시 처리하기 조회 수, 방문자 수 업데이트 지난 글에서 우리 프로젝트에 개별 상품 조회를 redis로 캐싱 처리했었습니다. 캐시 삭제 주기를 6시간으로 많은 시간을 두고 했었는데 이렇게 설정하게 되면 그 사이에 조회 수가 올라도 이미 cacheable로 캐시에 반영이 되어 있어서 아무리 상품 조회를 많이 해도 조회수가 늘지 않는다는 것입니다. 선택지는 두 가지가 있었습니다. 첫 번째. 조회수 전용 엔티티를 만들어 따로 관리합니다. 상대적으로 적은 어트리뷰트를 가지면서 그에 따른 시간 이득이 있을 수 있으나 인메모리 기반 레디스에 비하면 속도가 현저히 늦을거라고 생각했습니다. 두 번째. redis에 조회수만 담당하는 캐시를 올리자. 본래는 product 엔티티를 전부 올려 그 때마다 데이터를 읽어 조회수 카운트를 올릴 생각이었습니다. 그러나 key.. 2022. 2. 8. 스프링 무한스크롤 페이징 검색 처리 및 동적쿼리 적용하기 목적 프로젝트에서 무한 스크롤 기능과 동적 쿼리를 활용해 카테고리별 정렬, 키워드 검색 등을 수행하기 위해 만들었습니다. 장점 원래 프로젝트에는 /api/product/views,/api/product/time, /api/product/category로 나뉘어져 각 조회마다 다른 기능을 하도록 되어 있었습니다. 그러다 보니 코드의 양도 몇 배가 늘어버리고, 단순히 검색이라는 키워드 안에 여러가지 api가 섞여버려 본래의 목적을 읽어버린 느낌까지 들었습니다. 페이징과, 동적 쿼리를 적용 시키고 난 후엔 검색용 api가 통합되어 알아보기 쉽게 만들어졌고 프론트엔드에서도 쿼리 파라미터에 추가만 하면 되니 사용법이 쉬워진 것 같습니다. 코드의 양적으로 봐도 훨씬 줄어 클린 코드가 만들어지게 됐습니다. 단점은 U.. 2022. 2. 7. 맥북으로 스프링에서 Jmeter로 성능 테스트해보기 1. Jmeter를 먼저 깔아줍시다. Apache JMeter - Download Apache JMeter Download Apache JMeter We recommend you use a mirror to download our release builds, but you must verify the integrity of the downloaded files using signatures downloaded from our main distribution directories. Recent releases (48 hours) may not yet be ava jmeter.apache.org zip 파일을 받고 압축을 풀어주도록 합니다. 2. 별도 설치 필요 없이 터미널에 접속하고 압축 푼 폴더 안의 /.. 2022. 2. 4. 스프링 레디스 redis cache 프로젝트에 적용하기 실행 환경 mac air m1 몬터레이 spring boot: 2.6.2 redis: 6.2.6 Docker Desktop: 4.4.2 스프링에서 레디스를 사용하기 위해서 도커에 redis 컨테이너가 실행 중인 상태로 두신 상태를 전제로 진행하겠습니다. 1. build.gradle에 implementation 추가하기 data-redis와 cache manager 사용을 위해 두 가지 모두 추가해줍니다. implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache' 2. @EnableCaching 추가 프로젝트에서 캐.. 2022. 2. 4. 이전 1 다음
