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1.SpringBatch 빠르게 시작하기Spring/Spring Batch 2024. 10. 20. 17:49
페이스북에서 SpringBatch 스터디 모집한다는 글을 보았고, 신청해서 참여하게 되었습니다.스터디 진행 방식은 Devocean 블로그 pringBatch 연재 시리즈를 보고 실습을 통해, SpringBatch의 기초를 학습하고 서로 논의를 하며 공부하는 스터디입니다. 앞으로 스터디가 진행되는 동안 공부한 내용을 정리하고자 합니다.틀리거나 보충 할 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다.참고 : [SpringBatch 연재 01] SpringBatch 빠르게 시작하기1. SpringBatch 프로젝트 구성인텔리제이를 통해 프로젝트 이름 및 JDK 17로 프로젝트 생성 후 build.gradle에 필요한 의존성을 설정합니다.plugins { id 'java' id 'org.springframewor..
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인프라 공방 8기를 마치며교육 2022. 10. 18. 21:05
평소 인프라에 대해 학습하고자 하는 욕구 및 갈증이 있던 참에 NEXTSTEP에서 인프라공방8기를 모집 중인 걸 발견하였다. 마침 구직 중이기도 했고, 인프라에 대해 제대로 피드백을 받으며 학습해야겠다고 생각이 들어 비싼 비용(70만 원)이 듦에도 결제했다. 교육 기간은 2022-09-18부터 ~ 2022-10-16까지 동안 약 한 달여간 진행되는 강의였다. 이전에도 들었었던 TDD 교육에 비해 짧았지만, 오히려 공부해야 될 내용은 많게 느껴졌다. 배운 내용(미션 완료) 네트워크 aws vpc 구성(망분리) 배포(배포 스크립트) 응답 개선 부하 테스트 쿼리 최적화 인덱스 설계 미션 수행하지 못한 목록 (aws를 이용한)스케일 아웃 모니터링 쿠버네티스 구성하기 클러스터 운영하기 일하며 배우지 못했던 망 분..
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백준 11726 파이썬 문제 풀이알고리즘 2022. 6. 21. 21:26
https://www.acmicpc.net/problem/11726 11726번: 2×n 타일링 2×n 크기의 직사각형을 1×2, 2×1 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 아래 그림은 2×5 크기의 직사각형을 채운 한 가지 방법의 예이다. www.acmicpc.net 이 문제는 전형적인 다이나믹 프로그래밍 문제이다. 현재 값의 결과를 이전 값의 결과를 더해서 나오는 문제인데, 처음엔 감이 잡히지 않아 검색해서 문제를 해결했다. 다이나믹 프로그래밍이란? n = 1 일때는 2 x 1로 채우는 방법이 하나 밖에 없기 때문에 방법이 1가지이다. n = 2 일때는 2 x 1, 1 x 2로 채우는 방법 1개씩 ll = 2가지 방법 n = 3 일때는 오른쪽 끝에 길이 1을 자르면 나머진 n =..
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대용량 트래픽에서 DB부하를 줄이고 성능 튜닝을 위한 캐싱 적용토이프로젝트/hi-bus-go 2020. 8. 27. 02:19
배경 버스 터미널 어플을 개발하던 도중 조회성 정보중 거의 변하지 않는 정보를 많은 사용자가 매번 조회하기 위해 RDB에 접근하다 보면 DB 서버의 리소스를 사용하고 디스크 I/O가 자주 발생하여 DB 부하가 늘어날 것이라고 생각하였습니다. 또한 RDB에 최대한 적게 접근하면서 빠른 조회 응답을 얻는 방법 중에 캐시(Cache)가 있다는 것을 알게 되었습니다. 그렇다면 여기서 말하는 캐시(Cache)가 무엇인지 알아보도록 하겠습니다. 이전 글에서 인메모리 데이터 베이스 중 하나인 redis를 이용하여 대용량 트래픽을 처리하기 위한 세션 구조에 대해 글을 쓴 적이 있습니다. redis는 인메모리 데이터 베이스이지만 캐시 서버와 같은 기능을 하기도 합니다. Cache(캐시)란 자주 시용하는 데이터 값을 미리..
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Redis를 이용하여 대용량 트래픽을 처리 가능한 세션 구조 만들기토이프로젝트/hi-bus-go 2020. 6. 21. 05:25
개요 일반적으로 로그인 세션 관리는 서버의 메모리에 저장하게 됩니다. 하지만 동시 접속자가 많아진다면 어떻게 될까요?. 서버 내의 리소스가 부족하게 되어 서버가 다른 작업을 수행하지 못하거나 다른 사용자가 로그인하지 못할 수도 있습니다. 서버 내의 리소스가 부족할 경우에는 어떤 해결책이 있을까요? 리소스 부족을 해결하기 위한 해결책에는 scale-up과 scale-out이 있습니다. scale-up은 서버 한대의 하드웨어 성능을 높여 서버의 처리하는 성능을 높이는 전략입니다. 성능 증가폭이 크며, 일반적으로 비용 부담이 큰 특징이 있습니다. 또한 서버가 장애가 나면 전면 장애가 발생할 수 있습니다. scalue-out은 여러 서버가 요청을 처리하여 서버 한대가 처리하는 용량을 줄임을 동시에 전체적인 성능..