마이브러리3 [Spring] MDC, 로그 트레이싱하기 오늘은 MDC(Mapped Diagnostic Context)에 대해서 공부한 내용을 기록하려고 한다. 공부하게 된 계기 갑자기 MDC에 대해서 공부하게 된 계기는요, 회사에서 업무를 하다 보니, 실제 개발하는 시간만큼 민원을 처리하는 날들이 많았다. 기존 코드를 이해하는 것보다는 민원을 처리해야 하는 일이 그 업무 프로세스를 완전히 이해해야 하고 있어야 하며 로그를 확인하고 원인을 파악하는 일이라 신입인 나에게 아직 낯선 작업들이었다. 민원을 처리하기 위해 로그 혹은 와탭(Whatap)을 확인 하는 경우가 있는데, 대부분 전문 기록을 확인해야 하는 경우가 많아 로그를 확인한다. 로그를 확인하는 과정을 간단하게 나열하면 다음과 같다. 민원이 발생한 부분의 소스 코드를 찾아 어떤 전문을 사용하는지 찾기 메.. 2024. 4. 2. [Spring] @OneToOne 에서 N+1 문제 해결하기 직장을 다니면서 기존에 개발했던 프로젝트를 리펙토링 하고 디벨롭하기는 체력도 시간도 되지 않아 입사 초 때는 해야 할 일을 밀어두다가 요즘 다시 예전 기억을 떠올리며, 시간이 될 때 마이브러리 옛날 코드를 보면서 조금씩 천천히 디벨롭해야겠다는 생각이 들었다. 가장 마지막에 개발했던 추천 피드를 개발할 때, @OneToOne에서의 N+1에 대해서 기록하고자 한다. (현 직장에서는 JPA를 사용하지 않고 Mabatis를 사용하기 때문에 JPA에 대해서 많이 까먹은 부분이 많았다.. ) 먼저 @OneToOne 에서의 N+1 가 발생했던 스토리에 대해서 소개하자면.. 현재는 마이브러리에서 "추천 피드"를 조회하는 QueryDsl는 아래와 같다. 조금 복잡하고 보완해야 할 점이 많지만, 이 QueryDsl를 작성.. 2024. 3. 18. ERD 설계 이후 개발하면서 반정규화 하기 ERD 설계 시, 최대한 정규화를 지키려고 노력하고 함께 많이 조회될 데이터라면 반정규화를 하는 편인 것 같다. 대부분 조인을 통해 계산을 해야 하는 경우, 칼럼을 하나 추가하여 미리 계산하고 데이터를 저장하고, 이후 해당 계산된 값을 조인 없이 조회하여 사용했다. 따라서 마이브러리 프로젝트 ERD를 설계 할때 아래 데이터는 반정규화 하여 ERD를 설계하고 코드를 작성하였다. holder_count : 해당 도서를 소장한 사람의 수 read_count : 해당 도서를 완독한 사람의 수 review_count : 해당 도서의 리뷰 수 등등 따라서, 조회를 할 때는 조인 없이 데이터를 조회할 수 있었지만 리뷰를 쓰거나, 소장/완독 처리 시에는 추가 로직을 작성했었다. 예를 들어, 아래 코드와 같이 하나의 도.. 2024. 3. 17. 이전 1 다음
