차근차근 기록장

백준 알고리즘 문제를 풀이하고 있는 요즘, 그 과정에서 있었던 내용들을 정리하고자 한다. 예전 수험 생활 때 많이 하던 오답노트 느낌으로 작성해두면 좋겠다는 생각이 들어서 시작하게 되었다. 1. 개요동적 프로그래밍(Dynamic Programming) & DFS(Depth-First-Search) 의 두 가지 개념을 적용하여 해결하는 문제 2. 문제페이스북, 트위터, 카카오톡과 같은 사회망 서비스(SNS)가 널리 사용됨에 따라, 사회망을 통하여 사람들이 어떻게 새로운 아이디어를 받아들이게 되는가를 이해하는 문제가 중요해졌다. 사회망에서 사람들의 친구 관계는 그래프로 표현할 수 있는데, 이 그래프에서 사람은 정점으로 표현되고, 두 정점을 잇는 에지는 두 정점으로 표현되는 두 사람이 서로 친구 관계임을 표현..

SQL 쿼리 성능 개선을 위한 방법이 여럿 있는데, 이 중 핵심적인 역할을 담당하는 구성 요소 중 하나인 Optimizer 에 대해 정리하고자 한다.  1. 역할- SQL 쿼리 분석- 다양한 실행 경로를 비교하여 가장 효율적인 실행 계획 선택- 리소스 최적화- 결과 반환 속도 개선 2. 종류1) 규칙 기반 옵티마이저- 단순한 구조를 가지며, 우선순위 명확 2) 비용 기반 옵티마이저- 데이터베이스의 통계 정보를 활용하여 실행 계획의 비용(ex. I/O, CPU 사용량 등) 계산- 최신 데이터베이스 시스템에서 주로 사용 3) 힙 옵티마이저- 특정한 경험적 규칙을 활용하여 실행 계획 생성- 주로 간단한 쿼리에서 사용 3. 주요 요소- 통계 정보  > 테이블 크기, 인덱스 존재 여부, 컬럼 분포, 데이터 밀도 ..

개발할 때 사용하는 데이터베이스의 종류는 크게 SQL 과 No-SQL 로 나눌 수 있다. 차후 오픈할 서비스의 특징에 더 적합한 데이터베이스를 선택한다고 할 때 각각의 장점을 잘 알고 있어야 하기 때문에 정리 글을 쓰게 되었다. 1. 개념1) SQL (Structured Query Language)- 관계형 데이터베이스(RDBMS) 에서 데이터를 관리하기 위해 설계된 언어- 데이터는 테이블 형식으로 저장되며, 고정된 스키마를 기반으로 구조화 됨2) NoSQL (Not only SQL)- 비관계형 데이터베이스로, 다양한 데이터 저장 모델 지원 (ex. 키-값, 문서, 그래프 등)- 유연한 스키마를 제공하며, 비정형 데이터를 처리하는데 적합 2. 사용 목적1) SQL- 구조화된 데이터를 효율적으로 관리하고,..

회사에서 개발 중 수시로 호출하는 API 가 있는데 이를 호출하여 처리하는 수단으로 Kafka 를 고려하게 되었다.그리고 회사 서비스의 성장을 기대하며 대규모 트래픽에 대비한 목적 역시 갖고 있다.그래서 이를 도입할 때의 내용을 정리하고자 한다. 1. 환경 설정 & 실행- build.gradle 에 의존성(dependency) 추가 implementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka' - application.properties 에 추가spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092spring.kafka.template.default-topic=my-topicspring.kafka.consumer.group-id=XXXXX ..

대용량 트래픽을 처리하는 개발자라면 고려해 볼 DB Sharding 에 대해 정리하고자 한다. 1. 개념- 데이터를 논리적으로 나누는 작업으로, 각 분할된 데이터는 독립적으로 관리됨 2. 장점- 성능 향상  > 읽기 및 쓰기 작업이 여러 샤드로 분산되어 병렬 처리 가능- 확장성  > 필요에 따라 샤드와 서버를 추가하여 수평적 확장 가능- 고가용성  > 특정 샤드에 장애가 발생해도 나머지 샤드가 동작 유지 가능 3. 단점- 운영 복잡성- 쿼리 복잡성  > 분산된 샤드에 걸친 데이터를 조회하기 위해 추가 로직(ex. 애플리케이션에서 집계 쿼리) 필요- 데이터 재분배 비용  > 샤드 키가 잘못 설계되었거나 데이터 불균형 시 샤드 간 데이터 재분배가 필요한데 이는 많은 자원과 시간 소모 4. 기타- 적절한 키 ..

Spring 이 제공하는 중요한 기능 중 하나인 AOP(Aspect-Oriented Programming) 에 대해 정리하고자 한다.AOP 는 애플리케이션의 핵심 비즈니스 로직과 이를 둘러싼 공통 기능(로깅, 보안, 트랜잭션 관리 등)을 분리하여 모듈화하는데 집중한다. AOP 관련 핵심 개념에는 다음과 같은 항목들이 있다.1. Aspect (관점)- 공통 기능(횡단 관심사)을 모듈화한 것2. Join Point (결합 지점)- Aspect 를 적용할 수 있는 지점  > Spring AOP 에서는 메서드 실행 지점만 Join Point 로 지원3. Advice (조언)- Join Point 에서 수행할 구체적인 작업 정의4. Pointcut (포인트컷)- Advice 가 적용될 Join Point 를 필터..

Spring AOP 에서는 프록시 기술로 JDK Proxy 와 CGLIB 를 제공하고 있는데,  이 둘에 대한 비교 글을 작성하고자 한다. 1. JDK Proxy - 인터페이스 기반  > 프록시를 생성하려면 반드시 대상 객체가 구현한 인터페이스가 있어야 함- InvocationHandler.invoke() 메서드를 통해 인터페이스의 메서드 호출을 처리 2. CGLIB- 클래스 기반  > 대상 클래스의 상속을 통해 프록시를 생성하고, 메서드를 오버라이딩하여 동작 추가  > 인터페이스를 구현하지 않은 클래스도 프록시로 사용할 수 있음- 내부적으로 MethodInterceptor 를 구현하여 메서드 호출을 가로채고 처리- 대상 클래스나 메서드가 final 이면 프록시 생성 불가 3. 기타- JDK Proxy ..

Java 가 문자열을 처리할 때, String 외에도 StringBuffer 와 StringBuilder 클래스를 사용하는데 이들에 대해 정리하고자 한다. 1. 공통점- String 이 불변 클래스인 것에 반해, StringBuffer 와 StringBuilder 는 가변 클래스여서 한 번 생성된 객체의 내용을 변경할 수 있다. 2. 차이점- StringBuffer 는 동기화된 메서드를 제공하여 멀티 스레드 환경에서 안전하지만, 단일 스레드 환경에서는 느리다.- StringBuilder 는 동기화되지 않아 단일 스레드 환경에서 더 빠르다. 따라서, 경우에 맞춰 최적의 성능을 위한 클래스 선택이 달라진다.

Reflection 개념에 대해 얕게 알고 자동으로 사용해 왔음을 알고 이참에 정리하고자 한다. 1. 정의- Java 에서 런타임 시 클래스, 메서드, 필드 등의 정보를 동적으로 탐색하고 조작할 수 있는 메커니즘 2. 사용 예시- 의존성 주입  > @Autowired 어노테이션이 붙은 필드가 메서드에 Reflection 을 사용해 적절한 빈을 주입- AOP (Aspect-Oriented Programming)  > Reflection 을 사용해 메서드 실행 전후에 추가 로직을 삽입하거나 메서드 호출을 가로챔- 커스텀 애너테이션 처리 3. 특징- 유연성 (런타임에 동적으로 객체를 다룰 수 있어 확장성 제공)- 코드 간소화- 성능 저하- 복잡성 증가 (코드가 동적으로 처리되기 때문) 4. 최적화- Proxy..

회사에서 주소 데이터를 카카오 API 를 호출하여 획득한 정보로 대용량 업데이트 해야 할 일이 생겼다.스케줄러를 활용해 주기적으로 업데이트를 하는데, 이 때 Spring Batch 개념을 활용하기로 결정하였다.그래서 이를 도입할 때의 내용을 정리하고자 한다. 1. 도입 배경- 대용량 데이터 일괄 처리에 필요한 시간이 커서 단순 API 호출로는 해결할 수 없어 대체 방안 필요  2. 환경 설정- build.gradle 에 의존성(dependency) 추가implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-batch' 3. Configuration 파일 추가 및 설정 3.1. BatchConfig.java  - ItemReader, ItemProces..