[Lecture] 스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - (1)

📌 대규모 시스템 서버 인프라 기초

• Scale Up (수직적 확장) : 하드웨어 성능 향상 (ex. RAM 16 → 64GB)
• Scale Out (수평적 확장) : 서버 여러대, 로드 밸런서로 요청 분산
• Load Balancer : 트래픽을 라우팅 및 분산하기 위한 도구 (Client는 Load Balancer 로 요청을 보내면 , Load Balancer는 요청을 적절히 분산하여 서버로 전달)
• Cache : 서버가 요청을 처리하는 과정이 길어질 수록 응답은 느려진다. 그래서 자주 요청되는 결과를 미리 저장해두고, 다음에 또 요청이 오면 빠르게 응답해주는 저장소를 둔다.
  📝 캐시 종류
  브라우저 캐시 (프론트)
  서버 캐시 (Spring에서 @Cacheable)
  Redis같은 인메모리 캐시 서버
  CDN 캐시 (정적 리소스, 이미지, js 등)

• 샤딩 (Sharding) : 데이터를 여러 서버(또는 파티션)로 나누어 저장하는 방법 (shard 들 : 1~1,000 서버A, 1,001~2,000 서버B)
  MongoDB, Cassandra 같은 NoSQL DB에서 자주 사용
  
• 레플리케이션 (Replication) : 동일한 데이터를 여러 서버에 복제해 저장하는 방법. 주로 읽기 성능을 높이거나 장애 복구(고가용성)를 위해 사용됨.
• 고가용성 : 하나 망가져도 다른 애가 그 역할 
• 브라우저 캐시
• DNS : Domain Name System → 도메인 이름(예: google.com)을 IP 주소(예: 142.250.206.14)로 바꿔주는 시스템
  DNS가 느리면 → 웹사이트 접속 속도도 늦어짐
  그래서 OS나 브라우저에서 최근 접속한 도메인은 캐싱한다.
  성능 튜닝 시에도 nslookup, dig, ping 으로 DNS 확인 자주 함.
• DNS 쿼리 : 도메인 이름에 대한 IP 주소가 뭐야?"라고 DNS 서버에 질문(요청)을 보내는 것
• 분산된 각 서버에 대한 Client 라우팅을 위해 DNS 활용? : 
  사용자 요청이 왔을 때 한국 사람은 서울 서버로 보내는게 빠르고, 미국 사람은 미국 서버로 보내는게 빠르다.
  → 이것을 바로 Client 라우팅
  → 즉, 다중화 된 서버 중 어느 서버로 요청을 보낼지 결정하는 것.
  * 라우팅 방식은 다양하고 그 중 1. DNS 2. GSLB가 있다.
  1. DNS : 도메인 → IP주소를 매핑해준다. 아래처럼 설정 가능
  한국에서 example.com → 서울 서버 IP
  미국에서 example.com → 미국 서버 IP
  이를 GeoDNS 또는 DNS 기반 로드 밸런싱이라고 한다.
• 정밀하고 복잡한 라우팅이 필요한 경우 GSLB 등 다양한 방법 활용? : Global Server Load Balancing
  GSLB는 좀 더 똑똑한 라우팅 시스템. DNS처럼 IP를 반환해주지만
  '사용자의 위치', '서버 상태 (죽었는지 살았는지)', '응답 속도', '트래픽 부하정도' 와 같은 다양한 조건을 고려해서 가장 적절한 서버를 골라준다.
• 단일 애플리케이션은 커질수록 관리가 어려워질 수 있다. :
  단일 서버가 처리해야할 트래픽이 너무 많아지면, 리소스가 부족할 수도 있고, 시스템이 커질수록 애플리케이션의 유지보수가 어려워질 수도 있기 때문
  
  

• 단일 애플리케이션을 기능에 맞는 여러개의 애플리케이션으로 분리하여 관리할 수 있다. : 
  각 애플리케이션은 담당한 기능에 대해 개별 작업만 처리할 수 있는 것이다.
  예를 들면, A애플리케이션은 게시글 기능만, B애플리케이션은 댓글 기능만 처리한다.
  필요하다면, DB도 각 기능 별로 분리하여 구성할 수 있다.

• 분리된 웹 애플리케이션이 하나의 서비스를 이루려면, 서로 네트워크 통신이 필요하다. : 
  API를 통해 직접적으로 통신할 수도 있지만, 메세지(이벤트)를 통해 간접적으로 통신할 수도 있다.
  각 방식이 무엇이고 장단점은 무엇일지, 어떻게 개발할 수 있을지는 차근차근 알아보자

• 시스템 아키텍쳐란? :
  시스템의 구조나 설계 방식 (소프트웨어 시스템이 어떻게 구성되고 동작할지에 대한 '설계 구조도')
  쉽게 말하면: 이 시스템, 어떤 부품들로 이루어져 있고, 그 부품들이 어떻게 서로 연결돼 있는지"에 대한 청사진
  확장성, 유지보수성, 성능 등 큰 영향
  📝 대표적인 아키텍처
  Monoloithic Architecture vs Microservice Architecture
• Monoloithic Architecture

Monoloithic Architecture

모든 기능이 하나의 큰 애플리케이션에 담겨 있음

- 구조: 하나의 프로젝트로 모든 기능 처리

- 장점: 단순하고 빠르게 개발 가능

- 단점: 기능이 많아지면 유지보수 어려움

→ ex) 회원가입, 게시판, 댓글, 결제 기능 → 모두 하나의 Spring Boot 앱에 있음

모놀리틱 아키텍처에서 게시글 기능만 트래픽이 상승한 경우: Scale-Up

부하 감당을 위해 Scale-Up (단일 서버의 성능 향상 : 서버를 무한정 Scale-Up하는 것은 한계가 있고 비용도 매우 비싸다.)을 고려해 볼 수 있다.

모놀리틱 아키텍처에서 게시글 기능만 트래픽이 상승한 경우: Scale-Out

그 다음은 Scale-Out (수평적 확장 : 서버 여러대에 부하 분산)을 고려해 볼 수 있다.
Scale-Out 구성을 보면 리소스가 낭비되는 지점이 있다. (분명 게시글 기능에 대한 부담만 대응해주면 충분했을 것이다.)
Monolithic Architecture에서는 모든 기능이 단일 애플리케이션에 함께 배포되므로, 게시글과 관련 없는 다른 기능들도 같이 배포되어서 리소스를 점유하고 있는 것이다.

• Microservice Architecture
  시스템이 작고 독립적인 서비스(Microservice)로 구성
  각 서비스는 단일 기능을 담당하며, 독립적 배포 가능
  우리의 시스템에서는,
  게시글, 댓글, 좋아요, 조회수, 인기글, 게시글 조회
  각 요구사항(기능)을 독립된 마이크로서비스로 볼 수도 있다.
  서비스 단위로 유연한 확장 가능
  하지만, 서비스 간 복잡한 통신 및 모니터링 필요
  데이터 일관성 및 트랜잭션 관리의 어려움
  어려운 개발 난이도
• Docker
  Docker는 애플리케이션을 컨테이너(container)라는 단위로 포장해서, 어디서든 실행할 수 있게 해주는 기술
  : 어? 내 컴퓨터에서는 되는데? 근데 니 컴퓨터랑 나랑 환경이 다르잖아.. (OS, 설정, 라이브러리 버전 등등)
  그래서 개발환경과 실행환경을 똑같이 만들 수 있는 방법이 필요했다.
  → 컨테이너 안에 앱과 실행환경을 통째로 담아서 배포
  
  

📝 기능

 

컨테이너 실행	애플리케이션과 그 환경을 분리된 공간에서 실행
이미지 생성	애플리케이션 실행에 필요한 모든 것(OS, 코드 등)을 이미지로 패키징
이식성 보장	어디에서든 동일하게 실행 가능 (리눅스/윈도우/Mac/클라우드 등)
경량 실행	가상머신보다 가볍고 빠름

📝 편리한 점

☁️ 어디서든 동일하게 실행	환경이 달라도 Docker 컨테이너 안에서 동일
🛠️ 빠른 개발 및 테스트	개발자가 Dockerfile로 실행 환경을 통일
🚀 배포 자동화와 CI/CD 용이	빌드/배포 파이프라인에 쉽게 통합됨
💡 가상머신보다 가볍고 빠름	OS 전체가 아니라, 앱 수준만 격리

 

• Redis
  📌 1. 개념
  Redis는 인메모리 데이터 저장소
  정확히는 Key-Value 형태의 데이터베이스이자, 캐시 서버이자, 메시지 브로커 역할도 가능.
  📌 2. 등장 배경
  기존 RDB나 파일 기반 DB는 속도가 느려서 고속의 읽기/쓰기 성능이 필요한 상황에서는 적합하지 않았음.
  → 그래서 메모리에 데이터를 저장해서 빠르게 읽고 쓰는 저장소가 필요했다.
  → Redis는 이를 위해 등장
  📌 3. 기능

Key-Value 저장	문자열, 리스트, 해시, 셋 등 다양한 구조 지원
TTL(만료시간)	자동 캐시 만료 기능
Pub/Sub	메시지 발행/구독 기능
Atomic 연산	동시성 문제 없이 안전한 연산 가능
Persistence 옵션	메모리에 저장되지만 디스크에도 저장 가능 (RDB, AOF 방식)

 

• Kafka
  📌 1. 개념
  Kafka는 분산형 메시지 스트리밍 플랫폼.
  쉽게 말하면, 데이터를 실시간으로 전달하고 처리하기 위한 고성능 메시지 큐 시스템.
  📌 2. 등장 배경
  기존 메시지 큐 시스템(RabbitMQ 등)은 다음과 같은 한계를 가졌음:
  - 대용량 처리에 어려움
  - 데이터 손실 가능성
  - 느린 소비자 처리
  → LinkedIn이 빅데이터 실시간 처리 시스템을 위해 Kafka를 만들었고, 지금은 거의 표준 실시간 메시지 플랫폼이 됐다.
  📌 3. 핵심 기능

Publisher → Broker → Subscriber 구조	데이터 발행 → Kafka에 저장 → 구독자가 읽음
Topic 기반 메시지 큐	데이터는 Topic이라는 단위로 나눠 관리
내구성 높은 로그 저장	디스크에 로그를 저장해서 손실 없이 전달
분산 처리	여러 브로커가 데이터를 나눠서 저장하고 처리
Consumer 그룹	여러 Consumer가 병렬로 처리 가능

 

• 인메모리 저장소란?
  데이터를 하드디스크 같은 저장장치가 아니라, RAM(메인 메모리)에 저장하는 저장소
  왜 RAM(메모리)에 저장하나?
  RAM은 빠르고 하드는 느리기 때문.
  → 그래서 속도가 중요한 시스템에서는 데이터를 RAM에 저장해서 빠르게 읽고 쓰는 방식을 쓴다.
  이게 바로 인메모리 저장소
  
  Redis 같은 인메모리 저장소는 서버에서 실행되는 별도 프로세스.
  이 프로세스는 서버의 메모리(RAM)에 데이터를 올려서 보관.
  즉, "메모리에 올린다"는 건 디스크가 아닌 RAM에서 바로 데이터를 읽는다는 뜻.
  
  📍 그래서 속도가 엄청 빠른 대신, 서버가 꺼지면 메모리 내용은 날아간다.
  → 하지만 Redis는 디스크에 백업을 남겨서 복구 가능하게도 할 수 있음
  
  
• RDB vs Redis 구조 차이
  🗃️ RDB (Relational Database, 예: MySQL, MariaDB)

구조	테이블 기반, 행-열 구조
쿼리 방식	SQL 사용 (SELECT * FROM user WHERE id = 1)
목적	정형화된 데이터를 영구 저장
예시	유저 테이블, 게시글 테이블 등

     

      ⚡ Redis (In-memory Key-Value Store)

구조	Key → Value 구조 (예: "session:user123" → "{username: 'kim'}")
쿼리 방식	명령어 기반 (GET key, SET key value)
목적	빠른 읽기/쓰기, 캐싱, 세션 등

 

• 메시지 브로커란?
  한 시스템에서 다른 시스템으로 메시지를 중간에서 전달해주는 중계자 역할
  대표적인 메시지 브로커: Kafka, RabbitMQ, Redis (경량용)
  
  📨 Redis의 Pub/Sub 기능이란?
  Publisher가 어떤 채널에 메시지를 발행하면, Subscriber가 그 채널을 구독하고 있다가 메시지를 실시간으로 받음
  
  

# A 시스템 (Publisher)
PUBLISH news "새 게시글 올라왔습니다!"

# B 시스템 (Subscriber)
SUBSCRIBE news
→ "새 게시글 올라왔습니다!" 수신

 

        ✅ Redis가 메시지 브로커로 쓰일 때의 특징

장점	빠르고 설정 쉬움, 실시간 알림에 적합
단점	메시지 누락 가능 (지속 저장 안 함), 영속성 없음
사용 예	실시간 채팅, 알림, 경량 이벤트 전달

• 내가 듣고 있는 강의에서 MySQL, Redis, Kakfa를 설치하기 위해 Docker를 사용할거 라는데 무슨 의미?
  → 그러니깐 내 호스트 PC와 완전히 분리된 새로운 가상환경에서 세팅하겠다는거지? 그러니깐 내 기존 설정과 충돌도 없고
• docker에서 프로그램은 이미지로 패키징되고, 컨테이너로 실행된다는데 무슨 의미지?
  프로그램-> 이미지 과 프로세스 -> 컨테이너로 이해하면 되겠네 그지?
• 멀티 모듈 프로젝트 구성을 위해 다음과 같이 세팅했는데 의미들을 잘 모르겠다.
  의미를 좀 설명을 좀 해줘
  
  service/article/build.gradle

dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
}

 

        build.gradle

plugins {
    id 'java'
    id 'org.springframework.boot' version '3.3.2'
    id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.7'
}

group = 'kuke'
version = '1'

allprojects {
    repositories {
        mavenCentral()
    }

    apply plugin: 'java'
    apply plugin: 'org.springframework.boot'
    apply plugin: 'io.spring.dependency-management'

    java {
        sourceCompatibility = JavaVersion.VERSION_21
        targetCompatibility = JavaVersion.VERSION_21
    }

    dependencies {
        compileOnly 'org.projectlombok:lombok'
        annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok'

        testCompileOnly 'org.projectlombok:lombok'
        testAnnotationProcessor 'org.projectlombok:lombok'

        testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
        testRuntimeOnly 'org.junit.platform:junit-platform-launcher'
    }

    tasks.named('test') {
        useJUnitPlatform()
    }
}

 

      settings.gradle

rootProject.name = 'kuke-board'

include 'common'
include 'service'
include 'service:article'

 

• 수직 샤딩 & 수평 샤딩
  수직 샤딩 (Vertical Sharding) : 데이터를 수직으로 분할하는 방식 (컬럼 단위) : PK 식별자를 활용해서 좌측샤드, 우측샤드 분산
  수평 샤딩 (Horizontal Sharding) : 데이터를 수평으로 분할하는 방식 (행 단위) : 1~5,000, 5,001~10,000
• 2PC (2-Phase Commit)
  분산 트랜잭션에서 여러 DB(샤드)에 일관된 커밋/롤백을 보장하기 위한 프로토콜.
  Phase 1 : Prepare
  Coordinator가 각 참여 DB에게 "이거 커밋해도 되냐?"라고 물어봄.
  각 DB는 "OK, 준비됨" or "NO, 문제 있음" 응답.
  Phase 2 : Commit or Rollback
  모두 OK면 → 모든 DB에 Commit
  하나라도 NO면 → 모든 DB에 Rollback

구분	수직 샤딩 (Vertical)	수평 샤딩 (Horizontal)
개념	컬럼(속성) 단위 분리 ex) article 테이블을 절반은 A DB에, 절반은 B DB에 저장	행(row) 단위 분리 ex) article_id 11000은 A DB, 10012000은 B DB
트랜잭션 복잡도	높음 하나의 논리 테이블이 여러 DB에 걸쳐 있음 → 조인, 트랜잭션 매번 분산됨	상대적으로 낮음 하나의 로우는 하나의 샤드에만 존재하므로, 대부분 단일 DB 트랜잭션
장점	컬럼 단위로 분리 → 쿼리 최적화 가능	로드 밸런싱, 확장성 ↑
단점	JOIN/UPDATE 어려움 트랜잭션 복잡	샤딩 키 설계 어려움

• Range-based Sharding (범위 기반 샤딩)
  데이터를 특정 값(Shard Key)의 특정 범위에 따라 분할하는 기법
  ex. 좌측 샤드 article_id : 1 ~ 5,000, 우측 샤드 article_id : 5,001 ~ 10,000

Shard Key : article_id

범위 데이터 조회 유리

→ article_id 100부터 30개 조회한다면 좌측 샤드에서 모든 데이터 조회 가능

데이터 쏠림 현상 발생 가능
→ 데이터가 6,000개 있다면, 우측 샤드에는 1,000개만 저장

• Hash-based Sharding (해시 기반 샤딩)
  데이터를 특정 값(Shard Key)의 해시 함수에 따라 분할하는 기법
  ex. hash_function = article_id → article_id % 2 라면?
  좌측 샤드 article_id = 1,3,5 ...
  우측 샤드 article_id = 2,4,6 ...

Shard Key : article_id % 2

범위 데이터 조회 불리
데이터 쏠림 현상 방지 가능

• Directory-based Sharding (디렉토리 기반 샤딩)
  데이터를 어떤 샤드에 저장할지를 "샤딩 키 기반 해시"로 자동 계산하는 대신,
  명시적인 매핑 테이블(디렉토리)을 사용해서 관리하는 방식
• 이 외 다양한 샤딩 기법이 존재
• 물리적 샤드 & 논리적 샤드

Shard 확장 시 : 애플리케이션의 코드를 수정하는 등 새로운 Shard의 정보를 알아야 한다.

DB의 확장 (2Shard → 4Shard)로 인해 Client의 수정도 필요했다. Client와 DB는 독립적으로 구성 및 운영될 수 있는 시스템이다.
Client의 수정 없이 DB만 유연하게 확장하는 방법은 없는가?
→ 논리적 샤드의 등장

논리적 샤드

실제 물리적 샤드의 개수와 관계없이, 개념적으로 데이터를 분할하는 가상의 샤드 4개가 있다고 가정하자.
물리적 샤드는 2개이지만, Client는 4개의 샤드가 있다고 가정하고 분할하는 것.
이런 가상의 샤드를 논리적 샤드라고 한다. 물리적으로 2개의 샤드로 분산되지만, Client는 4개의 샤드로 분산된 것으로 인지한다.
Client는 논리적 샤드의 접근 방법으로만 DB에 연결하는 것이다.
* hash_function = article_id → article_id % 4
그렇다면 Client가 요청한 논리적 샤드가 어떤 물리적 샤드에 속해있는지 알아야한다. 그래야 직접적으로 데이터에 접근 가능하다.
이러한 라우팅을 위한 라우터는 DB시스템 내부 또는 DB와 Client를 연결해주는 중간에 독립적으로 만들어질 수 있다.

초기 상태:

논리 샤드	물리 샤드
0, 1	DB A
2, 3	DB B

→ 논리적 샤드 4개, 물리적 DB 2개에 나눠 저장
→ 클라이언트는 여전히 articleId % 4만 하면 됨

 

DB를 확장한다고 가정:

논리 샤드	물리 샤드
0	DB A
1	DB B
2	DB C ⬅️ 새로 추가
3	DB D ⬅️ 새로 추가

클라이언트는 여전히 articleId % 4만 하면 됨 → 코드 변경 없음

* 논리 샤드와 물리 샤드 매핑만 라우터가 바꿔주면 됨

• 레플리카
   Primary & Replica / Leader & Follower / Master & Slave / Main & Standby

복제

이런 복제는 동기적 또는 비동기적으로 처리될 수 있다.
Synchronous(동기적) : 데이터 일관성을 보장하나, 쓰기 성능이 저하된다.

Asynchronous(비동기적) : 쓰기 성능이 유지되나, 복제본에 최신 데이터가 즉시 반영되지 않을 수 있다.

• Article의 Shard Key는 board_id를 사용하기로 했다.
  왜냐하면 만약 article_id를 Shard Key로 하면 (ex. article_id % 2) 그러면 같은 게시판에 있는 게시글인데도 여러 샤드에서 조회해 와야한다. Shard Key가 board_id 면 그럴 일이 없겠지.
• Article 테이블의 PK는 AUTO_INCREMENT 또는 UUID를 사용하지 않는다.
  분산 시스템과 INDEX 구조에 대한 이해가 필요하다. (차후 설명)
  오름차순 UNIQUE 숫자를 만들기 위한 알고리즘? → 이미 다양하다 (ex. Snowflake, TSID 등) 이 중 Snowflake를 사용해보자

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• Snowflake 알고리즘은 분산시스템에서도 빠르게 많이 사용하는 오름차순 알고리즘
  분석하면 <<,>> (비트 쉬프트), |,& (비트 연산자), synchronized(동기화) 등에 대해 학습

<< (비트 왼쪽 시프트)
1L << n : 1을 2ⁿ만큼 시프트
ex. 1 << 10 : 10000000000₍₂₎

| (비트 연산자)
11001₍₂₎ | 10011₍₂₎ : 11011₍₂₎

& (비트 연산자)
11001₍₂₎ | 10011₍₂₎ : 10001₍₂₎

// 여러 스레드가 동시에 접근하면 안 되는 코드에 '하나의 스레드'만 들어오도록
public synchronized long nextId() {
    // 이 안에는 한 번에 하나의 스레드만 들어올 수 있음
}

• open-in-view: false는 lazy loading에 관한 설정
  : Lazy Loading은 관계가 걸린 엔티티를 바로 불러오지 않고, "진짜 필요한 순간까지 기다렸다가 그때 쿼리를 날리는 것"

@Entity
class Post {
	@OneToMany(mappedBy = "post", fetch = FetchType.LAZY)
	private List<Comment> comments; // 댓글들 (처음엔 안 불러옴)
}

 

위 코드처럼 Post를 가져올 때, comments는 아직 안 불러와짐.
post.getComments()를 호출할 때 그제야 DB에서 가져온다.

@GetMapping("/post/{id}")
public Post getPost(@PathVariable Long id) {
  Post post = postRepository.findById(id).orElseThrow();

  // 이 시점엔 트랜잭션 끝났고, DB 세션도 닫힘
  // 아래 코드가 Lazy Loading을 유발하면...
  List<Comment> comments = post.getComments();  // ❌ 오류 발생

  return post;
}

 

❗ LazyLoading은 Hibernate Session이 열려 있어야 가능함

하지만 보통 Controller에서는 이미 트랜잭션이 끝났기 때문에
"Lazy하게 불러오려다가 오류 터짐" (예: LazyInitializationException)

🔧 그래서 open-in-view: true면?

Spring이 트랜잭션이 끝나도 DB 연결을 끊지 않고, 뷰 렌더링할 때까지 유지해줘

• 즉, Controller, View 계층에서도 Lazy Loading이 가능해짐
• 편하긴 하지만, 커넥션을 오래 점유해서 성능, 안정성 문제가 있을 수 있음

📛 open-in-view: false는?

트랜잭션 끝나면 바로 DB 세션을 닫아버림

• Controller에서 Lazy Loading 시도 → ❌ 오류
• 대신, Service 계층에서 필요한 데이터 다 미리 로딩해야 함

@PostService
public Post getPostWithComments(Long id) {
    return postRepository.findByIdWithComments(id); // JOIN FETCH 사용
}

설정	설명	Lazy Loading 사용 가능 위치	특징
true (기본)	뷰 렌더링 시까지 DB 세션 유지	Controller, View까지 가능	편하지만 위험성 있음
false	트랜잭션 끝나면 세션 종료	Service 계층까지만 가능	안전하고 명확한 설계 유도

---

• 왜 비슷한 Article클래스가 4개나 있을까?
  4개의 클래스는 계층의 역할 분리(Clean Architecture) 관점에서 아주 중요한 역할을 해.

kuke.board.article
├── entity
│   └── Article.java                    ← JPA 엔티티
│
├── service
│   ├── request
│   │   ├── ArticleCreateRequest.java   ← 생성 요청 DTO
│   │   └── ArticleUpdateRequest.java   ← 수정 요청 DTO
│   │
│   └── response
│       └── ArticleResponse.java        ← 응답 DTO

@Getter
public class ArticleCreateRequest {
  private String title;
  private String content;
  private Long writerId;
  private Long boardId;
}

📌 목적

• 클라이언트가 새 게시글을 생성할 때 보내는 JSON 데이터를 매핑
• HTTP 요청 바디(Request Body)에 담긴 내용을 받는 역할

✅ 장점

• 유효성 검증 가능 (@Valid, @NotNull, 등)
• 외부 요청에만 집중 → 입력의 안정성 확보

@Getter
public class ArticleUpdateRequest {
  private String title;
  private String content;
}

📌 목적

• 게시글 수정 시 사용할 요청 객체
• 수정에서는 title, content만 필요하므로, 필요한 데이터만 포함

✅ 장점

• API 명세가 명확함 (필드가 적을수록 좋음)
• "수정 시에는 이것만 필요하다"는 의도를 코드로 표현

@Entity
public class Article {
  @Id
  private Long articleId;
  private String title;
  ...
}

📌 목적

• 진짜 DB와 연결된 모델
• JPA가 테이블과 매핑해서 영속성 관리
• 비즈니스 로직이 들어가는 곳 (update(), create() 등)

✅ 장점

• DB와 직접 연동 → 저장/조회/수정 가능
• 도메인 로직 포함 가능 (update(), delete(), isOwner() 등)

@Getter
public class ArticleResponse {
  private Long articleId;
  private String title;
  ...
  public static ArticleResponse from(Article article) { ... }
}

📌 목적

• 컨트롤러에서 클라이언트에게 응답할 때 사용하는 DTO
• Entity 그대로 넘기지 않기 위해 존재함 (보안, 안정성)

✅ 장점

• 필요한 정보만 골라서 줄 수 있음
• JSON 직렬화에 안전함 (Lazy 로딩 필드나 무한순환 문제 없음)
• 필요하면 필드명도 바꿔서 줄 수 있음 (title → articleTitle 등)

📌 "왜 비슷한데도 굳이 나눌까?"

이유	설명
계층 간 역할 분리	요청 DTO, 응답 DTO, 도메인(Entity)을 나누면 책임이 명확
보안 및 안정성	Entity를 그대로 응답하거나, 요청받으면 위험 (노출/수정 문제 등)
유연한 변경	요청/응답 포맷 바뀌어도 Entity는 그대로 둘 수 있음
테스트 쉬움	각 계층의 단위 테스트가 가능해짐
클린 아키텍처 철학	데이터 흐름을 "입력 → 처리 → 출력"으로 명확히 나눔

---

💡 비유로 쉽게 설명하면...

Article = "회사 내부 전산 DB 테이블"

• 모든 데이터가 다 들어있고, 민감한 정보도 있음
• 아무나 접근하거나 바꾸면 안 됨

Create/Update Request = "고객이 작성한 신청서"

• 고객이 채워야 할 항목만 있음

Response = "고객에게 보여주는 처리 결과"

• 필요한 정보만 예쁘게 가공해서 보여줌

---

• JSON 직렬화에 안전함 (Lazy 로딩 필드나 무한순환 문제 없음) 이게 무슨 말이야?

좋아! 이건 JPA에서 정말 자주 나오는 "Lazy 로딩" + "무한 순환" 문제에 대한 설명이야.
아주 자주 마주치는 실수인데, JSON 직렬화할 때 왜 Entity 대신 Response DTO를 써야 하는지 이해하는 핵심이기도 해.

✅ 용어 먼저 짚자

📌 직렬화(Serialization)?

• 자바 객체 → JSON, XML, 문자열 등으로 변환하는 것
• 예: Article 객체 → JSON 응답으로 변환

{ 
  "articleId": 1, 
  "title": "Hello" 
}

🐢 Lazy 로딩이 뭐였더라?

예를 들어 게시글 → 댓글 구조:

@Entity
public class Article {
  @OneToMany(mappedBy = "article", fetch = FetchType.LAZY)
  private List<Comment> comments;
}

• fetch = LAZY → comments는 실제로 조회할 때까지 DB에서 안 불러옴

article.getComments(); // 이 때 DB에서 SELECT 실행

🔥 문제 상황

컨트롤러에서 Entity를 그대로 리턴하면:

@GetMapping("/article/{id}")
public Article getArticle(@PathVariable Long id) {
  return articleRepository.findById(id).orElseThrow();
}

→ Spring MVC가 이걸 JSON으로 자동 변환(직렬화)할 때, → 내부적으로 article.getComments()를 호출함
→ 그런데 이 시점에 DB 세션은 이미 닫혀 있음 → 💥 LazyInitializationException

🔁 무한 순환 문제

관계가 이렇게 되어 있다면?

Article → List<Comment>  
Comment → Article (양방향 매핑)

JSON 직렬화할 때:

Article → comments → each Comment → article → comments → ...

→ JSON 변환 도중에 무한 루프 발생
→ 💥 StackOverflowError, Jackson 순환 참조 오류 발생

✅ 해결 방법: DTO 분리

ArticleResponse 같은 DTO는 그냥 평면 구조로 필드를 복사하기 때문에,

• Lazy 로딩된 필드 안 건드림
• 순환 참조 구조 없음
• JSON 변환 시 안전

✅ 요약 표

상황	문제	해결 방법
Entity 그대로 리턴	Lazy 필드 조회 시 예외 발생	DTO로 변환
Entity 양방향 관계	순환 참조 무한 루프	DTO에서 필요한 필드만 사용
성능 최적화	필요 없는 필드까지 조회됨	필요한 정보만 DTO에 담음

📌 그래서 실무에서는 Entity → DTO 변환해서 응답 보내는 게 "안전하고 권장되는 방식"이야.

원하면 @JsonIgnore, @JsonManagedReference, @JsonBackReference 같은 순환 참조 해결 애너테이션들도 알려줄 수 있어!

 

You said:

→ Spring MVC가 이걸 JSON으로 자동 변환(직렬화)할 때, → 내부적으로 article.getComments()를 호출함 어케 이게 가능해

 

ChatGPT said:

진짜 좋은 질문이야!
"내가 getComments()를 호출한 적도 없는데, 어떻게 Spring이 그걸 호출하냐고?" 싶지?
근데 이건 Spring이 자동으로 직렬화를 해주면서 벌어지는 일이야. 하나씩 풀어서 설명해볼게.

✅ 상황 정리

@GetMapping("/article/{id}")
public Article getArticle(@PathVariable Long id) {
  return articleRepository.findById(id).orElseThrow();
}

여기서 Article 객체를 그대로 반환했어.
그러면 Spring은 뭘 하냐면...

🔄 Spring MVC가 자동으로 해주는 과정

1. Article 객체 → 클라이언트에 JSON으로 변환해야 함
2. 이때 Spring은 내부적으로 Jackson(ObjectMapper) 을 사용해서 직렬화해

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.writeValueAsString(article);

1. Jackson은 Article 클래스의 모든 필드에 대해 getter()를 호출해서 값을 추출함

article.getArticleId();
article.getTitle();
article.getComments(); ← 여기가 문제!

 

🧨 여기서 문제가 터짐

💥 Lazy 로딩 필드는 실제 DB 조회를 "그때" 시도함

@OneToMany(fetch = FetchType.LAZY)
private List<Comment> comments;

• 이 필드는 처음엔 프록시 객체로만 들어 있고,
• 진짜 getComments()가 호출되는 순간 DB 조회 시도함
• 그런데 이미 DB 세션은 닫혀 있어서 예외 발생:

org.hibernate.LazyInitializationException: could not initialize proxy - no Session

 

📦 그래서 DTO가 중요한 이유

public class ArticleResponse {
    private Long articleId;
    private String title;
    // comments 없음
}

• DTO는 필요한 필드만 뽑아와서 getComments() 같은 호출이 아예 안 일어남
• 그래서 Lazy 필드, 순환 참조 문제에서 안전하게 벗어날 수 있음

✅ 요약

단계내용

1	Spring이 Controller 리턴값을 JSON으로 바꾸려 함
2	내부적으로 Jackson이 getter()를 호출
3	Lazy 필드의 getter 호출 → DB 조회 시도
4	이 시점엔 DB 세션이 닫혀 있어서 예외 발생

🔒 이걸 방지하려고 Entity 대신 DTO를 만들어서
직렬화에 필요한 필드만 "명시적으로" 포함하는 게 실무의 정석이야.

---

• JPA의 영속성컨텍스트가 update시 해주는 일

  @Transactional
  public ArticleResponse update(Long articleId, ArticleUpdateRequest request) {
    Article article = articleRepository.findById(articleId).orElseThrow();
    article.update(request.getTitle(), request.getContent());
    return ArticleResponse.from(article);
  }

 

Q: 이거 DB에 반영되는거야 JPA가 해주는거야?

 

정확히 짚었어 👏
결론부터 말하면:

✅ DB에 반영되는 거 맞고, 그 반영은 JPA가 알아서 해주는 것이야.

🔍 코드 다시 보기

@Transactional
public ArticleResponse update(Long articleId, ArticleUpdateRequest request) {
    Article article = articleRepository.findById(articleId).orElseThrow();
    article.update(request.getTitle(), request.getContent()); // ← 여기서 필드만 바꿈
    return ArticleResponse.from(article); // 저장 안 했는데??
}

❓근데 save()도 안 했잖아?

• articleRepository.save(article) 이런 거 안 해도…
• 실제로 DB에 값이 반영돼!

🤖 왜 그럴까? → JPA의 영속성 컨텍스트(Persistence Context) 덕분

1. findById()로 엔티티를 가져오면

→ JPA는 해당 엔티티를 영속 상태로 관리하게 돼

2. 그 후에 엔티티 필드를 바꾸면

→ JPA는 "이 객체가 바뀌었구나"라고 추적하고 있다가

3. @Transactional이 끝나는 시점 (트랜잭션 종료)

→ flush()가 자동 호출되면서 DB에 변경사항을 반영함
(즉, UPDATE 쿼리 자동 실행됨)

✅ 흐름 요약

1. findById()로 DB에서 엔티티 조회 → 영속 상태로 관리 시작
2. article.update(...)로 필드 변경
3. 트랜잭션 끝나는 시점에 → JPA가 변경 감지(dirty checking)
4. UPDATE SQL 실행됨

 

💬 그래서 save()는 언제 쓰냐?

상황	사용 예시	save() 필요 여부
새 엔티티 생성	new Article() → save()	✅ 필요
이미 영속 상태인 객체 수정	findById() 후 필드 수정	❌ 필요 없음 (JPA가 자동 반영)
비영속 상태 엔티티 수정	detached 객체	✅ merge/save 필요

💡 결론

• @Transactional 덕분에 변경 감지 + 자동 DB 반영이 일어나는 거고,
• 이게 JPA의 가장 강력한 기능 중 하나야:
  👉 "수정할 때 굳이 save() 안 해도 된다"

필요하면 Dirty Checking이 어떻게 동작하는지 내부 구조도 그림으로 정리해줄게!

 

You said:

dirty checking 어떻게 동작해? 내부 구조도 그려주고

 

ChatGPT said:

좋아!
Dirty Checking(더티 체킹)은 JPA의 핵심 기능 중 하나인데,
**"영속 상태(Entity가 DB와 연결되어 있는 상태)에서 필드가 바뀌면 JPA가 자동으로 감지해서 UPDATE 쿼리를 날리는 것"**이야.

🧠 Dirty Checking 흐름 설명 (with 그림)

✅ 예시 코드

@Transactional
public void updateArticle(Long id, String newTitle) {
    Article article = articleRepository.findById(id).orElseThrow();
    article.setTitle(newTitle); // 필드 변경
    // save() 호출 안 함
} // 트랜잭션 종료 시점에 DB 반영됨

📦 내부 구조: JPA가 동작하는 방식

1. 트랜잭션 시작 (@Transactional)
2. findById → DB에서 조회 → 1차 캐시에 Article 저장
3. Article.setTitle("new title") ← 필드 값 변경
4. 트랜잭션 종료 → flush()
5. JPA 내부 비교 → 변경 감지
6. UPDATE SQL 실행

🎨 그림으로 보기

┌───────────────────────────────┐
│         JPA 영속성 컨텍스트       │ ← 트랜잭션 내에서 유지되는 캐시
│                               │
│  Article 엔티티 (ID=1)          │
│  ┌──────────────────────┐     │
│  │ title = "old title"  │     │ ← 스냅샷
│  └──────────────────────┘     │
│        ▲              ▲       │
│        │              │       │
│        │   Article.setTitle("new title") 호출
│        │              │       │
│  ┌──────────────────────┐     │
│  │ title = "new title"  │     │ ← 실제 엔티티 객체
│  └──────────────────────┘     │
│                               │
└──────────────┬────────────────┘
               │ flush() 시점
               ▼
      변경 감지(Diff 비교)
      → title 변경됨 감지
      → UPDATE article SET title = 'new title' WHERE id = 1 실행

🔍 어떤 방식으로 감지하냐?

JPA는 스냅샷(snapshot) 을 만들어 두고,
트랜잭션이 끝나기 전에 flush() 할 때 → 스냅샷과 현재 상태를 비교(diff) 해.

if (!originalTitle.equals(currentTitle)) {
    generateUpdateSql();
}

💡 정리 요약

항목	설명
언제?	@Transactional 내에서 엔티티 필드 변경 시
어떻게?	초기 상태(스냅샷)와 현재 상태 비교
뭐가 발생?	자동으로 UPDATE SQL 생성됨
save() 필요?	❌ 필요 없음 (이미 영속 상태이므로)

이게 JPA가 "도메인 모델 중심 개발"을 쉽게 해주는 이유 중 하나야.
수정은 그냥 객체처럼 다루기만 하면 되고, DB에 반영은 JPA가 알아서 해주니까.

필요하면 Dirty Checking 무효화되는 경우도 정리해줄게 (예: detached 상태, flush 시점 등).

---

📝 API 테스트에서 사용하는 RestClient

RestClient 가 화면없이 API test에 사용되던데 뭐하는거지

 

ChatGPT said:

좋아, 아주 좋은 질문이야!
RestClient는 최근 Spring에서 도입된 HTTP 클라이언트 도구 중 하나인데,
넌 "화면 없이 API 테스트할 때 쓰인다"고 봤다고 했지?
→ 그건 정확해. 지금부터 정리해줄게.

✅ RestClient란?

Spring 6.1부터 도입된 새로운 HTTP 클라이언트
기존의 RestTemplate, WebClient보다 간결하고 테스트 친화적인 API 제공

📦 언제 쓰이냐면?

• 프론트 화면 없이 백엔드 API만 테스트하거나 호출하고 싶을 때
• 예를 들어, "게시글 생성 API", "로그인 API"가 잘 작동하는지 확인할 때
• 또는 다른 외부 API를 호출해서 데이터를 받아올 때도 사용

✅ 간단한 예시 (Spring Boot)

RestClient client = RestClient.create();

ArticleCreateRequest request = new ArticleCreateRequest("제목", "내용", 1L, 2L);

ArticleResponse response = client.post()
    .uri("http://localhost:8080/api/articles")
    .body(request)
    .retrieve()
    .body(ArticleResponse.class);

🧠 의미

• RestClient.create() → HTTP 요청을 보낼 준비
• .post().uri(...) → POST 요청을 이 URL로 보냄
• .body(request) → JSON으로 변환되어 전송됨
• .retrieve().body(...) → 응답을 특정 객체로 파싱해서 받음

💡 왜 RestClient가 주목받냐면

비교 대상	특징
RestTemplate	옛날 방식. 곧 deprecated 될 예정
WebClient	비동기 지원됨. 그러나 약간 복잡함
RestClient	가장 간결하고 직관적임. 테스트나 간단 호출에 좋아

🧪 그럼 "API 테스트용"으로 어떻게 쓰냐?

예: API 통합 테스트에서 직접 API 호출하고 결과 검증

@Test
void 게시글_생성_API_테스트() {
    ArticleCreateRequest request = new ArticleCreateRequest("제목", "내용", 1L, 2L);

    ArticleResponse response = RestClient.create()
        .post()
        .uri("http://localhost:8080/api/articles")
        .body(request)
        .retrieve()
        .body(ArticleResponse.class);

    assertEquals("제목", response.getTitle());
}

• 화면 없이 API가 잘 작동하는지 검증 가능
• Postman이나 Swagger 없이 코드로 테스트

✅ 요약

항목	설명
이름	RestClient
용도	API 호출, 테스트, 외부 서버 통신
장점	간결하고 직관적인 문법, 테스트 친화적
도입	Spring 6.1부터 지원

원하면 RestTemplate, WebClient, RestClient 3가지 비교표도 만들어줄게!
또는 실제 테스트 클래스 구조도 보여줄 수 있어.

---

📝 @SpringBootTest 의 의미

@SpringBootTest는 Spring Boot에서 테스트할 때 사용하는 통합 테스트용 애너테이션이야.
단위 테스트보다 한 단계 더 올라간 수준으로, 스프링 컨텍스트 전체를 로딩해서 실제처럼 테스트할 수 있어.

✅ 한 줄 요약

Spring Boot 애플리케이션 전체를 실행한 상태로 테스트하는 애너테이션

🧠 언제 쓰이냐?

• @Service, @Repository, @Controller 같은 빈들이 실제처럼 다 등록된 상태에서 테스트하고 싶을 때
• 예: DB 연동, 트랜잭션, 의존성 주입, API 테스트 등

🧪 예시 코드

@SpringBootTest
public class ArticleServiceTest {

    @Autowired
    ArticleService articleService;

    @Test
    void createArticle() {
        articleService.create(...);
    }
}

• SpringBootTest 덕분에 ArticleService가 @Autowired 됨
• 트랜잭션, JPA, 스프링 설정 다 적용됨

⚙️ 내부적으로 하는 일

@SpringBootTest는 다음을 포함해:

• @ExtendWith(SpringExtension.class)
• 스프링 ApplicationContext 전체 로드
• @Autowired, @Transactional 사용 가능
• 필요하면 application.yml도 적용됨

✅ 추가 옵션

옵션	설명
webEnvironment = NONE	웹 환경 없음 (기본값)
webEnvironment = MOCK	MockServlet 환경 사용
webEnvironment = RANDOM_PORT	실제 HTTP 서버 실행 (랜덤 포트)
webEnvironment = DEFINED_PORT	실제 HTTP 서버 실행 (application.yml에 정의된 포트 사용)

@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)

→ 이러면 진짜 서버 띄워서 RestTemplate, RestClient, TestRestTemplate로 API 테스트 가능

✅ 언제 안 쓰는 게 좋을까?

• 단위 테스트에서는 너무 무거움 (컨텍스트 전체 로딩하니까 느림)
• 단순 로직 테스트는 @WebMvcTest, @DataJpaTest, @MockBean 등을 써서 가볍게 테스트하는 게 좋음

🔍 정리

항목	설명
역할	스프링 컨텍스트 전체 로딩해서 테스트
주로 테스트 대상	서비스, 리포지토리, API, 통합 시나리오
장점	실제 실행 환경과 거의 동일하게 테스트 가능
단점	느림. 단위 테스트보다 리소스 많이 씀

---

📝 @PersistenceContext, EntityManager, TransactionTemplate, CountDownLatch, ExecuterService, Executers.newFixedThreadPool() 설명

package kuke.board.article.data;

import jakarta.persistence.EntityManager;
import jakarta.persistence.PersistenceContext;
import kuke.board.article.entity.Article;
import kuke.board.common.snowflake.Snowflake;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

@SpringBootTest
public class DataInitializer {
  @PersistenceContext
  private EntityManager entityManager;
  @Autowired
  TransactionTemplate transactionTemplate;
  Snowflake snowflake = new Snowflake();
  CountDownLatch latch = new CountDownLatch(EXCUTE_COUNT);

  static final int BULK_INIT_SIZE = 2000;
  static final int EXCUTE_COUNT = 6000;

  @Test
  void initialize() throws InterruptedException {
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
    for (int i = 0; i < EXCUTE_COUNT; i++) {
      executorService.submit(() -> {
        insert();
        latch.countDown();
        System.out.println("latch.getCount() = " + latch.getCount());
      });
    }
    latch.await();
    executorService.shutdown();
  }

  void insert() {
    transactionTemplate.executeWithoutResult(status -> {
      for (int i = 0; i < BULK_INIT_SIZE; i++) {
        Article article = Article.create(
            snowflake.nextId(),
            "title" + i,
            "content" + i,
            1L,
            1L
        );
        entityManager.persist(article);
      }
    });
  }
}

 

완전 좋은 포인트들이야 👏
이건 멀티스레드 환경에서 대량 데이터를 병렬로 초기화하는 코드인데,
말한 키워드들이 전부 핵심 요소들이라 하나씩 깔끔하게 설명해줄게!

✅ @PersistenceContext + EntityManager

🔸 @PersistenceContext

• JPA가 제공하는 EntityManager를 주입해주는 애너테이션
• @Autowired랑 비슷하지만, JPA 표준 방식 (스프링 부트에선 거의 같게 동작함)

@PersistenceContext
private EntityManager entityManager;

🔸 EntityManager

• JPA의 핵심 클래스
• persist, find, remove, flush 등 DB 작업을 직접 수행함
• entityManager.persist(entity) → INSERT SQL 실행됨

✅ TransactionTemplate

📌 설명

• 프로그래밍 방식으로 트랜잭션을 제어할 수 있게 해주는 Spring 클래스 (개발자가 코드로 트랜잭션의 시작과 끝을 직접 제어)
• 어노테이션(@Transactional) 대신 코드로 직접 트랜잭션을 관리할 수 있음

📌 예시

transactionTemplate.executeWithoutResult(status -> {
    // 여기는 트랜잭션 안
    entityManager.persist(...);
});

• 내부 코드가 트랜잭션 안에서 실행되고, 예외가 나면 자동 롤백됨

🔁 비교해볼게:

✅ 선언적 방식 (@Transactional)

• 코드 위에 @Transactional만 붙이면, Spring이 알아서 트랜잭션을 시작하고 커밋/롤백해줘.

@Transactional
public void doSomething() {
    // 트랜잭션 안에서 실행됨
    entityManager.persist(...);
}

• 간편하지만, 복잡한 트랜잭션 흐름을 직접 조절하기는 어려움

✅ 프로그래밍 방식 (TransactionTemplate)

• 직접 코드로 트랜잭션의 범위를 정의하고, 그 안에서 원하는 처리를 함

transactionTemplate.executeWithoutResult(status -> {
    // 트랜잭션 시작됨
    entityManager.persist(...);
    // 예외 발생 시 자동 롤백
});

• 이 방식의 장점:
  • 특정 조건에 따라 트랜잭션 범위를 바꿀 수 있음
  • try-catch로 정교한 예외 처리 가능
  • 내부에서 rollback 전환도 가능

status.setRollbackOnly();

✅ CountDownLatch

📌 설명

• 여러 스레드가 동시에 작업을 실행하고,
• 모든 작업이 끝날 때까지 메인 스레드가 기다리게 하는 도구

📌 작동 방식

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(6000);

• 스레드가 작업할 때마다 latch.countDown();
• 메인 스레드는 latch.await(); 로 기다림

즉, 6000개의 insert 작업이 끝날 때까지 initialize()가 끝나지 않음

✅ ExecutorService + Executors.newFixedThreadPool()

🔸 ExecutorService

• 자바의 스레드 풀 관리 도구
• 스레드를 직접 생성하지 않고, 풀에서 꺼내서 실행 가능

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);

• 최대 10개의 스레드가 동시에 실행 가능
• executorService.submit(() -> {...}) → 비동기로 작업 실행

✅ 이 코드의 전체 구조를 정리하면?

🚀 목표:

→ 2000개씩 데이터를 생성하는 insert()를 6000번 병렬로 돌려서 대량 데이터 초기화

🧱 구성:

구성 요소	역할
EntityManager	JPA로 INSERT 실행
TransactionTemplate	트랜잭션 직접 제어 (@Transactional 없이도 안전하게)
ExecutorService	10개의 스레드로 병렬 처리
CountDownLatch	모든 작업 끝날 때까지 메인 스레드 대기
Snowflake	ID 중복 없이 생성하기 위한 고유 ID 생성기

☑️ 간단 요약

키워드	설명
@PersistenceContext	JPA의 EntityManager 주입
EntityManager	JPA의 DB 작업 도구 (persist, find, etc)
TransactionTemplate	명시적으로 트랜잭션 범위 제어
CountDownLatch	모든 스레드 작업 완료 대기용
ExecutorService	스레드 풀로 멀티스레딩 처리
Executors.newFixedThreadPool(10)	최대 10개의 스레드로 동시에 실행

필요하면 이 구조를 @Transactional, @Async, TestContainers, Benchmark 쪽으로 확장하는 방법도 알려줄게!

---

📝 transactionTemplate 이 없으면 entityManager.persist(); 가 효과 없나?

  void insert() {
    transactionTemplate.executeWithoutResult(status -> {
      for (int i = 0; i < BULK_INSERT_SIZE; i++) {
        Article article = Article.create(
            snowflake.nextId(),
            "title" + i,
            "content" + i,
            1L,
            1L
        );
        entityManager.persist(article);
      }
    });
  }

 

좋아, 이 질문 핵심이야.
바로 대답하면:

❌ transactionTemplate이 없다고 entityManager.persist()를 못 쓰는 건 아니야.
하지만 → 트랜잭션이 없으면 persist()만으로는 실제로 DB에 안전하게 insert되지 않을 수도 있어.

이걸 제대로 이해하려면, JPA에서 트랜잭션이 어떤 역할을 하는지 먼저 봐야 해.

✅ JPA에서 persist()의 본질

entityManager.persist(entity);

 

이건 단순히 **"엔티티를 영속성 컨텍스트에 등록"**한다는 뜻이야.
즉, 메모리 수준의 작업이야.

하지만 진짜로 DB에 INSERT SQL이 날아가고 커밋되는 건:

✅ 트랜잭션이 열려 있을 때 + 커밋될 때

❌ 트랜잭션 없이 persist()만 호출하면?

• EntityManager.persist()는 호출되지만,
• flush()나 commit()이 호출되지 않으면 실제 DB에는 반영되지 않음
• 즉, 테스트 코드에서 아무 일도 안 일어난 것처럼 보일 수 있음

🎯 그래서 transactionTemplate이 필요한 이유는?

멀티스레드 환경에서는 @Transactional을 쓰기 어렵기 때문에
→ TransactionTemplate을 써서 명시적으로 트랜잭션 경계를 정해주는 거야.

transactionTemplate.executeWithoutResult(status -> {
    entityManager.persist(...); // 이제 트랜잭션 안에서 안전하게 실행됨
});

📌 비교 요약

케이스	persist() 실행 가능?	실제 DB 반영됨?	비고
트랜잭션 없음	가능 (오류 아님)	❌ 안 됨	flush/commit 없음
트랜잭션 있음 (@Transactional 또는 TransactionTemplate)	✅ 가능	✅ DB 반영됨	트랜잭션 끝에 flush됨

✅ 정리

• entityManager.persist()는 트랜잭션이 있어야 의미 있음
• TransactionTemplate 없이도 호출은 가능하지만, DB 반영은 안 됨
• 멀티스레드에서는 @Transactional이 적용 안 되기 때문에, TransactionTemplate이 반드시 필요

궁금하면 flush(), commit(), rollback의 차이도 더 설명해줄게!
또는 persist() vs merge() 차이도 자주 묻는 포인트야.

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📝 docker exec -it kuke_board_mysql bash 명령어 의미

좋아! 이 명령어는 Docker에서 실행 중인 컨테이너 안에 들어가는 명령어야.

🧾 docker exec -it kuke_board_mysql bash

 

✅ 구성 요소별 해석

파트	의미
docker	Docker CLI 명령어
exec	실행 중인 컨테이너 안에서 명령어를 실행하겠다는 뜻
-i	interactive 모드 — 입력을 받을 수 있게 해줌
-t	pseudo-TTY — 터미널처럼 보이게 해줌 (화면 출력 예쁘게)
kuke_board_mysql	컨테이너 이름 (또는 ID)
bash	컨테이너 안에서 실행할 명령어 (여기선 bash 쉘)

---