Archive: 2022

2022
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SpringSpring Test

Spring Test - @WebMvcTest

목차 Spring Test - @WebMvcTest Spring Test - @DataJpaTest Spring Test - @WithMockUser, @WithAnonymousUser @WebMvcTest Spring MVC 를 테스트하기 위해 사용되는 어노테이션, MVC 테스트와 관련된 Configuration 이 적용된다. @Controller, @ControllerAdvice, @JsonComponent, Converter/GenericConverter, Filter, HandlerMethodArgumentResolver, WebMvcConfigurer 를 Scan 한다. @Component, @Service, @Repository Bean은 적용되지 않는다. MVC 테스트시 Spring Security 설정도 자동적으로 추가해준다. controllers 속성을 이용해 특정 Controller 를 지정함으로써 해당 Controller 만 테스트 진행할 수 있다. includeFilters 속성과 excludeFilters 속성을 이용해 특정 Filter 를 추가하거나 제외할 수 있다. 장점 @SpringBootTest 에 비해 MVC 에 필요한 구성만 불러옴으로 훨씬 가볍고 빠르다. 단점 Mock 기반 테스트를 진행하기 때문에 운영에서는 제대로 동작하지 않을 수 있다.

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ProgrammingOracle

Oracle 12c - Docker 로 시작하기

목차 Oracle - Docker 로 시작하기 Oracle 12c - Docker 로 시작하기 11g 제한사항Oracle 11g 의 경우 11G 제한이 걸려 있어서 부득이 하게 12c 로 변경 했다. 11g 가 11G 까지라서 11g 인건가….. SQL Error [12953] [72000]: ORA-12953: The request exceeds the maximum allowed database size of 11 GB 이미지 다운로드 Image : absolutapps/oracle-12c-ee docker pull absolutapps/oracle-12c-ee 이미지 실행하기

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ProgrammingOracle

Oracle - Docker 로 시작하기

목차 Oracle - Docker 로 시작하기 Oracle 12c - Docker 로 시작하기 이미지 다운로드Oracle 의 경우 Mac 버전 데이터 베이스를 지원하지 않기 때문에 Docker 를 이용해 Oracle 를 이용해보려고 한다. Image : jaspeen/oracle-xe-11g docker pull jaspeen/oracle-xe-11g 이미지 실행하기docker run --name oracle11g -d -p 1521:1521 jaspeen/oracle-xe-11g# Docker Volumn 과 외부 Volumn 연결docker run --name oracle11g -d -p 1521:1521 -v ~/docker/oracle:/u01/app/oracle jaspeen/oracle-xe-11g Sqlplus 실행

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Programming프로그래머스

프로그래머스 - 양궁 대회 (Python)

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/92342 프로그래머스 - 키패드누르기 Cpp 프로그래머스 - 키패드누르기 Python 유의 사항 화살을 맞춘 개수를 저장하고 정렬하는데 있어서 주의해야 한다. 정렬에 대한 가중치가 앞자리가 아닌 뒷자리 에 있으므로 값을 저장할 때 뒤집어서 저장한 후 내림 차순으로 정렬해 가장 큰 값을 가져와 해당 값을 뒤집으면 가장 낮은 점수를 많이 맞춘 순서대로 정렬된 값을 가져올 수 있다. cases = []maxDiff: int = 0results = []def getScore(index: int): return 10 - indexdef calScores(ryan: list, apeech: list) -> None: diff: int = 0 apeech_score: int = 0 ryan_score: int = 0 global maxDiff for i in range(11): if apeech[i] == 0 and ryan[i] == 0: continue if ryan[i] > apeech[i]: ryan_score += getScore(i) else: apeech_score += getScore(i) diff = ryan_score - apeech_score if diff <= 0: return if diff >= maxDiff: oneCase: str = ''.join(list(map(str, ryan[::-1]))) if(diff > maxDiff): results.clear() maxDiff = diff results.append(oneCase)def makeAllCase(start: int, choice: int, n: int, ryan: list) -> None: if(choice >= n): cases.append(ryan.copy()) return for i in range(start, 11): ryan[i] += 1 makeAllCase(i, choice+1, n, ryan) ryan[i] -= 1def solution(n, info): answer = [] ryan = [0] * 11 makeAllCase(0, 0, n, ryan) for case in cases: calScores(case, info) if len(results) > 0: results.sort(reverse=True) answer = list(map(int, results[0][::-1])) # print(answer) else: answer.append(-1) return answer

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ProgrammingBeakjoon

백준 1197 - 최소 스패닝 트리 (Cpp)

링크 https://www.acmicpc.net/problem/1197 전체 소스 코드#include <algorithm>#include <iostream>#include <string>#include <vector>#define endl '\n';using namespace std;int find(int node, vector<int>& v) { if (node == v[node]) { return node; } return v[node] = find(v[node], v);}void merge(int a, int b, vector<int>& v) { if (a != b) { v[a] = b; }}int main(void) { int vertex, edge; int totalWeight = 0; cin >> vertex >> edge; vector<pair<int, pair<int, int>>> edges = vector<pair<int, pair<int, int>>>(vertex + 1); vector<int> v = vector<int>(vertex + 1); for (int i = 0; i < v.size(); i++) { v[i] = i; } for (int i = 0; i < edge; i++) { int from, to, weight; cin >> from >> to >> weight; edges.push_back({weight, {from, to}}); } sort(edges.begin(), edges.end()); for (auto we : edges) { int weight = we.first; pair<int, int> e = we.second; int from = e.first; int to = e.second; int setA = find(from, v); int setB = find(to, v); if (setA != setB) { totalWeight += weight; merge(setA, setB, v); } } cout << totalWeight << endl; return 0;}

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SpringKafka

Spring - Embedded Kafka 사용하기

목자 Spring - Kafka Spring - Kafka Java Config 사용하기 Spring - Embedded Kafka 사용하기 스프링 부트 카프카 사용하기참고https://www.baeldung.com/spring-boot-kafka-testing 의존성testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'testImplementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka-test'// https://mvnrepository.com/artifact/org.testcontainers/kafkatestImplementation group: 'org.testcontainers', name: 'kafka', version: '1.16.3' Spring Propertiesspring: kafka: consumer: auto-offset-reset: earliest group-id: baeldungtest: topic: embedded-test-topic

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SpringKafka

Spring - Kafka Java Config 사용하기

목자 Spring - Kafka Spring - Kafka Java Config 사용하기 Spring - Embedded Kafka 사용하기 스프링 부트 카프카 사용하기참고https://www.baeldung.com/spring-kafka 목자 Post not found: spring-boot/spring-kafka/springboot-kafka Post not found: spring-boot/spring-kafka/springboot-kafka-javaconfig 의존성 추가implementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka'testImplementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka-test'

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CSNetwork

네트워크 - STOMP

STOMP (Simple Text Oriented Messaging Protocol)WebSocket 프로토콜은 두 가지 유형의 메세지를 정의하고 있지만 그 메세지의 내용까지는 정의하고 있지 않는다. STOMP (Simple Text Oriented Messaging Protocol) 은 메세징 전송을 효율적으로 하기 위해 탄생한 프로토콜 기본적으로 pub/sub 구조로 되어있어 메세지를 전송하고 메세지를 받아 처리하는 부분이 확실히 정해져 있기 때문에 개발자 입장에서 명확하게 인지하고 개발할 수 있는 이점이 있다. 한 줄로 정의하자면, STOMP 프로토콜은 WebSocket 위에서 동작하는 프로토콜로써 클라이언트와 서버가 전송할 메세지의 유형, 형식, 내용들을 정의하는 매커니즘 이다. 또한 STOMP를 이용하면 메세지의 헤더에 값을 줄 수 있어 헤더 값을 기반으로 통신 시 인증 처리를 구현하는 것도 가능하며 STOMP 스펙에 정의한 규칙만 잘 지키면 여러 언어 및 플랫폼 간 메세지를 상호 운영할 수 있다.

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CSNetwork

네트워크 - Web Socket

웹 소켓 Web Socket 웹 소켓이란 두 프로그램 간의 메시지를 교환하기 위한 통신 방법 중 하나, 현재 HTML5 에서 많이 사용하는 방식이다. WebSocket 프로토콜은 Text, Binary 두 가지 유형의 메세지를 정의하고 있지만 그 메세지의 내용까지는 정의하고 있지 않는다. 특징 양방향 통신 (Full-Duplex) 데이터 송수신을 동시에 처리할 수 있는 통신 방법 클라이언트와 서버가 서로에게 원할 때 데이터를 주고 받을 수 있다. Http 통신은 Client 가 요청을 보내고 Server 가 요청에 대해 응답을 보내주는 단방향 통신 실시간 네트워킹 웹 환경에서 연속된 데이터를 빠르게 노출할 수 있다. Web Socket 이전 기술 위 기술들은 HTTP 위에서 동작하므로 Request, Response 둘다 Header 가 불필요하게 크다. Polling 서버로 일정 주기로 요청을 송신하는 방식이다. Real-time 통신에서는 언제 통신이 발생할지 예측이 불가능 하므로 주기적으로 Request 와 Connection을 생성한다. 불필요한 Request 와 Connection 을 위한 자원 Loss 가 발생 Long Polling 서버에서 요청을 보내고 이벤트가 생겨 응답 받을 때 까지 연결을 종료하지 않는다. 응답을 받으면 귾고 다시 재요청을 한다. 많은 양의 메시지가 쏟아질 경우 Polling 과 같다. Streaming 서버에 요청을 보내고 끊기지 않는 연결 상태에서 끊임 없이 데이터를 수신한다. 클라이언트에서 서버로의 데이터 송신이 어렵다.

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CSDataBase

Database - 서브 쿼리

서브 쿼리 서브쿼리란 쿼리안의 보조 쿼리를 가르키는 용어다. 서브 쿼리가 어느 위치에 있는지에 따라서 불리는 용어가 살짝씩 다르다. 스칼라 서브 쿼리 인라인 뷰 중첩 서브 쿼리 스칼라 서브 쿼리SELECT 절에 서브쿼리가 있을 경우 스칼라 서브쿼리 라고 불린다. 스칼라 서브 쿼리는 반환되는 데이터 값이 1행 1열의 구조로 출력 돼야 한다. 인라인 뷰FROM 절에 서브쿼리가 있는 경우 인라인 뷰 라고 불린다. FROM 절 냅에 일시적으로 뷰를 생성하는 방식이라 인라인 뷰라고 불린다. 인라인 뷰의 결과는 내부적으로 메모리 또는 디스크에 임시 테이블을 생성해 활용한다. 중첩 서브쿼리WHERE 절에 서브쿼리가 있는 경우 중첩 서브쿼리 라고 불린다.

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ProgrammingOracle

Oracle - Clustering Factor

Oracle - Clustering Factor 데이터베이스에서는 특정 컬럼을 기준으로 같은 값을 갖는 데이터가 서로 모여있는 정도를 의미한다. 인덱스 클러스터링 팩터가 좋다. 고 하면 인덱스 정렬 순서 와 테이블 정렬 순서 가 서로 비슷하다는 것을 말한다. Index Scan의 Cost에 큰 영향을 준다. Index Lookup을 통해 Data를 읽는 일량을 결정한다.

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DevelopKafka

Kafka Consumer

Kafka Consumer카프카에서는 Consumer 가 데이터를 가져가도 데이터가 사라지지 않는다. Kafka Consumer 는 기본적으로 Topic 의 데이터를 가져온다. 데이터를 가져오는 것을 Polling 이라고 한다. Partition Offset 위치 기록(Commit) Consumer Group 을 통해 병렬 처리 offset 메시지가 파티션 내에서 가지는 고유의 번호 offset 은 토픽 별로 파티션 별로 별개로 지정된다. Consumer 가 데이터를 어느지점까지 읽었는지 확인하는 용도로 사용한다. Consumer 가 데이터를 읽어가면 offset 을 Commit 한다. Consumer 가 Partition 의 읽은 위치(offset) 은 Kafka 의 __Consumer_offset 토픽에 저장된다. Consumer 가 중지가 되더라도 시작 위치를 알고 있으므로 다시 복구하여 데이터를 처리할 수 있다. Multiple Consumer Consumer 개수는 Partition 개수보다 적거나 같아야 한다. 여러 Partition 을 가진 Topic 에 대해 Consumer 가 병렬 처리하게 하기 위해서는 Consumer 가 Partition의 개수보다 작아야 한다. 다른 Consumer Group

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DevelopKafka

Kafka Partitioner

Kafka Partitioner Producer 가 데이터를 보내면 무조건 Partitioner 를 통해 Broker 로 데이터를 보낸다. Recode 에 포함된 Message Key 혹은 Message 값에 따라서 Partition 의 위치가 결정된다. Producer 를 사용할때 Partitiooner 를 설정하지 않는다면 UniformStickyPartitioner 로 설정된다. Key 가 있는 Message Message Key 를 가진 레코드는 Partitioner 에 의해서 특정한 Hash 값이 생성된다. 해당 Hash 값을 이용해 어느 Partition 에 저장될지 결정된다. 동일한 Message Key 를 가진 Record 는 동일한 Hash 값을 만들기 때문에 항상 동일한 Partition 에 들어가는 것을 보장한다. 순서를 지켜서 데이터를 처리할 수 있는 장점이 있다. Partition 내부에서는 Queue 처럼 동작하기 때문에 순서를 지킬 수 있다. Key 가 없는 MessageRound Robin 형태로 데이터가 들어가게 된다. UniformStickyPartitioner 는 프로듀서에서 배치로 모을 수 있는 최대한의 Record 를 모아서 Partition 으로 데이터를 보내게 된다. Message Key 가 없는 Record 들은 Partition 에 적절히 분배된다.

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DevelopKafka

Kafka Replication

Kafka Broker카프카가 설치 돼 있는 서버 단위를 말한다. 보통 3개 이상의 Broker 로 구성해 사용하는 것을 권장 Replication 데이터의 복제를 의미한다 Replication 은 Partition 의 고가용성 을 위해 사용된다. 3개 이상의 Broker 를 사용할 때 Replication 은 3으로 설정하는 것이 좋다 Replication 이 1인 경우 Partition 이 원본 1개만 존재한다는 것이다. Replication 이 2인 경우 Partition 이 원본 1개와 복재본 1개 총 2개가 존재함을 의미한다. Replication 이 3인 경우 Partition 이 원본 1개와 복재본 2개 총 3개가 존재함을 의미한다. Broker 개수에 따라서 Replication 개수가 제한된다. Replication 의 개수는 Broker의 개수를 넘어설 수 없다. 원본 Partition 은 Leader Partition 이라 부르고, 복재본 Partition 은 Follower Partition 이라 부른다. Leader Partition 과 Follower Partition 을 합쳐서 ISR (In Sync Replica) 라고 부른다. Producer 가 Topic 의 Partition 에 데이터를 전달할 때 전달받는 주체가 Leader Partition 이된다. Replication 이 1인 경우 Partition 이 한개고 Replication 이 1인 Topic 이 존재하고 Broker 가 3대라면 Broker 3대 중 1대에 해당 Topic 정보가 저장된다.

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DevelopKafka

Kafka Producer

카프카 프로듀서카프카 프로듀서는 브로커에 존재하는 토픽에 메시지를 전달하는 역할을 담당합니다. Topic 에 해당하는 메시지를 생성 후 해당 Topic으로 데이터를 publish 한다. 또한, 메시지 전송이 실패할 경우, 재전송을 한다. 카프카 프로듀서는 브로커로 메시지를 보낼때 파티션 Key 도 함께 보낼 수 있습니다. 브로커는 파티션 Key 의 유무에 따라 데이터를 저장하는 방식이 달라집니다. 파티션 Key 가 null 인 데이터 전송Topic 에 Partition 이 한개인 경우는 데이터들이 순차적으로 쌓이게 된다. Topic 에 Partition 이 여러개인 경우 Round Robin 형식으로 데이터가 쌓이게 된다. 파티션 Key 를 전송할 경우Kafka 는 Key 를 특정한 Hash 값으로 변형 시켜 Partition 과 1:1 매칭을 시킵니다. 각 파티션에 동일 Key 의 Value 만 쌓이게 된다. Partition 의 개수와 Key 의 개수가 일치하지 않는 경우 Key 와 Partition 의 매칭이 깨지게 돼 Key 와 Partition 연결은 보장되지 않습니다.