과정을 즐기자

이번 글에서는 트랜잭션 아웃 박스 패턴에 대해 알아보겠습니다.트랜잭션 아웃박스 패턴은 로컬 트랜잭션 내에서 비즈니스 데이터와 이벤트를 함께 저장하여 분산 시스템에서의 데이터 일관성을 보장합니다. 라고만.. 설명하면 붕 뜨는 느낌이 있으니 필요한 배경부터 예제 코드까지 한 번 살펴보도록 하겠습니다. 📘 마이크로서비스 아키텍쳐(MSA) 에서 발생할 수 있는 문제트랜잭션 아웃박스 패턴이 필요한 배경은 MSA 환경에서의 데이터 일관성과 메시지 송신의 원자성 보장 문제에서 출발합니다.문제 상황을 생각해보겠습니다. 주문 관련 로직, 결제 관련 로직 각각이 복잡하여 별도의 서버로 분리하였습니다.이때 주문을 생성하는 서버와 관련된 해당 주문에 대한 결제를 진행하는 서버가 다릅니다.이때 크게 아래 2가지 문제가 발생할..

이번 글에서는 RDBMS의 MVCC가 팬텀 리드를 막을 수 있는지 알아보겠습니다.먼저 MVCC, 팬텀 리드에 대한 용어부터 정리해보겠습니다. MVCC는 Multi Version Concurrency Control의 약자로 레코드 값을 여러 버전으로 관리한다는 것을 의미합니다.MVCC를 사용함으로써 잠금 없는 읽기를 제공하면서 여러 트랜잭션의 동시 처리 성능을 높였습니다. 팬텀 리드는 같은 트랜잭션 내부에서 같은 쿼리를 실행했을 때 새로운 레코드가 보일 수 있는 경우를 말합니다.같은 레코드의 데이터 자체는 바뀌지 않지만 새로운 데이터가 추가되거나 삭제된 경우는 쿼리의 결과값이 동일하게나오지 않을 수 있습니다.📕 예제 만들어보기여기서 한가지 의문점이 들었습니다. DB 격리 레벨에서 Serializable을..

여러 서비스를 이용하다보면 다음과 같은 필터링 기능을 볼 수 있습니다. 수많은 강의들이 있는데 Spring, MySQL, Node.js, React, SQL과 같은 키워드를 바탕으로 해당되는 강의들을 필터링해서보여주는 기능입니다. 또 이러한 기술 검색 필터링 외에도 검색 키워드를 바탕으로 해당 키워드를 제목으로 포함한 강의를 보여주는 기능도 있을 수 있습니다. 검색 기능 구현을 위해서는 3가지 방법 정도가 생각납니다. 1. RDBMS의 like 키워드 사용2. RDBMS의 Fulltext index 사용3. Elasticsearch와 같은 검색 엔진 사용 기술적인 내용은 위와 같지만 이번 글에서는 이러한 기술은 조금 제쳐두고 조금 더 원리에 집중해서 어떻게 기능을 구현하면 좋을지 생각해보겠습니다.📕 역..

대학교 내 단체 모임 생성/참여 서비스 프로젝트를 진행하면서 영속적인 데이터를 RDB에 저장하기 위해 테이블 설계를 해보았습니다.  회원 정보, 학과 정보, 학교 정보, 클랜 정보(동아리 같은 그룹), 어셈블 정보(모임) 등의 테이블이 존재합니다.이때 유연한 설계가 필요한 요구 사항을 마주하게 되었는데 이번 글에서는 RDB로 어떻게 풀었는 지에 대한 글을 작성해보려고 합니다.📚 어려웠던 주요 요구 사항테이블 설계하면서 설계하기 어려웠던 요구 사항은 크게 2가지가 있었습니다. 1. 커스텀 필터 기능2. 어셈블 (모임 정보) 통합 관리 기능 이제부터 하나씩 살펴 보겠습니다.📘 커스텀 필터 기능문제 상황저희 서비스에서는 관리자가 어셈블(모임 정보)을 쉽게 관리할 수 있도록 하기 위해 참여한 회원을 학번, ..

여러 트랜잭션이 동시에 실행된다면 데이터의 무결성에 문제가 생길 수 있으며 여러 트랜잭션을 순차적으로 실행한다면 성능이 좋지 않을 수 있습니다. 트랜잭션의 특징인 ACID 중에서 I인 Isolation level은 여러 트랜잭션을 실행할 때 트랜잭션끼리 얼마나 격리되어 있는 지를 나타냅니다. 트랜잭션의 격리 레벨에는 크게 4가지가 있습니다. 격리 레벨이 높은 순서대로 Serializable, Repeatable Read, Read Commited, Read Uncommited가 있습니다. Serializable 수준은 동시 처리 성능이 상당히 떨어지기 때문에 거의 사용되지 않으며 Read Uncommited 수준은 데이터의 무결성에 문제가 생길 수 있기 때문에 거의 사용되지 않습니다. 대부분의 RDBMS..

백엔드 애플리케이션을 개발하면서 동시성 문제를 처리해야 하는 경우가 있습니다.DB의 Isolation Level이 있어서 적절한 레벨로 설정해주면 DB에서 동시성 문제는 발생하지 않을까요?이번 글에서는 동시성 문제를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.트랜잭션의 Isolation Level트랜잭션의 특징인 ACID에서 I를 나타내는 Isolation Level은 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 트랜잭션끼리의 격리 수준을 말합니다. 4가지 레벨이 있는데 격리성이 높은 순서대로 Serializable, Repeatable Read, Read Commited, Read Uncommited가 있습니다. MySQL, InnoDB에서는 기본적으로 Repeatable Read 레벨을 사용합니다.이 레벨에서는 Loc..

이번 글은 MySQL과 InnoDB 스토리지 엔진을 기준으로 작성하였습니다. MySQL에는 여러 데이터 타입이 있습니다. 숫자형 데이터 타입, 문자열 데이터 타입, 날짜 시간 데이터 타입 등..이 중에서 문자열 데이터 타입의 종류에는 CHAR, VARCHAR, TEXT 등이 있습니다.CHAR는 고정 크기 문자열 방식이고 VARCHAR는 가변 크기 문자열 방식이고 TEXT는 긴 문자열을 저장할 때 사용합니다. 이때 한가지 의문이 듭니다. VARCHAR가 가변 크기 문자열 방식이라면 TEXT를 사용하지 않고 그냥 최대 크기인 VARCHAR(16683)로 (65535 bytes) 선언하면 되지 않을까요? 어차피 10글자만 입력하면 실질적인 10글자인 40bytes를 저장하고 나머지 4byte는 길이정보로 사용..

저번 글인 MySQL 엔진 아키텍처에 이어서 이번에는 MySQL의 스토리지 엔진 가운데 가장 많이 사용되는 InnoDB 스토리지 엔진에 대해 알아보겠습니다. MySQL 전체 구조 InnoDB 스토리지 엔진 아키텍처 InnoDB는 MySQL에서 사용할 수 있는 스토리지 엔진 중 거의 유일하게 레코드 기반의 잠금을 제공하여 높은 동시성 처리가 가능하고 안정적이며 성능이 뛰어납니다. 프라이머리 키에 의한 클러스터링 InnoDB의 모든 테이블은 기본적으로 프라이머리 키를 기준으로 클러스터링되어 저장됩니다. 프라이머리 키가 클러스터링 인덱스이기 때문에 프라이머리 키를 이용한 레인지 스캔은 상당히 빠르게 처리될 수 있습니다. 쿼리의 실행 계획에서 프라이머리 키는 기본적으로 다른 보조 인덱스에 비해 비중이 높게 설정..

MySQL 서버는 사람의 머리 역할을 담당하는 MySQL 엔진 과 손발 역할을 담당하는 스토리지 엔진 으로 구분할 수 있습니다. 이번 글에서는 MySQL 서버의 전체적인 구조와 MySQL 엔진에 대해서 작성해보겠습니다. MySQL의 전체 구조 MySQL의 전체 구조는 위 그림과 같습니다. MySQL은 일반 상용 RDBMS와 같이 대부분의 프로그래밍 언어로부터 접근 방법을 모두 지원합니다. MySQL 고유의 C API 부터 시작해 JDBC, ODBC 등을 제공합니다. 이러한 라이브러리를 이용해 모든 언어로 MySQL 서버에서 쿼리를 사용할 수 있게 지원합니다. 여기서 MySQL 엔진은 커넥션 핸들러, SQL 파서, 전처리기, 옵티마이저, 쿼리 실행기로 이루어지는데 각각의 요소에 대해 알아보겠습니다. MyS..