GW LABS

Spring Rest API 캐싱전략 완벽 가이드: @Cacheable과 CacheManager 활용법서론Rest API 서버를 운영하다 보면 가장 큰 고민 중 하나는 성능과 응답 속도입니다. 특히 조회 요청이 빈번한 API의 경우, 매번 DB를 조회하는 것은 서버 부담을 크게 증가시킵니다. 이를 효율적으로 해결하는 방법이 바로 캐싱(Caching)입니다.Spring은 @Cacheable과 CacheManager를 통해 강력하면서도 유연한 캐싱 기능을 제공하고 있으며, 상황에 맞는 캐싱 전략을 적용하면 성능 최적화 효과를 극대화할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 Spring Rest API 캐싱전략, CacheManager 사용법, @Cacheable 활용법을 중심으로 실무 적용 방법을 정리하겠습니다.본론..

1.1 스프링 프레임워크 오픈소스 경량급 애플리케이션 프레임워크 핵심가치: “애플리케이션 개발에 필요한 기반을 제공해서 개발자가 비즈니스 로직 구현에만 집중할 수 있게끔 하는 것” 1.1.1 제어 역전(IoC) 사용할 객체를 직접 제어하지 않고 객체의 생명주기를 외부(스프링 컨테이너)에 위임 클린코드 11장 시스템에서는 이를 시스템 제작(객체 생성과 의존성 연결)과 시스템 사용(런타임 로직)을 분리하라는 원칙으로 설명하고 있다. 이렇게해서 얻는 이점은 개발자가 관심사를 분리시킬 수 있으므로 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있다는 점이다. 1.1.2 의존성 주입(DI) 사용할 객체를 직접 생성하지 않고 외부 컨테이너가 생성한 객체를 주입받아 사용하는 방식 생성자를 통한 의존성 주입 필드 객체 선언을 통한 의..

Single Thread로 처리하기에는 너무 많은 양의 데이터를 처리해야 할 경우가 있다. 특히 마이그레이션 작업 시에 이런 일이 자주 발생한다. 신속하게 대용량 데이터를 DB에 저장 및 업데이트하기 위해서 Spring Boot와 Spring Boot JDBC를 Multi-Thread와 함께 사용해보았다. DB 작업에 Multithread를 적용하기 위해서 어떤 부분을 주의해야 하는지 함께 살펴보자. DB 배치작업 소요시간을 줄이기 위해 선택한 Multithread DB 배치작업 소요시간을 줄이기 위해서 멀티쓰레드 방식으로 구현을 진행하기로 결정했다면 아래와 같은 사항들을 고려해야 할 것이다. Thread 단위로 데이터를 나눌 수 있는가? 데이터를 Key 기준으로만 제어하는 작업이라면 Multithrea..

이번 포스팅에서는 스프링 부트에서 여러 DataSource를 구성하는 방법을 소개한다. 보통의 경우 스프링 부트에서 DataSource는 하나로 유지해도 충분할 것이다. MSA 아키텍처가 유행하고 있고, 이에 따라 각각의 작은 API 프로젝트들이 하나의 DB만 바라보면 충분하기 때문이다. 그러나 특별한 상황에서 한 프로젝트에서 여러 DataSource가 필요한 경우가 있다. 이러한 Multi Datasource 같은 경우에도 구성방법은 어렵지 않다. 실수하기 쉬운 부분을 여기에 정리하려고 한다. 여러 개의 DataSource가 필요한 상황 마이그레이션 마이그레이션 작업을 스프링 부트를 이용해서 진행해야 할 때 여러 DataSource를 설정하여 작업이 필요하다. API없이 하나 이상의 DB처리 별도 AP..