글쓰는 개발자

진행하고 있던 프로젝트가 기능 요구 사항을 어느 정도 구현하여서, 드디어 애플리케이션을 Dockerize 하여 Google Cloud Platform에 배포하였습니다. 축하해주세요! 🥳 이번 프로젝트에서 Docker를 처음 써보아서 힘든 점이 참 많았지만, 다양한 자료를 참고하여 성공적으로 배포하였고, 그 과정에서 겪었던 시행착오를 공유하고자 합니다. 제 글이 도움이 되어 더 빠르게 완성하시길 기원합니다! ※ 배포 환경 패키징: Windows 10, openjdk 10 배포: Google Cloud Platform, Cent OS 7 목차 Overall Structure 프로젝트 배포용 파일 생성 Docker Desktop 설치 및 Dockerfile 작성 Docker 이미지 생성 및 Docker hub..

스프링 MVC를 통해 처음 스프링을 접하면서, 굉장히 혼란스러웠던 기억이 납니다. 의존성 주입, AOP, PSA, Application Context 등 스프링을 구성하는 방대한 용어들이 쏟아지니, 초심자 입장에서 쉽지 않았던 경험이었네요. 그중에서도, 유독 이해가 되지 않던 것이 DispatcherServlet이란 친구였습니다. DispatcherServlet의 작동원리니, FrontController니 하는 일련의 개념들에 대해서는 각각 이해할 수 있어도, 그래서 DispatcherServlet이 왜 존재하는데?라는 의문은 항상 남아있었습니다. 최근에 Servlet을 자세히 공부하면서, 왜 스프링 MVC가 DispatcherServlet을 사용하는지 이해하게 되었고, 그 이유를 아래와 같은 짧은 문장..

이번 포스팅에서는 스프링 캐시를 적용하면서 읽기 성능을 향상했던 경험을 공유하고자 합니다. 나름대로, 캐시란 무엇인가에 대해 정의를 내려보았습니다. 데이터의 실시간성을 약간 포기하고, 큰 성능적 이점을 얻는 것 물론 캐시는 이미 공식적인 정의가 존재하지만, 기존의 정의에서는 '실시간성을 포기한다'라는 trade off를 추론을 통해 알아내야 했기 때문에, 그 부분까지 확실하게 함께 담아 정리해보았답니다. 😄 그럼, 캐시를 적용하기까지 과정은 어땠는지, 어떻게 캐시를 통해 성능을 개선했는지 이야기해보도록 하겠습니다. 목차 캐시? Spring Cache Abstraction Local Cache vs Global Cache 캐싱 적용하기 캐싱 & 성능 확인 캐시? 위키백과에서 찾아본 캐시의 정의는 다음과 같..

우리가 개발하고 있는 서비스는 어느 규모까지 성장할까요? 우리가 개발하고 있는 서비스는 얼마나 많은 사람들이 사용하게 될까요? IT 서비스를 개발한 경험이 있는 사람이라면, 위와 같은 질문을 한 번쯤은 던져볼 수 있을 것이라 생각합니다. 그럼, 질문에 대한 답은 무엇일까요? 조금 허무하시겠지만, 저는 "아무도 모른다"라고 생각합니다. 당연한 거 아닌가요? 네 맞습니다.. 하지만, 그렇다고 해서 아무런 대책 없이 일단 만들어보자!! 하고 서비스를 개발했다가 좋은 일이 생겨 서비스의 규모가 커지고 많은 사람들이 이용하게 된다면, 담당 개발자는 마냥 웃을 수는 없을 겁니다. 어쩌면 퇴사를 진지하게 고민할지도... 동일한 서비스를 제공하는 시스템이라 할 지라도, 규모가 큰 서비스와 규모가 작은 서비스는 다방면에..