MySQL 데드락 실전 분석: SHOW ENGINE INNODB STATUS 읽는 법
데드락 로그를 직접 만들어 줄 단위로 해부합니다. 갭 락과 삽입 의도 락이 왜 서로 다른 값을 넣는데도 충돌하는지까지.
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JPA와 영속성 컨텍스트, Redis 캐싱, 데이터베이스 락과 쿼리 성능 등 데이터를 다루는 계층의 설계와 문제 해결을 정리합니다.
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JPA 컬렉션 N+1: fetch join이 막히는 세 지점과 batch_size
@ManyToOne은 fetch join으로 끝납니다. 컬렉션은 다릅니다. 페이징·두 개 이상·카티션 곱에서 막히는 걸 쿼리 수로 측정했습니다.
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Spring Data JPA unexpected row count 삭제 오류 해결 방법
Spring Data JPA에서 엔티티를 삭제할 때 Batch update returned unexpected row count from update [0]; actual row count: 0; expected: […]
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Redis 캐싱 전략 완벽 가이드: Look Aside vs Write Back 및 Spring Boot @Cacheable 실무 적용
백엔드 시스템의 성능을 최적화하는 과정에서 가장 가성비가 좋고 즉각적인 효과를 볼 수 있는 기술은 단연 ‘캐싱(Caching)‘입니다. 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 디스크 I/O를 […]
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Redis 분산 락 완벽 가이드: Redisson 아키텍처 분석 및 동시성 이슈 해결
지난 포스팅에서 우리는 JPA의 낙관적 락과 비관적 락을 통해 데이터베이스 레벨에서 동시성 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 하지만 서비스의 규모가 커져 […]
JPA 동시성 이슈 해결: 낙관적 락 vs 비관적 락 완벽 비교 및 실무 가이드
백엔드 개발자가 로컬 환경에서 혼자 개발하고 테스트할 때는 절대 마주칠 수 없는, 하지만 운영 환경에 배포되자마자 서비스의 신뢰도를 바닥으로 떨어뜨리는 […]
JPA 벌크 연산(Bulk Operation) 완벽 가이드: @Modifying과 영속성 컨텍스트 동기화 전략
지난 포스팅에서 우리는 JPA의 꽃이라 불리는 변경 감지(Dirty Checking)에 대해 알아보았습니다. 트랜잭션 안에서 엔티티의 값을 수정하기만 하면, JPA가 알아서 UPDATE 쿼리를 날려주는 […]
JPA 영속성 컨텍스트 완벽 해부: 1차 캐시와 변경 감지(Dirty Checking) 원리
Spring Data JPA를 사용하다 보면 신기한 경험을 하게 됩니다. 데이터베이스에서 객체를 조회한 후, setter 메서드로 값을 변경하기만 했는데 별도로 save()나 update() 메서드를 호출하지 않아도 DB에 […]
JPA 성능 최적화의 핵심: Lazy Loading(지연 로딩) vs Eager Loading(즉시 로딩) 완벽 비교와 실무 가이드
소프트웨어 개발, 특히 데이터베이스를 다루는 백엔드 개발이나 사용자 경험을 중시하는 프론트엔드 개발에서 “성능 최적화”는 영원한 숙제와도 같습니다. 우리는 항상 “어떻게 […]
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OEIV : OpenEntityManagerInView
OpenEntityManagerInView (OEIV)는 Spring Framework와 JPA(Java Persistence API)를 함께 사용할 때 발생하는 지연 로딩(Lazy Loading) 문제를 웹 환경에서 해결하기 위해 설계된 패턴이자 Spring에서 […]