만나이 계산기 – 띠, 별자리, 만나이,세는나이,연나이까지 한 번에 확인 (2026 무료) 🎂 내 나이 & 별자리 찾기 생년월일을 입력하면 만 나이와 띠, 별자리를 텍스트로 알려드립니다. 생년월일 입력 생일 D-00 현재 만 나이 0세 관공서, 계약, 병원 등 법적 기준 연 나이 (청소년법) 0세 세는 나이 (일상) 0살 나의 띠 🐲 용띠 별자리 ♈ 양자리 1. … 더 읽기
“부동산 매물을 보다 보면 ‘전용면적 84제곱미터’라고 표기되어 있어 이게 정확히 몇 평인지 헷갈릴 때가 많습니다. 간단하게 입력만 하면 바로 변환해 주는 계산기와 자주 쓰는 면적표를 정리해 드립니다.” 단순 변환 (평↔m²) 실평수 예측 (전용→공급) 평수 입력 평 ⇅ 제곱미터(m²) 입력 m² 💡 1평은 약 3.3058m² 입니다. 🏢 아파트 전용률 약 76% officetel 오피스텔 전용률 약 50% … 더 읽기
“일상생활에서 갑자기 계산이 필요한 순간이 있습니다. 쇼핑할 때 ‘30% 세일이면 얼마지?’ 싶거나, 주식 투자를 할 때 ‘매수 단가 대비 몇 프로 올랐지?’ 헷갈릴 때가 있죠. 계산기 두드릴 필요 없이 아래 빈칸에 숫자만 입력하면 바로 계산해 드립니다.” 🧮 퍼센트 계산기 (할인율/수익률) ① 비율 계산 (예: 3만원의 20%는?) 의 % 는? 결과: 0 ② 기준값 계산 (예: 50은 200의 몇 %?) … 더 읽기
무료 온라인 글자수 세기 (공백 포함/제외) 📄 글자수 세기 공백 포함 0 자 공백 제외 0 자 초기화 이 글자수 계산기는 어떻게 사용하나요? 공백 포함 vs 공백 제외 차이점 자소서 작성 시 팁
서비스를 런칭하거나 인프라를 마이그레이션 할 때 가장 먼저 마주하는 거대한 장벽, 바로 ‘어떤 클라우드(IaaS)를 쓸 것인가?‘입니다. 과거에는 “그냥 AWS 쓰면 되는 거 아니야?”라고 했지만, 이제는 상황이 많이 달라졌습니다. 글로벌 3대장(AWS, Azure, GCP)의 기술 격전 속에, ‘K-클라우드’라 불리는 국내 3사(네이버, NHN, KT)가 압도적인 가성비와 현지화 전략으로 무섭게 치고 올라왔기 때문이죠. 오늘은 여러분의 비즈니스 성격에 딱 맞는 … 더 읽기
바쁜 현대인에게 식기세척기, 건조기, 그리고 로봇청소기는 ‘3대 이모님’으로 불리며 가사 노동의 혁명을 일으켰습니다. 특히 로봇청소기는 매년 스마트폰처럼 새로운 기술이 쏟아져 나오며 진화하고 있는데요. 오늘은 현재 시장을 주도하는 4대 브랜드(로보락, 에코백스, 드리미, 나르왈)의 최신 라인업을 보급형 vs 플래그쉽으로 나누어 철저하게 비교 분석해 보려 합니다. 수많은 모델명 속에서 길을 잃은 분들에게 명확한 기준이 되기를 바랍니다. 그리고 수개월의 비교 … 더 읽기
Redis 분산 락 완벽 가이드: Redisson 아키텍처 분석 및 동시성 이슈 해결 1. 서론 지난 포스팅에서 우리는 JPA의 낙관적 락과 비관적 락을 통해 데이터베이스 레벨에서 동시성 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 하지만 서비스의 규모가 커져 서버가 한 대가 아닌 여러 대(Scale-out)가 되는 순간, 자바의 synchronized 키워드나 단일 애플리케이션 내부의 락은 무용지물이 됩니다. 각 서버의 메모리가 독립적이기 때문입니다. 물론 … 더 읽기
JPA 동시성 이슈 해결: 낙관적 락 vs 비관적 락 완벽 비교 및 실무 가이드 1. 서론 백엔드 개발자가 로컬 환경에서 혼자 개발하고 테스트할 때는 절대 마주칠 수 없는, 하지만 운영 환경에 배포되자마자 서비스의 신뢰도를 바닥으로 떨어뜨리는 무서운 문제가 있습니다. 바로 ‘동시성 이슈(Concurrency Issue)‘입니다. 가장 대표적인 예가 ‘재고 관리 시스템‘입니다. 재고가 딱 1개 남은 인기 상품이 … 더 읽기
JPA 벌크 연산(Bulk Operation) 완벽 가이드: @Modifying과 영속성 컨텍스트 동기화 전략 1. 서론 지난 포스팅에서 우리는 JPA의 꽃이라 불리는 변경 감지(Dirty Checking)에 대해 알아보았습니다. 트랜잭션 안에서 엔티티의 값을 수정하기만 하면, JPA가 알아서 UPDATE 쿼리를 날려주는 편리한 기능이었습니다. 하지만 이 변경 감지에는 치명적인 성능적 한계가 존재합니다. 바로 “대량의 데이터를 수정해야 할 때“입니다. 예를 들어, 쇼핑몰 서비스에서 “모든 상품의 … 더 읽기
JPA 영속성 컨텍스트 완벽 해부: 1차 캐시와 변경 감지(Dirty Checking) 원리 1. 서론 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 변경 사항이 반영되는 현상입니다. 마치 자바 컬렉션에서 객체를 꺼내 필드를 수정한 것처럼 자연스럽게 동작합니다. 또한, 같은 ID를 가진 엔티티를 두 번 조회했는데 … 더 읽기