Node.js에서는 어떻게 했더라?? 필자가 첫 서버를 배운 것이 바로 Node.js였습니다. 하지만 작년 11월쯤...그리고 개인적으로 Java+SpringBoot처럼 MVC 패턴 및 객체지향언어로 아키텍쳐가 갖춰져있는 것을 선호했기에, 그 뒤로 Node를 해본적이

창업 및 취업 준비를 하면서 돈이 부족했다...ㅠㅠ 어쩔 수 없는 숙명!!그래서 내가 가지고 있는 재능으로 돈도 벌고 나도 다시 공부할 수 있는 방법이 없을까 고민하던 중 같이 준비하는 정훈이라는 친구와 함께 외주를 맡아서 생활비라도 벌어 보자고 해서 시작했다ㅎㅎㅎ근데

MySQL에서 Join을 하는 것은 어렵지 않았습니다. 외래키가 설정 되어있다면, join과 on을 사용해서 쿼리를 통해 조회가 가능했습니다.JPA에서는 과연 Join을 어떻게 하는지 봅시다!!!JPA 공부를 오래해서 그런지...마지막 프로젝트를 대부분 Query Ds

이번 글은 막상 JPA를 통해 상관관계를 정의하려고 할 때 바로 바로 생각이 안나서 정리하는 글입니다 ㅎㅎ DataBase에서는 우리는 Foreign key를 통해서 테이블 관의 연관 관계를 정의 합니다. 그렇다면 JPA에서는 어떻게 정의하고 동작하는지 짚어보고 갑시다

필자는 마지막 프로젝트에서 문제(게시글)에 대한 조회수와 좋아요 수를 0으로 Default 값을 넣어줄 때 FrontEnd에서 Data를 넘겨 줄때 애초에 0으로 할당해서 넘겨주는 방식을 채택했습니다.하지만 이 방식은 실수로 Data를 넘겨주지 않은 NullPointE

엔티티에 한마디로 설명해보세요!대부분 JPA에서 DB의 Table과 맵핑되는 클래스라고 답변할 것입니다.여기까지는 대부분 답변을 쉽게 할 것 입니다! 그러면 Entity의 LifeCycle에 대해 말해보시요!!여기서부터 JPA를 제대로 공부하지 않았던, 필자의 한계가

필자가 BackEnd 개발자로 전환한 이후 첫 면접을 보고 느낀 생각입니다...이 글을 보신다면 독자인 당신은 과연 제대로 흔히 쓰는 JPA, JAVA, Spring Boot, Server에 대해 무엇을 이해하고 있는지 한번 회고하시길 바랍니다.어노테이션의 동작 원리,

우리는 CUD서버와 ELK 스택 구축까지 마무리하였습니다. 이제 마지막으로 CQRS 구조에서 Reading을 담당하는 Server를 구축하는 것만 남았습니다.필자는 Spring boot를 통해 구축하였습니다!!spring boot에서는 ElasticSearch에 접근하

저번 글에서 AWS를 이용하여 ElasticSearch를 구축하는데 성공하였습니다.이번 글에서는 Logstash와 Kibana 활용법을 알아보고자 합니다.먼저 Logstash를 위한 EC2를 하나 생성하고 EC2안에서 Docker를 통해서 Logstash를 띄웁니다.D

필자는 AWS의 클라우드 환경에서 CQRS를 구축하고 있기에 ElasticSearch와 Kibana는 AWS의 OpenSearch를 이용하여 구축하였습니다. Logstash는 AWS에서 따로 서비스로 제공하지 않기에 Docker를 통해 EC2에 띄웠습니다.물론 오픈소스

ElasticSearch는 간단하게 말씀 드리면 검색 및 분석엔진으로써 대용량의 데이터를 신속하게 검색하고 분석하는 데 사용되는 오픈 소스 솔루션입니다.근데 여기서 중요한 점!! 그러면 기존 RDB와 NoSql DB들과의 차이점이 무엇이고 장점이 무엇인지???DataM

저번 글을 끝으로 CUD 서버와 Kafka의 셋팅을 마쳤습니다. 이제부터는 Reading쪽에 관한 모든 것을 정리하고 시작하고자 합니다.간단한 플로우를 보여드리면 아래와 같습니다.왜 ELK를 택하셨습니까???늘 해당 기술 스택을 쓸 때 내가 왜 쓰는지??그리고 어떤 장

저번 글에서 MSK의 연결 여부 및 동작 여부를 Kafka Client를 통해서 확인해 보았습니다.이번 글에서는 CUD Spring Boot를 구축함과 동시에 데이터 동기화를 위해 CUD에 저장되는 데이터들을 Reading Server로 넘기기 위한 작업을 진행하고자

Kafka를 구동시켜보자!! 필자는 저번 글에 MSK를 AWS를 활용하여 구축하는 것을 보여드렸습니다. 이제는 CUD 서버를 구축하여 Producer와 Consumer끼리 메세징을 잘 받는지 확인하려고 하였습니다. 하지만 Docker에서 Kafka를 띄울때는 Sprin

Kafka를 띄워보자!! 필자는 AWS의 환경에서 Kafka를 띄우기로 하여 AWS에서 제공해주는 Kafka Cluster인 MSK를 활용하였습니다. MSK의 설정하는 과정을 아래의 그림과 함께 설명해드리겠습니다. 필자는 사용자 지정 생성 방식으로 MSK를 생성하였습

저번글에서 이론적으로 Kafka에 대한 정리를 마치고, 드디어 CQRS를 위한 Infra Setting을 시작으로 Pipeline을 구축하고자 합니다.필자가 활용한 것은 아래와 같습니다.AWS EC2VPCSubnetRouterAWS Elastic SearchMSK(Ka

Kafka에 자세히 들여다 보자! Kafka에 대한 소개는 이전 글과 그리고 이전 TechTalk에서 설명한바가 있기에 생략하겠다. 더 깊은 내용을 자세히 알아보는 시간이다. Kafka에 대한 알기 전에 CDC에 대해 알아보자, 결국 우리는 이것을 위해 Kafka를 쓰

필자뿐만 아니라 주니어 및 개발을 막 공부한 사람들은 JPA 및 MariaDB, Mysql 하나에서 CRUD를 완벽하게 하는 것도 벅찰 것이다!!필자도 완벽하게 JPA와 RDB의 다양한 기술을 완전히 익힌 것이 아니다. 누가 보기엔 오버 스펙으로 공부한다 생각하겠지만,

예외처리를 제대로 해본 적이 있나요??? > TDD와 마찬가지로 주니어 및 개발 공부를 막 시작한 개발자들은 예외 처리에 대한 깊게 생각을 안하는 것 같다.(지극히 필자의 생각이다.) 우리는 Try Catch까지는 많이 들어봤을 것이다. 물론 Try Catch를 통해

개발을 시작하고 공부를 하다보면 DDD,TDD 등 다양한 개발 방법론에 대해 듣게 된다. 하지만 필자처럼 개발 경력이 별로 없거나 많은 경험이 없는 주니어들은 실제로 TDD로 개발하기가 어려운 것 같다.(개인적인 필자의 생각)왜냐하면 서비스 로직 및 DTO, Entit