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[Spring Docs] Using the JDBC Core Classes to Control Basic JDBC Processing and Error Handling #3 이번글은 공식 문서에서 소개하는 Using the JDBC Core Classes to Control Basic JDBC Processing and Error Handling에 대해 정리했습니다.Running StatementsRunning an SQL statement requires very little code. You need a DataSource and a JdbcTemplate, including the convenience methods that are provided with the JdbcTemplate. The following example shows what you need to include for a minimal but fully functional class that cre.. 2025. 4. 1.
[s-market] 프로젝트 구조 s-market 프로젝트 구조에 대해서 소개합니다. 전반적인 프로젝트 구조는 도메인 중심 설계(Domain Driven Design)와 레이어드 아키텍처를 기반으로 구성했습니다.  도메인 중심 설계를 선택한 이유는, 프로젝트 초기부터 비즈니스 중심의 코드 구조를 지향하고, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련하기 위해서입니다.핵심 도메인 로직은 domain 계층에 집중시키고, DB 접근, 인증, 메시지 처리 등 기술적인 요소는 infrastructure로 분리하여 관심사의 분리와 계층 간 역할을 명확히 하고자 합니다.또한, 도메인 모델을 VO, Entity, DTO로 구분하고, 비즈니스 유스케이스는 application 계층에서만 다루도록 구성함으로써, 기술 구현과 도메인 로직이 서로 얽히지 않도.. 2025. 3. 31.
[Spring Docs] Using the JDBC Core Classes to Control Basic JDBC Processing and Error Handling #2 이번글은 공식 문서에서 소개하는 Using the JDBC Core Classes to Control Basic JDBC Processing and Error Handling에 대해 정리했습니다. Using NamedParameterJdbcTemplateThe NamedParameterJdbcTemplate class adds support for programming JDBC statements by using named parameters, as opposed to programming JDBC statements using only classic placeholder ( '?') arguments. The NamedParameterJdbcTemplate class wraps a JdbcTemplat.. 2025. 3. 30.
Spring Batch랑 친해지기 Spring Batch란 무엇일까요?배치 처리배치 처리는 많은 양의 데이터를 한꺼번에 모아서 처리하는 방식입니다.주기적으로 또는 조건에 따라 여러 작업을 일괄 처리합니다. 배치 처리는 실시간 응답이 필요하지 않은 작업에 적합합니다.예를 들어, 매일 밤 12시에 정산하거나, 수십만 개의 파일을 한 번에 처리할 때 사용됩니다.일반적으로 금융 시스템의 일괄 결산, 통계 데이터 생성, 대규모 파일 처리, 대량 데이터 마이그레이션에 사용됩니다. 배치처리는 미리 정해진 시간에 주기적으로 실행되며, 응답 속도보다는 안정성과 대량 처리 능력이 더 중요합니다.  Spring BatchSpring Batch는 스프링 프레임워크의 일부로, 배치 처리에 필요한 기능들을 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다. 배치 작업에 필요한 .. 2025. 3. 28.
[Spring Docs] Using the JDBC Core Classes to Control Basic JDBC Processing and Error Handling #1 이번글은 공식 문서에서 소개하는 Using the JDBC Core Classes to Control Basic JDBC Processing and Error Handling에 대해 정리했습니다. This section covers how to use the JDBC core classes to control basic JDBC processing, including error handling. It includes the following topics이 섹션은 기본적인 JDBC 처리를 제어하기 위해 JDBC 코어 클래스를 어떻게 사용하는지를 다루며, 오류 처리도 포함됩니다. 다음 주제들을 포함합니다.Using JdbcTemplateUsing NamedParameterJdbcTemplateUnified .. 2025. 3. 28.
[Toss Tech] 토스 서비스를 구성하는 서버 기술 소개 이번 글은 Toss Tech에서 발표한 "토스 서비스를 구성하는 서버 기술 소개"을 정리했습니다. 출처 : https://toss.im/slash-21/sessions/1-3 토스 서비스를 구성하는 서버 기술Active-Active 데이터센터 운영, Kubernetes와 Istio Service Mesh 운영, API-Gateway, Kafka, Redis, Monitoring Stack 등 토스에서 사용하는 전반적인 기술과 시스템 구성을 공유합니다.toss.im  토스에서 서비스를 구성하는 서버 기술  토스는 데이터센터 이중화로 2개의 데이터 센터에서 Active-Active로 서비스를 운영중이고, AWS 일부를 사용합니다. 토스는 두 개의 물리적인 데이터 센터를 동시에 운영하면서 서비스를 제공하고 있.. 2025. 3. 27.
[Spring Docs] Package Hierarchy 이번글은 공식 문서에서 소개하는 Package Hierarchy에 대해 정리했습니다. The Spring Framework’s JDBC abstraction framework consists of four different packagesSpring Framework의 JDBC 추상화 프레임워크는 네 개의 서로 다른 패키지로 구성됩니다. core: The org.springframework.jdbc.core package contains the JdbcTemplate class and its various callback interfaces, plus a variety of related classes. A subpackage named org.springframework.jdbc.core.simple.. 2025. 3. 27.
Kafka랑 친해지기 카프카란 무엇일까요..? Kafka카프카는 분산 메시징 시스템으로, 실시간 데이터 스트리밍, 로그 수집 및 처리, 이벤트 기반 아키텍처 구성 등에 주로 사용합니다. Kafka의 기원Kafka는 2011년 LinkedIn에서 시작되어 오픈소스로 공개된 분산 메시징 시스템입니다.대규모 실시간 로그 수집과 데이터 스트리밍 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. Kafka 핵심 특징Kafka는 확장성, 내구성, 높은 처리량을 모두 갖춘 분산 메시징 시스템입니다.수평 확장이 용이한 구조로 브로커를 손쉽게 추가할 수 있어서 확장성이 뛰어나고, 메시지를 디스크에 저장하고 복제(Replication) 기능을 통해 장애 발생 시에도 데이터를 안전하게 보존할 수 있어 내구성도 우수합니다.또한 메시지를 묶어서 처리하는 배치 .. 2025. 3. 26.
[Toss Tech] 서버 증설 없이 처리하는 대규모 트랜잭션 이번 글은 Toss Tech에 작성된 "서버 증설 없이 처리하는 대규모 트래픽"을 정리했습니다.출처 : https://toss.tech/article/monitoring-traffic 서버 증설 없이 처리하는 대규모 트래픽늘어나는 트래픽을 잘 처리하기 위해 서버 개발자는 어떤 고민을 해야 할까요? “라이브 쇼핑 보기” 서비스에 대규모 트래픽이 들어오면서 겪은 문제와 해결책을 공유드려요.toss.tech  라이브 쇼핑 보기 서비스 론칭 당시 예상보다 많은 유저가 몰렸고, 이후에도 신규 유저와 광고주가 꾸준히 늘어나며 서비스가 빠르게 성장함으로 인해 발생하는 문제의 해결 방법을 다룹니다.  급격하게 성장하는 서비스가 겪는 문제 라이브 쇼핑보기 서비스는 초당 수십만 건의 요청이 발생하는 급격히 성장하는 서비스.. 2025. 3. 26.

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