YoungSoo

이전 글에서는 Spring Cloud Gateway를 사용하여 API Gateway를 구축하고, Restful API를 통해 인증 과정을 완료했습니다. 이번 글에서는 Member Server를 분리하여 로그인, 회원가입, 토큰 발급 등의 기능을 제공하고, 토큰 인증은 API Gateway를 통해 처리하는 방식을 설명하겠습니다. 아래의 그림으로 설명하면 다음과 같습니다: Client는 Member Server로 API 호출을 하지만, API Gateway가 인증 과정 없이 로그인 화면을 출력합니다. 이는 API Gateway가 클라이언트의 요청을 가로채고 인증 관련 작업을 처리하기 위함입니다. 클라이언트가 로그인 또는 회원가입 요청을 보내면, Member Server에서 해당 요청을 처리합니다. Membe..

일단 먼저 API Gateway 애플리케이션을 위해 프로젝트를 만들어줍니다. Spring Cloud Gateway와 Spring Security로 API Gateway 구현 API Gateway 애플리케이션을 만들기 위한 의존성 설정(필요한 의존성 들은 후에 주입할 예정) Spring Cloud Gateway는 Spring WebFlux를 기반으로 동작하는 서비스입니다. 따라서 Spring Cloud Gateway와 Spring Security를 함께 사용하기 위해서는 Spring WebFlux도 함께 사용해야 합니다. Spring WebFlux는 비동기 및 반응형 웹 애플리케이션을 개발하기 위한 기능을 제공하는 모듈입니다. 이 모듈은 Reactive Streams를 기반으로 하며, 넌블로킹 I/O 모델..

현재 진행 중인 모놀리식 기반의 애플리케이션에서 추가적으로 채팅 서비스를 도입하려고 합니다. 하지만 새로운 서비스를 완성된 서비스에 사용할 때 변경해야할 점이 있어 기존의 모놀리식에서 벗어나 MSA로의 전환을 하려고 합니다. 각 마이크로 서비스 사이의 라우팅을 위해 API Gateway가 필요했습니다. 이를 위해 클라이언트로부터 들어오는 요청을 라우팅 해주고 기존의 모놀리식 애플리케이션에서 JWT 토큰을 검증하는 기능을 구현했지만, 토큰을 검증하는 Gateway 애플리케이션을 새로 만들어 아래와 같은 형태로 애플리케이션을 개발하려고 합니다. JWT 토큰의 인증을 위해 Restful API와 메시지 큐 시스템을 사용하는 방법을 고려했습니다. 단순한 요청-응답 방식의 통신이 필요하기에 Restful API ..

Furry_Friend_v1과 v2의 차이 많은 코드를 변경하고 있습니다. 그중에서 v1에서는 EntityManager을 사용해 데이터 베이스에 CRUD 작업을 수행해 주었는데 v2에서는 Spring Data JPA를 통해 CRUD를 작성해 주었습니다. 왜 EntityManager를 사용했었는데? JPA의 EntityManager를 통해 작성한 이유는 처음 JPQL과 EntityManager를 사용해 JPA의 핵심 개념과 동작 방식을 직접 이해하기 위해서 사용했습니다. 이후에 Data JPA의 기본 CRUD 메서드를 학습했고, v2에서는 Data JPA를 통해 Repository를 구현해 주었습니다. 영속성 컨텍스트 먼저 이 둘의 차이를 이해하려면 영속성 컨텍스트에 대해 이해해야 했습니다. 영속성 컨텍스..

Spring Boot Application의 로그 기록 #application.yml #카프카 서버 설정 spring: kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 #톰캣 로그 설정 server: tomcat: accesslog: enabled: true directory: logs suffix: .log prefix: access_log file-date-format: .yyyy-MM-dd pattern: '%{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}t %s %r %{User-Agent}i %{Referer}i %a %b' basedir: . port: 9001 // build.gradle에 추가 implementation 'com.github.danielwegener:logb..

Kafka 란? 카프카(Kafka)는 대용량의 실시간 메시지 데이터를 처리하기 위한 오픈소스 메시지 시스템입니다. 메시지 시스템은 분산 시스템에서 데이터를 안전하게 전송하고 처리하기 위한 기술입니다. 카프카는 대량의 데이터를 높은 처리량과 실시간 처리 속도로 처리할 수 있습니다. 카프카는 데이터의 발생지(Producer)와 데이터를 소비하는 대상(Consumer)을 연결해주는 역할을 합니다. 여러 대의 서버에서 클러스터를 구성하여 데이터의 안정성과 확장성을 보장할 수 있습니다. 카프카는 분산 메시지 큐 시스템으로써 다양한 기능을 제공합니다. 토픽(Topic)을 이용하여 데이터를 구분하고, 파티션(Partition)을 이용하여 토픽의 데이터를 여러 대의 서버에 분산하여 저장하고 처리할 수 있습니다. 그리고..

saveAll()에 대해 알게된 이유는 수백 개의 데이터를 save()로 저장해주었는데 saveAll()를 사용하면 대량의 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다. 이 과정에서 몇 가지의 장점이 있습니다. 데이터베이스에 접근하는 횟수를 줄일 수 있습니다. 데이터베이스 처리 속도가 향상됩니다. 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. saveAll()이란? Spring Data JPA의 saveAll() 메서드는 여러 개의 엔티티를 한 번에 데이터베이스에 저장하는 메서드입니다. 이 메서드를 사용하면 데이터베이스에 새로운 엔티티를 저장하거나 이미 존재하는 엔티티를 업데이트할 수 있습니다. saveAll() 메서드는 Iterable 또는 Collection 인터페이스를 구현한 객체를 파라미터로 받으며, 이 객체에 포..

Spring Batch를 사용하게 된 이유 처음에 테스트를 먼저 작성하며 Spring Data JPA의 Save 메서드를 사용해 데이터를 모두 저장해주었습니다. 하지만 데이터를 저장하는 속도가 느리고, 많은 트랜잭션 비용과 데이터베이스 자원의 낭비를 초래할 수 있다는 것을 알게되었습니다. 그래서 SaveAll 메서드를 사용해 한 번의 호출로 일괄 저장할 수 있도록 변경해주었습니다. 이후에 API를 만들고 서비스에서 메서드를 작성해 운영하는 과정에서 SaveAll 메서드를 사용했을 때 오류가 발생했고, 메서드가 처음부터 다시 시작하는 것을 발견했습니다. 이러한 문제를 해결해주기 위해 Spring Batch를 도입해주었습니다. Spring Batch를 적용한 과정 필요한 OpenAPI 데이터는 일정 시간마다..