🙋 저장할 때 코드 자동 정렬해주는 Prettier.  코드 스타일을 자동으로 맞추고 정리해준다.

 

1. 설치

확장 버튼 (Ctrl + Shift + X ) 누르고 Prettier 검색.

설치 클릭.

2. 설정

Ctrl + , 누르고 설정 들어가서 format on save 검색

Editor: 'format on save 부분 체크표시 하기.

이렇게 설정까지 해줘야 Prettier 적용 가능하다.

 

💡  적용이 안되는 경우?

설정하고 코드 저장했는데 자동정렬이 적용 안되는 경우

설정에서 default formatter 검색 후

Editor: Default Formatter 부분을 Prettier - Code formatter로 설정해준다.

🙋수정 전 코드

// 요청 구성
PutObjectRequest putObjectRequest = PutObjectRequest.builder()
    .bucket(bucketName)
    .key(filePath)
    .build();

 

AWS S3에 파일 업로드 하기 전 요청을 구성하는 코드이다.

구성 후 S3에 업로드 된 파일의 경로, 즉 URL을 응답하는식으로 업로드 API를 작성하고 URL에 접근했는데

내가 원하는 건 URL에 접속했을 때 브라우저에 바로 이미지가 보여지는 것이었지만

해당 URL은 이미지 다운로드만 되었다.

 

🙋 수정 후 코드 (Content-Type 설정 추가)

// 요청 구성
    PutObjectRequest putObjectRequest = PutObjectRequest.builder()
        .bucket(bucketName)
        .key(filePath)
        .contentType(file.getContentType()) // 업로드 시 파일의 Content-Type 설정 *  파일을 이미지로 인식 -> 다운로드 대신 웹 페이지에 표시
        .build();

 

💡 이전에 코드가 다운로드 됐던 이유 :

파일이 어떤 종류인지 인식하지 못하기때문에 다운로드할 파일로 처리됐던 것이다.

따라서 Content-Type 설정을 통해 파일의 형식이 명확히 설정되어 브라우저가 해당 URL에 접근할 때 다운로드 하지않고

바로 화면에 표시할 수 있게 된다.

 

 

 

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✏️ 내가 작성한 코드 

def solution(clothes):
    dic = {}
    sum = 1
    
    # 의상 종류별로 의상이름 리스트 만들어서 넣어주기
    for cloth in clothes:
        if cloth[1] not in dic:
            dic[cloth[1]] = []
        dic[cloth[1]].append(cloth[0])
    
    # 의상 이름 개수 세기 위해 리스트로 만들기
    dicValList = list(dic.values())
    
    for i in range (len(dicValList)):
        # 의상 종류에서 아무것도 안입는 경우의 수 1을 추가
        # 예) 안경, 선글라스, 아무것도 안 입기
        sum *= len(dicValList[i]) + 1
        
    return sum - 1 # 전부 입지 않은 경우의 수 빼야함

 

✏️ 참고  (sum에서 곱할 때 +1 하면서 곱하는 이유?)

선택지를 

dicValList[0] : 동그란 안경, 검정 선글라스, 아무것도 안입기
dicValList[1] : 파란색 티셔츠, 아무것도 안입기
dicValList[2] : 청바지, 아무것도 안입기
dicValList[3] : 긴 코트, 아무것도 안입기

이런식으로 구성한다고 생각하며 +1를 하였다.

 

그 이유는 예를 들어 의상을 구성할 때

동그란 안경 +  파란색 티셔츠

동그란 안경 + 아무것도 안입기

이런식으로 구성이 가능하기때문에 1개(동그란 안경)만 의상을 착용한 경우도 나타낼 수 있다.

단, 아무것도 안입기 +  아무것도 안입기 +  아무것도 안입기 +  아무것도 안입기 도 sum에 포함되기 때문에 

이건 빼줘야하므로 -1을 하면서 return한다.

🙋 @Cacheable 캐싱 안 먹는 이유? (Spring AOP)

Spring에서 @Cacheable 써서 캐싱할 때,

같은 클래스 안에서 메서드 부르면 AOP가 안 먹힌다. 그 이유는 Spring AOP는 프록시 객체로 동작하는데, 클래스 내부에서 자기 자신을 호출하면 프록시가 아니라 해당 메서드를 불러버리기 때문이다.

프록시는 외부에서 해당 메서드가 호출될 때만 동작한다.

 

  @Service
  public class userService {
  
      public testResponse test(Long id) {
      ...
      	  // user 정보 얻기
          User user = getUser(id);
      ...
      }

	  // 캐싱 적용
      @Cacheable(value = "userCache", key = "#root.args[0]")
      public User getUser(id){
        return userRepository.findById(id)
      }
 
 }

 

 

✏️ 해결방법 첫번째, 서비스 분리

캐싱할 메서드를 다른 서비스(UserCacheService)로 빼버린다.

 

@Service
public class UserCacheService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
    
    @Cacheable(value = "userCache", key = "#root.args[0]")
    public User getUser(Long id){
        return userRepository.findById(id);
    }
}

 

✏️ 해결방법 두번째, 자기 자신을 빈으로 주입

서비스 나누기 싫다면? 자기 자신을 @Autowired을 통해 Bean으로 주입한다.

그러면 자기 자신 호출할 때도 프록시를 거치니까 AOP 적용되고 캐싱도 잘 된다.

 

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserService self;  // 자기 자신을 주입

    public TestResponse test(Long id) {
        User user = self.getUser(id);  // 프록시를 거쳐서 호출
    }

    @Cacheable(value = "userCache", key = "#root.args[0]")
    public User getUser(Long id){
        return userRepository.findById(id);
    }
}

 

💡 Redis로 캐시 확인하는 방법

해당 프로젝트는 Redis를 캐시 저장소로 설정했다. (Redis는 Docker로 실행)

따라서 캐싱이 잘 적용됐는지 확인하기 위해 Redis CLI 사용.

Redis Docker 컨테이너 실행하고 Spring에서 Redis와 연동됐다는 가정하에,

 

1) Redis CLI 접속

Docker로 실행 중인 Redis에 접속하려면, 터미널에서 Redis CLI에 들어가서 명령어를 입력할 수 있다.

docker exec -it [redis 컨테이너 이름] redis-cli

 

2) 캐시된 키 확인

현재 Redis에 저장된 모든 캐시 키를 볼 수 있다.

keys *

 

 

🙋 도커 컨테이너 실행 시 에러 발생할 때? (포트 충돌인 경우)

 

✅ 1. 재시작

 

간혹 Docker 자체의 문제로 인해 포트가 해제되지 않는 경우가 있다.

이럴 땐 도커를 재시작 해보면 된다.

 

docker restart [docker_서비스_이름]

 

  2. 현재 포트 점유 확인

 

특정 포트번호를 사용하는 프로그램이나 다른 컨테이너가 있는지 확인해야 한다.

아래 명령어를 통해 확인 가능하다.

 

netstat -ano | findstr : 포트번호

 

출력된 결과에서 PID (프로세스 ID)를 확인한 후,

해당 PID를 사용하고 있는 프로그램을 종료하거나, 다른 포트를 사용할 수 있도록 설정을 시도해본다.

🙋  Enter Password: 비밀번호를 잊어버렸을 때?

docker exec -it [컨테이너 이름] bash
mysql -u root -p
Enter Password:

 

✏️ 아래 명령어를 실행해보자. PASSWORD를 바로 확인할 수 있다.

docker exec [컨테이너 이름] printenv | findstr MYSQL_ROOT_PASSWORD

 

💡 참고 - 도커 설치부터 MySQL 실행까지

 

MySQL Docker 컨테이너 접속 (Docker을 활용한 개발 환경 구성)

✏️ Docker란? (참고:https://greenring.tistory.com/46) ✏️ Docker을 활용하여 MySQL에 접속하는 이유 : 새로운 환경마다 MySQL을 설치 안해줘도됨. MySQL 이미지를 내려받아 컨테이너를 구성하면 효율적. ✏️

greenring.tistory.com

 

🙋 Reflection API란?

구체적인 클래스 타입을 알지 못해도 메서드, 타입, 변수 등 해당 클래스의 정보에 접근할 수 있게 해주는 Java API이다.

public class Member {
	private String name;
	private int age;

	public Member(String name, int age) {
		this.name = name;
		this.age = age;
	}

	public void memberTest() {
		System.out.println("test입니다.");
	}
}

 

public static void main(String[] args) {
    Object obj = new Member("kim", 10);
    obj.memberTest();    // 에러 발생
}

 

obj는 Object로 타입이 결정(java는 컴파일 시점에 타입이 결정되므로 여기서 obj는 Object로 타입이 결정된다.)됐으므로

Object 클래스 메서드, 변수들만 사용이 가능해서 Member클래스의 memberTest 사용 시 에러가 발생한다.

(Member 클래스의 구체적 타입을 모르기 때문이다.)

 

이때 Member클래스의 정보에 접근 가능하게 해주는 것이 Reflection API이다.

(* 사용법 참고 https://www.baeldung.com/java-reflection)

이런 동작이 가능한 이유는 JVM가 실행되면서 코드가 컴파일러에 의해 바이트 코드로 변환되고, static영역에 저장된다.

Reflection API는 이 static 영역에 저장된 정보를 활용하는 것이다.

 

그러나, 우리가 실제로 코드를 작성할 때는 구체적인 클래스를 모르는 일은 거의 없다.

따라서 애플리케이션 개발보다 프레임워크나 라이브러리에서 많이 사용된다.

 

🙋 Spring Data JPA에서 Entity에 기본 생성자가 필요한 이유?

필요한 이유는 동적으로 객체 생성 시 Reflection API 를 활용하기 때문이다.

JPA는 DB 값을 객체 필드에 주입할 때 기본 생성자로 객체를 생성한 후 Reflection API를 사용하여 값을 매핑한다.

때문에 기본 생성자가 없다면 Reflection은 해당 객체를 생성 할 수 없기 때문에 JPA의 Entity에는 기본 생성자가 필요하다.

 

👀 Reflection API :

🙋 기본 생성자를 'public', 'protected'로 선언해야하는 이유?

Entity 기본 생성자의 접근 제어자는 private로 선언할 수 없다.

그 이유는, JPA의 Entity 조회 방식 중 하나인 '지연로딩' '프록시 객체'와 관련이 있다.

지연로딩 시 사용되는 프록시 객체는 원본 Entity를 상속해서 만들기때문에 원본 Entity의 기본생성자가 private일 수 없는것이다. 

 

👀 지연로딩, 즉시로딩 :

더보기

지연로딩 (Lazy Loading) :

지연 로딩은 연관된 엔티티를 실제로 사용할 때 쿼리를 실행하는 방식이다.

부모 엔티티를 조회할 때 연관된 자식 엔티티는 초기에는 로딩되지 않고, 필요한 순간에 쿼리를 실행하여 데이터를 가져온다.

이를 통해 불필요한 데이터 로딩을 최소화할 수 있다.

(*프록시 객체 : 실제 사용될 때까지 조회를 지연하기위해 가짜 객체가 필요하다. 이때 프록시 객체를 사용한다.)

 

즉시로딩 (Eager Loading):

부모 엔티티를 조회할 때 연관된 자식 엔티티도 함께 조회된다.

이 경우, 쿼리는 부모 엔티티를 조회할 때 실행된다.

 

 

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