hailey-IT

Github으로 협업 하는법

hailey-it — Thu, 5 Sep 2024 10:00:45 +0900

1. 협력자(collaborator) 등록하기

- 팀원들의 username 혹은 email로 추가

2. 코드 복사해 오기

git clone <github 주소> .

복사본 만들어서 망치는 걸 방지하기

3. 브랜치 활용

복사본 = 브랜치

4. 브랜치(복사본) 생성 명령어

git branch 브랜치이름

5. 브랜치 확인 명령어

git branch

6. 브랜치 이동 명령어

git switch 브랜치이름
git checkout 브랜치이름

7. 브랜치 한 번에 생성 & 이동

git swtich -c 브랜치이름
git checkout -b 브랜치이름

8. 새로운 브랜치에서 코드 수정 -> 저장

9. Pull Request 활용하기

10. Github 변경 코드를 내 컴퓨터에도 가져오기

git pull origin 브랜치명

문제점

1. Main 브랜치 = 배포용

1) 완벽하게 기능 개발해야 merge 가능

- 다 만드는데 오래 걸림

- 버그 수정 오래 걸림

해결책 1) 개발용 브랜치

Main 브랜치: 배포용

develop 브랜치 테스트용

기능 브랜치: 기능 개발용

2. 그냥 합치면 위험함

실전 가이드

1. 팀장: 초기 코드 작성 및 github 업로드

a. 폴더 생성

b. 초기 코드 작성

c. git init, add, commit

d. Github 레포지토리 생성

e. Github 업로드(git push)

2. dev 혹은(develop) 브랜치 생성

a. git switch -c dev(로컬에서 dev 브랜치 생성)

b. git push origin dev(github에도 반영)

3. Github에서 dev 브랜치를 default로 설정

4. 팀원들을 collaborator로 등록

5. 팀원: git clone 하기

기능 개발 시작

1. 기능 브랜치 생성 및 기능 개발

충돌(Conflict) 해결하기

- 충돌 발생한 파일 확인해 보기

충돌이 발생하는 이유

같은 파일의 같은 위치에 코드가 변경되었기 때문

합치기 merge

추가 기능 개발

1. 내 로컬의 dev에도 변경 사항 반영

a. git checkout dev

b. git pull origin dev

c. git checkout -b 브랜치명

Git 기본 명령어

hailey-it — Wed, 4 Sep 2024 15:38:44 +0900

Git

- 코드 변경점 기록(버전 관리 도구)

Github

- 온라인 백업, 공유, 협업(온라인 코드 저장소)

1. 코드 관리를 시작하는 명령어

git init

- initialize(초기화하다, 초기 세팅하다)의 준말

- 프로젝트 시작 전 딱 한 번만 입력하면 됨

정확한 프로젝트 폴더(경로)에서 입력해야 함

(터미널에서 pwd 명령어로 현재 경로 확인)

1.1 . git

.git 이라는 폴더(숨겨진 폴더)가 생성

-> ls -a 명령어로 확인 가능

- 이 폴더에서 코드 변경점을 계속 추적 & 기록함

(정확한 프로젝트 경로에 있어야 함)

2. 코드를 저장하는 명령어

git add & commit

git add 파일명
git commit -m "메시지 작성"

2.2 저장 명령어가 2개인 이유

git add 파일명: 저장하기 전 저장할 파일 지정

git commit -m "메시지 작성": 실제로 저장하는 명령어

3. 저장 여부 확인하는 명령어

git status

4. 내 프로젝트의 변경사항을 한 번에 지정

git add .  #(현재 나의 경로의 모든 변경된 사항)
git commit -m "메시지 작성"

4. 저장 내역을 확인하는 명령어

git log

5. 추가로 수정된 코드 github에 반영하기

git push

1) 코드 수정

2) 코드 저장 명령어 실행

3) git push origin 브랜치명

PostgreSQL Homebrew로 맥북(M1)에 설치 및 접속하는법

hailey-it — Mon, 26 Aug 2024 12:57:55 +0900

homebrew로 PostgreSQL 설치

brew install postgresql

PostgreSQL 설치 확인

postgres -V

PostgreSQL 접속 하기

# postgresql 실행
brew services start postgresql

# postgresql 접속
psql postgres

콘솔 종료하는법

\q

PostgreSQL 실행 종료

# postgresql 종료
brew services stop postgresql

대규모 시스템 - 데이터 일관성 유지

hailey-it — Fri, 23 Aug 2024 10:00:29 +0900

대규모 시스템에서는 데이터 일관성을 유지하는 게 중요함

이를 위해 분산 트랜잭션, 이벤트 소싱, CQRS등의

기법을 사용할 수 있음

분산 트랜잭션(Distributed Transaction)

- 여러 개의 독립된 시스템이나 데이터베이스에서

동시에 일어나는 트랜잭션을 일관되게 관리하는 방법

- 단일 트랜잭션이 여러 시스템에 걸쳐 발생할 때,

모든 시스템이 해당 트랜잭션을 성공적으로 완료하거나,

모든 시스템이 트랜잭션을 실패로 처리하도록 보장

이를 통해 데이터의 일관성을 유지할 수 있음

- 분산 트랜잭션이 필요한 이유는

마이크로서비스 아키텍처에서 여러 서비스가

독립적으로 운영되기 때문

트랜잭션(Transaction)

- 데이터베이스의 상태를 변환하는 작업의 단위로 ACID 속성을 보장

원자성(Atomicity)

: 트랜잭션은 전부 성공하거나 전부 실패하여,

부분적인 작업 수행이 없는 것을 보장

일관성(Consistency)

: 트랜잭션이 완료된 후에도

데이터베이스는 모든 무결성 제약 조건을 유지

격리성(Isolation)

: 동시에 실행되는 트랜잭션이 서로 간섭하지 않도록 보장

지속성(Durability)

: 트랜잭션이 성공적으로 완료된 후의 결과는

시스템 장애가 발생해도 영구적으로 유지됨

2PC(Two-Phase Commit)

- 분산 트랜잭션을 관리하는 프로토콜로,

준비(Prepare) 단계와 커밋(Commit) 단계로 나누어

트랜잭션을 처리

- 준비 단계(Prepare Phase)

: 각 참여 노드는 트랜잭션 준비 상태를 확인하고,

준비 완료를 마스터 노드에 알림

- 커밋 단계(Commit Phase)

: 마스터 노드는 모든 참여 노드가 준비되었음을 확인하고,

트랜잭션을 커밋하도록 지시

만약 준비가 완료되지 않은 노드가 있다면 트랜잭션을 롤백

사가 패턴(Saga Pattern)

- 트랜잭션을 여러 단계로 나누어 처리하고, 각 단계가 독립적으로 커밋됨

주문 생성 단계: 사용자가 주문 생성

결제 처리 단계: 결제 서비스가 주문 결제를 처리

재고 감소 단계: 재고 서비스가 주문된 상품의 재고를 감소시킴

각 단계가 성공적으로 완료되면 다음 단계로 넘어가고,

실패하면 이전 단계에서 수행된 작업을 취소

이벤트 소싱(Event Sourcing)

- 상태 변화를 이벤트로 기록하고,

해당 이벤트를 재생하여 현재 상태를 유지함

이를 통해 분산 트랜잭션의 일관성을 유지할 수 있음

분산 트랜잭션의 장점

- 데이터 일관성 보장

- 확장성

- 신뢰성

- 복구 가능성

분산 트랜잭션의 단점

- 복잡성 증가

- 성능 저하

- 네트워크 오버헤드

- 복구의 어려움

대규모 시스템 - 데이터베이스 최적화

hailey-it — Thu, 22 Aug 2024 10:00:40 +0900

데이터베이스 사용 최적화

- 데이터베이스 인덱싱

: 데이터베이스 인덱싱은 조회 성능을 크게 향상할 수 있는 방법

인덱스를 사용하면 데이터베이스는 데이터를 빠르게 검색할 수 있음

올바르게 설계된 인덱스는 읽기 성능을 적화 하고 쿼리 응답시간을 줄임

인덱스가 너무 많으면 쓰기 성능이 저하됨

- 데이터베이스 샤딩

: 데이터베이스 샤딩은 데이터베이스를 여러 샤드로 분할하여

각각의 샤드가 독립적으로 쿼리를 처리하도록 하는 방법

이를 통해 단일 데이터베이스에 대한 부하를 분산시킬 수 있으며,

읽기 요청에 대한 응답 속도를 향상 시킬 수 있음

ex) 사용자 데이터를 여러 샤드에 분산 저장하여 읽기 성능 최적화

- 읽기전용 데이터베이스

: 데이터를 주기적으로 동기화하여 최신 상태를 유지하면서 요청을 처리

이 방법은 주 데이터베이스에 대한 읽기 부하를 줄이고 성능을 최적화할 수 있음

- 쿼리 최적화

: SQL쿼리를 효율적으로 작성하여 데이터베이스의 읽기 성능을 향상시키는 방법

ex) 불필요한 조인 줄이기, 필요한 컬럼만 석택하여 적절한 조건을 사용

쿼리 실행 계획을 분석하여 병목 지점을 찾아내고, 최적화할 수 있음

쓰기 요청 최적화

- 비동기 처리

: DB에 직접 접근하지 않고 빠르게 응답을 반환할 수 있음

ex) 메시지를 바로 DB에 쓰지 않고, 큐에 넣어 나중에 처리

높은 트래픽을 처리할 때 유용

사용자는 요청을 보낸 후 즉시 응답을 받기 때문에 사용자 경험이 향상됨

비동기 처리 시 데이터 소실이나 오류를 방지하기 위해

큐에 데이터를 넣을 때 적절한 검증을 수행하고,

큐에 쌓인 데이터를 지속적으로 모니터링하여

실패한 요청을 재시도 할 수 있는 메커니즘을 마련해야 함

데이터의 순서를 보장하고, 중복 처리를 방지하기 위한

고유 식별자(ID)를 사용해야 함

- 배치 처리

: 실시간으로 처리할 필요가 없는 쓰기 요청은 배치 처리를 통해

한꺼번에 처리할 수 있음

ex) 일정 시간마다 큐에 쌓인 메시지를 DB에 씀

ex) 매일 자정에 하루동안 수집된 로그 데이터를 한 번에 DB에 저장

이를 통해 실시간 처리의 부담을 줄이고,

시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있음

배치 처리 시에도 데이터 소실을 방지하기 위해

배치 작업 중 오류가 발생한 경우 이를 기록하고,

재시도할 수 있는 메커니즘을 마련해야 함

배치 작업의 상태를 모니터링하고, 배치 작업이 완료되었는지

확인하는 프로세스를 마련해야 함

- 분산 DB

: 단일 DB로 모든 쓰기 요청을 처리하기 어렵다면,

분산 DB를 사용하여 부하를 분산시킬 수 있음

ex) 여러 개의 DB 인스턴스를 사용하여 각 인스턴스가

특정 사용자 그룹의 데이터를 처리하도록 할 수 있음

분산 DB는 데이터를 여러 개의 노드에 분산 저장하여

고가용성과 확장성을 제공

샤딩(Sharding) 기법을 통해 데이터베이스를 수평으로 분할하여

각 샤드가 독립적으로 쓰기 작업을 처리하도록 할 수 있음

이를 통해 단일 노드의 부하를 줄이고,

시스템의 전체 성능을 향상할 수 있음

API 게이트웨이 (Spring Cloud Gateway)

hailey-it — Wed, 21 Aug 2024 10:00:40 +0900

API 게이트웨이란?

- API 게이트웨이는 클라이언트의 요청을 받아

백엔드 서비스로 라우팅 하고,

다양한 부가 기능을 제공하는 중간 서버

- 클라이언트와 서비스 간의 단일 진입점 역할을 하며,

보안, 로깅, 모니터링, 요청 필터링 등을 처리함

API 게이트웨이의 주요 기능

- 라우팅: 클라이언트 요청을 적절한 서비스로 전달

- 인증 및 권한 부여: 요청의 인증 및 권한을 검증

- 로드밸런싱: 여러 서비스 인스턴스 간의 부하 분산

- 모니터링 및 로깅: 요청 및 응답을 로깅하고 모니터링

- 요청 및 응답 변환: 요청과 응답을 변환하거나 필터링

Spring Cloud Gateway란?

- Spring Cloud Gateway는 Spring 프로젝트의 일환으로 개발된

API 게이트웨이로, 클라이언트 요청을 적절한 서비스로

라우팅 하고 다양한 필터링 기능을 제공함

- Spring Cloud Netflix 패키지의 일부로,

마이크로서비스 아키텍처에서 널리 사용됩니다.

Spring Cloud Gateway의 주요 특징

- 동적 라우팅: 요청의 URL 패턴에 따라 동적으로 라우팅

- 필터링: 요청 전후에 다양한 작업을 수행할 수 있는 필터 체인 제공

- 모니터링: 요청 로그 및 메트릭을 통해 서비스 상태 모니터링

- 보안: 요청의 인증 및 권한 검증

Spring Cloud Gateway 설정

	implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'
	implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
	implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-gateway'
	implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-eureka-client'

라우팅 설정(application.yml)

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      # 라우트 식별자
        - id: order-service
        # 'users-service'라는 이름으로 로드 밸런싱된 서비스로 라우팅
          uri: lb://order-service
          # /users/** 경로로 들어오는 요청을 이 라우트로 처리
          predicates:
            - Path=/order/**

클라이언트 사이드 로드 밸런싱 FeignClient

hailey-it — Tue, 20 Aug 2024 10:00:33 +0900

로드 밸런싱이란?

- 네트워크 트래픽을 여러 서버로 분산시켜 서버의 부하를 줄이고,

시스템의 성능과 가용성을 높이는 기술

- 서버 간 트래픽을 고르게 분배하여

특정 서버에 부하가 집중되는 것을 방지

- 종류: 클라이언트 사이드 로드 밸런싱,

서버 사이드 로드 밸런싱

클라이언트 사이드 로드 밸런싱이란?

- 클라이언트가 직접 여러 서버 중 하나를

선택하여 요청을 보내는 방식

- 클라이언트는 서버의 목록을 가지고 있으며,

이를 바탕으로 로드 밸런싱을 수행

FeignClient란?

- FeignClient는 Spring Cloud에서 제공하는 HTTP 클라이언트로,

선언적으로 RESTful 웹 서비스를 호출할 수 있음

- Eureka와 같은 서비스 디스커버리와 연동하여

동적으로 서비스 인스턴스를 조회하고 로드밸런싱을 수행

FeignClient의 주요 특징

- 선언적 HTTP 클라이언트

: 인터페이스와 어노테이션을 사용하여 REST API를 호출할 수 있음

- Eureka 연동

: Eureka와 통합하여 서비스 인스턴스 목록을 동적으로 조회하고

로드밸런싱을 수행

- 자동 로드밸런싱

: Ribbon이 통합되어 있어 자동으로 로드 밸런싱을 수행

Ribbon이란?

- 넷플릭스가 개발한 클라이언트 사이드 로드 밸런서로,

마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 인스턴스 간의 부하를 분산

- 다양한 로드 밸런싱 알고리즘을 지원하며,

Eureka와 같은 서비스 디스커버리와 연동하여 사용

Ribbon의 주요 특징

- 서버리스트 제공자

: Eureka 등으로부터 서비스 인스턴스 리스트를 제공받아

로드밸런싱에 사용

- 로드 밸런싱 알고리즘

: 라운드 로빈, 가중치 기반 등 다양한 로드 밸런싱 알고리즘 지원

- Failover

: 요청 실패 시 다른 인스턴스로 자동 전환

로드 밸런싱 알고리즘

- 라운드 로빈

: 각 서버에 순차적으로 요청을 분배하는 방식

- 간단하고 공평하게 트래픽을 분산

- 가중치 기반 로드 밸런싱

- 각 서버에 가중치를 부여하고,

가중치에 비례하여 요청을 분배하는 방식

- 서버의 성능이나 네트워크 상태에 따라 가중치를 조절

FeignClient와 Ribbon 동작 원리

1. 서비스 이름

: @FeignClient(name = "my-service") 어노테이션은

Eureka에 등록된 서비스 이름을 참조

2. 서비스 인스턴스 조회

: Eureka 서버에서

my-service라는 이름으로 등록된 서비스 인스턴스 목록을 조회

3. 로드밸런싱

: 조회된 서비스 인스턴스 목록 중 하나를 선택하여 요청을 보냄

기본적으로 Ribbon을 사용하여 로드 밸런싱을 수행

4. 요청 분배

: 여러 서비스 인스턴스가 있을 경우,

Round Ribbon 또는 다른 설정된 로드밸런싱 알고리즘을

사용하여 요청을 분배

FeignClient와 Ribbon 설정

	implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-eureka-client'
	implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign'

@FeignClient(name = "product-service")
public interface ProductClient {
    // 상품 조회
    @GetMapping("/products/{productId}")
    ProductResponseDto getProduct(@PathVariable("productId") Long productId);
}

Eureka 서비스 디스커버리

hailey-it — Mon, 19 Aug 2024 10:00:56 +0900

서비스 디스커버리란?

- 서비스 디스커버리는 마이크로서비스 아키텍처에서

각 서비스의 위치를 동적으로 관리하고 찾아주는 기능

- 각 서비스는 등록 서버에 자신의 위치를 등록하고,

다른 서비스는 이를 조회하여 통신

- 주요 기능: 서비스 등록, 조회, 헬스 체크

Eureka란?

- 넷플릭스가 개발한 서비스 디스커버리 서버로,

마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스의 위치를 동적으로 관리

- 모든 서비스 인스턴스의 위치를 저장하는 중앙 저장소 역할을 하며,

서비스 인스턴스의 상태를 주기적으로 확인하여 가용성 보장

- 여러 인스턴스를 지원하여 고가용성을 유지할 수 있음

Eureka 서버 설정

server.port=19090
# 다른 Eureka 서버에 이 서버를 등록하지 않음
eureka.client.register-with-eureka=false
# 다른 Eureka서버의 레지스트리를 가져오지 않음
eureka.client.fetch-registry=false
#Eureka 서버 인스턴스의 호스트 이름 설정
eureka.instance.hostname=localhost
# Eureka 클라이언트가 서버와 통신하기 위해 사용할 기본 서비스 URL
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:19090/eureka/

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class ServerApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ServerApplication.class, args);
	}

}

Eureka 클라이언트 설정

- 각 서비스는 Eureka 서버에 자신을 등록해야 함

implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-eureka-client'

spring:
  application:
    name: product-service
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:19090/eureka/

서비스 등록

- 각 서비스 애플리케이션은 Eureka 서버에 자신의 위치를 등록

Feign Client 사용

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class ProductApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ProductApplication.class, args);
	}

}

대규모 시스템 - TPS(Transaction Per Second)

hailey-it — Fri, 16 Aug 2024 14:52:27 +0900

TPS(Transactions Per Second)

- 초당 처리되는 트랜잭션의 수를 나타내는 지표

- 시스템의 성능을 평가하는 중요한 지표 중 하나

- 시스템이 얼마나 많은 요청을 동시에 처리할 수 있는지를 나타내며,

시스템의 처리 능력을 가늠할 수 있게 해 줌

시스템이 초당 요청량을 견딜 수 있어야 함

- 일간 접속량이 아닌, 특정 시간대에

초당 접속자 요청량이 가장 많은 시간을 파악해야 함

예상치 못한 이벤트로 인해 설계 예상 이상의

요청이 몰려 시스템이 중단되는 걸 대비하는 법

- 애플리케이션의 수 늘리기

- 대기열을 설정

- 자동 스케일링을 통해 시스템의 자원을

동적으로 할당하여 부하를 분산시킴

파라곤 NTFS for MAC sonoma 소노마 호환 업데이트 하는 법

hailey-it — Thu, 15 Aug 2024 22:34:02 +0900

안녕하세요!

저번에 NTFS for Mac 설치 방법을

포스팅했었는데요

https://hailey-it.tistory.com/4

맥북에서 NTFS 외장하드 사용하기 파라곤 Paragon Microsoft NTFS for Mac 설치 및 사용 방법

안녕하세요 오늘은 맥북에서 NTFS 포맷의 외장하드를 읽고 쓰기가 가능하게 해주는 paragon 파라곤 Microsoft NTFS for Mac 설치 및 사용방법에 대한 포스팅을 준비해왔어요 디스크 포맷 NTFS: 윈도우에서

hailey-it.tistory.com

2022년 버전 파라곤 NTFS for MAC을

잘 사용하고 있다가

이번에 소노마 업데이트를 했더니

갑자기 외장하드 인식이 안되더라고요..?

저는 WD 외장하드를 사용하고 있는데

아래 사이트에 들어가서 확인해 보니

https://support-en.wd.com/app/answers/detailweb/a_id/29957

Paragon NTFS Driver for Mac Release Notes

Search Our Support Knowledge Base Find product articles and support information.

support-en.wd.com

파라곤 NTFS for MAC 버전이

최소 15.11.840 이상이어야

사용 가능 하더라고요

업데이트를 진행하기 위해

https://www.paragon-software.com/home/ntfs-mac/

Microsoft NTFS for Mac | Paragon Software

Boost Your Mac with Paragon File System Link. Read/write Microsoft NTFS files on your Mac for free.

www.paragon-software.com

위 사이트에 들어가서

저는 2022년에 구매했기 때문에

before November 2023을 눌러

로그인을 진행했어요!

로그인을 하면 나오는 페이지에서

다운로드를 누르고

재설치를 진행하시면 돼요!

재설치는 기존 설치처럼 복잡하지 않고

나오는 안내문을 따라 해 주신 후

재시동을 하고

가입했던 아이디로 재로그인만 하면 돼요!

현재 NTFS for MAC이

16 버전까지 나온 거로 보이는데

저는 예전에 구매한 제품이어서 그런지

공식 홈페이지에 안내되어 있는

MyParagon에서 업데이트를 확인할 수 없고

설치할 수 있는 가장 최신 버전이

15.11.876이더라고요...

현재로서 저 버전으로도 WD 외장하드를

사용할 수 있기에

일단 업데이트는 해놨지만

나중에 MAC OS가 업데이트 됐을 때

지원이 안될까 봐

paragon에 이메일 문의를 남겨놨어요

답장이 오면 포스팅으로 공유해 드릴게요!