redis를 cache로 사용하는 방법을 알아보자.캐시란원본 데이터보다 더 빠르고 효율적으로 액세스 할 수 있는 임시 데이터 저장소캐시 도입으로 성능을 개선할 수 있는 조건데이터를 찾기 위해 검색하는 시간이 오래 걸리거나, 매번 계산을 통해 데이터를 가져와야 한다캐시가 원본 데이터에 요청하는 것보다 빨라야 한다캐시에 저장된 데이터가 잘 변하지 않는 데이터다캐시에 저장된 데이터가 자주 검색되는 데이터다 캐시로서의 레디스키/값 형태의 구성으로 간단하다인메모리 데이터 저장소로 빠르다자체적으로 고가용성 기능을 가지고 있는 솔루션이다장애 시에도 안정적 운영이 가능스케일 아웃을 손쉽게 할 수 있다캐싱 전략레디스를 어떻게 배치할 것인지에 따라 서비스 성능에 큰 영향을 끼친다캐싱되는 데이터의 유형데이터에 대한 액세스 ..

option 설명 etc -Xms 초기 Heap 메모리 size Heap -Xm 최대 사용 가능한 Heap 메모리 size Heap -XX:MetaspaceSize 초기/최소 metaspace size metaspace -XX:MaxMetaspaceSize 최대 metaspace size metaspace defaul = -1 ( unlimited ) -java.net.preferipv4stack=true IPv4, IPv6 중에 IPv4를 더 우선으로 사용 defaul = false

Dockerfile을 통해서 docker image를 build 하고 생성된 image들의 버전을 관리하는 방법을 알아보자. build docker build --tag [이미지 이름:이미지 버전] [Dockerfile의 경로] docker build --tag my-image:v1.0 ./ image list docker images tag 기존에 생성된 이미지의 이름 변경 or 버전 변경 이름은 유지하고 버전만 변경 가능 이름 변경 가능 이름&버전 변경 가능 docker tag [기존 이미지 명:버전] [rename:버전] remove image docker rmi [이미지명:버전] or docker rmi [이미지ID]

코드 내부에서 java의 다형성 특징을 이용해서 abstract, interface를 이용해 기능을 작성하는 경우가 있다. 이러한 경우에 하나의 application 내에서만 호출되는 관계가 아니고, 다른 application에 메시지로 전달되거나 redis와 같은 storage에 저장되는 경우 object를 string이나 byte로 변환하는 과정이 필요하게 된다. 해당 과정에서 abstract, interface를 사용하게 되면 실제로 deserialize 되는 시점에 해당 정보가 어떠한 concrete class에 매핑되는지에 대한 정보가 필요하게 된다. 이러한 구체적인 정보가 없이는 serialize 된 정보가 다시 객체로 변환되기는 불가능하다. @JsonTypeInfo를 사용하면 이러한 문제를 ..