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[⛓️ CI/CD] Jenkins를 이용해 배포하기 2 - 다른 서버

2024.01.26

다른 서버에 배포하기 - 구조도 이전에는 로컬에서 Tomcat 서버에 hello-world.war 파일을 배포했다. 이번에는 다른 서버에 결과물 파일을 복사해서 배포해볼 것이다. 구조는 아래와 같다. 다른 서버(서버2)로 VM을 사용하거나 Docker에 가상 서버를 설치한다. 👉 나는 도커에 ssh 서버를 구성한 이미지 사용해서 도커 컨테이너 형태로 기동할 예정 ! 서버2에 도커 엔진을 설치한다. (도커 안에 도커가 있는 형태 = Docker in Docker) 도커 컨테이너를 실행하기 위해 이미지 생성 ➔ Dockerfile + *.war파일로 이미지 생성 이미지는 Tomcat 서버와 war파일을 포함 이미지로 컨테이너 실행시킴. ssh 서버에 접속해서 docker를 실행시켜보면 다음과 같다. ✨ Je..

DevOps/⛓️ CI&CD

[⛓️ CI/CD] Jenkins를 이용해 배포하기 1 - 로컬 서버

2024.01.24

Git, Maven 설정 및 프로젝트 생성 Jenkins 관리 탭 ➔ Plugins에 들어가서 Github과 Maven plugin을 설치한다. Gradle로 진행 시에도 plugin을 설치하고 작업 프로젝트를 Freestyle project로 선택하면 된다. 새로운 item(project)를 만들고 소스코드를 가져올 github 링크를 기입한다. Maven과 관련된 설정 파일인 pom.xml을 기반으로 build할 수 있도록 하고 build 옵션을 clean, compile, package로 지정한다. clean : 기존에 build한 것이 있다면 지운다. compile : 컴파일한다. package : pom.xml에 등록된 package 형식(jar or war)에 따라 패키징한다. build를 성..

DevOps/⛓️ CI&CD

[⛓️ CI/CD] CI/CD와 Jenkins

2024.01.23

CI/CD는 개발 결과물에 대해 지속적인 통합과 지속적인 배포를 하는 프로세스이며 통합, 빌드, 테스트, 배포 전 과정에 대한 자동화를 거친다. CI에서는 컴파일, 테스트, 패키징 작업이 포함되고 CD는 CI에 의해 패키징된 것을 배포하는 작업을 하게 된다. 특히 분산된 서버에서 실행되는 MSA 환경에서의 자동화 배포는 보다 효율적인 작업을 할 수 있게 해준다. CI/CD WorkFlow 개발자가 git commit을 한다. CI/CD 도구(Jenkins)가 SCM(git)에 저장된 코드를 불러온다. CI/CD 도구가 소스코드의 build, test, package를 일괄적으로 처리한다. 실패 시 fail, 성공 시 pass 서버에 배포한다. 앞으로 위와 같은 과정을 실행해 볼 것이다 ! Jenkins..

Spring/Spring WebFlux

[WebFlux] Spring WebFlux란?

2024.01.13

Spring WebFlux는 Reactive Stream API를 사용하여 non-blocking, asynchronous를 지원하는 비동기 스프링 웹 프레임워크이다. 이는 대량의 웹 트래픽 (I/O가 많은 웹 서비스 로직)에서 MVC와 대비하여 효율적이고 높은 성능을 보여주기 때문에 활용되고 있다. 매번 WebFlux의 성능이 좋다고는 할 수 없음!더보기👉 그러면 주로 어디에서 활용되나...?마이크로서비스에서 다양한 동시 요청을 수행하는 gateway server실시간 데이터 스트리밍을 위한 웹소켓대량의 I/O를 처리하는 실시간 채팅 서비스 Spring MVC vs Spring WebFluxSpring 공식 페이지에 나와있는 표를 통해 둘의 차이점을 알 수 있다.WebFlux는 비동기/논블로킹이..

Spring/Spring Cloud

[Spring Cloud] 데이터 동기화를 위한 Apache Kafka 활용

2024.01.03

Apache Kafka 데이터 동기화 Orders ➔ Catalogs Order Service에 요청된 주문 수량 정보를 Catalog Service에 반영 Order Service에서 Kafka Topic으로 메시지 전송 ➔ Producer Catalog Service에서 Kafka Topic에 전송된 메시지 취득 ➔ Consumer Order-Service와 Catalog-Service에 Kafka 기능 구현 추가 ZooKeeperServer와 KafkaServer 기동 + Eureka Server (discovery-service) 실행 config-service, apigateway-service, order-service, catalog-service 실행 수량 데이터 업데이트 완료 Multip..

CS/🗄️ Data

[Data] 데이터 트랜잭션 - @Transactional

2023.12.13

트랜잭션이란 트랜잭션은 데이터베이스에서 수행되는 작업들을 논리적인 작업 단위로 묶어 안전하게 실행할 수 있도록 도와주는 것이다. 🔹 ACID 성질 원자성 : 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것 보장 MVCC ➔ Undo Log 통해서 트랜잭션 실패 시 rollback 일관성 : 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지 👉 데이터의 무결성 보장 제약 조건 통해서 일관성 보장 ➔ ex) 유니크 제약, 외래키 제약 등 독립성 : 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장 👉 성능 관련 이유로 인해 가장 유연성 있는 제약 조건 트랜잭션 격리레벨 통해서 보장 지속성 : 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야..

CS/🗄️ Data

[Data] 인덱스로 조회 최적화시키기

2023.12.10

데이터베이스 성능의 핵심은 디스크의 랜덤 I/O(접근)을 최소화시키는 것이다. 인덱스를 활용하면 조회를 최적화시킬 수 있다. 인덱스 인덱스는 정렬된 자료구조로 이를 통해 탐색범위를 최소화할 수 있다. 인덱스도 테이블이기 때문에 쿼리가 날아오면 인덱스를 조회한 후 찾은 결과를 다시 원본데이터로 돌아가 얻게 된다. 인덱스 자료구조 HashMap 단건 검색 속도 ➔ O(1) 범위 탐색 ➔ O(N) like 'AB%' 와 같은 쿼리문을 사용할 때 키를 하나하나 꺼내서 비교해야함 List 정렬되지 않은 리스트 탐색 ➔ O(N) 정렬된 리스트 탐색 ➔ O(logN) 정렬되지 않은 리스트의 정렬 시간 복잡도 ➔ O(N) ~ O(N*logN) 삽입 및 삭제 비용 매우 높음 Tree 트리 높이에 따라 시간 복잡도가 결정..

알고리즘/🗂️ 정리

LIS (최장증가부분수열)

2023.12.07

LIS(Longest Increasing Subsequence)는 원소가 n개인 배열에서 일부 원소를 골라내어 만든 부분 수열 중에서 모든 원소들이 이전 원소보다 크다는 조건을 만족하고 그 길이가 최대인 부분 수열이다. 예시를 들어보자. A = {10, 20, 10, 30, 20, 50}인 수열에서 원소가 증가하는 부분 수열은 {10, 20}, {20, 30, 50}, {10, 30, 50} 등이 있는데, 그 중 길이가 최대인 부분 수열은 길이가 4인 {10, 20, 30, 50}이다. 대표 문제는 아래와 같다. https://www.acmicpc.net/problem/11053 11053번: 가장 긴 증가하는 부분 수열 수열 A가 주어졌을 때, 가장 긴 증가하는 부분 수열을 구하는 프로그램을 작성하시오..

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