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https://github.com/hhpb-code/hhplus-concert GitHub - hhpb-code/hhplus-concert: 콘서트 예약 서비스콘서트 예약 서비스. Contribute to hhpb-code/hhplus-concert development by creating an account on GitHub.github.com 콘서트
동시성 제어에는 여러 기법이 있다. 이전에는 비관적 락과 낙관적 락을 사용해 동시성 제어를 구현했지만, 이번에는 Redis를 이용한 분산 락을 다루어보자. 비관적 락과 낙관적 락에 대해 더 알고 싶다면 JPA 비관적 락과 낙관적 락 및 재시도를 참고하면 된다. 분산 락은 여러 서버와 데이터베이스 환경에서 동시성 제어를 위해 사용된다. 단일 DB 환경에서는
콘서트 예약 프로젝트를 개발하면서 좌석 예약에서 발생하는 동시성 문제에 대해 고민하게 되었다. 여러 사용자가 동시에 같은 좌석을 예약하려고 할 때 동시성 문제가 발생할 수 있는데, 이를 해결하기 위해 JPA에서 제공하는 비관적 락(Pessimistic Lock)과 낙관적 락(Optimistic Lock)을 사용하고, AOP를 활용한 재시도 로직을 통해 동시
콘서트 프로젝트에서 대기열을 구현하는 과정에서, 대기열 검증 로직을 어디서 처리할지 고민하게 되었다. 대기열 토큰을 가지고 입장 가능 여부를 검증하는 로직을 작성했는데, 이 로직을 필터나 인터셉터 중 어디에 두는 게 적절할지 알아보면서, 필터와 인터셉터의 차이점과 용도에 대해 정리해보았다. 필터는 J2EE 스펙에서 제공하는 기능으로, 디스패처 서블릿(Dis
필터(Filter)와 인터셉터(Interceptor)에 대해 알아보다가 디스패처 서블릿(Dispatcher Servlet)을 한 번 짚고 가면 좋을 것 같아 작성하게 되었다. 서블릿은 클라이언트의 요청을 처리하고 그 결과를 반환하는 자바 웹 프로그래밍 기술로, Servlet 클래스의 구현 규칙을 따르게 된다. 서블릿은 웹 서버에서 동작하며, 클라이언트의 요
프로그램이 실행되는 동안 예상치 못한 문제들이 발생할 수 있다. 이를 오류라고 하며, 오류의 종류에는 `Error`와 `Exception`이 있다. 이 두 가지는 모두 문제 상황을 나타내지만, 그 본질과 처리 방식에 차이가 있다. 이번 글에서는 `Error`와 `Exception`의 차이점을 알아보고, 이를 어떻게 구분하고 처리해야 하는지 설명한다. `Er
Spring에서 예외 처리 방법은 여러 가지가 있다. 가장 흔히 사용되는 방법으로는 try-catch 문을 이용한 예외 처리, @ExceptionHandler를 이용한 예외 처리, 그리고 전역에서 예외를 처리할 수 있는 @ControllerAdvice를 이용한 방법이 있다. 이 글에서는 각 방법의 특징과 장단점을 알아본다. `try-catch` 문을 이용한
- 동시성 제어의 기본 개념 이해를 위해 멀티 스레드 환경에서 동시성 제어 방식에 대한 분석 In Java 글 참고 - 멀티 스레드 환경: 단일 인스턴스, 인스턴스 레벨 동시성 제어 가능 - 분산 환경: 다중 인스턴스, 인스턴스 레벨 제어 불가능 1. 락(Lock)을 이용한 제어 - 원리: 공유 자원에 대한 접근을 순차적으로 제어 - 장점: 구현이 상대적으
이번에 항해 플러스 백엔드 코스의 1주차 과제를 진행하면서 `멀티 스레드 환경에서 동시성 제어 방식`에 대한 분석을 진행했다. 이 내용은 분산환경을 고려하지 않고 외부 의존성을 사용하지 않고 멀티 스레드 환경만 고려하였다. 동시성 제어는 다중 사용자 환경에서 데이터베이스나 공유 자원의 일관성과 무결성을 유지하기 위한 핵심 기술이다. 여러 사용자가 동시에 같