1. 서론: 왜 예외 처리를 통일해야 하는가? API를 개발하다 보면 다양한 예외 상황이 발생합니다. 데이터가 없는 경우, 입력값이 잘못된 경우, 서버 내부 로직 오류 등이 대표적입니다. 이때 각 컨트롤러에서 try-catch로 예외를 개별 처리하면 다음과 같은 문제가 발생합니다. 코드 중복: 비슷한 예외 처리 로직이 여러 컨트롤러에 반복됩니다. 응답 일관성 부족: 어떤 API는 JSON으로 에러를 주는데, 어떤 API는 HTML 에러 페이지를 주는 등 응답 형식이 제각각이 됩니다. 비즈니스 로직 집중도 저하: 예외 처리 코드가 섞여 있어 핵심 로직을 파악하기 힘듭니다. Spring은 이를 우아하게 해결할 수 있도록 @ControllerAdvice와 @ExceptionHandler를 제공합니다. ...
1. 서론: 명령형에서 선언형으로의 전환 Java 8에서 도입된 Stream API는 자바 프로그래밍 패러다임을 획기적으로 바꾸어 놓았습니다. 기존의 for, while 루프를 사용한 명령형(Imperative) 방식은 “어떻게(How)” 동작하는지에 집중했다면, 스트림은 선언형(Declarative) 방식으로 “무엇을(What)” 할 것인지에 집중합니다. 스트림을 사용하면 코드의 가독성이 높아지고, 병렬 처리를 쉽게 적용할 수 있으며, 복잡한 데이터 처리를 간결한 체이닝으로 해결할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 가장 핵심적인 연산인 filter, map, reduce를 중심으로 실무 활용법을 알아봅니다. 2. 스트림의 핵심 연산 3종 세트 2.1. filter: 조건에 맞는 데이터 선별 filter는 스트림의 요소 중 특정 조건(Predicate)을 만족하는 요소만 남기는 중간 연산입니다. ...
1. 서론: 왜 Redis 캐시를 사용해야 할까? 사용자가 늘어남에 따라 데이터베이스(DB) 서버는 병목 지점이 됩니다. 매번 동일한 데이터를 DB에서 가져오는 대신, 메모리 기반의 고성능 저장소인 Redis에 보관해두면 어떨까요? Redis는 초당 수만 건의 읽기/쓰기를 처리할 수 있어, 잦은 조회 작업이 발생하는 API 성능 개선에 탁월합니다. 이번 포스팅에서는 실무 사례를 바탕으로 Redis 캐시 적용법을 살펴보겠습니다. 2. Spring Boot Redis 설정과 구현 먼저, Spring Boot에서 Redis 라이브러리를 추가하고 캐시 매니저를 설정해야 합니다. Maven 의존성 추가 및 설정 예시 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> @Configuration @EnableCaching public class RedisCacheConfig { @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .entryTtl(Duration.ofMinutes(10)) // 캐시 유효 시간: 10분 .serializeKeysWith(SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer())) .serializeValuesWith(SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())); return RedisCacheManager.builder(connectionFactory) .cacheDefaults(config) .build(); } } 3. 실무 사례: 인기 상품 상세 페이지 캐싱 상황: 하루 수십만 명이 접속하는 커머스 사이트에서, 베스트셀러 상품 상세 정보를 조회하는 쿼리가 DB에 과부하를 주고 있습니다. ...