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요새 JVM을 공부하는 중인데... 레퍼런스를 계속 찾아다보다 보니 클래스 로더가 로딩, 링크, 초기화를 모두 수행한다는 레퍼런스들이 많았다. openjdk 25 소스코드를 직접 풀 받아서 분석하는 중인데, 클래스 로더가 모두 맡는다는 것은 오해다.정확히 말하면 클래스 로더는 로딩과 링크 일부만 맡아서 하고, 초기화는 실행 엔진이 수행한다.왜 이런 결론이 나왔는지, 직접 소스코드를 보면서 확인해보겠다. 초기화는 언제 발생하는가?로딩의 경우에는 JVM 명세에 정확히 명시되어있지 않다. JVM을 구현하는 곳마다 자유롭게 구현할수 있다는 뜻이다.단, 초기화는 정확히 명시되어 있다.new, getstatic, putstatic, invokestatic 명령어를 만났을 때, 타입이 초기화되지 않았다면 초기화를 촉..

얼마전에 자바를 공부하다가 상속 파트에서 이상한 현상을 봤다.일단 코드는 다음과 같다public class ApptEx { private static class Appt{ @Override public String toString() { return "Appt"; } } private static class ApptCalendar{ private final static int MAX_APPT = 1000; private Appt[] appts; private int size; public ApptCalendar() { this.appts = new Appt[MAX..

꿈에 그리던 취업 후 4주가 지났다. 3월 3일에 입사하고, 지금은 4주차를 끝마쳤다.사실 무얼 했냐고 물으면 공부만 열심히 했다.회사 방침은 수습 3개월간 프로덕트 코드에 접근시키지 않는다고 한다.그래서 과제로 내주시는 것들만 정말 주구장창 공부하고, 발표하고 있다. 회사는 굉장히 좋다.사내카페가 있어서 커피도 공짜로 마실수 있다. 사실 커피뿐만 아니라 레몬에이드나 사과주스 같은것도 마실수 있다. 미친 복지다.탕비실에서 간식도 그냥 먹을수 있고, 간단한 조식도 제공해준다. (간식은 당뇨 위험때매 자주 먹지는 못함)신입사원 입사기념 회식도 했는데 테이블마다 신입 이름도 박혀있었다. 내이름 있는것도 찍어놈 ㅋ분기마다 12시에 퇴근하고 팀원끼리 노는것도 있고월급나오는 주 금요일에는 '월금날' 이라 해서 2시..

무신사 2차 코테도 합격했다사실 얼마전에 다른 회사에 최종 합격해서 면접을 볼까 말까 고민하고 있는데무신사 사옥은 어떤지 궁금해서 일단 가보기로 했다여기는 인턴이고 합격한곳은 정규직이기도 하고 아 그리고 무신사측에서 코테 관련 내용을 외부로 공유해도 된다고 했다AI agent 활용 능력을 평가하는 시험이었는데 나는 처음에 딱히 변별력이 없을거라 예상했다근데 의외로 많은 취준생들이 agent 활용을 제대로 못하는듯 했다 무신사 측에서 codex를 지원해주는데 나는 클로드 max를 구독 중이었기 때문에 클로드만으로 문제를 풀었다oh-my-claudecode라는 플러그인을 통해 여러 에이전트를 병렬로 사용해서 시간을 더 줄일 수 있었다 문제대학교 수강신청 사이트를 만들어야했다여기서 중요하게 보던 것은 동시성 ..

데이터베이스 성능 최적화를 위해 인덱스를 생성했지만, 예상과 달리 Full Table Scan이 발생하는 경우가 있다. "인덱스가 있는데 왜 안 타지?"라는 의문이 든다면, 인덱스 스캔이 항상 풀 스캔보다 빠를 것이라는 오해부터 풀어야 한다.오늘은 논클러스터형 인덱스(Non-Clustered Index)가 성능을 보장하지 못하는 시점, 즉 '손익분기점'에 대해 정리해 본다.1. 리프 노드의 '포인터'와 '랜덤 I/O'논클러스터형 인덱스는 책 맨 뒤에 있는 '색인'과 같다. 인덱스 페이지(리프 노드)에는 실제 데이터가 아닌, 데이터가 위치한 주소값(RID 또는 클러스터형 인덱스 키)인 포인터가 저장되어 있다.동작 방식: 인덱스에서 조건에 맞는 키를 찾으면, 해당 포인터를 따라 실제 데이터가 저장된 디스크 ..

카프카를 알아야 하는 이유?카프카 말고도 분산 메세징 시스템은 AWS의 키네시스 등 비숫한 게 많다. 하지만 보편적으로 사용되는 시스템이기에 알아두면 다른 시스템도 이해하기 쉬워진다다음과 같은 효과를 기대할 수 있음대용량 처리고가용성메세지 유실 방지 등 다양한 기능메세지를 받는 서비스가 가용하지 않을 때 카프카가 그 메시지를 가지고 있다가 가용할 때 메세지를 다시 전송하는 매커니즘을 가지고 있음카프카의 구성 요소프로듀서와 컨슈머프로듀서는 메세지를 카프카 시스템에 발행하는 서비스컨슈머는 카프카 시스템에 발행된 메세지를 읽어오는 서비스오프셋은 컨슈머가 어디까지 메세지를 읽었는지를 기록해둔 데이터주문 서비스, 결제 서비스가 있고 주문을 완료하면 결제가 일어나야 한다고 할 때 카프카가 중간에서 메세지를 중계하면..

이번 과제는 Mock을 사용해서 실시간 예약정보를 데이터 플랫폼에 전송한다고 치고, 트랜잭션 내의 로직을 이벤트로 분리하는 것이다또한 MSA 설계로 전환할 때, 어떤 문제가 예상되고 해결할 수 있을지 보고서도 써야함과제일단 이 다음 과제가 kafka 사용이니까, 그걸 고려해서 구현하자현재 구현체에서는 ApplicationEventPublisher 를 사용해서 하면 될 것 같다일단 추상화를 위한 인터페이스부터 만들자interface DomainEventPublisher { fun publish(event: DomainEvent) fun publishAll(events: List)}abstract class DomainEvent ( val eventId: String = UUID.random..

애플리케이션이 커지고 복잡해질수록 '어디까지를 하나의 작업으로 묶어야 하는가'에 대한 고민이 깊어진다. 오늘은 트랜잭션의 범위를 좁히고, 시스템 간의 결합도를 낮추는 이벤트 기반 아키텍처의 핵심 개념을 정리해본다.1. 트랜잭션의 범위는 최소한으로트랜잭션은 데이터의 무결성이 보장되는 선에서 최대한 작게 가져가는 것이 원칙이다. 하나의 트랜잭션이 너무 많은 작업을 물고 있으면 여러 문제가 발생한다.성능 저하와 데드락: 트랜잭션 내에서 너무 많은 행을 수정하거나 느린 조회를 수행하면, DB Lock이 길게 유지된다. 이는 다른 요청의 대기 시간을 늘리고 결국 데드락(Deadlock) 상황을 초래할 수 있다.관심사의 혼재: DB 작업과 상관없는 외부 API 호출이나 알림 발송 로직이 트랜잭션 안에 섞여 있으면,..