대량으로 발생하는 사용자 행동 로그를 그때그때 DB insert 하게 되면 애플리케이션과 DB에 둘 다 부담이 커진다.로그가 초당 수십-수백건 씩 쌓이면 DB connection pool 고갈, 애플리케이션 성능 저하 등이 발생한다.일반적으로는 kafka, RabbitMQ 등 이벤트 / 메시지 기반 인프라를 이용하여 처리할 수 있지만 상황에 따라 애플리케이션 레벨에서 해결해야했다. 이 글에서는 다른 인프라를 추가하지 않고, 애플리케이션 레벨에서 로그를 모아뒀다가 Batch insert 하는 방법을 다룬다. 설계 과정문제 상황유저 행동 로그(일단은 페이지 이동, 클릭 등 이벤트)를 수집해야 하는 상황로그가 초당 수십-수백건 수집되면 DB 부하가 심해지고, 애플리케이션 부담이 커질 수 있음추가 인프라 도입(..

Qdranthttps://qdrant.tech/ Qdrant - Vector DatabaseQdrant is an Open-Source Vector Database and Vector Search Engine written in Rust. It provides fast and scalable vector similarity search service with convenient API.qdrant.tech최근 AI 서비스 개발에서 핵심 키워드 중 하나는 벡터 데이터(Vector Data) 이다. 텍스트, 이미지, 오디오 같은 비정형 데이터를 임베딩(embedding) 모델을 통해 고차원 벡터로 변환하면, 이 벡터들을 서로 비교해 유사도 검색이나 컨텍스트 기반 검색을 수행할 수 있다. 여기서 중요한 건 ..

이 글은 AI, RAG에 대해 기술적으로 전혀 모르는 상황에서 인앱 AI를 도입하기 위한 기본 개념을 정리합니다. 이 개념을 이해한 후에, 아래 Spring AI 실습 글을 보시길 바랍니다.(이 글에서 Spring AI는 직접적으로 다루진 않습니다.)[Spring] - [Spring] Spring AI + RAG 임베디드 AI 구축 방법 [Spring] Spring AI + RAG 임베디드 AI 구축 방법시작하기 전에, 이 글은 개념 정리는 없는 실습 글입니다.RAG 및 AI 개념에 대해 정리한 글이 있으니, 참고하세요.[Spring AI] Spring Boot에 LLM을 도입하기 전 꼭 알아야 할 RAG 개념 정리 [Spring AI] Spring Boinnovation123.tistory.com 인..

시작하기 전에, 이 글은 개념 정리는 없는 실습 글입니다.RAG 및 AI 개념에 대해 정리한 글이 있으니, 참고하세요.[Spring AI] Spring Boot에 LLM을 도입하기 전 꼭 알아야 할 RAG 개념 정리 [Spring AI] Spring Boot에 LLM을 도입하기 전 꼭 알아야 할 RAG 개념 정리이 글은 AI, RAG에 대해 기술적으로 전혀 모르는 상황에서 인앱 AI를 도입하기 위한 기본 개념을 정리합니다. 이 개념을 이해한 후에, 아래 Spring AI 실습 글을 보시길 바랍니다.(이 글에서 Spring AI는innovation123.tistory.com 특정 도메인의 정보를 LLM이 읽어서 챗봇처럼 대답해 주기 위한 기본 흐름은 아래와 같다.특정 도메인을 임베딩 하여 vector DB..

@Transactional 전파 수준이란?Spring에서는 @Transactional을 통해 트랜잭션을 선언적으로 쉽게 관리한다.대부분의 경우 기본 전파 수준인 REQUIRED만으로도 충분하지만, 하나의 서비스 메서드에서 또 다른 트랜잭션 메서드를 호출할 때, 전파 전략을 명확히 이해하고 설정하지 않으면 원치 않는 rollback 또는 commit이 발생할 수 있다. 트랜잭션 전파 수준은 “이미 존재하는 트랜잭션이 있는 상황에서 이 메서드를 새 트랜잭션으로 실행할 것인가, 아니면 기존 트랜잭션에 참여할 것인가”를 결정하는 설정하는 것이다. 트랜잭션 전파가 중요한 상황들주문 entity 저장 진행 중, 로그테이블에 기록해야 됨. -> 로그 저장 중 에러 발생한다고 비즈니스 로직을 롤백하면 안 됨서비스 내의..

@RequestBody Json 데이터 바인딩Frontend에서 Http Body에 Json 데이터를 담아서 보내면, Spring Boot Controller의 @RequestBody로 객체로 바인딩된다. 결론부터 말하자면 아래의 방법 중 하나로 바인딩 한다.기본 생성자 + Setter전체 필드 생성자 + @JsonCreator필드 직접 접근HttpMessageConverterSpring은 @RequestBody가 붙은 파라미터를 처리할 때 내부적으로 HttpMessageConverter를 사용한다.HandlerMethodArgumentResolver → RequestResponseBodyMethodProcessor → HttpMessageConverter 순으로 요청을 처리한다.JSON String은 ..

Spring의 Cache 추상화개발을 하다 보면, 동적으로 변하진 않는데, 자주 필요한 데이터들을 조회하는 API를 호출할 일이 종종 있다. 간단한 예시로 아래와 같은 상황이 있을 수 있다.Frontend에서 select-box의 값을 채우기 위한 data List 조회외부 API에서 특정 데이터를 조회하는데, 외부 API에서 제공하는 데이터의 갱신 주기가 길 때자주 호출되는 데이터이지만, 실시간으로 변하는 값이 아닐 때Spring은 자주 호출되는 메서드의 실행 결과를 캐시에 저장하고, 이후 동일한 요청이 들어오면 캐시 된 값을 반환하여 응답 속도를 높이고 시스템 부하를 줄일 수 있도록 캐싱 기능을 추상화하여 제공한다.캐시 구현체와 무관하게 사용할 수 있도록 @Cacheable, @CacheEvict, ..

스프링 부트에서는 @Transactional 어노테이션을 이용하여 복잡한 트랜잭션 처리를 단순화한다.클래스, 메서드 단위로 어노테이션을 추가할 수 있고,스프링이 AOP를 통해 프락시를 도입하여 트랜잭션 처리를 모두 해결해 준다. @Transactional 세부 설정트랜잭션의 세부 설정을 통해 상황별로 적절한 설정을 하여 성능을 최적화할 수 있다.@Transactional 세부 설정 종류Isolation (격리 수준 설정)Propagation(전파 수준 설정)readOnly 속성트랜잭션 롤백 예외 설정time-out 설정 1. Isolation(격리 수준)일관성이 깨지는 것을 어느 정도까지 허용하느냐에 대한 설정이다. 기본 설정은 DEFAULT이다.@Transactional(isolation=Isol..