2019.05.23 오늘의 구글링

오늘의 구글링

Kotlin + Mybatis : argument mismatch issue

  • 문제점 : kotlin data class로 만든 entity class를 mybatis mapper의 javaType으로 사용하면 argument mismatch가 발생한다.
  • 원인
    • 해당 class의 resultMap이 association을 가지고 있으면 발생한다.
  • 해결
    • data class에 no arguments constructor를 생성하면 해결된다.
    • googling을 해서 찾은 거는 아니고 row 정보로 resultmap constructor를 찾을 때 nested map이 존재하는 경우 no args constructor를 호출하는 부분이 있는 것을 보고 위처럼 해보니 동작함.
    • 시간이 급하여 (no args constructor를 사용하는 이유)[[https://github.com/mybatis/mybatis-3/issues/101]]는 차차 다시 확인해보자
      • 이유는 연속된 nested 객체가 계속 constructor를 사용하게되면 resultmap 객체 생성시 메모리 이슈가 발생한다는 것
    • https://github.com/mybatis/mybatis-3/issues/1382 이것도 참고.
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2019.05.22 오늘의 구글링

오늘의 구글링

기존 lombok 코드들이 kotlin에서 동작이 안되네.

  • query : kotlin lombok
  • 결과 : delombok..하는 수 밖에
    • mapstruct도 안된다면 이건 우리 프로젝트에서 좀 커다란 문제..kotlin에서는 kotlin용으로 해야하나? 찾아봐야겠다.

MYSQL : You can’t specify target table ‘table’ for update in FROM clause

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WebFlux 알아보기

WebFlux???

  • Spring 5가 나오면서 추가된 request 비동기 처리 방식.
  • functional programming에 관심을 가지게되어 자연스럽게 Reactive programming에도 관심을 가지게되었고 Spring stack으로 먹고 살다보니 결국 WebFux에 왔다. WebFlux가 어떤 방식으로 동작하는 것이고 기존의 Servlet 방식보다 좋은 점은 무엇인지 공부할거다.
  • 그 기초 지식을 학습하기위해 찾아보면서 자료들을 정리한다.

공부하면서 본 것들

Blogs

Youtube

Github

  • AoJ: ADBA over JDBC : Oracle이 JavaOne에서 발표했던 New Asynchronous DB Connections에 대한 샘플 코드 - first commit이 2012년 부터. 처음시작때는 kotlin이 아니고 scala네 ㅋ

  • jasync sql : Kotlin!으로 작성된 Async Mysql driver. Kotlin 코드 샘플을 구경할겸. 겸사겸사. 실제 이걸로 작업을 안해봐서 동작이나 성능이 어떤지는 모름.

  • MiXiT : Spring Boot 2 + WebFlux + Kotlin 데모 사이트 코드!

  • Lite Rx API Hands-on : Reactor Java 연습용 코드 예제

  • Lite Reactor API and Reactor Kotlin Extensions Hands-on : Reactor Kotlin 연습용 코드 예제

stack overflow

stack overflow를 뒤져보면 내가 궁금해했던 것들이 많아서 이것들이 정답일지 아닌지는 모르지만 참고용.

  • Spring MVC (async) vs Spring WebFlux : 이것이 WebFlux 공부한다면 찾아보는 제일 첫번째 질문 ㅋ 뭐가 다른거야? 뭐가 좋은거야?

  • Is asynchronous jdbc call possible : 2011년에 질문한 자료. 현재 상황과는 다르게 절망적인 상황을 자체 라이브러리로 해결하겠다는 작성자의 이야기와 달려있는 댓글들을 보면 이 모든 것들이 신규 개념이 아닌 오래된 것들이 근래에 구체화되어 나오고 있다는 것이란 것을 다시 깨닫게함.

인간레퍼런스

  • WebFlux 뽐뿌를 넣어준 사람 : Thanks to 김기현

공부하면서 궁금해진 것들. (답을 찾으면 업데이트)

  • DB Connection 숫자는 어떻게 되는지? Event loop안에서 사용하는 Worker 별로 생기는 것인지 해당 Worker들도 DB Connection Pool로 한번 더 감싸진 것인지?

  • repository async로 인해서 request의 thread 점유 시간이 줄어든다면 서버 운용 측면에서 thread 자원을 아낄 수 있게 되어 서버 instance 숫자를 줄 일 수 있을 것 같은데, thread 자원을 아끼는 대신 추가로 cpu 사용률이 높아져서 scale out이 되지는 않을지?

  • 설명들을 보면 아직 aync rdb jdbc가 없다는데, 우린 적용하기 힘든건가?

    • async JDBC spec은 발표되었는데, 아직 지원되는 상용드라이버는 안보인다. 하지만 몇몇 github driver들이 찾아지긴함.
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비동기 프로그래밍 테크닉

비동기 프로그래밍 테크닉 (Asynchronous Programming Techniques)

번역

해당 번역은 정식 번역이 아닌 학습을 위한 개인 번역입니다. 참고 부탁드립니다. nurinamu

원문 Asynchronous Programming Techniques

이 튜토리얼은 비동기 프로그래밍의 다른 접근 방법을 설명한다.

수십년간, 우리 같은 개발자들은 앱이 블럭킹되는 것을 어떻게 방지할 것인지에 대한 문제를 맞닥드리고 있다. 데스크탑, 모바일, 심지어 서버사이드 앱들을 개발할 때에도 우리는 사용자가 대기하거나 앱이 버틀넥 이슈로 나빠지는 것을 방지하기 위해 스케일링 되는 것을 피하고 싶어한다.

여기 이런 문제를 해결하기 위한 다양한 접근 법들이 있다 :

  • Threading
  • Callbacks
  • Futures, Promises et al.
  • Reactive Extensions
  • Coroutines

코루틴(Coroutines)이 무엇인지에 대하여 설명하기 이전에 몇가지 다른 솔루션들을 간단하게 짚어보자.

Threading

쓰레드는 아마도 가장 잘 알려진 블러킹 회피 방법일 것이다.

fun postItem(item: Item) {
    val token = preparePost()
    val post = submitPost(token, item)
    processPost(post)
}

fun preparePost(): Token {
    // makes a request and consequently blocks the main thread
    return token
}

위의 코드에서 preparePost는 처리가 오래걸리고 사용자 인터페이스가 블럭된다고 가정하자. 이것은 쓰레드를 분리하여 실행 시킬 수 있다. 이것은 UI가 블럭킹되는 것을 회피할 수 있게한다. 매우 일반 적인 방법이지만 문제점들을 가지고 있다 :

  • 싸지가 않다. 쓰레드는 고비용의 context 변경을 필요로 한다.
  • 한계가 있다. OS가 정한 한계 숫자 안에서만 실행 가능하다. 서버 영역에서는 이 것이 주요 병목 원인이 될 수 있다.
  • 항상 가능한 것이 아니다. 자바스크립트 같은 몇몇 플랫폼에서는 쓰레드를 지원조차 하지 않는다.
  • 쉽지가 않다. 경쟁 상황을 피하기 위한 쓰레드들을 디버깅 하는 것은 멀티 쓰레드 프로그램에서 자주 겪는 힘든 일이다.

Callbacks

콜백(callbacks)은 하나의 함수를 다른 함수로 파라미터로 전달하는 것이다. 이것은 완료시점에 한번만 호출된다.

fun postItem(item: Item) {
    preparePostAsync { token -> 
        submitPostAsync(token, item) { post -> 
            processPost(post)
        }
    }
}

fun preparePostAsync(callback: (Token) -> Unit) {
    // make request and return immediately 
    // arrange callback to be invoked later
}

이 원리는 아주 우아한 해결책으로 느껴진다 하지만 이것도 몇가지 문제가 있다:

  • 내부 콜백의 어려움. 보통 콜백으로 사용되는 함수는 결국 자체 콜백을 필요로 하게된다. 이것은 이해하기 어려운 코드를 만들어 내는 연쇄 내부 콜백을 야기하게된다. 이 패턴은 종종 크리스마스 트리라는 이름으로 언급이 된다.

  • 애러처리가 복잡하다. 내제 모델은 애러 처리와 애러 처리 전파를 더 복잡하게 한다.

콜백은 자바스크립트와 같은 이벤트 루프 아키텍쳐에서는 매우 일반적인 것이다. 하지만 자바스크립트에서 조차도 보통 프로미스나 리액티브 익스텐션 같은 다른 접근 법을 사용하려고 옮겨간다.

Futures, Promises 등과 나머지

futures나 promises(언어/플랫폼에 따라 불리우는 다른 단어들도 있다)의 아이디어 배경은 호출했을 때, 특정 시점에 Promise로 불리는 처리가능한 객체를 반환하게다고 보장하는 것이다.

fun postItem(item: Item) {
    preparePostAsync() 
        .thenCompose { token -> 
            submitPostAsync(token, item)
        }
        .thenAccept { post -> 
            processPost(post)
        }
         
}

fun preparePostAsync(): Promise<Token> {
    // makes request an returns a promise that is completed later
    return promise 
}

이 접근은 프로그래밍 방법의 몇가지 변화가 필요하다. 특히.

  • 다른 프로그래밍 모델. 콜백과 같은 프로그래밍 모델은 폭포수 접근법을 떠나 연쇄 호출과 합성 모델로 이동한다. 반복문, 예외처리 등 같은 전통적인 프로그래밍 구조체는 더이상 이러한 모델에 맞지가 않는다.

  • 다른 API. 플랫폼 별로 다양한 thenCompose, thenAccept 같은 완전히 새로운 API를 학습해야한다.

  • 명시된 반환 type. 반환 타입은 우리가 필요로하는 실제 데이터 대신에 값을 내재한 새로운 타입인 Promise로 반환한다.

  • 오류 처리가 복잡해질 것이다. 애러의 전파와 처리가 항상 직접적이지가 않다.

Reactive Extensions

리덱티브 익세텐션(Rx)는 Erik Meijer에 의해 C#에서 소개되었다. 한동안 .NET 플랫폼 에서만 사용되어지고, Netflix가 RxJava라는 이름으로 Java에 포팅하기 전까지는 딱히 주류가 되지는 않았었다. 이후 자바스크립트 - RxJS 를 포함하여 다양한 플랫폼을 위해 여러 경로들이 제공되어졌다.

Rx의 아이디어 배경은 데이터를 이제는 스트림(무한한 양의 데이터)으로 고려하고 이 스트림은 관찰되어질 수 있다는 것이다 그리고 observable streams라 불리는 것을 어딘가로 전달하는 것이다. 실제 항목으로 Rx는 간단히 데이터 처리를 위해 몇가지 확장들을 포함한 관찰자(Observer) 패턴이다.

접근 방법으로 보면 Future와 매우 유사하지만 Future는 단일 데이터를 반환하고 Rx는 스트림을 반환한다. 또한 프로그래밍 모델에 대하여 완전히 새로운 사고 방식을 제시한다. 유명한 문구로

“모든 것은 스트림이고 관찰 가능하다.”

문제들을 접근하는 다른 방법과 우리가 사용하는 것에서 동기화 코드를 작성하는 시점으로 매우 중요한 변화가 있다는 것을 의미한다. Futures와 반대로 한가지 장점은 여러 플랫폼에 포팅되어있다는 것이다. C#, Java, JavaScript나 Rx가 가능한 다른 어떤 언어를 사용하던 간에 일관된 API 경험을 할 수 있다.

게다가, Rx는 애러 핸들링에 대한 좋은 접근을 소개한다.

Coroutines

비동기 코드를 작성하기 위한 코틀린의 접근은 연기 가능한(suspendable) 연산들의 아이디어(함수가 특정 포인트에서 실행을 연기할 수 있고 이후 다시 실행할 수 있는 아이디어)인 코루틴을 사용하는 것이다.

개발자들에게 코틀린이 등장하였을 때 가장 좋은 장점은 논블럭킹 코드를 작성하는 것이 블럭킹 코드 작성하는 것과 동일하다는 것이다. 프로그래밍 모델 자체는 크게 바뀌지 않는다.

다음의 코드는 객체를 가져오는 것이다.

fun postItem(item: Item) {
    launch {
        val token = preparePost()
        val post = submitPost(token, item)
        processPost(post)
    }
}

suspend fun preparePost(): Token {
    // makes a request and suspends the coroutine
    return suspendCoroutine { /* ... */ } 
}

이 코드는 메인 쓰레드가 블럭킹 되지 않고 오랬동안 동작할 것이다. preparePost는 연기 가능한 함수(suspendable function)이라 불린다. 그래서 suspend 머릿말을 붙였다. 위에서 의미하는 것은 함수가 특정 시점마다 실행되고 실행이 멈추고 재시작 된다는 것이다.

함수 표현형태는 기존과 동일하다. 다른 점 한가지는 suspend가 추가된 것이다. 반환 type은 요구하는 형태 그대로이다. 코루틴(다른 챕터에서 확인할)을 시작하는 launch라는 함수를 사용한 것 이외에는 코드가 특별한 문법이 필요하지 않고 여전히 동기화 코드를 사용하는 것처럼 작성된다. 프로그래밍 모델과 API는 동일하다. 반복문, 예외처리 등을 계속 사용할 수 있다. 그리고 새로운 API 세트를 학습할 필요가 없다. 코루틴은 플랫폼 독립적이다. JVM, Javascript 또는 어떤 플랫폼위에 있더라도, 코드는 동일하게 작성된다. 내부적으로 컴파일러가 각 플랫폼에 맞춰 처리한다. 코루틴은 새로운 컨셉도 아니고 코틀린에서 단독으로 발명한 것도 아니다. 코루틴은 수십년동안 존재해왔고 Go와 같은 다른 여러 언어에서 인기가 있다. 코틀린으로 구현 된 것을 주목해야할 것은 대부분의 기능들이 라이르러리로 되어졌다는 것이다. 사실 suspend 키워드 이외의 추가된 키워드가 없다. async, await 같은 문법을 가진 C#과 같은 언어들과의 차이이다. 코틀린에서는 단지 라이브러리 함수일 뿐이다.

코루틴과 다른 가능성들에 관한 추가 정보는 레퍼런스 문서를 참고해라

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생각처럼 되지 않는 코드 작성

Eureka!.. 하지만

지난 밤 꿈속에서 그동안 머리속을 어지럽히던 모나드의 필요성에 대해서 번뜩임과 함께 사용처를 이해하게 되었다. 잊지 않기위해 바로 keep에 draft를 작성하고, 블로그 쓸거리가 생겼다고 신나하면서 생각났던 아이디어를 마구마구 코드로 써봤다.

그런데!!

안된다.. 헛 이게 아닌데. 뭔가 잘못생각했나. 당황하면서 이것저것 다시 글들을 찾아보고 더 공부해본다. 틀렸다. 잘못생각한거다. 그냥 나의 상상속의 결론이었지 현실에서는 안되는 것이었다. 근데 가능할 것 같은데 왜 안되는걸까. 아쉬워하면서 신나게 작성하던 블로그 포스트는 지우기는 아까워서 sub branch에 push 해버리고 차후에 내 생각을 구현해줄 실제 코드와 함께 살려내는 것으로.

아쉬움을 일단 사이버공간에 토로차 글 남긴다.

---------------------------------------- "생각처럼 되지 않는 코드 작성" 끝 ----------------------------------------