개발자의 일상

Spring valid 자주 사용하는 내용/샘플 정리

 - 필요시 복붙 목적으로 메모해둔 글인점을 감안해주세요

//${validatedValue}를 이용하면 검증대상 값을 가져올 수 있음
@NotBlank(message = "'authKey' cannot be null or empty")
@Size(max = 50, message = "The 'authKey' must be a maximum of {max}. But the request is [${validatedValue}].")
private String authKey;

nginx 설정시 이정도는 알아야함

 - https://www.nginx.com/blog/avoiding-top-10-nginx-configuration-mistakes/

 - 참고링크: https://news.hada.io/topic?id=6041

1. 워커당 File Descriptor가 충분하지 않음
2. error_log off 는 없음
   access_log 는 off가 되지만, error_log는 off가 되지 않음. 이러면 off 이름을 가진 에러 로그 파일이 생성
3. 업스트림 서버 연결에는 Keepalive를 활성화할 것
4. 지시문 상속이 동작하는 방식 제대로 알기
5. proxy_buffering off 사용 금지
6. if 지시문의 잘못된 사용
7. 과도한 헬스 체크 금지
8. Metric 접근에 보안 설정하기
9. 모든 트래픽이 같은 /24 CIDR 블록에서 오는 경우에는 ip_hash 대신 hash $binary_remote_addr consistent 사용
10. 업스트림 그룹의 장점 활용하기

참고 링크 

 - https://sas-study.tistory.com/410

 - 

코드 샘플

import org.springframework.security.core.annotation.AuthenticationPrincipal;

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.PARAMETER)
@AuthenticationPrincipal(expression = "#this == 'anonymousUser' ? null : account")
public @interface CurrentUser {

}

1. 신규 개발자 입사 또는 성능 문제 발생시 공유하는 java 코딩 방법
2.  모두 지킬 수는 없지만 알고 있으면 좋은 내용

• Tips to Optimize Java Code Performance
  https://www.geeksforgeeks.org/12-tips-to-optimize-java-code-performance/https://stackify.com/java-performance-tuning/
• https://stackify.com/java-performance-tuning/

p.s. 생각날때 개인 의견 추가 및 링크들 추가 예정

AWS에서 Redis(Elastic cache)사용시 모니터링 등에 사용하는 커맨드
 - 예) 리얼 환경에서 사용하면 안되는 커맨드가 가끔 개발자 실수로 반영될 수 있음(예. keys)

-- redis에 keys 커맨드가 실행되고 있는지 모니터링하는 커맨드
 redis-cli -h 도메인혹은IP monitor | grep keys
  - 예) redis-cli -h 블라블라.apn2.cache.amazonaws.com monitor


-- redis에 접속되어있는 유니크한 클라이언 IP 리스트 확인 커맨드
redis-cli -h redis서버호스트 CLIENT LIST | awk '{print $2}' | sed s/:.*//g | sort -u

AWS ec2에 redis-cli설치하는 방법

# make 하기 위해서 gcc 다운
sudo yum install -y gcc

# redis-cli 설치 및 make
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz && tar xvzf redis-stable.tar.gz && cd redis-stable && make

#src/redis-cli 에서 사용 가능
예) ./redis-cli -h 'redis 호스트 도메인' -p '포트번호'

git 링크

 - https://github.com/oshnew/study-modern-java/blob/master/src/main/java/stream/StreamSorted.java

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 내부 개발자 교육을 위한 간단한 java Stream 샘플 소스
 *  - 정렬
 *
 * @author
 */
public class StreamSorted {

	public static void main(String[] args) {

		//테스트 데이터 셋팅
		List<StatVO> statList = Arrays.asList(new StatVO("a", 3), new StatVO("b_a", 2), new StatVO("b_c", 1), new StatVO("d", 7));

		System.out.println("=== cnt 오름차순 정렬");
		statList.stream().sorted(Comparator.comparing(StatVO::getCnt)).forEach(System.out::println);

		System.out.println("\n\n");
		System.out.println("=== cnt 내림차순 정렬");
		statList.stream().sorted(Comparator.comparing(StatVO::getCnt).reversed()).forEach(System.out::println);

		System.out.println("\n\n");
		System.out.println("=== stat name 오름차순 후에 cnt 내림차순정렬"); //다수 필드 정렬
		statList.stream().sorted(Comparator.comparing(StatVO::getStat).thenComparing(StatVO::getCnt).reversed()).forEach(System.out::println);

		System.out.println("\n\n");
		List<StatVO> descList = statList.stream().sorted(Comparator.comparing(StatVO::getCnt)).collect(Collectors.toList());
		System.out.println("=== 오름차순 정렬하여 collect한 리스트");
		descList.stream().forEach(System.out::println);

	}

	@Data
	@AllArgsConstructor
	public static class StatVO {
		private String stat;
		private int cnt;
	}

}

1. 인증
   1. 서비스 계정으로 인증: https://cloud.google.com/docs/authentication/production?hl=ko

1. 목적/배경

 - 가끔 대용량 데이터 처리(예. DB에 100만건 insert values로 bulk insert할때) 부하 분산을 위해 적절한 데이터 사이즈로 분할하여 처리할 필요가 있음

   (간단한 수학 계산인데 필요할때마다 다시 코딩하는게 번거롭고 헷갈려서 메모 목적으로 작성해둡니다.

2. 처리 방법

 - 적절한 데이터 사이즈만큼 잘라서 loop처리

샘플 소스

/**
	 * N개의 데이터 리스트를 자르는 간단한 소스
	 *   - 대용량 DB 저장 등의 기능 구현때 부하 분산 목적
	 *
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {

		//테스트 데이터 셋팅
		int dataSize = 103;
		ArrayList<Integer> dataList = new ArrayList<>(dataSize);
		for (int i = 1; i <= dataSize; i++) {
			dataList.add(i);
		}

		//처리 시작
		final int dataCnt = dataList.size();
		final int PER_CNT = 10; //1회 처리 건수

		int fromIndex = 0;
		int toIndex = 0;

		boolean isNeedNextLoop = true;
		int loopCompleteCnt = 0; //loop처리 완료된 횟수
		do {

			fromIndex = loopCompleteCnt * PER_CNT;  //최초 시작은 0, 이후 PER_SAVE_CNT개 만큼씩 fromIndex는 증가
			toIndex = fromIndex + PER_CNT; //from index에서 1회 최대 건수만큼까지 toIndex는 증가
			if (toIndex >= dataCnt) { //증가한 toIndex가 데이터 전체 갯수보다 클때는 toIndex 값을 변경(마지막 loop에서는 데이터 element갯수가 1회 처리량보다 적거나 같음)
				toIndex = dataCnt;
				isNeedNextLoop = false;
			}		

			//비즈니스 로직 작성
			System.out.println(String.format("%s회 data subList: %s", loopCompleteCnt+1, dataList.subList(fromIndex, toIndex)));
            loopCompleteCnt++;

		} while (isNeedNextLoop);

	}

샘플소스 결과 

1회 data subList: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
2회 data subList: [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
3회 data subList: [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
4회 data subList: [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40]
5회 data subList: [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]
6회 data subList: [51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60]
7회 data subList: [61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70]
8회 data subList: [71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80]
9회 data subList: [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90]
10회 data subList: [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]
11회 data subList: [101, 102, 103]