Java와 Spring Boot에서 MySQL을 사용하다 보면 Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 에러를 만나는 경우가 있습니다. 이 에러는 단순히 쿼리가 느리다는 뜻이 아니라, 어떤 트랜잭션이 필요한 락을 제때 얻지 못했다는 의미에 가깝습니다.Java Lock wait timeout exceeded 에러는 어떤 상황에서 발생할까?Java Lock wait timeout exceeded 에러는 보통 Java 애플리케이션에서 MySQL InnoDB 테이블을 수정하는 도중 발생합니다. 대표적으로 Spring Boot, JPA, MyBatis 환경에서 INSERT, UPDATE, DELETE를 수행할 때 많이 보입니다.에러 메시지는 보통 다음과 비..
Java 애플리케이션을 운영하다 보면 어느 날 갑자기 MySQL에서 Too many connections 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 단순히 DB 접속 수를 늘리면 끝나는 문제가 아니라, 애플리케이션의 커넥션 사용 방식과 DB 설정을 함께 봐야 하는 문제입니다.Java Too many connections 오류는 어떤 상황에서 발생할까?Java 서비스에서 Too many connections 오류가 발생했다는 것은 MySQL이 허용하는 최대 커넥션 수를 이미 모두 사용했다는 의미입니다. 애플리케이션 입장에서는 DB에 새 연결을 만들려고 했지만, MySQL 서버가 더 이상 연결을 받아줄 수 없는 상태라고 보면 됩니다.대표적인 에러 메시지는 다음과 비슷합니다.java.sql.SQLNonTra..
Spring Boot와 JPA를 사용하다 보면 Could not open JPA EntityManager 에러를 만나는 경우가 있습니다. 단순히 JPA가 안 열린다는 뜻처럼 보이지만, 실제로는 데이터베이스 연결, 트랜잭션 설정, 커넥션 풀, 프록시 호출 방식까지 함께 봐야 하는 에러입니다.Could not open JPA EntityManager 에러는 어떤 상황에서 발생할까?Java에서 Spring Boot와 JPA를 사용할 때 Could not open JPA EntityManager 에러는 보통 Repository나 Service에서 데이터베이스 접근을 시도하는 순간 발생합니다. 이름만 보면 EntityManager 생성 자체가 실패한 것처럼 보이지만, 실제 원인은 그보다 아래 계층에 있는 경우가 ..
Spring Boot는 개발 생산성이 높지만, 트래픽이 많거나 대규모 데이터를 처리하는 환경에서는 성능 최적화가 필수적입니다. 1. JVM 및 애플리케이션 레벨 최적화1-1. JVM 메모리 설정 조정Spring Boot는 JVM 위에서 동작하므로, 올바른 메모리 설정이 가장 기본적인 튜닝 포인트입니다.# 예시 (4GB 메모리 환경)JAVA_OPTS="-Xms2g -Xmx2g -XX:+UseG1GC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError"-Xms / -Xmx: 힙 메모리 최소/최대 크기 설정G1GC: 대규모 힙에서 효율적인 GC 알고리즘HeapDumpOnOutOfMemoryError: OOM 발생 시 원인 분석을 위한 덤프 생성운영 환경에서는 G1GC 또는 ZGC를 권장하며, GC 로..
대규모 시스템에서 가장 어려운 문제 중 하나는 비즈니스 로직의 복잡성을 코드로 일관성 있게 표현하는 것입니다. 이를 해결하기 위해 제안된 접근 방식이 바로 DDD(Domain Driven Design, 도메인 주도 설계)입니다. 1. DDD란 무엇인가?DDD는 도메인(비즈니스 영역)을 중심으로 소프트웨어를 설계하는 방법론입니다. 단순히 기술 구조를 나누는 것이 아니라, 실제 비즈니스 개념과 언어(Ubiquitous Language)를 코드에 반영하여 개발자와 도메인 전문가가 동일한 언어로 소통할 수 있게 합니다.도메인(Domain): 비즈니스가 해결하고자 하는 문제의 영역모델(Model): 도메인을 코드로 표현한 추상화된 개념Ubiquitous Language: 팀 전체가 공유하는 통일된 비즈니스 용..
트래픽이 급증하는 서비스에서는 요청당 DB나 외부 API를 매번 호출하면 쉽게 병목이 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위한 핵심 기술이 바로 캐싱(Caching)입니다. 1. 캐싱의 기본 개념캐시는 자주 사용되는 데이터를 메모리나 고속 저장소에 임시로 보관하여, 다음 요청 시 빠르게 응답할 수 있도록 하는 기술입니다. 핵심 목적은 DB 부하를 줄이고, 요청 지연(latency)을 최소화하는 것입니다.Time-to-Live(TTL): 캐시된 데이터의 만료 시간Cache Miss: 캐시에 데이터가 없어 원본 데이터 소스(DB 등)에서 조회하는 경우Cache Hit: 캐시에서 데이터를 바로 반환한 경우Eviction Policy: 캐시 메모리 초과 시 오래된 데이터를 제거하는 정책 (LRU, LFU 등) ..
