멘토 Pick! 25년 11월 넷째 주 아티클 모음

안녕하세요 여러분!
카카오 출신 멘토님께서 이번 주에 직접 선정한 아티클을 공유드립니다!

멘토's Pick에서 트렌디한 인사이트를 놓치지 마세요! 🚀

🤔 들어가기 전에 알아두면 좋습니다!

• 대부분 아티클은 영문으로 제공됩니다. 영문 글을 읽을 때 크롬 번역 플러그인을 쓰면 읽기가 불편하나, 크롬 플러그인 하나를 설치하면 한국어를 읽듯이 좀 더 쉽게 영어 아티클을 읽을 수 있습니다. Trancy Chrome 플러그인을 설치 후 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
• 아티클을 읽고 어떤 점을 더 고민해 보고, 생각해 보면 좋을지 제시해 주시는 멘토님의 Comment도 잘 활용해 보시면 좋습니다!

💡Null-safe applications with Spring Boot 4

• Spring Boot 4에서 도입된 Null-safety 기능에 대해 소개합니다.

💌 멘토님의 Comment

: 드디어 Spring 생태계가 본격적으로 null-safety를 다루기 시작했습니다.  

그동안 Optional, Assert.notNull, @NonNull 등으로 부분 대응하던 문제를 이제는 프레임워크 레벨에서 방어할 수 있게 되었습니다.

 

이에 따라 null 허용 여부를 명시적으로 관리해야 하므로 서비스·DTO·엔티티 간 경계 설계의 일관성이 훨씬 중요해졌습니다. 어떤 방식으로 더 깔끔한 null-safety한 코드를 작성할 수 있는지, 코드 편집기 레벨에서 어떤 변화가 생길지 확인해보시면 좋겠습니다.

💡java.lang.Object .hashCode 메소드

• Java의 hashCode 메서드에 대해 정리한 글입니다.

💌 멘토님의 Comment

: hashcode를 메모리 주소의 단순 표현으로 이해하고 계시지 않나요? hashcode는 메모리 주소를 표현하지 않습니다. JVM이 일관성을 보장하기 위해 관리하는 별도의 값이며 equals와 매우 밀접하게 연관되어있습니다.

 

이펙티브 자바에서 등장하는 내용중 equals와 hashcode를 같이 구현하라는 지침이 있습니다. 왜 단순하게 int타입 숫자를 리턴하는 hashcode메서드를 equals와 같이 구현해야할까요? 내부 구현과 hash 컬랙션을 연관하여 설명할 수 있으려면 우선 hashcode가 어떻게 동작하는지를 이해해야합니다. 

💡MySQL을 이용한 분산락으로 여러 서버에 걸친 동시성 관리

• 생성 요청이 동시에 몰릴 때 비즈니스 제약(한 User당 Card 2개)을 보장하기 위해 MySQL USER-LEVEL LOCK 기반 분산락을 적용한 사례입니다.

💌 멘토님의 Comment

: 동시성 문제를 해결하는 방법중 하나는 DB레벨의 락을 사용하는겁니다. 다만 MySQL레벨의 락 사용시 주의할 점은 커넥션 관리가 어려워질 수 있다는 것입니다. 특히 JdbcTemplate처럼 자동으로 커넥션을 회수/재할당하는 레이어에서는 GET_LOCK과 RELEASE_LOCK이 서로 다른 커넥션에서 실행될 수 있습니다. GET_LOCK과 RELEASE_LOCK이 다른 커넥션에서 실행되면 락이 풀리지 않습니다.

 

MySQL의 락 기능은 별도의 추가 인프라를 구축하지 않고도 분산락을 사용할 수 있다는게 큰 장점이지만 커넥션관리가 어렵기때문에 왜 이렇게 동작하는지 잘 확인해보시길 바랍니다.

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