커넥션 풀링 및 캐싱

코드 예제: tutorial-website-interactive-persistence-advanced

사용된 라이브러리: HikariCP, Ehcache

이전 튜토리얼에서는 Exposed 프레임워크를 사용하여 웹사이트에 영속성(persistence)을 추가했습니다. 이 튜토리얼에서는 HikariCP 및 Ehcache 라이브러리를 각각 사용하여 데이터베이스 커넥션 풀링과 캐싱을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

의존성 추가

먼저, HikariCP 및 Ehcache 라이브러리에 대한 의존성을 추가해야 합니다. gradle.properties 파일을 열고 라이브러리 버전을 지정합니다:

h2_version = 2.3.232
hikaricp_version = 5.1.0

그런 다음, build.gradle.kts를 열고 다음 의존성들을 추가합니다:

build.gradle.kts 파일의 오른쪽 상단에 있는 Load Gradle Changes 아이콘을 클릭하여 새로 추가된 의존성들을 설치합니다.

커넥션 풀링

Exposed는 transaction 범위 내에서 데이터베이스에 대한 첫 번째 조작을 수행할 때 각 transaction 호출 내부에서 새로운 JDBC 커넥션을 시작합니다. 하지만 여러 JDBC 커넥션을 생성하는 것은 리소스 비용이 많이 듭니다. 기존 커넥션을 재사용하면 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 커넥션 풀링(connection pooling) 메커니즘이 이 문제를 해결합니다.

이 섹션에서는 애플리케이션에서 JDBC 커넥션 풀링을 관리하기 위해 HikariCP 프레임워크를 사용합니다.

설정 파일로 연결 설정 추출하기

이전 튜토리얼에서는 데이터베이스 연결을 설정하기 위해 com/example/dao/DatabaseSingleton.kt 파일에 driverClassName과 jdbcURL을 하드코딩했습니다:

데이터베이스 연결 설정을 사용자 정의 구성 그룹으로 추출해 보겠습니다.

1. src/main/resources/application.conf 파일을 열고 ktor 그룹 외부에 다음과 같이 storage 그룹을 추가합니다:

2. com/example/dao/DatabaseSingleton.kt를 열고 구성 파일에서 스토리지 설정을 로드하도록 init 함수를 업데이트합니다:

   이제 init 함수는 ApplicationConfig를 받아들이고 config.property를 사용하여 사용자 정의 설정을 로드합니다.

3. 마지막으로, com/example/Application.kt를 열고 애플리케이션 시작 시 연결 설정을 로드하도록 environment.config를 DatabaseSingleton.init에 전달합니다:

커넥션 풀링 활성화하기

Exposed에서 커넥션 풀링을 활성화하려면 DataSource를 Database.connect 함수의 파라미터로 제공해야 합니다. HikariCP는 DataSource 인터페이스를 구현하는 HikariDataSource 클래스를 제공합니다.

1. HikariDataSource를 생성하기 위해 com/example/dao/DatabaseSingleton.kt를 열고 DatabaseSingleton 객체에 createHikariDataSource 함수를 추가합니다:

   데이터 소스 설정에 대한 몇 가지 참고 사항은 다음과 같습니다:

   • createHikariDataSource 함수는 드라이버 클래스 이름과 데이터베이스 URL을 파라미터로 받습니다.
   • maximumPoolSize 속성은 커넥션 풀이 도달할 수 있는 최대 크기를 지정합니다.
   • isAutoCommit 및 transactionIsolation은 Exposed에서 사용하는 기본 설정과 동기화되도록 설정됩니다.

2. HikariDataSource를 사용하려면 이를 Database.connect 함수에 전달합니다:

   이제 애플리케이션을 실행하여 모든 것이 이전과 같이 작동하는지 확인할 수 있습니다.

캐싱

데이터베이스에 데이터베이스 캐시를 보충할 수 있습니다. 캐싱은 자주 사용되는 데이터를 임시 메모리에 저장하는 기술로, 데이터베이스의 부하를 줄이고 자주 필요한 데이터를 읽는 시간을 단축할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 Ehcache 라이브러리를 사용하여 파일에 캐시를 구성합니다.

설정에 캐시 파일 경로 추가하기

src/main/resources/application.conf 파일을 열고 storage 그룹에 ehcacheFilePath 속성을 추가합니다:

이 속성은 캐시 데이터를 저장하는 데 사용되는 파일의 경로를 지정합니다. 나중에 캐시 작업을 위한 DAOFacade 구현을 구성할 때 이 속성을 사용합니다.

캐싱 구현하기

캐싱을 구현하려면 캐시에서 값을 반환하고, 캐시된 값이 없는 경우 데이터베이스 인터페이스로 위임하는 또 다른 DAOFacade 구현을 제공해야 합니다.

1. com.example.dao 패키지에 새로운 DAOFacadeCacheImpl.kt 파일을 생성하고 다음 구현을 추가합니다:

   이 코드 샘플의 간략한 개요는 다음과 같습니다:

   • 캐시를 초기화하고 구성하기 위해 Ehcache CacheManager 인스턴스를 정의합니다. 디스크 저장소로 사용할 루트 디렉토리로 storagePath를 제공합니다.
   • ID별로 기사(article)를 저장하는 항목에 대한 캐시를 생성합니다. articlesCache는 Int 키를 Article 값에 매핑합니다.
   • 그런 다음 로컬 메모리 및 디스크 리소스에 대한 크기 제한을 제공합니다. 이러한 파라미터에 대한 자세한 내용은 Ehcache 문서에서 확인할 수 있습니다.
   • 마지막으로, 제공된 이름, 키 및 값 타입을 사용하여 cacheManager.getCache()를 호출함으로써 생성된 캐시를 가져옵니다.

2. 캐시에서 사용되려면 Article 클래스는 직렬화 가능해야 하며 java.io.Serializable을 구현해야 합니다. com/example/models/Article.kt를 열고 코드를 다음과 같이 업데이트합니다:

3. 이제 DAOFacade의 멤버들을 구현할 준비가 되었습니다. DAOFacadeCacheImpl.kt로 돌아가서 다음 메서드들을 추가합니다:

   • allArticles: 모든 기사를 캐싱하려고 시도하지 않고, 메인 데이터베이스에 위임합니다.
   • article: 기사를 가져올 때 먼저 캐시에 있는지 확인하고, 없는 경우에만 메인 DAOFacade에 위임하고 해당 기사를 캐시에 추가합니다.
   • addNewArticle: 새 기사를 추가할 때 메인 DAOFacade에 위임하지만, 해당 기사를 캐시에도 추가합니다.
   • editArticle: 기존 기사를 수정할 때 캐시와 데이터베이스를 모두 업데이트합니다.
   • deleteArticle: 삭제 시 캐시와 메인 데이터베이스 모두에서 기사를 삭제해야 합니다.

DAOFacadeCacheImpl 초기화하기

DAOFacadeCacheImpl 인스턴스를 생성하고, 애플리케이션이 시작되기 전에 데이터베이스에 삽입될 샘플 기사를 추가해 보겠습니다:

1. 먼저, DAOFacadeImpl.kt 파일을 열고 파일 하단의 dao 변수 초기화 코드를 제거합니다.

2. 그런 다음, com/example/plugins/Routing.kt를 열고 configureRouting 블록 내부에서 dao 변수를 초기화합니다:

   이제 끝났습니다. 이제 애플리케이션을 실행하여 모든 것이 이전과 같이 작동하는지 확인할 수 있습니다.

커넥션 풀링 및 캐싱이 포함된 전체 예제는 여기에서 찾을 수 있습니다: tutorial-website-interactive-persistence-advanced.