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      - link "TechLog Studio" [ref=f7e7] [cursor=pointer]:
        - /url: /studio
        - text: TechLog
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            - paragraph [ref=f7e23]: CASE · VERSION 11
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                  - /placeholder: 비우면 제목에서 만듭니다 (영문 소문자·숫자·하이픈)
                  - text: collection-nplus1-dto-mapping
              - generic [ref=f7e37]:
                - generic [ref=f7e38]: 요약
                - textbox "요약" [ref=f7e39]: 피드 아이템을 엔티티로 조회한 뒤 Stream으로 DTO에 옮기는 과정에 대한 내용이다. 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 n개의 쿼리가 추가적으로 나갔다. N=100이라면 추가 쿼리포함해서 총 222개가 나가게 되었다.
                - generic [aria-hidden] [ref=f7e40]: 목록 카드에는 약 90자까지 보입니다 · 136 / 2000
              - generic [ref=f7e41]:
                - generic [ref=f7e42]: Topic
                - combobox "Topic" [ref=f7e43]:
                  - option "선택하지 않음"
                  - option "JPA 피드 조회 성능" [selected]
                  - option "OAuth/OIDC 인증 경계"
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                - generic [ref=f7e45]: Project
                - combobox "Project" [ref=f7e46]:
                  - option "미지정"
                  - option "Backend Clean Architecture"
                  - option "KeyCloak Patterns"
                  - option "Liner N + 1문제" [selected]
            - status [ref=f7e47]
            - group "축 — 고르지 않으면 이 주제의 공통 기록이 됩니다" [ref=f7e48]:
              - generic [ref=f7e50] [cursor=pointer]:
                - checkbox "파생 쿼리 그대로" [ref=f7e51]
                - generic [ref=f7e52]: 파생 쿼리 그대로
              - generic [ref=f7e53] [cursor=pointer]:
                - checkbox "컬렉션 fetch join" [ref=f7e54]
                - generic [ref=f7e55]: 컬렉션 fetch join
              - generic [ref=f7e56] [cursor=pointer]:
                - checkbox "fetch join + 페이징" [ref=f7e57]
                - generic [ref=f7e58]: fetch join + 페이징
            - group "관계" [ref=f7e59]:
              - generic [ref=f7e61]:
                - generic [ref=f7e62]:
                  - generic [ref=f7e63]: 관계 1 대상
                  - combobox "관계 1 대상" [ref=f7e64]:
                    - option "대상 선택"
                    - option "Browser Token을 없애면서 BFF에 Session과 CSRF 책임이 생긴 과정"
                    - option "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제"
                    - option "Collection Fetch Join Pagination의 In-memory Paging"
                    - option "DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1"
                    - option "Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [disabled]
                    - option "Forward-Auth에서 Client가 보낸 Identity Header를 신뢰하면 안 되는 이유"
                    - option "Projection 이후에도 1,509행을 읽은 Row Over-fetch"
                    - option "Refresh Token 관리만 서버로 이전, Access Token은 여전히 Browser에 노출"
                    - option "SPA에서 OAuth Token을 JavaScript Memory에 보관한 경우"
                    - option "Visibility OR이 Keyset Index를 깨뜨린 문제"
                    - option "Authorization Code와 PKCE가 보호하는 구간"
                    - option "Bearer JWT가 인증된 principal이 되기까지"
                    - option "Cookie로 인증하는 요청에서 CSRF token이 하는 일"
                    - option "브라우저가 credential을 보관하는 위치와 그 성질"
                    - option "Forward-Auth와 Nginx auth_request의 동작"
                    - option "외부 IdP Brokering의 동작"
                    - option "Authorization Code Flow의 Endpoint와 Credential 이동 기준"
                    - option "BFF 인증 구조 설계 기준"
                    - option "Feed Visibility Query Pattern"
                    - option "Fetch Join · Batch · Projection 선택 기준"
                    - option "Fetch Type과 Fetch Strategy 구분" [disabled]
                    - option "Forward-Auth에서 Identity Header를 신뢰하기 위한 조건"
                    - option "외부 IdP 연동과 Application 인증 구조의 경계"
                    - option "JPA N+1 정량 진단 기준" [selected]
                    - option "Keyset Pagination 설계 기준"
                    - option "OAuth/OIDC 인증 패턴 선택 기준"
                    - option "OAuth Token과 Application Session을 구분하는 기준"
                    - option "PostgreSQL Query Plan 측정 기준"
                    - option "Public Client와 Confidential Client 구분 기준"
                    - option "Top-N-per-group 선택 기준"
                    - option "실제 동시 트래픽에서도 이 구조가 안정적인가"
                    - option "서버 세션 기반 인증 구조는 다중 인스턴스에서 어떻게 운영할 것인가"
                    - option "ANALYZE 이후 Cardinality Estimate는 어떻게 달라지는가"
                    - option "BFF의 Session과 OAuth2AuthorizedClient를 어디에 저장할 것인가"
                    - option "feed_visible을 Production CQRS로 승격할 것인가"
                    - option "Forward-Auth 구조에서 Application Authorization을 어디까지 Edge에 둘 것인가"
                    - option "Highlight 없는 FeedItem을 허용할 것인가"
                    - option "Refresh Token Rotation과 다중 Replica 경쟁을 어떻게 처리할 것인가"
                    - option "Round Trip과 Row Volume을 독립 측정할 것인가"
                    - option "BFF가 OAuth Token을 관리하는 조건"
                    - option "Collection Fetch Join과 Pagination을 같이 사용하지 않는다"
                    - option "Entity Graph 조회에는 Batch Fetch를 사용한다"
                    - option "Feed Pagination은 Keyset을 사용한다"
                    - option "외부 IdP와의 연동이라도 별도의 인증 방식이 아니다."
                    - option "Query Plan은 실제 PostgreSQL에서 측정한다"
                    - option "Query Strategy는 FeedQueryPort 뒤에서 소유한다"
                    - option "현재 Read Model은 CQRS-lite로 유지한다"
                    - option "화면 조회는 Read Projection을 사용한다"
                - generic [ref=f7e65]:
                  - generic [ref=f7e66]: 관계 1 이유
                  - textbox "관계 1 이유" [ref=f7e67]: 이 측정에서 사용한 지표와 회계 항등식이다.
                  - generic [aria-hidden] [ref=f7e68]: 공개 화면의 「다음에 읽을 것」에 그대로 나갑니다.
                - generic [ref=f7e69]:
                  - button "위로" [disabled] [ref=f7e70]
                  - button "아래로" [ref=f7e71]
                  - button "삭제" [ref=f7e72]
              - generic [ref=f7e73]:
                - generic [ref=f7e74]:
                  - generic [ref=f7e75]: 관계 2 대상
                  - combobox "관계 2 대상" [ref=f7e76]:
                    - option "대상 선택"
                    - option "Browser Token을 없애면서 BFF에 Session과 CSRF 책임이 생긴 과정"
                    - option "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제"
                    - option "Collection Fetch Join Pagination의 In-memory Paging"
                    - option "DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1"
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                    - option "Projection 이후에도 1,509행을 읽은 Row Over-fetch"
                    - option "Refresh Token 관리만 서버로 이전, Access Token은 여전히 Browser에 노출"
                    - option "SPA에서 OAuth Token을 JavaScript Memory에 보관한 경우"
                    - option "Visibility OR이 Keyset Index를 깨뜨린 문제"
                    - option "Authorization Code와 PKCE가 보호하는 구간"
                    - option "Bearer JWT가 인증된 principal이 되기까지"
                    - option "Cookie로 인증하는 요청에서 CSRF token이 하는 일"
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                    - option "Forward-Auth에서 Identity Header를 신뢰하기 위한 조건"
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                    - option "Refresh Token Rotation과 다중 Replica 경쟁을 어떻게 처리할 것인가"
                    - option "Round Trip과 Row Volume을 독립 측정할 것인가"
                    - option "BFF가 OAuth Token을 관리하는 조건"
                    - option "Collection Fetch Join과 Pagination을 같이 사용하지 않는다"
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                    - option "Feed Pagination은 Keyset을 사용한다"
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                    - option "Query Plan은 실제 PostgreSQL에서 측정한다"
                    - option "Query Strategy는 FeedQueryPort 뒤에서 소유한다"
                    - option "현재 Read Model은 CQRS-lite로 유지한다"
                    - option "화면 조회는 Read Projection을 사용한다"
                - generic [ref=f7e77]:
                  - generic [ref=f7e78]: 관계 2 이유
                  - textbox "관계 2 이유" [ref=f7e79]: 컬렉션이 지연 로딩이라 접근 시점에 조회가 나갔다.
                  - generic [aria-hidden] [ref=f7e80]: 공개 화면의 「다음에 읽을 것」에 그대로 나갑니다.
                - generic [ref=f7e81]:
                  - button "위로" [ref=f7e82]
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              - generic [ref=f7e85]:
                - generic [ref=f7e86]:
                  - generic [ref=f7e87]: 관계 3 대상
                  - combobox "관계 3 대상" [ref=f7e88]:
                    - option "대상 선택"
                    - option "Browser Token을 없애면서 BFF에 Session과 CSRF 책임이 생긴 과정"
                    - option "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제"
                    - option "Collection Fetch Join Pagination의 In-memory Paging"
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                    - option "Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [selected]
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                    - option "BFF의 Session과 OAuth2AuthorizedClient를 어디에 저장할 것인가"
                    - option "feed_visible을 Production CQRS로 승격할 것인가"
                    - option "Forward-Auth 구조에서 Application Authorization을 어디까지 Edge에 둘 것인가"
                    - option "Highlight 없는 FeedItem을 허용할 것인가"
                    - option "Refresh Token Rotation과 다중 Replica 경쟁을 어떻게 처리할 것인가"
                    - option "Round Trip과 Row Volume을 독립 측정할 것인가"
                    - option "BFF가 OAuth Token을 관리하는 조건"
                    - option "Collection Fetch Join과 Pagination을 같이 사용하지 않는다"
                    - option "Entity Graph 조회에는 Batch Fetch를 사용한다"
                    - option "Feed Pagination은 Keyset을 사용한다"
                    - option "외부 IdP와의 연동이라도 별도의 인증 방식이 아니다."
                    - option "Query Plan은 실제 PostgreSQL에서 측정한다"
                    - option "Query Strategy는 FeedQueryPort 뒤에서 소유한다"
                    - option "현재 Read Model은 CQRS-lite로 유지한다"
                    - option "화면 조회는 Read Projection을 사용한다"
                - generic [ref=f7e89]:
                  - generic [ref=f7e90]: 관계 3 이유
                  - textbox "관계 3 이유" [ref=f7e91]: 같은 기준선에서 함께 드러난 ToOne 쪽 문제다.
                  - generic [aria-hidden] [ref=f7e92]: 공개 화면의 「다음에 읽을 것」에 그대로 나갑니다.
                - generic [ref=f7e93]:
                  - button "위로" [ref=f7e94]
                  - button "아래로" [disabled] [ref=f7e95]
                  - button "삭제" [ref=f7e96]
              - button "관계 추가" [ref=f7e97]
          - region [ref=f7e98]:
            - generic [ref=f7e99]:
              - paragraph [ref=f7e100]: CASE
              - heading "문제와 검증" [level=2] [ref=f7e101]
            - generic [ref=f7e102]:
              - generic [ref=f7e103]:
                - generic [ref=f7e104]: 문제
                - textbox "문제" [ref=f7e105]: 피드 API는 한 페이지에 하이라이트가 많아져도 쿼리 수가 따라 늘지 않아야 했다. 최초 구현은 findAllBy로 FeedItem을 페이징 조회한 뒤 Stream으로 순회하며 FeedSummary로 필드를 옮겼다. getHighlights().stream()만 있어서 쿼리가 몇 번 나가는지 코드만 보고는 알기 어려웠다.
              - generic [ref=f7e106]:
                - generic [ref=f7e107]: 결론
                - textbox "결론" [ref=f7e108]: 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 하이라이트 쿼리가 아이템마다 한 번씩 나갔다. N=100이면 100번이고, 추가 쿼리를 포함한 총 쿼리는 222개였다. N을 10과 1,000으로 바꿔도 조회 수는 아이템 수를 따라갔다. 쿼리 하나는 해당 아이템의 하이라이트를 전부 읽었다. 하이라이트가 가장 많은 아이템은 500행이었다. 쿼리 수는 테이블 전체 행 수를 따라 늘지 않았다. 한 요청에서 조립하는 아이템 수를 따라 늘었다.
              - generic [ref=f7e109]:
                - generic [ref=f7e110]: 검증 환경
                - textbox "검증 환경" [ref=f7e111]: "Java 21 Spring Boot 4.0.0 Hibernate ORM 7.1.8.Final PostgreSQL : postgres:16-alpine (Testcontainers, 클래스당 1개 공유) 테스트 구성 @DataJpaTest + @AutoConfigureTestDatabase(replace = NONE) spring.flyway.enabled : true spring.jpa.hibernate.ddl-auto : validate hibernate.generate_statistics : true 측정 도구 쿼리 수 : Hibernate Statistics 지연 : System.nanoTime 실행계획 : EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) DB 캐시 : warm (shared read=0)"
              - generic [ref=f7e112]:
                - generic [ref=f7e113]: 재현 조건
                - textbox "재현 조건" [ref=f7e114]: "1. FeedSeedFixture.seed(N)으로 N ∈ {10, 100, 1000} 데이터를 만든다. user는 max(3, min(20, N/5+1))명, page는 N개, highlight는 순위 기반 편중 분포로 생성된다. 2. stats.clear() 직후 loadFeed(0, N)을 1회 실행하고 getCollectionFetchCount()와 getPrepareStatementCount()를 읽는다. 3. 지연은 따로 잰다. latencyMicros(n, 7, 2)로 7회 반복하고 앞 2회는 워밍업으로 버린다. 매 반복 전에 em.clear()를 호출한다. 4. 반복되는 하이라이트 자식 쿼리를 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)로 확인한다."
              - generic [ref=f7e115]:
                - generic [ref=f7e116]: 마지막 검증일
                - textbox "마지막 검증일" [ref=f7e117]
              - generic [ref=f7e118]:
                - generic [ref=f7e119]: 본문 Markdown
                - group "Markdown 삽입" [ref=f7e120]:
                  - button "코드" [ref=f7e121] [cursor=pointer]
                  - button "표" [ref=f7e122] [cursor=pointer]
                  - button "목록" [ref=f7e123] [cursor=pointer]
                - textbox "본문 Markdown" [ref=f7e124]: "## 측정한 loadFeed 구현 ```java label=\"FeedQueryAdapter.loadFeed — 엔티티 조회 후 메모리에서 DTO 매핑\" @Override public List<FeedSummary> loadFeed(int page, int size) { return feedItem.findAllBy(PageRequest.of(Math.max(0, page), size <= 0 ? 20 : size)).stream() .map(fi -> new FeedSummary( fi.getId().toString(), fi.getUser().getName(), fi.getUser().getUsername(), // ToOne (즉시 로딩) fi.getPage().getUrl(), fi.getPage().getTitle(), // ToOne (즉시 로딩) fi.getFirstHighlightedAt(), fi.getHighlights().stream() // 컬렉션 (지연 로딩) .map(h -> new FeedSummary.HighlightSummary(h.getColor(), h.getText(), h.getCreatedAt())) .toList())) .toList(); } ``` ## N에 따라 늘어난 쿼리 수 총 PreparedStatement는 Hibernate가 SQL 한 건마다 JDBC에서 얻는 문장 객체를 센 값이다. 이 요청에서 나간 쿼리 수로 읽는다. | N | 초기화 Highlight 컬렉션 | 총 PreparedStatement | 지연 중앙값(5회) | 지연 최댓값(5회) | 시드 하이라이트 | |---:|---:|---:|---:|---:|---:| | 10 | 10 | 25 | 32.8 ms | 36.1 ms | 1,285 | | 100 | 100 | 222 | 85.9 ms | 108.3 ms | 1,961 | | 1,000 | 1,000 | 2,022 | 193.7 ms | 238.4 ms | 2,917 | N=100에서 하이라이트 조회가 100번 나갔다. 그 요청이 읽은 하이라이트는 1,961개인데 조회 수는 아이템 수 100을 따라갔다. 총 PreparedStatement를 SQL 형태별로 가르면 다음과 같다. ```text label=\"총 PreparedStatement의 구성\" 총 PreparedStatement = content 1 + count 1 ← Spring Data Page 반환의 전체 건수 count + distinct User targets ← ToOne, 1차 캐시로 중복 제거되어 distinct 수만큼 + N Page ← ToOne, 아이템마다 달라 N번 + N Highlight 컬렉션 ← 지연 로딩 컬렉션 초기화 ``` N=100 검산: `1 + 1 + 20 + 100 + 100 = 222` count 쿼리는 findAllBy(Pageable)가 `Page<FeedItem>`을 반환해서 나온다. offset이 0이고 pageSize가 반환 건수보다 크면 Spring Data가 count를 건너뛴다. 이 측정은 pageSize와 반환 건수가 같아 count가 실제로 실행된다. ## 반복되는 하이라이트 조회 하나의 실행계획 ```text label=\"Plan A — 대량 시드 직후, ANALYZE 실행 전\" Index Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights (cost=0.27..8.29 rows=1 width=710) (actual time=0.026..0.123 rows=500 loops=1) Index Cond: (feed_item_id = '2b5b931f-...'::uuid) Buffers: shared hit=14 Planning Time: 0.086 ms Execution Time: 0.173 ms ``` 개별 조회는 `ix_highlights_feed_items_created` 인덱스로 처리되어 0.173 ms에 끝났다. 이 조회가 아이템마다 한 번씩 나가서, N=100이면 100번이다. 피드 한 번 로딩의 지연 중앙값은 85.9 ms였다. 쿼리 하나는 빠르지만 읽는 행 수는 제한하지 않는다. `SELECT * FROM highlights WHERE feed_item_id = ?`라 해당 아이템의 하이라이트를 한 번에 최대 500행까지 읽는다. 응답에 필요한 것은 최신 3개다. 추정 rows=1과 실제 rows=500은 500배 차이가 난다. 대량 시드 직후 ANALYZE를 실행하지 않아 통계가 편중을 담지 못했다는 가설을 세웠고, 아직 검증하지 않았다. ## 초기화 컬렉션 수와 PreparedStatement 수가 뜻하는 것 | 지표 | 뜻 | 주의 | |---|---|---| | `getCollectionFetchCount()` | 초기화된 컬렉션 수 | 실행된 SELECT SQL 수가 아니다 | | `getPrepareStatementCount()` | 획득한 PreparedStatement 수 | SQL 실행 수와 항상 같지는 않다 | 이 구현에는 batch나 subselect 설정이 없어 컬렉션 하나를 초기화할 때 SQL 하나가 나간다. 이 조건에서만 초기화 컬렉션 수 N과 자식 SELECT 수 N이 같다. Batch Fetch를 적용하면 이 등식이 깨진다. ## page size를 고정해도 남는 요청당 왕복 page size를 20으로 고정하면 한 요청의 왕복도 20으로 고정된다. 그 20회가 트래픽에 곱해진다. ```text label=\"왕복이 처리량에 곱해지는 형태\" 추가 Highlight SELECT/초 ≈ page size × RPS 예) page size 20 × 1,000 RPS ≈ 초당 20,000 자식 SELECT ``` ## 측정 범위 이 수치는 단일 스레드 퍼시스턴스 통합 테스트에서 잰 값이다. 지연은 이미 열린 테스트 트랜잭션 안에서 어댑터 호출만 잰 값이다. 단일 스레드에 warm cache인 로컬 비교값이라 HTTP 종단 지연도 운영 p99도 아니다. 표본이 5개뿐이라 p50·p99가 아니라 중앙값과 최댓값으로 적었다. 고트래픽 처리량·connection pool 안정성·동시성은 이 측정의 범위 밖이다."
            - group [ref=f7e125]:
              - paragraph [ref=f7e126]: EVIDENCE
              - heading "본문에 Asset 삽입" [level=3] [ref=f7e127]
              - paragraph [ref=f7e128]: 목록에서 선택하면 본문 커서 위치에 evidence 구문을 삽입합니다. READY 상태의 Asset만 선택할 수 있습니다.
              - generic [ref=f7e129]:
                - generic [ref=f7e130]:
                  - generic [ref=f7e131]: 업로드 종류
                  - combobox "업로드 종류" [ref=f7e132]:
                    - option "이미지" [selected]
                    - option "다이어그램"
                    - option "첨부파일"
                - button "Asset 업로드" [ref=f7e133]
              - generic [ref=f7e134]:
                - search [ref=f7e135]:
                  - generic [ref=f7e136]: Asset 검색
                  - generic [ref=f7e137]:
                    - searchbox "Asset 검색" [ref=f7e138]
                    - button "검색" [ref=f7e139]
                - generic [ref=f7e140]:
                  - checkbox "삽입할 때 크게 보기 허용" [checked] [ref=f7e141]
                  - generic [ref=f7e142]: 삽입할 때 크게 보기 허용
                - status [ref=f7e143]: 삽입할 수 있는 Asset 9개
                - list [ref=f7e144]:
                  - listitem [ref=f7e145]:
                    - button "nplus1-query-fanout-644febe6" [ref=f7e146]
                    - button "삭제" [ref=f7e147]
                  - listitem [ref=f7e148]:
                    - button "ap4-edge-trust-1cff2399" [ref=f7e149]
                    - button "삭제" [ref=f7e150]
                  - listitem [ref=f7e151]:
                    - button "ap3-csrf-split-501dd1f7" [ref=f7e152]
                    - button "삭제" [ref=f7e153]
                  - listitem [ref=f7e154]:
                    - button "ap3-bff-custody-82fa18bd" [ref=f7e155]
                    - button "삭제" [ref=f7e156]
                  - listitem [ref=f7e157]:
                    - button "ap2-split-custody-779cb791" [ref=f7e158]
                    - button "삭제" [ref=f7e159]
                  - listitem [ref=f7e160]:
                    - button "ap1-custody-v3-6e0376d2" [ref=f7e161]
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                  - listitem [ref=f7e163]:
                    - button "ap1-custody-v2-e110bd98" [ref=f7e164]
                    - button "삭제" [ref=f7e165]
                  - listitem [ref=f7e166]:
                    - button "ap1-credential-custody-f5e0c027" [ref=f7e167]
                    - button "삭제" [ref=f7e168]
                  - listitem [ref=f7e169]:
                    - button "screenshot-from-2026-08-21-18-04-49-72f1f9c6" [ref=f7e170]
                    - button "삭제" [ref=f7e171]
        - region [ref=f7e172]:
          - generic [ref=f7e173]:
            - paragraph [ref=f7e174]: LIVE
            - heading "즉시 미리보기" [level=2] [ref=f7e175]
          - generic [ref=f7e178]:
            - generic [ref=f7e179]:
              - navigation "문서 경로" [ref=f7e180]:
                - link "검증 기록" [ref=f7e181] [cursor=pointer]:
                  - /url: /explore/cases
                - generic [aria-hidden] [ref=f7e182]: /
                - generic [ref=f7e183]: JPA 피드 조회 성능
                - generic [aria-hidden] [ref=f7e184]: /
                - link "Liner N + 1문제" [ref=f7e185] [cursor=pointer]:
                  - /url: /projects/liner-n-plus-1
              - heading "DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1" [level=1] [ref=f7e186]
              - paragraph [ref=f7e187]: 피드 아이템을 엔티티로 조회한 뒤 Stream으로 DTO에 옮기는 과정에 대한 내용이다. 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 n개의 쿼리가 추가적으로 나갔다. N=100이라면 추가 쿼리포함해서 총 222개가 나가게 되었다.
              - region "문제와 결론" [ref=f7e188]:
                - generic [ref=f7e189]:
                  - paragraph [ref=f7e190]: 문제
                  - paragraph [ref=f7e191]: 피드 API는 한 페이지에 하이라이트가 많아져도 쿼리 수가 따라 늘지 않아야 했다.최초 구현은 findAllBy로 FeedItem을 페이징 조회한 뒤 Stream으로 순회하며 FeedSummary로 필드를 옮겼다.
                  - paragraph [ref=f7e192]: getHighlights().stream()만 있어서 쿼리가 몇 번 나가는지 코드만 보고는 알기 어려웠다.
                - generic [ref=f7e193]:
                  - paragraph [ref=f7e194]: 결론
                  - paragraph [ref=f7e195]: 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 하이라이트 쿼리가 아이템마다 한 번씩 나갔다.N=100이면 100번이고, 추가 쿼리를 포함한 총 쿼리는 222개였다.N을 10과 1,000으로 바꿔도 조회 수는 아이템 수를 따라갔다.
                  - paragraph [ref=f7e196]: 쿼리 하나는 해당 아이템의 하이라이트를 전부 읽었다. 하이라이트가 가장 많은 아이템은 500행이었다.
                  - paragraph [ref=f7e197]: 쿼리 수는 테이블 전체 행 수를 따라 늘지 않았다. 한 요청에서 조립하는 아이템 수를 따라 늘었다.
              - generic [ref=f7e198]:
                - generic [ref=f7e199]:
                  - term [ref=f7e200]: 검증 환경
                  - definition [ref=f7e201]:
                    - paragraph [ref=f7e202]: "Java 21Spring Boot 4.0.0Hibernate ORM 7.1.8.FinalPostgreSQL : postgres:16-alpine (Testcontainers, 클래스당 1개 공유)"
                    - paragraph [ref=f7e203]: "테스트 구성@DataJpaTest + @AutoConfigureTestDatabase(replace = NONE)spring.flyway.enabled : truespring.jpa.hibernate.ddl-auto : validatehibernate.generate_statistics : true"
                    - paragraph [ref=f7e204]: "측정 도구쿼리 수 : Hibernate Statistics지연 : System.nanoTime실행계획 : EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)"
                    - paragraph [ref=f7e205]: "DB 캐시 : warm (shared read=0)"
                - generic [ref=f7e206]:
                  - term [ref=f7e207]: 검증 데이터
                  - definition [ref=f7e208]:
                    - paragraph [ref=f7e209]: "1. FeedSeedFixture.seed(N)으로 N ∈ {10, 100, 1000} 데이터를 만든다. user는 max(3, min(20, N/5+1))명, page는 N개, highlight는 순위 기반 편중 분포로 생성된다."
                    - paragraph [ref=f7e210]: 2. stats.clear() 직후 loadFeed(0, N)을 1회 실행하고 getCollectionFetchCount()와 getPrepareStatementCount()를 읽는다.
                    - paragraph [ref=f7e211]: 3. 지연은 따로 잰다. latencyMicros(n, 7, 2)로 7회 반복하고 앞 2회는 워밍업으로 버린다. 매 반복 전에 em.clear()를 호출한다.
                    - paragraph [ref=f7e212]: 4. 반복되는 하이라이트 자식 쿼리를 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)로 확인한다.
                - generic [ref=f7e213]:
                  - term [ref=f7e214]: 기록
                  - definition [ref=f7e215]: 게시 게시 전 · 마지막 검증
            - group [ref=f7e217]:
              - generic "목차 · 측정한 loadFeed 구현" [ref=f7e218] [cursor=pointer]
            - article [ref=f7e220]:
              - region [ref=f7e221]:
                - heading [level=2] [ref=f7e222]:
                  - link "측정한 loadFeed 구현 바로가기" [ref=f7e223] [cursor=pointer]:
                    - /url: "#측정한-loadfeed-구현"
                    - text: 측정한 loadFeed 구현
                    - generic [aria-hidden] [ref=f7e224]: "#"
                - figure "JAVA ·FeedQueryAdapter.loadFeed — 엔티티 조회 후 메모리에서 DTO 매핑 코드 복사" [ref=f7e225]:
                  - generic [ref=f7e226]:
                    - generic [ref=f7e227]: JAVA
                    - generic [ref=f7e228]: ·FeedQueryAdapter.loadFeed — 엔티티 조회 후 메모리에서 DTO 매핑
                    - button "코드 복사" [ref=f7e229] [cursor=pointer]: 복사
                  - region "FeedQueryAdapter.loadFeed — 엔티티 조회 후 메모리에서 DTO 매핑 코드" [ref=f7e230]:
                    - code [ref=f7e231]: "@Override public List<FeedSummary> loadFeed(int page, int size) { return feedItem.findAllBy(PageRequest.of(Math.max(0, page), size <= 0 ? 20 : size)).stream() .map(fi -> new FeedSummary( fi.getId().toString(), fi.getUser().getName(), fi.getUser().getUsername(), // ToOne (즉시 로딩) fi.getPage().getUrl(), fi.getPage().getTitle(), // ToOne (즉시 로딩) fi.getFirstHighlightedAt(), fi.getHighlights().stream() // 컬렉션 (지연 로딩) .map(h -> new FeedSummary.HighlightSummary(h.getColor(), h.getText(), h.getCreatedAt())) .toList())) .toList(); }"
              - region [ref=f7e233]:
                - heading [level=2] [ref=f7e234]:
                  - link "N에 따라 늘어난 쿼리 수 바로가기" [ref=f7e235] [cursor=pointer]:
                    - /url: "#n에-따라-늘어난-쿼리-수"
                    - text: N에 따라 늘어난 쿼리 수
                    - generic [aria-hidden] [ref=f7e236]: "#"
                - paragraph [ref=f7e237]: 총 PreparedStatement는 Hibernate가 SQL 한 건마다 JDBC에서 얻는 문장 객체를 센 값이다. 이 요청에서 나간 쿼리 수로 읽는다.
                - region "표" [ref=f7e238]:
                  - table [ref=f7e239]:
                    - caption [ref=f7e240]
                    - rowgroup [ref=f7e241]:
                      - row [ref=f7e242]:
                        - columnheader "N" [ref=f7e243]
                        - columnheader "초기화 Highlight 컬렉션" [ref=f7e244]
                        - columnheader "총 PreparedStatement" [ref=f7e245]
                        - columnheader "지연 중앙값(5회)" [ref=f7e246]
                        - columnheader "지연 최댓값(5회)" [ref=f7e247]
                        - columnheader "시드 하이라이트" [ref=f7e248]
                    - rowgroup [ref=f7e249]:
                      - row [ref=f7e250]:
                        - cell "10" [ref=f7e251]
                        - cell "10" [ref=f7e252]
                        - cell "25" [ref=f7e253]
                        - cell "32.8 ms" [ref=f7e254]
                        - cell "36.1 ms" [ref=f7e255]
                        - cell "1,285" [ref=f7e256]
                      - row [ref=f7e257]:
                        - cell "100" [ref=f7e258]
                        - cell "100" [ref=f7e259]
                        - cell "222" [ref=f7e260]
                        - cell "85.9 ms" [ref=f7e261]
                        - cell "108.3 ms" [ref=f7e262]
                        - cell "1,961" [ref=f7e263]
                      - row [ref=f7e264]:
                        - cell "1,000" [ref=f7e265]
                        - cell "1,000" [ref=f7e266]
                        - cell "2,022" [ref=f7e267]
                        - cell "193.7 ms" [ref=f7e268]
                        - cell "238.4 ms" [ref=f7e269]
                        - cell "2,917" [ref=f7e270]
                - paragraph [ref=f7e271]: N=100에서 하이라이트 조회가 100번 나갔다. 그 요청이 읽은 하이라이트는 1,961개인데 조회 수는 아이템 수 100을 따라갔다.
                - paragraph [ref=f7e272]: 총 PreparedStatement를 SQL 형태별로 가르면 다음과 같다.
                - figure "TEXT ·총 PreparedStatement의 구성 코드 복사" [ref=f7e273]:
                  - generic [ref=f7e274]:
                    - generic [ref=f7e275]: TEXT
                    - generic [ref=f7e276]: ·총 PreparedStatement의 구성
                    - button "코드 복사" [ref=f7e277] [cursor=pointer]: 복사
                  - region "총 PreparedStatement의 구성 코드" [ref=f7e278]:
                    - code [ref=f7e279]: 총 PreparedStatement = content 1 + count 1 ← Spring Data Page 반환의 전체 건수 count + distinct User targets ← ToOne, 1차 캐시로 중복 제거되어 distinct 수만큼 + N Page ← ToOne, 아이템마다 달라 N번 + N Highlight 컬렉션 ← 지연 로딩 컬렉션 초기화
                - paragraph [ref=f7e281]:
                  - text: "N=100 검산:"
                  - code [ref=f7e282]: 1 + 1 + 20 + 100 + 100 = 222
                - paragraph [ref=f7e283]:
                  - text: count 쿼리는 findAllBy(Pageable)가
                  - code [ref=f7e284]: Page<FeedItem>
                  - text: 을 반환해서 나온다. offset이 0이고 pageSize가 반환 건수보다 크면 Spring Data가 count를 건너뛴다. 이 측정은 pageSize와 반환 건수가 같아 count가 실제로 실행된다.
              - region [ref=f7e285]:
                - heading [level=2] [ref=f7e286]:
                  - link "반복되는 하이라이트 조회 하나의 실행계획 바로가기" [ref=f7e287] [cursor=pointer]:
                    - /url: "#반복되는-하이라이트-조회-하나의-실행계획"
                    - text: 반복되는 하이라이트 조회 하나의 실행계획
                    - generic [aria-hidden] [ref=f7e288]: "#"
                - figure "TEXT ·Plan A — 대량 시드 직후, ANALYZE 실행 전 코드 복사" [ref=f7e289]:
                  - generic [ref=f7e290]:
                    - generic [ref=f7e291]: TEXT
                    - generic [ref=f7e292]: ·Plan A — 대량 시드 직후, ANALYZE 실행 전
                    - button "코드 복사" [ref=f7e293] [cursor=pointer]: 복사
                  - region "Plan A — 대량 시드 직후, ANALYZE 실행 전 코드" [ref=f7e294]:
                    - code [ref=f7e295]: "Index Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights (cost=0.27..8.29 rows=1 width=710) (actual time=0.026..0.123 rows=500 loops=1) Index Cond: (feed_item_id = '2b5b931f-...'::uuid) Buffers: shared hit=14 Planning Time: 0.086 ms Execution Time: 0.173 ms"
                - paragraph [ref=f7e297]:
                  - text: 개별 조회는
                  - code [ref=f7e298]: ix_highlights_feed_items_created
                  - text: 인덱스로 처리되어 0.173 ms에 끝났다. 이 조회가 아이템마다 한 번씩 나가서, N=100이면 100번이다. 피드 한 번 로딩의 지연 중앙값은 85.9 ms였다.
                - paragraph [ref=f7e299]:
                  - text: 쿼리 하나는 빠르지만 읽는 행 수는 제한하지 않는다.
                  - code [ref=f7e300]: SELECT * FROM highlights WHERE feed_item_id = ?
                  - text: 라 해당 아이템의 하이라이트를 한 번에 최대 500행까지 읽는다. 응답에 필요한 것은 최신 3개다.
                - paragraph [ref=f7e301]: 추정 rows=1과 실제 rows=500은 500배 차이가 난다. 대량 시드 직후 ANALYZE를 실행하지 않아 통계가 편중을 담지 못했다는 가설을 세웠고, 아직 검증하지 않았다.
              - region [ref=f7e302]:
                - heading [level=2] [ref=f7e303]:
                  - link "초기화 컬렉션 수와 PreparedStatement 수가 뜻하는 것 바로가기" [ref=f7e304] [cursor=pointer]:
                    - /url: "#초기화-컬렉션-수와-preparedstatement-수가-뜻하는-것"
                    - text: 초기화 컬렉션 수와 PreparedStatement 수가 뜻하는 것
                    - generic [aria-hidden] [ref=f7e305]: "#"
                - region "표" [ref=f7e306]:
                  - table [ref=f7e307]:
                    - caption [ref=f7e308]
                    - rowgroup [ref=f7e309]:
                      - row [ref=f7e310]:
                        - columnheader "지표" [ref=f7e311]
                        - columnheader "뜻" [ref=f7e312]
                        - columnheader "주의" [ref=f7e313]
                    - rowgroup [ref=f7e314]:
                      - row [ref=f7e315]:
                        - cell [ref=f7e316]:
                          - code [ref=f7e317]: getCollectionFetchCount()
                        - cell "초기화된 컬렉션 수" [ref=f7e318]
                        - cell "실행된 SELECT SQL 수가 아니다" [ref=f7e319]
                      - row [ref=f7e320]:
                        - cell [ref=f7e321]:
                          - code [ref=f7e322]: getPrepareStatementCount()
                        - cell "획득한 PreparedStatement 수" [ref=f7e323]
                        - cell "SQL 실행 수와 항상 같지는 않다" [ref=f7e324]
                - paragraph [ref=f7e325]: 이 구현에는 batch나 subselect 설정이 없어 컬렉션 하나를 초기화할 때 SQL 하나가 나간다. 이 조건에서만 초기화 컬렉션 수 N과 자식 SELECT 수 N이 같다. Batch Fetch를 적용하면 이 등식이 깨진다.
              - region [ref=f7e326]:
                - heading [level=2] [ref=f7e327]:
                  - link "page size를 고정해도 남는 요청당 왕복 바로가기" [ref=f7e328] [cursor=pointer]:
                    - /url: "#page-size를-고정해도-남는-요청당-왕복"
                    - text: page size를 고정해도 남는 요청당 왕복
                    - generic [aria-hidden] [ref=f7e329]: "#"
                - paragraph [ref=f7e330]: page size를 20으로 고정하면 한 요청의 왕복도 20으로 고정된다. 그 20회가 트래픽에 곱해진다.
                - figure "TEXT ·왕복이 처리량에 곱해지는 형태 코드 복사" [ref=f7e331]:
                  - generic [ref=f7e332]:
                    - generic [ref=f7e333]: TEXT
                    - generic [ref=f7e334]: ·왕복이 처리량에 곱해지는 형태
                    - button "코드 복사" [ref=f7e335] [cursor=pointer]: 복사
                  - region "왕복이 처리량에 곱해지는 형태 코드" [ref=f7e336]:
                    - code [ref=f7e337]: 추가 Highlight SELECT/초 ≈ page size × RPS 예) page size 20 × 1,000 RPS ≈ 초당 20,000 자식 SELECT
              - region [ref=f7e339]:
                - heading [level=2] [ref=f7e340]:
                  - link "측정 범위 바로가기" [ref=f7e341] [cursor=pointer]:
                    - /url: "#측정-범위"
                    - text: 측정 범위
                    - generic [aria-hidden] [ref=f7e342]: "#"
                - paragraph [ref=f7e343]: 이 수치는 단일 스레드 퍼시스턴스 통합 테스트에서 잰 값이다.
                - paragraph [ref=f7e344]: 지연은 이미 열린 테스트 트랜잭션 안에서 어댑터 호출만 잰 값이다. 단일 스레드에 warm cache인 로컬 비교값이라 HTTP 종단 지연도 운영 p99도 아니다.
                - paragraph [ref=f7e345]: 표본이 5개뿐이라 p50·p99가 아니라 중앙값과 최댓값으로 적었다. 고트래픽 처리량·connection pool 안정성·동시성은 이 측정의 범위 밖이다.
              - region [ref=f7e346]:
                - paragraph [ref=f7e347]: Next
                - heading "다음에 읽을 것" [level=2] [ref=f7e348]
                - list [ref=f7e349]:
                  - listitem [ref=f7e350]:
                    - link "검증 기록 Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [ref=f7e351] [cursor=pointer]:
                      - /url: /cases/eager-toone-nplus1-without-access
                      - generic [ref=f7e352]: 검증 기록
                      - generic [ref=f7e353]:
                        - strong [ref=f7e354]: Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1
                        - paragraph [aria-hidden] [ref=f7e355]: 같은 기준선에서 함께 드러난 ToOne 쪽 문제다.
                      - generic [aria-hidden] [ref=f7e356]: ↗
      - complementary [ref=f7e357]:
        - heading "작업 상태" [level=2] [ref=f7e358]
        - status "편집 상태" [ref=f7e359]: 저장됨
        - generic [ref=f7e360]:
          - generic [ref=f7e361]:
            - term [ref=f7e362]: 저장 버전
            - definition [ref=f7e363]: "11"
          - generic [ref=f7e364]:
            - term [ref=f7e365]: 종류
            - definition [ref=f7e366]: 검증 기록
        - paragraph [ref=f7e367]: 불완전한 초안도 저장할 수 있습니다. Ctrl+S 로도 저장합니다. 게시를 누르면 채워야 할 칸을 그 자리에 표시합니다.
        - generic [ref=f7e368]:
          - button "저장" [disabled] [ref=f7e369]
          - button "게시" [ref=f7e370]
  - paragraph [ref=f7e371]: 버전 11으로 저장했습니다.