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50 KiB
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- generic [ref=f5e3]:
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- link "본문으로 건너뛰기" [ref=f5e4] [cursor=pointer]:
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- /url: "#main-content"
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- banner [ref=f5e5]:
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- generic [ref=f5e6]:
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- link "TechLog Studio" [ref=f5e7] [cursor=pointer]:
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- /url: /studio
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- text: TechLog
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- generic [ref=f5e8]: Studio
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- navigation "Studio 주 탐색" [ref=f5e10]:
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- link "작업본" [ref=f5e11] [cursor=pointer]:
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- link "게시 기록" [ref=f5e12] [cursor=pointer]:
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- /url: /studio/publications
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- link "새 문서" [ref=f5e13] [cursor=pointer]:
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- link "주제·프로젝트" [ref=f5e14] [cursor=pointer]:
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- /url: /studio/taxonomy
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- link "릴리즈" [ref=f5e15] [cursor=pointer]:
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- link "공개 사이트 보기" [ref=f5e16] [cursor=pointer]:
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- /url: /
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- button "로그아웃" [ref=f5e17]
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- main [ref=f5e18]:
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- generic [ref=f5e19]:
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- generic [ref=f5e20]:
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- region [ref=f5e21]:
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- generic [ref=f5e22]:
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- paragraph [ref=f5e23]: CASE · VERSION 9
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- heading "문서 편집" [level=1] [ref=f5e24]
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- paragraph [ref=f5e25]: DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1
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- region [ref=f5e26]:
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- generic [ref=f5e27]:
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- paragraph [ref=f5e28]: DOCUMENT
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- heading "기본 정보" [level=2] [ref=f5e29]
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- generic [ref=f5e30]:
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- generic [ref=f5e31]:
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- generic [ref=f5e32]: 제목
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- textbox "제목" [ref=f5e33]: DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1
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- generic [ref=f5e34]:
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- generic [ref=f5e35]: slug
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- textbox "slug" [ref=f5e36]:
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- /placeholder: 비우면 제목에서 만듭니다 (영문 소문자·숫자·하이픈)
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- text: collection-nplus1-dto-mapping
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- generic [ref=f5e37]:
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- generic [ref=f5e38]: 요약
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- textbox "요약" [ref=f5e39]: 피드 아이템을 엔티티로 조회한 뒤 Stream으로 DTO에 옮기는 과정에 대한 내용이다. 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 n개의 쿼리가 추가적으로 나갔다. N=1,000이라면 추가 쿼리포함해서 총 2,022개가 나가게 되었다.
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e40]: 목록 카드에는 약 90자까지 보입니다 · 140 / 2000
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- generic [ref=f5e41]:
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- generic [ref=f5e42]: Topic
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- combobox "Topic" [ref=f5e43]:
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- option "선택하지 않음"
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- option "JPA 피드 조회 성능" [selected]
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- option "OAuth/OIDC 인증 경계"
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- generic [ref=f5e44]:
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- generic [ref=f5e45]: Project
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- combobox "Project" [ref=f5e46]:
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- option "미지정"
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- option "Backend Clean Architecture"
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- option "KeyCloak Patterns"
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- option "Liner N + 1문제" [selected]
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- status [ref=f5e47]
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- group "축 — 고르지 않으면 이 주제의 공통 기록이 됩니다" [ref=f5e48]:
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- generic [ref=f5e50] [cursor=pointer]:
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- checkbox "파생 쿼리 그대로" [ref=f5e51]
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- generic [ref=f5e52]: 파생 쿼리 그대로
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- generic [ref=f5e53] [cursor=pointer]:
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- checkbox "컬렉션 fetch join" [ref=f5e54]
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- generic [ref=f5e55]: 컬렉션 fetch join
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- generic [ref=f5e56] [cursor=pointer]:
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- checkbox "fetch join + 페이징" [ref=f5e57]
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- generic [ref=f5e58]: fetch join + 페이징
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- group "관계" [ref=f5e59]:
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- generic [ref=f5e61]:
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- generic [ref=f5e62]:
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- generic [ref=f5e63]: 관계 1 대상
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- combobox "관계 1 대상" [ref=f5e64]:
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- option "대상 선택"
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- option "Browser Token을 없애면서 BFF에 Session과 CSRF 책임이 생긴 과정"
|
||
- option "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제"
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||
- option "Collection Fetch Join Pagination의 In-memory Paging"
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- option "DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1"
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||
- option "Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [disabled]
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||
- option "Forward-Auth에서 Client가 보낸 Identity Header를 신뢰하면 안 되는 이유"
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- option "Projection 이후에도 1,509행을 읽은 Row Over-fetch"
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||
- option "Refresh Token 관리만 서버로 이전, Access Token은 여전히 Browser에 노출"
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||
- option "SPA에서 OAuth Token을 JavaScript Memory에 보관한 경우"
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||
- option "Visibility OR이 Keyset Index를 깨뜨린 문제"
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||
- option "Authorization Code와 PKCE가 보호하는 구간"
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||
- option "Bearer JWT가 인증된 principal이 되기까지"
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||
- option "Cookie로 인증하는 요청에서 CSRF token이 하는 일"
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||
- option "브라우저가 credential을 보관하는 위치와 그 성질"
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||
- option "Forward-Auth와 Nginx auth_request의 동작"
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||
- option "외부 IdP Brokering의 동작"
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||
- option "Authorization Code Flow의 Endpoint와 Credential 이동 기준"
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||
- option "BFF 인증 구조 설계 기준"
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- option "Feed Visibility Query Pattern"
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||
- option "Fetch Join · Batch · Projection 선택 기준"
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||
- option "Fetch Type과 Fetch Strategy 구분" [disabled]
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||
- option "Forward-Auth에서 Identity Header를 신뢰하기 위한 조건"
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||
- option "외부 IdP 연동과 Application 인증 구조의 경계"
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||
- option "JPA N+1 정량 진단 기준" [selected]
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||
- option "Keyset Pagination 설계 기준"
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||
- option "OAuth/OIDC 인증 패턴 선택 기준"
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||
- option "OAuth Token과 Application Session을 구분하는 기준"
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||
- option "PostgreSQL Query Plan 측정 기준"
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||
- option "Public Client와 Confidential Client 구분 기준"
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||
- 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"
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||
- option "ANALYZE 이후 Cardinality Estimate는 어떻게 달라지는가"
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||
- option "BFF의 Session과 OAuth2AuthorizedClient를 어디에 저장할 것인가"
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||
- option "feed_visible을 Production CQRS로 승격할 것인가"
|
||
- option "Forward-Auth 구조에서 Application Authorization을 어디까지 Edge에 둘 것인가"
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||
- option "Highlight 없는 FeedItem을 허용할 것인가"
|
||
- option "Refresh Token Rotation과 다중 Replica 경쟁을 어떻게 처리할 것인가"
|
||
- option "Round Trip과 Row Volume을 독립 측정할 것인가"
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||
- option "BFF가 OAuth Token을 관리하는 조건"
|
||
- option "Collection Fetch Join과 Pagination을 같이 사용하지 않는다"
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||
- option "Entity Graph 조회에는 Batch Fetch를 사용한다"
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||
- option "Feed Pagination은 Keyset을 사용한다"
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||
- option "외부 IdP와의 연동이라도 별도의 인증 방식이 아니다."
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||
- option "Query Plan은 실제 PostgreSQL에서 측정한다"
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||
- option "Query Strategy는 FeedQueryPort 뒤에서 소유한다"
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||
- option "현재 Read Model은 CQRS-lite로 유지한다"
|
||
- option "화면 조회는 Read Projection을 사용한다"
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- generic [ref=f5e65]:
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- generic [ref=f5e66]: 관계 1 이유
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||
- textbox "관계 1 이유" [ref=f5e67]: 이 측정에서 사용한 지표와 회계 항등식이다.
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||
- generic [aria-hidden] [ref=f5e68]: 공개 화면의 「다음에 읽을 것」에 그대로 나갑니다.
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||
- generic [ref=f5e69]:
|
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- button "위로" [disabled] [ref=f5e70]
|
||
- button "아래로" [ref=f5e71]
|
||
- button "삭제" [ref=f5e72]
|
||
- generic [ref=f5e73]:
|
||
- generic [ref=f5e74]:
|
||
- generic [ref=f5e75]: 관계 2 대상
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||
- combobox "관계 2 대상" [ref=f5e76]:
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||
- option "대상 선택"
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||
- option "Browser Token을 없애면서 BFF에 Session과 CSRF 책임이 생긴 과정"
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||
- option "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제"
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||
- option "Collection Fetch Join Pagination의 In-memory Paging"
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||
- option "DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1"
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||
- option "Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [disabled]
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||
- option "Forward-Auth에서 Client가 보낸 Identity Header를 신뢰하면 안 되는 이유"
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||
- option "Projection 이후에도 1,509행을 읽은 Row Over-fetch"
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||
- option "Refresh Token 관리만 서버로 이전, Access Token은 여전히 Browser에 노출"
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||
- 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"
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||
- option "Fetch Join · Batch · Projection 선택 기준"
|
||
- option "Fetch Type과 Fetch Strategy 구분" [selected]
|
||
- option "Forward-Auth에서 Identity Header를 신뢰하기 위한 조건"
|
||
- option "외부 IdP 연동과 Application 인증 구조의 경계"
|
||
- option "JPA N+1 정량 진단 기준" [disabled]
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||
- 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"
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||
- 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"
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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"
|
||
- option "Entity Graph 조회에는 Batch Fetch를 사용한다"
|
||
- option "Feed Pagination은 Keyset을 사용한다"
|
||
- option "외부 IdP와의 연동이라도 별도의 인증 방식이 아니다."
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||
- option "Query Plan은 실제 PostgreSQL에서 측정한다"
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||
- option "Query Strategy는 FeedQueryPort 뒤에서 소유한다"
|
||
- option "현재 Read Model은 CQRS-lite로 유지한다"
|
||
- option "화면 조회는 Read Projection을 사용한다"
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||
- generic [ref=f5e77]:
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- generic [ref=f5e78]: 관계 2 이유
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- textbox "관계 2 이유" [ref=f5e79]: 컬렉션이 지연 로딩이라 접근 시점에 조회가 나갔다.
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e80]: 공개 화면의 「다음에 읽을 것」에 그대로 나갑니다.
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- generic [ref=f5e81]:
|
||
- button "위로" [ref=f5e82]
|
||
- button "아래로" [ref=f5e83]
|
||
- button "삭제" [ref=f5e84]
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||
- generic [ref=f5e85]:
|
||
- generic [ref=f5e86]:
|
||
- generic [ref=f5e87]: 관계 3 대상
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||
- combobox "관계 3 대상" [ref=f5e88]:
|
||
- option "대상 선택"
|
||
- option "Browser Token을 없애면서 BFF에 Session과 CSRF 책임이 생긴 과정"
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||
- option "Collection Fetch Join으로 N+1을 해결하다 만난 MultiBag예외와 행 폭증 문제"
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||
- 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" [selected]
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||
- option "Forward-Auth에서 Client가 보낸 Identity Header를 신뢰하면 안 되는 이유"
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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"
|
||
- 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"
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||
- option "외부 IdP 연동과 Application 인증 구조의 경계"
|
||
- option "JPA N+1 정량 진단 기준" [disabled]
|
||
- 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=f5e89]:
|
||
- generic [ref=f5e90]: 관계 3 이유
|
||
- textbox "관계 3 이유" [ref=f5e91]: 같은 기준선에서 함께 드러난 ToOne 쪽 문제다.
|
||
- generic [aria-hidden] [ref=f5e92]: 공개 화면의 「다음에 읽을 것」에 그대로 나갑니다.
|
||
- generic [ref=f5e93]:
|
||
- button "위로" [ref=f5e94]
|
||
- button "아래로" [disabled] [ref=f5e95]
|
||
- button "삭제" [ref=f5e96]
|
||
- button "관계 추가" [ref=f5e97]
|
||
- region [ref=f5e98]:
|
||
- generic [ref=f5e99]:
|
||
- paragraph [ref=f5e100]: CASE
|
||
- heading "문제와 검증" [level=2] [ref=f5e101]
|
||
- generic [ref=f5e102]:
|
||
- generic [ref=f5e103]:
|
||
- generic [ref=f5e104]: 문제
|
||
- textbox "문제" [ref=f5e105]: 피드 API는 한 페이지에 하이라이트가 많아져도 쿼리 수가 따라 늘지 않아야 했다. 최초 구현은 findAllBy로 FeedItem을 페이징 조회한 뒤 Stream으로 순회하며 FeedSummary로 필드를 옮겼다. 이 코드에는 하이라이트를 도는 for가 없다. getHighlights().stream()만 있어서 쿼리가 몇 번 나가는지 코드만 보고는 알기 어려웠다.
|
||
- generic [ref=f5e106]:
|
||
- generic [ref=f5e107]: 결론
|
||
- textbox "결론" [ref=f5e108]: 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 하이라이트 쿼리가 한 번씩 나갔다. N=10에서 10개, N=100에서 100개, N=1,000에서 1,000개였다. 추가 쿼리를 포함한 총 쿼리는 25개, 222개, 2,022개였다. 코드에 반복문은 없다. Stream이 아이템을 하나씩 도는 동안 getHighlights() 접근이 N번 일어났고, 지연 로딩 컬렉션은 접근하는 순간 조회하므로 쿼리도 N번 나갔다. 문제는 두 가지다. 하나는 아이템 수만큼 쿼리가 늘어나는 것이다. 다른 하나는 그 쿼리 하나가 해당 아이템의 하이라이트를 전부 읽어 오는 것이다. 하이라이트가 가장 많은 아이템은 500행이었다. 쿼리 수는 테이블 전체 행 수를 따라 늘지 않았다. 한 요청에서 DTO로 조립하는 아이템 수를 따라 늘었다.
|
||
- generic [ref=f5e109]:
|
||
- generic [ref=f5e110]: 검증 환경
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||
- textbox "검증 환경" [ref=f5e111]: "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=f5e112]:
|
||
- generic [ref=f5e113]: 재현 조건
|
||
- textbox "재현 조건" [ref=f5e114]: "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=f5e115]:
|
||
- generic [ref=f5e116]: 마지막 검증일
|
||
- textbox "마지막 검증일" [ref=f5e117]
|
||
- generic [ref=f5e118]:
|
||
- generic [ref=f5e119]: 본문 Markdown
|
||
- group "Markdown 삽입" [ref=f5e120]:
|
||
- button "코드" [ref=f5e121] [cursor=pointer]
|
||
- button "표" [ref=f5e122] [cursor=pointer]
|
||
- button "목록" [ref=f5e123] [cursor=pointer]
|
||
- textbox "본문 Markdown" [ref=f5e124]: "## 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 컬렉션 초기화와 총 PreparedStatement :::evidence key=\"nplus1-query-fanout-644febe6\" alt=\"왼쪽의 loadFeed 요청이 한 페이지에서 FeedItem N개를 반환하고, 매핑이 각 부모의 Highlight 컬렉션에 접근하면 컬렉션 초기화가 부모마다 한 번씩 일어나 총 N회가 되며, 배치가 없어 초기화 한 번마다 Highlight SELECT도 한 번 실행되어 추가 조회가 N회 발생하는 것을 보여 주는 흐름도.\" caption=\" \" zoom=\"true\" ::: 총 PreparedStatement는 이 요청에서 나간 쿼리 수를 보는 지표다. Hibernate가 SQL 한 건을 실행하려고 JDBC에서 얻은 문장 객체를 센 값이라, 실행 수와 항상 같지는 않다. | 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 | 하이라이트 컬렉션 조회는 N이 10, 100, 1,000일 때 각각 10번, 100번, 1,000번 나갔다. 시드된 하이라이트는 1,285개, 1,961개, 2,917개다. 하이라이트 총량은 N에 정비례하지 않는데 조회 수는 N을 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 ``` 검산: `1 + 1 + 3 + 10 + 10 = 25` · `1 + 1 + 20 + 100 + 100 = 222` · `1 + 1 + 20 + 1000 + 1000 = 2022` 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 반복되는 하이라이트 조회 하나를 실행계획으로 확인했다. ```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 N번 나간다. N=1,000에서 피드 한 번 로딩은 194 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. SQL 형태와 데이터 규모에 따라 쿼리 수가 어떻게 늘어나는지를 봤다. 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."
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- group [ref=f5e125]:
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- paragraph [ref=f5e126]: EVIDENCE
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- heading "본문에 Asset 삽입" [level=3] [ref=f5e127]
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- paragraph [ref=f5e128]: 목록에서 선택하면 본문 커서 위치에 evidence 구문을 삽입합니다. READY 상태의 Asset만 선택할 수 있습니다.
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- generic [ref=f5e129]:
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- generic [ref=f5e130]:
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- generic [ref=f5e131]: 업로드 종류
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- combobox "업로드 종류" [ref=f5e132]:
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- option "이미지" [selected]
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- option "다이어그램"
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- option "첨부파일"
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- button "Asset 업로드" [ref=f5e133]
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- generic [ref=f5e134]:
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- search [ref=f5e135]:
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- generic [ref=f5e136]: Asset 검색
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- generic [ref=f5e137]:
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- searchbox "Asset 검색" [ref=f5e138]
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- button "검색" [ref=f5e139]
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- generic [ref=f5e140]:
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- checkbox "삽입할 때 크게 보기 허용" [checked] [ref=f5e141]
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- generic [ref=f5e142]: 삽입할 때 크게 보기 허용
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- status [ref=f5e143]: 삽입할 수 있는 Asset 9개
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- list [ref=f5e144]:
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- listitem [ref=f5e145]:
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- button "nplus1-query-fanout-644febe6" [ref=f5e146]
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- button "삭제" [ref=f5e147]
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- listitem [ref=f5e148]:
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- button "ap4-edge-trust-1cff2399" [ref=f5e149]
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- button "삭제" [ref=f5e150]
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- listitem [ref=f5e151]:
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- button "ap3-csrf-split-501dd1f7" [ref=f5e152]
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- button "삭제" [ref=f5e153]
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- listitem [ref=f5e154]:
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- button "ap3-bff-custody-82fa18bd" [ref=f5e155]
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- button "삭제" [ref=f5e156]
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- listitem [ref=f5e157]:
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- button "ap2-split-custody-779cb791" [ref=f5e158]
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- button "삭제" [ref=f5e159]
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- listitem [ref=f5e160]:
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- button "삭제" [ref=f5e162]
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- button "삭제" [ref=f5e165]
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- listitem [ref=f5e166]:
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- button "ap1-credential-custody-f5e0c027" [ref=f5e167]
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- button "삭제" [ref=f5e168]
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||
- listitem [ref=f5e169]:
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||
- button "screenshot-from-2026-08-21-18-04-49-72f1f9c6" [ref=f5e170]
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- button "삭제" [ref=f5e171]
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- region [ref=f5e172]:
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- generic [ref=f5e173]:
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- paragraph [ref=f5e174]: LIVE
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- heading "즉시 미리보기" [level=2] [ref=f5e175]
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- generic [ref=f5e178]:
|
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- generic [ref=f5e179]:
|
||
- navigation "문서 경로" [ref=f5e180]:
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||
- link "검증 기록" [ref=f5e181] [cursor=pointer]:
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- /url: /explore/cases
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e182]: /
|
||
- generic [ref=f5e183]: JPA 피드 조회 성능
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e184]: /
|
||
- link "Liner N + 1문제" [ref=f5e185] [cursor=pointer]:
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||
- /url: /projects/liner-n-plus-1
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- heading "DTO 변환 과정에서 발생한 Highlight 컬렉션 N+1" [level=1] [ref=f5e186]
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- paragraph [ref=f5e187]: 피드 아이템을 엔티티로 조회한 뒤 Stream으로 DTO에 옮기는 과정에 대한 내용이다. 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 n개의 쿼리가 추가적으로 나갔다. N=1,000이라면 추가 쿼리포함해서 총 2,022개가 나가게 되었다.
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- region "문제와 결론" [ref=f5e188]:
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- generic [ref=f5e189]:
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- paragraph [ref=f5e190]: 문제
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- paragraph [ref=f5e191]: 피드 API는 한 페이지에 하이라이트가 많아져도 쿼리 수가 따라 늘지 않아야 했다.최초 구현은 findAllBy로 FeedItem을 페이징 조회한 뒤 Stream으로 순회하며 FeedSummary로 필드를 옮겼다.
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- paragraph [ref=f5e192]: 이 코드에는 하이라이트를 도는 for가 없다. getHighlights().stream()만 있어서 쿼리가 몇 번 나가는지 코드만 보고는 알기 어려웠다.
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- generic [ref=f5e193]:
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- paragraph [ref=f5e194]: 결론
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- paragraph [ref=f5e195]: 매핑이 getHighlights()에 접근하는 시점에 하이라이트 쿼리가 한 번씩 나갔다.N=10에서 10개, N=100에서 100개, N=1,000에서 1,000개였다.추가 쿼리를 포함한 총 쿼리는 25개, 222개, 2,022개였다.
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- paragraph [ref=f5e196]: 코드에 반복문은 없다. Stream이 아이템을 하나씩 도는 동안 getHighlights() 접근이 N번 일어났고, 지연 로딩 컬렉션은 접근하는 순간 조회하므로 쿼리도 N번 나갔다.
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- paragraph [ref=f5e197]: 문제는 두 가지다. 하나는 아이템 수만큼 쿼리가 늘어나는 것이다. 다른 하나는 그 쿼리 하나가 해당 아이템의 하이라이트를 전부 읽어 오는 것이다. 하이라이트가 가장 많은 아이템은 500행이었다.
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- paragraph [ref=f5e198]: 쿼리 수는 테이블 전체 행 수를 따라 늘지 않았다. 한 요청에서 DTO로 조립하는 아이템 수를 따라 늘었다.
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- generic [ref=f5e199]:
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- generic [ref=f5e200]:
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- term [ref=f5e201]: 검증 환경
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- definition [ref=f5e202]:
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- paragraph [ref=f5e203]: "Java 21Spring Boot 4.0.0Hibernate ORM 7.1.8.FinalPostgreSQL : postgres:16-alpine (Testcontainers, 클래스당 1개 공유)"
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||
- paragraph [ref=f5e204]: "테스트 구성@DataJpaTest + @AutoConfigureTestDatabase(replace = NONE)spring.flyway.enabled : truespring.jpa.hibernate.ddl-auto : validatehibernate.generate_statistics : true"
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||
- paragraph [ref=f5e205]: "측정 도구쿼리 수 : Hibernate Statistics지연 : System.nanoTime실행계획 : EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)"
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||
- paragraph [ref=f5e206]: "DB 캐시 : warm (shared read=0)"
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||
- generic [ref=f5e207]:
|
||
- term [ref=f5e208]: 검증 데이터
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- definition [ref=f5e209]:
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- paragraph [ref=f5e210]: "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."
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||
- paragraph [ref=f5e211]: 2. stats.clear() 직후 loadFeed(0, N)을 1회 실행하고 getCollectionFetchCount()와 getPrepareStatementCount()를 읽는다.
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- paragraph [ref=f5e212]: 3. 지연은 따로 잰다. latencyMicros(n, 7, 2)로 7회 반복하고 앞 2회는 워밍업으로 버린다. 매 반복 전에 em.clear()를 호출한다.
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- paragraph [ref=f5e213]: 4. 반복되는 하이라이트 자식 쿼리를 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)로 확인한다.
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- generic [ref=f5e214]:
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||
- term [ref=f5e215]: 기록
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- definition [ref=f5e216]: 게시 게시 전 · 마지막 검증
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- group [ref=f5e218]:
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- generic "목차 · 측정한 loadFeed 구현" [ref=f5e219] [cursor=pointer]
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- article [ref=f5e221]:
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- region [ref=f5e222]:
|
||
- heading [level=2] [ref=f5e223]:
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- link "측정한 loadFeed 구현 바로가기" [ref=f5e224] [cursor=pointer]:
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||
- /url: "#측정한-loadfeed-구현"
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- text: 측정한 loadFeed 구현
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e225]: "#"
|
||
- figure "JAVA ·FeedQueryAdapter.loadFeed — 엔티티 조회 후 메모리에서 DTO 매핑 코드 복사" [ref=f5e226]:
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- generic [ref=f5e227]:
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- generic [ref=f5e228]: JAVA
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- generic [ref=f5e229]: ·FeedQueryAdapter.loadFeed — 엔티티 조회 후 메모리에서 DTO 매핑
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- button "코드 복사" [ref=f5e230] [cursor=pointer]: 복사
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- region "FeedQueryAdapter.loadFeed — 엔티티 조회 후 메모리에서 DTO 매핑 코드" [ref=f5e231]:
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||
- code [ref=f5e232]: "@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=f5e234]:
|
||
- heading [level=2] [ref=f5e235]:
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||
- link "N에 따라 늘어난 컬렉션 초기화와 총 PreparedStatement 바로가기" [ref=f5e236] [cursor=pointer]:
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||
- /url: "#n에-따라-늘어난-컬렉션-초기화와-총-preparedstatement"
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- text: N에 따라 늘어난 컬렉션 초기화와 총 PreparedStatement
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e237]: "#"
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- figure [ref=f5e238]:
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- button "nplus1-query-fanout-644febe6 이미지 크게 보기" [ref=f5e239]:
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- img "왼쪽의 loadFeed 요청이 한 페이지에서 FeedItem N개를 반환하고, 매핑이 각 부모의 Highlight 컬렉션에 접근하면 컬렉션 초기화가 부모마다 한 번씩 일어나 총 N회가 되며, 배치가 없어 초기화 한 번마다 Highlight SELECT도 한 번 실행되어 추가 조회가 N회 발생하는 것을 보여 주는 흐름도." [ref=f5e240]
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- generic [ref=f5e241]: 크게 보기
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- generic [ref=f5e242]: 왼쪽의 loadFeed 요청이 한 페이지에서 FeedItem N개를 반환하고, 매핑이 각 부모의 Highlight 컬렉션에 접근하면 컬렉션 초기화가 부모마다 한 번씩 일어나 총 N회가 되며, 배치가 없어 초기화 한 번마다 Highlight SELECT도 한 번 실행되어 추가 조회가 N회 발생하는 것을 보여 주는 흐름도.
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||
- paragraph [ref=f5e243]: 총 PreparedStatement는 이 요청에서 나간 쿼리 수를 보는 지표다. Hibernate가 SQL 한 건을 실행하려고 JDBC에서 얻은 문장 객체를 센 값이라, 실행 수와 항상 같지는 않다.
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||
- region "표" [ref=f5e244]:
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- table [ref=f5e245]:
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- caption [ref=f5e246]
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- rowgroup [ref=f5e247]:
|
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- row [ref=f5e248]:
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- columnheader "N" [ref=f5e249]
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- columnheader "초기화 Highlight 컬렉션" [ref=f5e250]
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- columnheader "총 PreparedStatement" [ref=f5e251]
|
||
- columnheader "지연 중앙값(5회)" [ref=f5e252]
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- columnheader "지연 최댓값(5회)" [ref=f5e253]
|
||
- columnheader "시드 하이라이트" [ref=f5e254]
|
||
- rowgroup [ref=f5e255]:
|
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- row [ref=f5e256]:
|
||
- cell "10" [ref=f5e257]
|
||
- cell "10" [ref=f5e258]
|
||
- cell "25" [ref=f5e259]
|
||
- cell "32.8 ms" [ref=f5e260]
|
||
- cell "36.1 ms" [ref=f5e261]
|
||
- cell "1,285" [ref=f5e262]
|
||
- row [ref=f5e263]:
|
||
- cell "100" [ref=f5e264]
|
||
- cell "100" [ref=f5e265]
|
||
- cell "222" [ref=f5e266]
|
||
- cell "85.9 ms" [ref=f5e267]
|
||
- cell "108.3 ms" [ref=f5e268]
|
||
- cell "1,961" [ref=f5e269]
|
||
- row [ref=f5e270]:
|
||
- cell "1,000" [ref=f5e271]
|
||
- cell "1,000" [ref=f5e272]
|
||
- cell "2,022" [ref=f5e273]
|
||
- cell "193.7 ms" [ref=f5e274]
|
||
- cell "238.4 ms" [ref=f5e275]
|
||
- cell "2,917" [ref=f5e276]
|
||
- paragraph [ref=f5e277]: 하이라이트 컬렉션 조회는 N이 10, 100, 1,000일 때 각각 10번, 100번, 1,000번 나갔다. 시드된 하이라이트는 1,285개, 1,961개, 2,917개다. 하이라이트 총량은 N에 정비례하지 않는데 조회 수는 N을 따라갔다.
|
||
- paragraph [ref=f5e278]: 총 PreparedStatement를 SQL 형태별로 가르면 다음과 같다.
|
||
- figure "TEXT ·총 PreparedStatement의 구성 코드 복사" [ref=f5e279]:
|
||
- generic [ref=f5e280]:
|
||
- generic [ref=f5e281]: TEXT
|
||
- generic [ref=f5e282]: ·총 PreparedStatement의 구성
|
||
- button "코드 복사" [ref=f5e283] [cursor=pointer]: 복사
|
||
- region "총 PreparedStatement의 구성 코드" [ref=f5e284]:
|
||
- code [ref=f5e285]: 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=f5e287]:
|
||
- text: "검산:"
|
||
- code [ref=f5e288]: 1 + 1 + 3 + 10 + 10 = 25
|
||
- text: ·
|
||
- code [ref=f5e289]: 1 + 1 + 20 + 100 + 100 = 222
|
||
- text: ·
|
||
- code [ref=f5e290]: 1 + 1 + 20 + 1000 + 1000 = 2022
|
||
- paragraph [ref=f5e291]:
|
||
- text: count 쿼리는 findAllBy(Pageable)가
|
||
- code [ref=f5e292]: 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=f5e293]:
|
||
- heading [level=2] [ref=f5e294]:
|
||
- link "반복되는 하이라이트 조회 하나의 실행계획 바로가기" [ref=f5e295] [cursor=pointer]:
|
||
- /url: "#반복되는-하이라이트-조회-하나의-실행계획"
|
||
- text: 반복되는 하이라이트 조회 하나의 실행계획
|
||
- generic [aria-hidden] [ref=f5e296]: "#"
|
||
- paragraph [ref=f5e297]: 반복되는 하이라이트 조회 하나를 실행계획으로 확인했다.
|
||
- figure "TEXT ·Plan A — 대량 시드 직후, ANALYZE 실행 전 코드 복사" [ref=f5e298]:
|
||
- generic [ref=f5e299]:
|
||
- generic [ref=f5e300]: TEXT
|
||
- generic [ref=f5e301]: ·Plan A — 대량 시드 직후, ANALYZE 실행 전
|
||
- button "코드 복사" [ref=f5e302] [cursor=pointer]: 복사
|
||
- region "Plan A — 대량 시드 직후, ANALYZE 실행 전 코드" [ref=f5e303]:
|
||
- code [ref=f5e304]: "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"
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- paragraph [ref=f5e306]:
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- text: 개별 조회는
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- code [ref=f5e307]: ix_highlights_feed_items_created
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- text: 인덱스로 처리되어 0.173 ms에 끝났다. 이 조회가 아이템마다 한 번씩 N번 나간다. N=1,000에서 피드 한 번 로딩은 194 ms였다.
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- paragraph [ref=f5e308]:
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- text: 쿼리 하나는 빠르지만 읽는 행 수는 제한하지 않는다.
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- code [ref=f5e309]: SELECT * FROM highlights WHERE feed_item_id = ?
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- text: 라 해당 아이템의 하이라이트를 한 번에 최대 500행까지 읽는다. 응답에 필요한 것은 최신 3개다.
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- paragraph [ref=f5e310]: 추정 rows=1과 실제 rows=500은 500배 차이가 난다. 대량 시드 직후 ANALYZE를 실행하지 않아 통계가 편중을 담지 못했다는 가설을 세웠고, 아직 검증하지 않았다.
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- region [ref=f5e311]:
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- heading [level=2] [ref=f5e312]:
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- link "초기화 컬렉션 수와 PreparedStatement 수가 뜻하는 것 바로가기" [ref=f5e313] [cursor=pointer]:
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- /url: "#초기화-컬렉션-수와-preparedstatement-수가-뜻하는-것"
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- text: 초기화 컬렉션 수와 PreparedStatement 수가 뜻하는 것
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e314]: "#"
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- region "표" [ref=f5e315]:
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- table [ref=f5e316]:
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- caption [ref=f5e317]
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- rowgroup [ref=f5e318]:
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- row [ref=f5e319]:
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- columnheader "지표" [ref=f5e320]
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- columnheader "뜻" [ref=f5e321]
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- columnheader "주의" [ref=f5e322]
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- rowgroup [ref=f5e323]:
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- row [ref=f5e324]:
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- cell [ref=f5e325]:
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- code [ref=f5e326]: getCollectionFetchCount()
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- cell "초기화된 컬렉션 수" [ref=f5e327]
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- cell "실행된 SELECT SQL 수가 아니다" [ref=f5e328]
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- row [ref=f5e329]:
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- cell [ref=f5e330]:
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- code [ref=f5e331]: getPrepareStatementCount()
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- cell "획득한 PreparedStatement 수" [ref=f5e332]
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- cell "SQL 실행 수와 항상 같지는 않다" [ref=f5e333]
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- paragraph [ref=f5e334]: 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.
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- region [ref=f5e335]:
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- heading [level=2] [ref=f5e336]:
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- link "page size를 고정해도 남는 요청당 왕복 바로가기" [ref=f5e337] [cursor=pointer]:
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- /url: "#page-size를-고정해도-남는-요청당-왕복"
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- text: page size를 고정해도 남는 요청당 왕복
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e338]: "#"
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- paragraph [ref=f5e339]: page size를 20으로 고정하면 한 요청의 왕복도 20으로 고정된다. 그 20회가 트래픽에 곱해진다.
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- figure "TEXT ·왕복이 처리량에 곱해지는 형태 코드 복사" [ref=f5e340]:
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- generic [ref=f5e341]:
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- generic [ref=f5e342]: TEXT
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- generic [ref=f5e343]: ·왕복이 처리량에 곱해지는 형태
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- button "코드 복사" [ref=f5e344] [cursor=pointer]: 복사
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- region "왕복이 처리량에 곱해지는 형태 코드" [ref=f5e345]:
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- code [ref=f5e346]: 추가 Highlight SELECT/초 ≈ page size × RPS 예) page size 20 × 1,000 RPS ≈ 초당 20,000 자식 SELECT
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- region [ref=f5e348]:
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- heading [level=2] [ref=f5e349]:
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- link "측정 범위 바로가기" [ref=f5e350] [cursor=pointer]:
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- /url: "#측정-범위"
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- text: 측정 범위
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e351]: "#"
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- paragraph [ref=f5e352]: 이 수치는 단일 스레드 퍼시스턴스 통합 테스트에서 잰 값이다. SQL 형태와 데이터 규모에 따라 쿼리 수가 어떻게 늘어나는지를 봤다.
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- paragraph [ref=f5e353]: 지연은 이미 열린 테스트 트랜잭션 안에서 어댑터 호출만 잰 값이다. 단일 스레드에 warm cache인 로컬 비교값이라 HTTP 종단 지연도 운영 p99도 아니다.
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- paragraph [ref=f5e354]: 표본이 5개뿐이라 p50·p99가 아니라 중앙값과 최댓값으로 적었다. 고트래픽 처리량·connection pool 안정성·동시성은 이 측정의 범위 밖이다.
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- region [ref=f5e355]:
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- paragraph [ref=f5e356]: Next
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- heading "다음에 읽을 것" [level=2] [ref=f5e357]
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- list [ref=f5e358]:
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- listitem [ref=f5e359]:
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- link "검증 기록 Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1" [ref=f5e360] [cursor=pointer]:
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- /url: /cases/eager-toone-nplus1-without-access
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- generic [ref=f5e361]: 검증 기록
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- generic [ref=f5e362]:
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- strong [ref=f5e363]: Fetch 타입이 아닌 조회 방식으로 인한 N+1
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- paragraph [aria-hidden] [ref=f5e364]: 같은 기준선에서 함께 드러난 ToOne 쪽 문제다.
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- generic [aria-hidden] [ref=f5e365]: ↗
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- complementary [ref=f5e366]:
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- heading "작업 상태" [level=2] [ref=f5e367]
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- status "편집 상태" [ref=f5e368]: 저장됨
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- generic [ref=f5e369]:
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- generic [ref=f5e370]:
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- term [ref=f5e371]: 저장 버전
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- definition [ref=f5e372]: "9"
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- generic [ref=f5e373]:
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- term [ref=f5e374]: 종류
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- definition [ref=f5e375]: 검증 기록
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- paragraph [ref=f5e376]: 불완전한 초안도 저장할 수 있습니다. Ctrl+S 로도 저장합니다. 게시를 누르면 채워야 할 칸을 그 자리에 표시합니다.
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- generic [ref=f5e377]:
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- button "저장" [disabled] [ref=f5e378]
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- button "게시" [ref=f5e379]
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- paragraph [ref=f5e380]: 버전 9으로 저장했습니다. |