API에서 미분석(null·무효 입력)과 분석 완료 후 점수 0을 구분하지 못해 생기는 조용한 버그, 변환 전 유효성 검증·JSON 직렬화·집계 분모 처리까지 정리한 글이다.
📝 TIL (Today I Learned)
null이나 빈 맵을 모두Map.of()로 흡수하면, 미분석·점수 누락·합계 0인 분석이 한데 섞인다. 변환 전에isValidScoreMap()으로 걸러내고, 무효면null을 유지하면 집계·UI에서 의미가 살아난다.
Call과 CallEmotionResult를 SQL처럼 LEFT JOIN하고 싶지만 표준 JPQL은 연관관계 기반 JOIN이 기본이라 막히는 문제, Hibernate HQL 확장과의 차이, 네이티브 쿼리·두 쿼리 분리 후 Java 병합, 구현 시 주의점까지 정리합니다.
Call과CallEmotionResult를 SQL처럼LEFT JOIN하고 싶은데, 표준 JPQL은 연관 경로가 없으면 객체 그래프 기반 조인을 쓰기 어렵다. Hibernate HQL은 버전에 따라 엔티티JOIN … ON이 열리기도 하지만 포터빌리티와 트레이드오프가 있다. SQL·JPQL의 차이와, 우리가 택한 두 쿼리 + 병합, 구현 시 주의점까지 정리한다.
@Modifying(clearAutomatically = true) 사용 시 영속성 컨텍스트가 비워지면서 엔티티가 detached 되어, 상태 변경이 DB에 반영되지 않았던 버그 원인과 해결 과정을 정리합니다.
정기 예약 취소 API에서
CallReservation은 정상적으로 취소되는데RecurringReservation상태만ACTIVE로 남는 버그를 겪었다. 원인은@Modifying(clearAutomatically = true)로 인해 영속 엔티티가 detached 된 뒤 상태를 변경한 것이었다.
감정 분석 API에서 7가지 감정 점수를 소수점 둘째 자리 백분율로 보여주되 합계는 반드시 100.00%가 되게 하는 문제, 반올림 함정과 Largest Remainder Method(최대 잔여 방식) 해법, 구현 시 부동소수점·동점 처리 등을 정리합니다.
감정 분석 API를 만들면서 “각 항목은 소수점 둘째 자리로 보이게 하되, 합계는 반드시 100.00%”라는 요구를 만났다. 단순 반올림과 흔한 보정 방식의 함정, 최대 잔여 방식(Largest Remainder, Hamilton 방식으로도 알려짐)으로 맞춘 과정과 구현 시 체크 포인트를 정리한다.
트랜잭션 커밋 전 publishEvent()를 호출했을 때 발생한 타이밍 문제와 @TransactionalEventListener(AFTER_COMMIT) 및 afterCommit() 해결 방식을 정리한 글이다.
📝 TIL (Today I Learned)
@Transactional안에서publishEvent()를 호출하면@Async리스너가 커밋 전 데이터를 읽으려다 실패할 수 있다. 이 문제는TransactionSynchronizationManager.afterCommit()또는@TransactionalEventListener(AFTER_COMMIT)로 해결한다.
DB 트랜잭션과 Redis 정합성, TOCTOU 경쟁 조건, self-invocation, 보상 트랜잭션, DB UPDATE를 활용한 뮤텍스 등 #150 구현에서 정리한 백엔드 핵심 포인트입니다.
📝 TIL (Today I Learned)
DB 트랜잭션과 외부 시스템(Redis)이 함께 움직일 때, “원자성”과 “정합성”을 어떻게 지켜야 하는지 #150 구현에서 다시 정리했다.
Spring Events(@TransactionalEventListener, AFTER_COMMIT), @Async와 LazyInitializationException, Redis ZSET·Lua·TOCTOU, STOMP WebSocket 사용자별 전송, 스케줄러 설계 등 #148·#149 구현에서 정리한 백엔드 포인트입니다.
📝 TIL (Today I Learned)
트랜잭션 경계를 이해하고, Redis에서 원자성을 보장하며, WebSocket 세션 상태를 고려한 분산 환경의 실시간 알림을 다루면서 정리한 내용이다.
@Transactional 범위 안에서 외부 네트워크 호출(Gemini WebSocket)을 처리했다가, DB 커넥션 점유 시간이 길어져 커넥션 풀 고갈 위험이 생긴 문제와 해결(TransactionTemplate)을 정리합니다.
@Transactional범위 안에 외부 네트워크 호출을 끼워 넣으면 DB 커넥션 풀이 고갈될 수 있다. 그리고 “메서드만 분리하면 되겠지”라는 생각은 Spring의 프록시 구조(self-invocation)에 막힌다.
멀티스레드 환경에서 volatile의 한계(가시성 vs 원자성)와 check-then-act 레이스 컨디션을 AtomicBoolean.compareAndSet(CAS)으로 해결하는 방법을 정리했습니다.
📝 TIL (Today I Learned) \n+>
volatile만으로는 해결되지 않는 문제가 있다. "가시성"과 "원자성"은 다르고,check-then-act패턴이 섞이면 레이스 컨디션이 터진다. 이걸AtomicBoolean.compareAndSet으로 정리해 본다.
ArrayDeque와 ArrayBlockingQueue의 차이, 코드리뷰에서 발견한 OOM 위험, 그리고 Reactor Sinks 버퍼로 ArrayBlockingQueue를 선택한 이유를 정리했습니다.
📝 TIL (Today I Learned)
“OOM 방지”라고 주석을 달았는데, 실제로는 OOM이 날 수 있는 코드가 되어 있었습니다. 코드리뷰 한 줄이 Java Queue의 핵심 차이를 알려 준 경험을 정리합니다.
