ubuntu mysql 한글 ???? 물을표로 나와서 빡칠 때

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my.cnf 켜준다.


아래처럼 #client, #mysqld, #mysqldump, #mysql 부분추가


재시작!




설정 바뀐거 확인!

설정바뀐거 확인! 2

끝

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Spring Boot Actuator readiness, liveness probes on k8s

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Spring Boot 를 사용하여 서버 어플리케이션을 개발하고 Kubernetes 상에서 운영할 때 Container 의 상태를 확인하고 복구가 불가능한 경우 재시작 시켜야 되는지 알 필요가 있다. 또한 Container 가 트래픽을 받아들일 준비가 되었는지 상태를 알아야한다. 이때 각각 liveness, readiness probes 를 사용한다. 아래와 같이 Kubernetes deployment 에 liveness 와 readiness probes 를 설정한다. initialDelaySeconds 는 Container 가 실행되고 90초 이후에 설정된 path 에 Get 요청을 통해서 정상상태를 확인한다. 200 ~ 399 status code 를 5초이내에 응답 받으면 성공으로 확인한다. periodSeconds 는 10초 주기로 확인한다. 연속해서 3번 비정상 응답을 받을 경우 liveness 는 실패로 돌아가고 Kubelet 은 Container 를 재시작시킨다. 이번엔 Spring Boot 어플리케이션을 보자. gradle 을 사용할 때 아래와 같이 의존성을 추가한다. 그리고 application.yaml 에 아래와 같이 설정한다. 유의해야할 점은 exposure.include 에 * 를 쓰게되면 불필요한 정보가 모두 노출되어 보안에 취약해진다. 예를 들어, heapdump 또는 shutdown 같은 기능을 노출하게 되면 외부에서 공격점이 될 수 있다. /actuator path 요청시 아래와 같이 응답을 받는다.  exposure 에 health, info 만 설정해서 두가지만 확인할 수 있다. /actuator/health 를 확인해보자. endponint.health.probes.enabled=true 로 설정해서 liveness, readiness 를 지원한다. /actuator/health/liveness 와 /actuator/health/readiness 를 확인해보자.  spring boot application 에...
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About Kafka Basic

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Topics 데이터베이스에서 테이블과 비슷한 개념으로 특정한 stream of data 으로 구성된다. 원하는 만큼 생성할 수 있고, 이름으로 토픽을 식별한다. 모든 데이터 형식을 지원한다. - json - avro - text - binary 카프카 프로듀서가 데이터를생산하고, 카프카 컨슈머가 데이터 읽는다. Partitions & Offsets 토픽은 여러개의 파티션으로 구성된다. 메세지는 파티션내에서 순서대로 저장된다. 토픽 레벨에서 메세지 순서를 보장하지 않는다. 각각 메세지는 파티션내에서 증분 id 를 가지고 이를 kafka partition offsets 이라 한다. 따라서 offset 은 특정 파티션내에서만 의미를 갖는다. 카프카 토픽은  immutable 이다. 한 번 파티션에 데이터가 쓰여지면 변경이 불가능하다. 데이터는 정해진 시간내에서만 존재한다. 기본값은 1주일이다. 프로듀서에서 데이터에 key 를 지정하지 않으면 랜덤으로 파티션에 할당된다. 파티션 개수는 원하는 만큼 지정할 수 있다. Producer 데이터를 토픽에 쓰는 역할을한다. 프로듀서에서 어느 토픽에 어느 파티션에 데이터를 쓸 지 정할 수 있다. Producer Message Key 프로듀서는 메세지를 key 와 함께 전송할 수 있다. key 가 null 이면 라운드로빈 방식으로 파티션에 데이터가 전송된다. 해싱 전략(murmur2)으로 항상 동일한 파티션으로 할당할 수 있다. - key - binary (can be null) - value - binary (can be null) - compression type (none, gzip, snappy, lz4, zstd) - headers (optional)     - key value - partition + offset - timestamp (system or user set) Kafka Message Serializer 카프카는 프로듀서로부터 그리고 컨슈머로 bytes 만 input 과 ou...
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 생산성을 위해서 여러 프로젝트에서 반복적으로 사용되고 있거나 앞으로 사용될 프로젝트 코드를 효과적으로 관리하기 위해서 라이브러리로 관리하는 방법을 선택할 수 있다. 그렇다면 라이브러리를 어떻게 관리하는 것이 좋을까? java, kotlin 을 사용하여 개발을 할 경우, maven, gradle 을 통해서 의존성을 관리한다. 이 때 의존성들의 저장소는 Maven Central 혹은 jCenter(현재는 지원 중단) 처럼 공개 레포지토리일 수도 있고, 단체에서만 사용하는 사설 레포지토리일 수도 있다. 이러한 레포지토리를 지원하는 여러 툴이 있다.  Maven Central 에서 아티팩트를 올리기 위해서는 요건이 엄격하다. 따라서 JitPack 을 사용하여 찍먹해보겠다. 먼저 github 레포지토리 2개를 판다. 하나는 라이브러리용이고, 나머지는 라이브러리를 사용한다. 라이브러리 :  https://github.com/ndgndg91/hello-jitpack 아래는 build.gradle.kts 파일이다. maven-publish 플러그인을 사용해야 하며, publishing 을 설정해야한다. 아래는 재사용할 코드를 간단하게 작성해보았다. 그리고 git tag 를 통해 버전을 관리한다. https://github.com/ndgndg91/hello-jitpack/releases/tag/0.0.2 사용할 라이브러리를 작성하고 git tag 를 땄으면 1차 준비는 완료했다. 다음은 https://jitpack.io  에 가서 내가 작성한 github repository 를 검색한다. 0.0.2 이라는 git tag 를 확인할 수 있다. 그리고 build Log 를 확인할 수 있다. 여기까지 성공했다면 다음은 쉽다. https://jitpack.io/com/github/ndgndg91/hello-jitpack/0.0.2/build.log 사용:  https://github.com/ndgndg91/use-jitpack build....
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이번 글에서는 AWS EC2 를 console 을 통해서 생성하고, 생성한 EC2에 Jenkins 를 설치하는 과정을 살펴보겠다. 먼저 AWS console 에 로그인 하고 EC2 를 생성한다. 인스턴스 시작 버튼을 누른다. amazon linux 를 선택한다. EC2 유형은 small 이상으로 하는것이 좋다. jenkins 로 프로젝트를 Build 하는 과정에서 성능이 낮으면, Gradle 같은 경우 DaemonDisapperaredException 을 달콤하게 경험할 수 있다. 해당 예외의 경우 memory 가 부족해서 발생할 수 있다. https://medium.com/@kenkyee/yes-this-means-your-build-server-ran-out-of-memory-running-an-android-gradle-build-69bae138f94f 다음에는, Security Group 을 할당한다. 기본적으로 Jenkins 를 설치하기 위해서 SSH 를 허용하며, Jenkins 의 기본 port 는 8080 이기 때문에 8080 port 도 열어준다. 경고 메세지에서 확인이 가능하듯, 실제 운영에서는 특정 IP 에서만 접근이 가능하도록 하는 것이 좋다. VPC 와 Subnet public IP 및 DNS 그리고 Availability Zone 등 세부적인 사항들은 모두 default 설정을 따랐다. 실제 운영에서는 커스텀하게 설정해주는 것이 좋다. 이제 EC2 를 생성해준다. 정상적으로 EC2 가 생성되고 running 이라면 SSH 로 접속한다. 먼저 sudo yum update 를 해주자. 그렇다면, 이제 Jenkins 를 설치해보자. Jenkins 는 jdk8 이상의 버전이 필요하다. 하지만 기본적으로 설치 되어 있는 jdk 버전은  1.7 이다.  따라서, jdk 1.7 를 먼저 지우고, jdk11 aws corretto 를 설치한다. sudo yum remove java-1.7.0-openjdk 명령어를 통해서 지우...
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Java - HashMap (feat. LinkedList, Tree.. maybe Later)

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지난 글에서는 ArrayList 를 까보면서 native 메서드에 대해 잠시 다루어보았다. 이번 글에서는 직접 HashMap 을 구현해보도록 하겠다. JDK 를 까보면서 그리고 여라 다른 블로깅을 참고하면서 내 방식으로 구현해 보았다. https://medium.com/@mr.anmolsehgal/java-hashmap-internal-implementation-21597e1efec3 https://www.devglan.com/java8/hashmap-custom-implementation-java https://d2.naver.com/helloworld/831311 우선, 핵심을 먼저 정리하고 작성해보겠다. HashMap 은 Key Value 저장소이다. 분할상환방식에 의해서 get() put() 메서드는 상수 시간의 시간복잡도 O(1) 을 가진다. HashMap 은 내부적으로 key, value 를 지닌 Node 의 배열을 가진다. Node 의 개념과 일치하는 class 는 Entry<K, V> class 이다. HashMap 은 get(), put() 메서드 호출 시  객체의 hashcode 를 통해 index 를 계산하고  Node 배열의 Node 를 배치시킨다.  그렇다면 같은 index 를 가지는 객체들은 어떻게 관리를 할까? 바로 LinkedList 를 배열의 index 마다 가지며, 2차원 형태의 테이블을 이루게 된다. 아래는 JDK 11 버전의 HashMap 을 직접 까보았다. 아래와 같이 Node 는 Map.Entry<K, V> interface 를 구현하고 있다. 그리고 필드로는 hash, key, value, 그리고 LinkedList 이기에 next 를 가진다. 여기까지가 HashMap 가장 기본적인 원리이다. 하지만 가장 큰 문제가 있다. 바로 다른 객체가 동일한 hashcode 를 가질 때 이다. 예를 들어, 아래와 같이 Developer class 를 작성했다. equals() 와 h...
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