org.apache.jasper.JasperException: JSP를 위한 클래스를 컴파일할 수 없습니다.

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블로깅을 쉰 지 너무 오래되서 그런가...
그동안 공부한 건 많은데 왜이리 정리하기가 귀찮은지
다시 시작하려고 새로운 환경설정 잡다가 가끔씩 마주치는 경우 때문에


블로깅을 해보려고 한다.


아래 메세지가 뜨면서 jsp를 컴파일 할 수 없다고 할 경우




The code of method _jspService(HttpServletRequest, HttpServletResponse) is exceeding the 65535 bytes limit












tomcam 경로에



web.xml 에



org.apache.jasper.servlet.JspServlet가 잘 등록? 되어 있는지 확인한다.







그리고 있다면, 아래의 설정이 없어서 그렇다.



아래의 설정을 추가 해준다.





 <init-param>

  <param-name>mappedfile</param-name>

  <param-value>false</param-value>

 </init-param>





















아래의 링크에 mappedfile 설정 true / false를 잘 비교해 주고 있다.



https://dololak.tistory.com/478












































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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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sneak peek jitpack 






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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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About ZGC






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 Z Garbage Collector JDK 11 에서 실험적인 기능으로 소개했다. JDK 15 에서 정식으로 출시 되었다. 물론 JDK 21에서도 사용할 수 있다. ZGC 어플리케이션 스레드 실행을 10ms 이상 중단하지 않고 고비용 작업을 동시에 수행한다. 지연 시간은 힙 사이즈와 무관하며, 몇백 MB의 작은 힙부터 16테라의 매우 큰 힙을 사용해도 잘 작동하낟. JDK 11 에서 JDK 15 이하 버전에서는  -XX:+UnlockExperimentalVMOptions 와 -XX:+UseZGC 옵션을 동시에 사용하여 활성화한다. JDK 15 이상 버전에서는 -XX:+UseZGC 하나의 옵션으로 사용할 수 있다. 아래의 핵심 기능을 사용하며 ZGC 또한 G1 GC 와 마찬가지로 concurrent 가비지 컬렉터이다. Concurrent Region-based Compacting NUMA-aware Using colored pointers Using load barriers Using store barriers (in the generational mode) Configuration & Tuning ZGC 도 G1 GC 와 유사하게 최소한의 설정을 필요로 하며, 어플리케이션이 실행하는 과정에서 스스로 적응하는 기능이 있다. ZGC 은 동적으로 세대를 리사이징하고, GC 스레드수도 조절하며, tenuring thresholds 도 조절한다. 주요 튜닝 포인트는 최대 힙 사이즈를 늘리는 것이다. (-Xmx) ZGC 는 generational version 과 non-generational version 이 있는데 non-generational version 은 레거시이며, 실행중에 세대 개념을 사용하지 않는다. JDK 21부터 최신 버전인 generational version 이 출시 되었으며 최신 버전 사용을 권장한다. generational version 은 -XX:+UseZGC 옵션과 -XX:+ZGenerational 옵션을 사용한다....








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About G1 GC






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G1 GC 소개 Java7 부터 사용이 가능했고, Java9 부터 기본 GC 로 선정되었다. G1 GC 는 큰 메모리를 사용하는 멀티 프로세스 머신에 적합한 GC 이다.  설정된 목표 stop the world 시간을 높은 확률로 달성하려고 시도한다. 최대한 정지 시간을 예측 가능하고 짧게 유지하려는 목적이다.  높은 처리량을 목표로 하고 있으며, 사용자의 설정 필요성을 최소화하려고 한다. 개발자가 성능을 최적화하기 위해 많은 시간을 소비하지 않도록 하는것을 목표로 한다. 적용 대상으로는 - heap 크기가 수 GB ~ 최대 10GB 환경 - 실시간으로 객체 할당 및 프로모션 비율이 크게 변할 수 있는 환경 - heap 내에서 상당한 수준의 조각화(fragmentation)가 발생할 수 있는 환경 - 수백 밀리초를 넘지 않는 예측 가능한 stop the world 시간 목표가 필요한 경우 CMS(Concurrent Mark-Sweep) GC 을 대체한다. heap 을 여러 영역으로 나누고, 가비지 컬렉션을 수행하는 동안 영역들을 동시에 처리하여 고성능을 달성하고자 한다. G1 GC 활성화 기본 GC 로 별도의 설정이 필요하지는 않다. 명시적으로 -XX:+UseG1GC 통해 가능하다. 기본 개념 G1 도 다른 GC 와 마찬가지로 young generation, old generation 으로 메모리 생명주기에 세대 개념을 사용한다. 그리고 여러 스레드를 사용하여 점진적으로 가비지 컬렉션을 수행한다. 처리량 개선을 위해서 일부 가비지 컬렉션 작업은 어플리케이션이 실행중에도 진행할 수 있으며 일부 중요한 작업은 stop the world 를 발생시킨다. Heap Layout G1은 힙을 동일한 크기의 힙 영역 집합으로 분할하고, 각 영역은 인접한 범위의 가상 메모리로 구성된다. 영역은 메모리 할당 및 메모리 회수의 단위이다. 언제든지 영역은 비어있거나, young generation, old generation 으로 할당 할 수 있다. 메모리 요청이...








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About idempotent






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Install Jenkins In AWS EC2






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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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erwin DM 으로 Oracle 연결 할 때 뜨는 에러들 해결






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     첫 번째 에러 !   ora7nt.dll 라이브러리 어쩌구 저쩌구 한다. 본인은 구글링을 해본 결과 erwin이 32bit만 지원하니까 64bit 오라클을 설치했으면 지우고 32bit를 재설치하고 해보라는 답글들을 많이 봤는데 64bit문제가 아니였다. 왜냐면 내 친구가 오라클을 64bit 설치했는데 erwin이랑 잘만 연결이 되었다.     따라서 32, 64bit 개같은 소리는 듣지 않기로 하고 다른 방법을 찾아보니까   시스템환경변수에서  PATH에 oracle client를 지정해주지 않아서라는 답을 얻었다.     위에 에러 메세지에서도 적절한 클라이언트 소프트웨어를 설치하라고 한다.   그래서 PATH설정을 해주니 ora7nt.dll에러는 해결 되었다.       하지만 다음 에러에 봉착했다!     ORA-01041 에러     구글링 해본 결과 아래 링크에 답이 나와있었다.   https://erwinhelp.zendesk.com/hc/en-us/articles/230410267-Receiving-Error-ORA-01041-internal-error-hostdef-extension-doesn-t-exist-on-re-establishing-a-connection-to-Oracle-       Locate the 'sqlnet.ora' file and set:    SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES = (NONE)      위 처럼 sqlnet.ora 파일에서 설정을 변경해주니까 연결이 잘되었다.         잘 되는 모습, 먼저 forward Engineer       그 다음은 preview        








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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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