-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Java ‐ Optional
woojin.jang edited this page May 9, 2026
·
8 revisions
- NPE(NullPointerException) 문제
- 자바에서
null은 값이 없음을 표현하는 가장 기본적인 방법이다. - 하지만
null을 잘못 사용하거나null참조에 대한 메서드를 호출하면 NPE가 발생하여 프로그램이 예기치 않게 종료될 수 있다. - 특히 여러 메서드가 연쇄적으로 호출되어
null체크가 누락되면 추적이 어렵고 디버깅 비용이 증가한다.
- 자바에서
- 가독성 저하
-
null체크 로직이 누적되면 코드가 복잡해지고 가독성이 떨어진다.
-
- 의도가 드러나지 않음
- 메서드 시그니처만 보고 이 메서드가
null을 반환할 수도 있다는 사실을 명확히 파악하기 어렵다. - 호출하는 입장에서는 반드시 값이 존재할 것이라고 가정했다가 런타임에 null이 나와서 문제가 생길 수 있다.
- 메서드 시그니처만 보고 이 메서드가
- Optional의 등장
- 이러한 문제를 해결하고자 자바 8부터 Optional 클래스가 도입됐다.
- Optional은 값이 있을수도 있고 없을수도 있음을 명시적으로 표현해주어 메서드의 계약이나 호출 의도를 좀 더 분명하게 드러낸다.
- Optional을 사용하면 "빈 값"을 표현할 때 더 이상
null자체를 넘겨주지 않고Optional.empty()처럼 의도를 드러내는 객체를 사용할 수 있다. -
null체크 로직을 간결하게 만들고 특정 경우에 NPE가 발생할 수 있는 부분을 빌드 타임이나 IDE, 코드 리뷰에서 더 쉽게 파악할 수 있게 해준다.
Optional.of(T value)Optional.ofNullable(T value)Optional.empty()
-
isPresent(),isEmpty() get()orElse(T other)orElseGet(Supplier<? extends T> supplier)orElseThrow()or(Supplier<? extends Optional<? extends T>> supplier)
-
get()메서드는 Optional 사용 시 가능하면 피해야 한다. 왜냐하면 값이 없는 상태에서get()을 호출하면 예외가 터지기 때문에 안전하게 사용하려면isPresent()와 같은 사전 체크가 반드시 필요하다. -
get()보다는orElse(),orElseGet(),orElseThrow()등의 메서드를 활용하면 좀 더 세련되고 안전하게 값을 처리할 수 있다.
-
ifPresent()- 값이 존재하면 action 실행
- 값이 없으면 아무것도 안 함
-
ifPresentOrElse()- 값이 존재하면 action 실행
- 값이 없으면 emptyAction 실행
-
map()- 값이 있으면 mapper를 적용한 결과 반환
- 값이 없으면 Optional.empty() 반환
-
flatMap()- map과 유사하나 Optional을 반환할 때 중첩되지 않고 평탄화해서 반환
-
filter()- 값이 있고 조건을 만족하면 그대로 반환
- 조건 불만족이거나 값이 없다면 Optional.empty() 반환
-
stream()- 값이 있으면 단일 요소를 담은 Stream 반환
- 값이 없으면 빈 스트림 반환
- 즉시 평가(eager evaluation) : 값(혹은 객체)을 바로 생성하거나 계산해 버리는 것
- 지연 평가(lazy evaluation) : 값이 실제로 필요할 때까지 계산을 미루는 것
import java.util.Optional;
import java.util.Random;
public class OrElseGetMain {
public static void main(String[] args) {
Optional<Integer> optValue = Optional.of(100);
Optional<Integer> optEmpty = Optional.empty();
System.out.println("단순 계산");
Integer i1 = optValue.orElse(10 + 20); // 10 + 20 계산 후 버림
Integer i2 = optEmpty.orElse(10 + 20); // 10 + 20 계산 후 사용
System.out.println("i1 = " + i1);
System.out.println("i2 = " + i2);
// 값이 있으면 그 값, 없으면 지정된 기본값 사용
System.out.println("=== orElse ===");
System.out.println("값이 있는 경우");
Integer value1 = optValue.orElse(createData());
System.out.println("value1 = " + value1);
System.out.println("값이 없는 경우");
Integer empty1 = optEmpty.orElse(createData());
System.out.println("empty1 = " + empty1);
// 값이 있으면 그 값, 없으면 지정된 람다 사용
System.out.println("=== orElseGet ===");
System.out.println("값이 있는 경우");
Integer value2 = optValue.orElseGet(() -> createData());
System.out.println("value2 = " + value2);
System.out.println("값이 없는 경우");
Integer empty2 = optEmpty.orElseGet(() -> createData());
System.out.println("empty2 = " + empty2);
}
public static int createData() {
System.out.println("데이터를 생성합니다...");
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
int createValue = new Random().nextInt(100);
System.out.println("데이터 생성이 완료되었습니다. 생성 값: " + createValue);
return createValue;
}
}-
orElse(T other): 빈 값이면other를 반환하는데 이 때,other를 항상 미리 계산한다.- 따라서
other를 생성하는 비용이 큰 경우 실제로 값이 있을 때도 쓸데없이 생성 로직이 실행될 수 있다. -
orElse()에 넘기는 표현식은 즉시 평가하므로 즉시 평가가 적용된다.
- 따라서
-
orElseGet(Supplier supplier): 빈 값이면supplier를 통해 값을 생성하기 때문에 값이 있을 경우에는supplier가 호출되지 않는다.- 생성 비용이 높은 객체를 다룰 때는
orElseGet()이 더 효율적이다. -
orElseGet()에 넘기는 표현식은 필요할 때만 평가하므로 지연 평가가 적용된다.
- 생성 비용이 높은 객체를 다룰 때는
❗생성 비용이 높다라는 개념은?
- 복잡한 초기화 작업이 필요한 경우
- 객체 생성 시 내부적으로 많은 계산이나 리소스 준비가 필요할 경우
- Ex. DB 커넥션 생성, 파일 읽기, 네트워크 연결
- 메모리 사용량이 많은 경우
- 큰 배열이나 컬렉션을 포함하고 있어 메모리를 많이 사용하는 객체
- GC 부담이 커지는 경우
- 객체를 자주 생성하고 버리면 GC가 자주 일어나 성능이 저하
- 생성 과정에서 외부 시스템과 연동되는 경우
- 객체 생성 시 외부 API를 호출하는 경우, 디스크 접근, 로깅
// Bad
public class Product {
private Optional<String> name;
}
// Good
public class Product {
private String name; // 필드는 원시 타입 그대로 둔다.
}
// name 값을 가져올 때 필드가 null일 수도 있음을 고려해야 한다면 메서드에서 Optional을 반환할 수 있다.
public Optional<String> getNameAsOptional() {
return Optional.ofNullable(name);
} - Optional 자체도 참조 타입이기 때문에 혹시라도 개발자가 부주의로 Optional 필드에
null을 할당하면 그 자체가 NPE를 발생시킬 여지를 남긴다. - 값이 없음을 나타내기 위해 사용하는 것이 Optional인데 정작 필드 자체가
null이면 혼란이 가중된다.
- 자바 공식 문서에 보면 Optional은 메서드의 반환값으로 사용하기를 권장하며, 매개변수로 사용하지 말라고 명시되어 있다.
- 호출하는 측에서는 단순히
null값을 전달하는 대신Optional.empty()를 전달해야 하는 부담이 생기며 결국null을 사용하든Optional.emtpy()를 사용하든 큰 차이가 없어 가독성이 저하된다.
// Bad
public void processOrder(Optional<Long> orderId) {
// ...
}
// Good
public void processOrder(long orderId) {
if (orderId == null) {
System.out.println("없다.");
}
}- 컬렉션 자체는 비어있는 상태를 표시할 수 있다.
- 따라서
Optional<List<T>>처럼 다시 감싸주면 빈 리스트가 이중으로 표현이 되기 때문에 혼란을 야기한다.
// Bad
public Optional<List<String>> getUserRoles(String userId) {
List<String> userRoleList = ...
if (foundUser) {
return Optional.of(userRoleList);
} else {
return Optional.empty();
}
}
// Good
public List<String> getUserRoles(String userId) {
if (!foundUser) {
return Collections.emptyList();
}
return userRolesList;
}- Optional의
get()메서드는 가급적 사용하지 않아야 한다. -
isPresent() { opt.get() }는 사실상 null 체크와 다를 바가 없으며 깜빡하면NoSuchElementException예외가 발생할 위험이 있다. - 대신
orElse,orElseGet,orElseThrow,ifPresentOrElse,map,filter등의 메서드를 활용하면 간결하고 안전하게 처리가 가능하다.
// Bad
public static void main(String[] args) {
Optional<String> optStr = Optional.ofNullable("Hello");
if (optStr.isPresent()) {
System.out.println(optStr.get());
} else {
System.out.println("Nothing");
}
// Good
public static void main(String[] args) {
Optional<String> optStr = Optional.ofNullable("Hello");
// 1) orElse
System.out.println(optStr.orElse("Nothing");
// 2) ifPresentOrElse
optStr.ifPresentOrElse(
System.out::println,
() -> System.out.println("Nothing");
// 3) map
int length = optStr.map(String::length).orElse(0);
System.out.println("Length : " + length);-
orElse(T other)는 항상other를 즉시 생성하거나 계산한다. -
orElseGet(Supplier<? extends T>)는 필요할 때만Supplier를 호출한다. - 값이 이미 존재하는 경우에는
Supplier가 호출되지 않으므로 비용이 큰 연산을 뒤로 미룰 수 있다. - 비용이 크지 않다면 간단하게
orElse()를 사용하고 복잡하고 비용이 큰 객체, 그리고 Optional 값이 이미 존재할 가능성이 높다면orElseGet()을 사용한다.
- Optional이 편의성과 안전성을 높여주는 것은 맞지만 모든 곳에서 무조건 사용하는 곳은 오히려 코드 복잡성을 증가시킬 수 있다.
- 항상 값이 있는 상황 - 비즈니스 로직상 null이 될 수 없는 경우라면 방어적 코드로 예외를 던지거나 일반 타입을 사용하는 것이 낫다.
- 값이 없으면 예외를 던지는 것이 자연스러운 상황 - ID 기반으로 엔티티를 찾아야 하는 경우, Optional 대신 예외를 던지는게 나을 수 있다.
- 흔히 비는 경우가 아니라 흔히 채워져 있는 경우 - Optional을 매번 쓰면
.get(),orElse(),orElseThrow()등 처리가 강제되기 때문에 오히려 코드가 장황해진다. - 성능이 극도로 중요한 로우레벨 코드 - Optional은 래퍼 객체를 생성하기에 수많은 객체가 생겨나는 부분에서는 성능에 영향을 줄 수 있다.
- Optional을 고려할 떄 가장 중요한 핵심은 Optional을 반환하는 코드를 호출하는 클라이언트 메서드에 있다.
- 이 로직이
null을 반환할 수 있는가? -
null이 가능하다면 호출하는 사람 입장에서 값이 없을 수도 있다는 사실을 명시적으로 인지할 필요가 있는지? -
null이 적절하지 않고 예외를 던지는게 더 맞지 않을지?
- 이 로직이
- Java - Class
- Java - Java Memory⭐
- Java ‐ Solving Concurrency Issues with Synchronized
- Java - synchronized
- Java ‐ Instance Variable & Local Variable vs final
- Java ‐ Object
- Java ‐ Immutable Object
- Java ‐ String
- Java ‐ Wrapper Class
- Java ‐ ENUM
- Java ‐ Nested Class & Inner Class & Local Class & Anonymous Class
- Java ‐ Generic
- Java ‐ ArrayList
- Java ‐ LinkedList
- Java ‐ List
- Java ‐ Set
- Java ‐ Hash
- Java ‐ HashSet
- Java ‐ Map & Stack & Queue
- Java ‐ Iterate & Sort
- Java - Process & Thread
- Java - Thread Creation & Execution
- Java - Thread Control & LifeCycle
- Java - Memory Visibility
- Java - Advanced Synchronization
- Java - Producer/Consumer Problem
- Java - Synchronization & Atomic Operation
- Java - Concurrent Collection
- Java - Thread Pool & Executor Framework
- Java - Character Encoding
- Java - I/O
- Java - File & Files
- Java - Reflection
- Java - Annotation
- Java - Lambda
- Java - Functional Interface
- Java - Lambda vs Anonymous Class
- Java - Method Reference
- Java - Stream API
- Java - Optional
- Java - Default Method
- Java - Parallel Stream
- Java - Functional Programming
- Java - JVM & GC & SOLID⭐
- Java - Data Storage and Memory Allocation: Primitive vs. Reference
- Java ‐ Static Keyword: Efficient Resource Management at the Class Level
- Java ‐ OOP
- Java ‐ Collection Framework Selection Standard
- Java ‐ Multi Threading & Concurrent Programming
- Java ‐ Exception Handling & Advanced Java
- Java ‐ Java 8+
- Java ‐ Java Application Performance Tuning
- Java - CAS
- Java - Virtual Thread⭐
- Kotlin - Variables, Types, and Operators in Kotlin
- Kotlin - Control Flow in Kotlin
- Kotlin - Object-Oriented Programming in Kotlin
- Kotlin - Functional Programming in Kotlin
- Kotlin - Key Features of Kotlin
- Kotlin - Generics in Kotlin
- Kotlin - Lazy Initialization and Delegation in Kotlin
- Kotlin - Advanced Functional Programming in Kotlin
- Kotlin - Operator Overloading and Kotlin DSL
- Kotlin - Annotations and Reflection in Kotlin
- Kotlin - Miscellaneous Topics in Kotlin
- Coroutine - Limitations of Thread-Based Work & the Emergence of Coroutines
- Coroutine - runBlocking
- Coroutine - CoroutineDispatcher
- Coroutine - Controlling Coroutines with Job
- Coroutine - Receiving Results from Coroutines
- Coroutine - Coroutine Context
- Coroutine - Structured Concurrency
- Coroutine - Exception Handling
- Coroutine - Suspended Functions
- Coroutine - Understanding Coroutines
- Coroutine - Advanced Coroutines
- Coroutine - Coroutine Testing
- Spring - OOP & Spring
- Spring - Spring Container & Spring Bean
- Spring - Singleton Container
- Spring - Dependency Injection
- Spring - Bean LifeCycle Callback
- Spring - Bean Scope
- Spring ‐ Web Server, Web Application server
- Spring ‐ Servlet
- Spring ‐ Servlet & JSP & MVC
- Spring ‐ MVC Framework
- Spring ‐ Spring MVC
- Spring - Thymeleaf
- Spring - Message & Internationalization
- Spring - Validation
- Spring - Bean Validation
- Spring - Cookie & Session
- Spring - Filter & Interceptor
- Spring - API Exception Handling
- Spring - Spring Type Converter
- Spring - File Upload
- Spring - Connection Pool & DataSource⭐
- Spring - Transaction⭐
- Spring ‐ Spring Exception Abstraction
- Spring - Database Access
- Spring ‐ Spring Transaction⭐
- Spring ‐ Spring Transaction Propagation⭐
- Spring ‐ Thread Local
- Spring ‐ Template Method Pattern & Callback Pattern
- Spring ‐ Dynamic Proxy
- Spring ‐ Spring Proxy⭐
- Spring ‐ Bean Processor
- Spring ‐ @Aspect AOP
- Spring ‐ Spring AOP
- Spring ‐ Spring AOP Application
- Spring - MyBatis
- Spring ‐ URL Encoding
- Spring - Cache Annotation
- Spring - Retry
- Spring Security - Initialization⭐
- Spring Security - Authentication Process
- Spring Security - Authentication Architecture
- Spring Security - Authentication Status Persistence Processing Mechanism
- Spring Security - Session Management
- Spring Security - Exception Handling
- Spring Security - Mechanisms for responding to Malicious Attacks
- Spring Security - Authorization Process
- Spring Security - Authorization Architecture
- Spring Security - Multiple Security Settings
- Spring Security - Redis Redundancy Settings
- Spring Security - Event
- Spring Security - Integration
- Spring Security - OAuth 2.0
- Spring Security - OAuth 2.0 Authorization Type
- Spring Security - Open ID Connect
- Spring Security - OAuth 2.0 Client
- Spring Security - OAuth 2.0 Client Fundamentals
- Spring Security - OAuth 2.0 oauth2Login
- Spring Security - OAuth 2.0 oauth2Client
- Spring Security - OAuth 2.0 Resource Server
- Spring Security - OAuth 2.0 Resource Server API
- Spring Security - OAuth 2.0 Verification
- Spring Security - OAuth 2.0 MAC & RSA Token Verification
- Spring Security - OAuth 2.0 Resource Server Permission Implementation
- Spring Security - OAuth 2.0 opaque()
- Spring Security - Authorization Server
- Spring Security - Authorization Server Main Domain Class
- Spring Security - Authorization Server Endpoint Protocol
- Spring Batch - Scheduler vs Batch
- Spring Batch - Batch Concept
- Spring Batch - Batch Domain
- Spring Batch - Job
- Spring Batch - Step
- Spring Batch - Flow
- Spring Batch - Chunk Process
- Spring Batch - ItemReader
- Spring Batch - ItemWriter
- Spring Batch - ItemProcessor
- Spring Batch - Retry & Error Handling
- Spring Batch - Multi Threads Processing
- [Spring Batch - Batch Event Listener]
- [Spring Batch - Batch Test]
- [Spring Batch - File Processing]
- [Spring Batch - Read and Write Operations in Relational Databases and NoSQL]
- [Spring Batch - FaultTolerant & ItemStream]
- [Spring Batch - Partitioning]
- Reactive Programming - Reactive System & Reactive Programming
- Reactive Programming - Fundamentals of WebFlux and Reactor
- Reactive Programming - Core Operators in WebFlux Reactor
- Reactive Programming - Practical Patterns in WebFlux
- Reactive Programming - WebFlux Patterns with Spring Boot
- Database - Database Introduction
- Database - Search & Sort
- Database - Data Processing
- Database - Aggregation & Grouping
- Database - Inner Join
- Database - Outer Join & Etc Join
- Database - Sub Query
- Database - UNION
- Database - CASE
- Database - Index
- Database - Data Integrity
- Database - Transaction
- Database - Why Database Design Matters
- Database - Concept Modeling
- Database - Logical Data Modeling
- Database - Identifying Relationship & Non-Identifying Relationship
- Database - Normalization
- Database - Physical Data Modeling
- Database - Common Code Design
- Database - Hierarchical Structure Design
- Database - Data Change History Design
- Database - SOFT DELETE
- Database - Statistics Table Design
- Database - Inheritance Relationship Design
- Database - Entity-Attribute-Value (EAV) Model
- Database - JSON Schema Design
- MySQL ‐ Solving Concurrency Problems using Database-Level Locking
- MySQL - Checking DB Metrics with SQL Queries
- MySQL - Data Modeling for Practical Service Development
- MySQL - Basic CRUD in MySQL
- MySQL - MySQL Horizontal Scaling
- MySQL - MySQL Fundamentals
- MySQL - Why You Should Use MySQL: JOIN
- MySQL - Must-Know SQL Anti-Patterns
- MySQL - Learning Data Modeling Through Practical Examples
- MySQL - Foreign Key & Strategic Patterns
- MySQL - Advanced Topics in MySQL
- MySQL - Multi Column Index
- MySQL - Covering Index
- MySQL - ORDER BY
- MySQL - INSERT
- MySQL - AUTO_INCREMENT_LOCK
- MySQL - MySQL LockType
- MySQL - DeadLock Case
- MySQL - NoOffset For Query Tuning
- Redis ‐ Redis
- Redis ‐ Redis Manual
- Redis ‐ Redis Cache Strategy
- Redis ‐ Redis Master-Slave
- Redis - Redis Cluster Mode
- Redis - Redis Cluster Example
- Redis - Redis Data Structure
- Redis - Redis pub/sub & streams
- Redis - Redis Server
- Redis - Reduce DB write load using Redis
- Redis - Solving Concurrency Issues (1)
- Redis ‐ Solving Concurrency Issues (2)
- Redis - Solving Concurrency Issues (3)
- Redis - Implementing Popular Searches
- Redis - API Rate Limiting
- Redis - Geospatial
- Redis - DAU Counting Application
- Redis - Session Management Application
- Redis - Redis Transaction ACID
- Redis - Redis Data Persistence
- Redis - Redis Keys Management
- Redis - Decoupling microservices with Redis Pub/Sub
- Redis - Redis Pipelining & RTT(Round Trip Time)
- Redis - Redis Streams
- Redis - Hash Slot Rebalancing
- JPA - Java Persistence API
- JPA - Entity Mapping & PK Strategy
- JPA ‐ JPA Association Mapping
- JPA - Proxy Association
- JPA - Value Type
- JPA - Dirty Checking vs. Merge: Understanding the Difference in JPA
- JPA - Cascading and Orphan Removal in JPA
- JPA - Introduction to Object-Oriented Query Languages in JPA
- JPA - Spring Data JPA
- JPA ‐ Solving Concurrency Issues with Pessimistic Locking
- JPA ‐ Solving Concurrency Issues with Optimistic Locking
- JPA - Lazy Loading and Performance Optimization in JPA
- JPA - ManyToOne Important Things
- JPA - OneToMany Important Things
- JPA - OSIV
- MicroService Architecture - DeComposition Patterns
- MicroService Architecture - Service Communications Patterns
- MicroService Architecture - API Gateway Patterns
- MicroService Architecture - Asynchronous Communications Patterns
- MicroService Architecture - Data Management Patterns
- MicroService Architecture - CQRS Patterns
- MicroService Architecture - Distributed Transactions
- [MicroService Architecture - Event-Driven Architecture]
- [MicroService Architecture - Resilience & Observability and Monitoring]
- [MicroService Architecture - Security Patterns]
- [MicroService Architecture - Testing Strategies]
- [MicroService Architecture - Scalability & Caching Patterns]
- [MicroService Architecture - Deployment Patterns]
- [MicroService Architecture - Serverless Architecture]
- [MicroService Architecture - GraphQL]
- [MicroService Architecture - Evolution of Distributed Systems and Their Drawbacks]
- [MicroService Architecture - Protocol Buffers]
- [MicroService Architecture - gRPC Communication Patterns]
- [MicroService Architecture - gRPC Optimization Strategies and Implementation]
- MicroService Architecture - 2PC
- MicroService Architecture - TCC
- MicroService Architecture - SAGA
- Apache Kafka - Kafka Introduction
- Apache Kafka - Kafka CLI
- Apache Kafka - Kafka Producer Application
- Apache Kafka - Kafka Consumer Application
- Apache Kafka - Idempotent Producer & Transactional Producer & Transactional Consumer
- Apache Kafka - Kafka Streams
- Apache Kafka - Kafka Topic/Producer/Consumer
- Apache Kafka - Producer Mechanism
- Apache Kafka - Consumer Mechanism
- Apache Kafka - Multi Node Kafka Cluster
- Apache Kafka - Producer & Consumer Serialization/DeSerialization
- Apache Kafka - Topic Segment Management
- Apache Kafka - KSQLDB Stream
- Apache Kafka - KSQLDB Table
- Apache Kafka - KSQLDB Application
- Apache Kafka - Group by & Mview
- [Apache Kafka - Join]
- [Apache Kafka - Time & Windows]
- [Apache Kafka - Connecting KSQLDB to Kafka Connect]
- [Apache Kafka - Kafka Connect]
- [Apache Kafka - JDBC Source Connector]
- [Apache Kafka - JDBC Sink Connector]
- [Apache Kafka - Debezium MySQL CDC Source Connector]
- [Apache Kafka - Schema Registry]
- Apache Kafka - Differences Between RocksDB and In-Memory KeyValueStore in GlobalKTable
- Apache Kafka - Kafka Streams
- [Apache Kafka - Kafka Connect]
- [Apache Kafka - Idempotent Producers and Transactional Producers & Consumers]
- [Apache Kafka - CDC(Change Data Capture)]
- [Apache Flink - Apache Flink Architecture]
- [Apache Flink - Stream Processing]
- [Apache Flink - Data Stream API & Window]
- [Apache Flink - State Management]
- HTTP - Internet Network
- HTTP - URI & Browser Request Flow
- HTTP - HTTP Basic
- HTTP - HTTP Method
- HTTP - HTTP Method Application
- HTTP - HTTP Status Code
- HTTP ‐ HTTP Default Header
- HTTP - HTTP Cache & Condition Request
- AWS - AWS CDK(Cloud Development Kit)
- AWS - Signed URL
- AWS - PreSigned URL
- AWS - Cognito
- AWS - Signed URL Logic
- Docker - Docker
- Docker ‐ Docker CLI
- Docker ‐ Docker Volume
- Docker - Dockerfile Image
- Docker ‐ Docker Compose Container Management
- Docker ‐ Deploy(feat. AWS ECR)
- Docker - Cloud Native Technology
- Docker - Docker Essentials(1)
- Docker - Docker Essentials(2)
- Docker - Docker Network and Storage
- Docker - Building and Managing Containerized Application
- Docker - Container Orchestration
- Docker - Docker Security
- Docker - Logging and Monitoring
- Docker - Advanced Docker Usage
- Docker - Container-to-Container Communication
- Kubernetes - Probe
- Kubernetes - ConfigMap & Secret
- Kubernetes - PV/PVC & Deployment & Service & HPA
- Kubernetes - Helm & Kustomize
- Kubernetes - Pod 1
- [Kubernetes - Pod 2]
- Kubernetes - Controller 1
- [Kubernetes - Controller 2]
- [Kubernetes - Object]
- [Kubernetes - Ingress & Nginx Application]
- [Kubernetes - Node Scheduling]
- [Kubernetes - Monitoring]
- [Kubernetes - Logging]
- Kubernetes - Deployment using Amazon EKS
- Nginx ‐ Nginx Introduction
- Nginx ‐ Nginx Supplementary Summary
- Nginx ‐ Deploying Domain with Nginx
- Nginx ‐ Implementing HTTPS with Nginx
- Nginx ‐ Backend Deployment via Nginx Reverse Proxy
- Nginx ‐ Load Balancing with Nginx
- [Nginx - Advanced Concept]
- [Nginx - Advanced Reverse Proxy]
- [Monitoring - Log Concept]
- [Monitoring - Log Level & Filter]
- [Monitoring - Logback]
- [Monitoring - Log Collection with ELK Stack]
- [Monitoring - Log Monitoring with Kibana]
- [Monitoring - Building a Monitoring System with Spring Boot Actuator]
- [Monitoring - Server Monitoring with Prometheus and Grafana with Discord Alerts]
- Test - Load Testing Fundamentals
- [Test - Diagnosing Bottlenecks via Load Testing]
- [Test - Performance Tuning: Resolving Bottlenecks]
- Test - JUnit5
- Test - Mockito
- Test - TestContainers
- Test - JMeter
- Test - Chaos Monkey
- [Test - ArchUnit]
- [Test - Unit Testing Essentials]
- [Test - TDD]
- [Test - Testing with Spring & JPA]
- Test - A Guide to Effective Mocking
- Test - Appendix: Tips for Better Testing
- (Effective Java Item 1) Java ‐ 생성자 대신 정적 팩토리 메서드를 고려하라
- (Effective Java Item 2) Java - 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
- (Effective Java Item 3) Java - private 생성자나 열거 타입으로 싱글턴임을 보증하라
- (Effective Java Item 4) Java - 인스턴스화를 막으려거든 private 생성자를 사용하라
- (Effective Java Item 5) Java - 자원을 직접 명시하지 말고 의존 객체 주입을 사용하라
- (Effective Java Item 6) Java ‐ 불필요한 객체 생성을 피하라
- (Effective Java Item 7) Java - 다 쓴 객체 참조를 해제하라
- (Effective Java Item 8) Java - finalizer와 cleaner 사용을 피하라
- (Effective Java Item 9) Java - try‐finally보다는 try‐with‐resources를 사용하라
- (Effective Java Item 10) Java ‐ equals는 일반 규약을 지켜 재정의하라
- (Effective Java Item 11) Java ‐ equals를 재정의하려거든 hashCode도 재정의하라
- (Effective Java Item 12) Java - toString을 항상 재정의하라
- (Effective Java Item 13) Java ‐ clone 재정의는 주의해서 진행하라
- (Effective Java Item 14) Java ‐ Comparable을 구현할지 고려하라
- (Effective Java Item 15) Java ‐ 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
- (Effective Java Item 16) Java ‐ public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
- (Effective Java Item 17) Java ‐ 변경 가능성을 최소화하라
- (Effective Java Item 18) Java ‐ 상속보다는 컴포지션을 사용하라
- (Effective Java Item 19) Java ‐ 상속을 고려해 설계하고 문서화하라. 그러지 않았다면 상속을 금지하라
- (Effective Java Item 20) Java ‐ 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
- (Effective Java Item 21) Java ‐ 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
- (Effective Java Item 22) Java ‐ 인터페이스는 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
- (Effective Java Item 23) Java ‐ 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
- (Effective Java Item 24) Java ‐ 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
- (Effective Java Item 25) Java ‐ 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
- (Effective Java Item 26) Java ‐ 로 타입은 사용하지 말라
- (Effective Java Item 27) Java ‐ 비검사 경고를 제거하라
- (Effective Java Item 28) Java ‐ 배열보다는 리스트를 사용하라
- (Effective Java Item 29) Java ‐ 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
- (Effective Java Item 30) Java ‐ 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
- (Effective Java Item 31) Java - 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
- (Effective Java Item 32) Java - 제네릭과 가변인수를 함께 쓸 때는 신중하라
- (Effective Java Item 33) Java ‐ 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
- (Effective Java Item 34) Java - int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
- (Effective Java Item 35) Java - ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
- (Effective Java Item 36) Java ‐ 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
- (Effective Java Item 37) Java ‐ ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
- (Effective Java Item 38) Java ‐ 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
- (Effective Java Item 39) Java ‐ 명명 패턴보다 애너테이션을 사용하라[Effective Java Item 39]
- (Effective Java Item 40) Java ‐ @Override 어노테이션을 일괄되게 사용하라
- (Effective Java Item 41) Java ‐ 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
- (Effective Java Item 42) Java ‐ 익명 클래스보다는 람다를 사용하라
- (Effective Java Item 43) Java ‐ 람다보다는 메서드 참조를 사용하라
- (Effective Java Item 44) Java - 표준 함수형 인터페이스를 사용하라
- (Effective Java Item 45) Java - 스트림은 주의해서 사용하라
- (Effective Java Item 46) Java - 스트림에서는 부작용 없는 함수를 사용하라
- (Effective Java Item 47) Java - 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
- (Effective Java Item 48) Java ‐ 스트림 병렬화는 주의해서 사용하라
- (Effective Java Item 49) Java ‐ 매개변수가 유효한지 검사하라
- (Effective Java Item 50) Java ‐ 적시에 방어적 복사본을 만들라
- (Effective Java Item 51) Java ‐ 메서드 시그니처를 신중히 설계하라
- (Effective Java Item 52) Java ‐ 다중정의는 신중히 사용하라
- (Effective Java Item 53) Java ‐ 가변인수는 신중히 사용하라
- (Effective Java Item 54) Java - null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
- (Effective Java Item 55) Java ‐ 옵셔널 반환은 신중히 하라
- (Effective Java Item 56) Java ‐ 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 사용하라
- (Effective Java Item 57) Java ‐ 지역변수의 범위를 최소화하라
- (Effective Java Item 58) Java ‐ 전통적인 for문보다는 for‐each문을 사용하라
- (Effective Java Item 59) Java ‐ 라이브러리를 익히고 사용하라
- (Effective Java Item 60) Java ‐ 정확한 답이 필요하다면 float와 double은 피하라
- (Effective Java Item 61) Java ‐ 박싱된 기본 타입보다는 기본 타입을 사용하라
- (Effective Java Item 62) Java ‐ 다른 타입이 적절하다면 문자열 사용을 피하라
- (Effective Java Item 63) Java ‐ 문자열 연결은 느리니 주의하라
- (Effective Java Item 64) Java ‐ 객체는 인터페이스를 사용해 참조하라
- (Effective Java Item 65) Java ‐ 리플렉션보다는 인터페이스를 사용하라
- (Effective Java Item 66) Java ‐ 네이티브 메서드는 신중히 사용하라
- (Effective Java Item 67) Java ‐ 최적화는 신중히 하라
- (Effective Java Item 68) Java ‐ 일반적으로 통용되는 명명 규칙을 따르라
- (Effective Java Item 69) Java ‐ 예외는 진짜 예외 상황에만 사용하라
- (Effective Java Item 70) Java ‐ 복구할 수 있는 상황에는 검사 예외를, 프로그래밍 오류에는 런타임 예외를 사용하라
- (Effective Java Item 71) Java ‐ 필요 없는 검사 예외 사용은 피하라
- (Effective Java Item 72) Java ‐ 표준 예외를 사용하라
- (Effective Java Item 73) Java ‐ 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
- (Effective Java Item 74) Java ‐ 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
- (Effective Java Item 75) Java ‐ 예외의 상세 메시지에 실패 관련 정보를 담으라
- (Effective Java Item 76) Java ‐ 가능한 한 실패 원자적으로 만들라
- (Effective Java Item 77) Java ‐ 예외를 무시하지 말라
- (Effective Java Item 78) Java - 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
- (Effective Java Item 79) Java - 과도한 동기화는 피하라
- (Effective Java Item 80) Java - 쓰레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
- (Effective Java Item 81) Java - wait와 notify는 동시성 유틸리티를 애용하라
- (Effective Java Item 82) Java - 쓰레드 안전성 수준을 문서화하라
- (Effective Java Item 83) Java - 지연 초기화는 신중히 사용하라
- (Effective Java Item 84) Java - 프로그램의 동작을 쓰레드 스케줄러에 기대지 말라
- (Effective Java Item 85) Java - 자바 직렬화의 대안을 찾으라
- (Effective Java Item 86) Java - Serializable을 구현할지는 신중히 결정하라
- (Effective Java Item 87) Java - 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
- (Effective Java Item 88) Java - readObject 메서드는 방어적으로 작성하라
- (Effective Java Item 89) Java - 인스턴스 수를 통제해야 한다면 readResolve보다는 열거 타입을 사용하라
- [(Effective Java Item 90) Java - 직렬화된 인스턴스 대신 직렬화 프록시 사용을 검토하라]
- (Effective Kotlin Item 1) Kotlin - 가변성을 제한하라
- (Effective Kotlin Item 2) Kotlin - 임계 영역을 제거하라
- (Effective Kotlin Item 3) Kotlin - 가능한 한 빨리 플랫폼 타입을 제거하라
- (Effective Kotlin Item 4) Kotlin - 변수의 스코프를 최소화하라
- (Effective Kotlin Item 5) Kotlin - 인수와 상태에 대한 기대치를 명시하라
- (Effective Kotlin Item 6) Kotlin - 사용자 정의 오류보다 표준 오류를 선호하라
- (Effective Kotlin Item 7) Kotlin - 결과가 없을 가능성이 있는 경우 널 가능 또는 Result 반환 타입을 선호하라
- (Effective Kotlin Item 8) Kotlin - use를 사용하여 리소스를 닫아라
- (Effective Kotlin Item 9) Kotlin - 단위 테스트를 작성하라
- (Effective Kotlin Item 10) Kotlin - 가독성을 목표로 설계하라
- (Effective Kotlin Item 11) Kotlin - 연산자의 의미는 함수의 이름과 일치해야 한다
- (Effective Kotlin Item 12) Kotlin - 가독성을 높이려면 연산자를 사용하라
- (Effective Kotlin Item 13) Kotlin - 타입 명시를 고려하라
- (Effective Kotlin Item 14) Kotlin - 리시버를 명시적으로 참조하라
- (Effective Kotlin Item 15) Kotlin - 프로퍼티는 동작이 아닌 상태를 나타내야 한다
- (Effective Kotlin Item 16) Kotlin - Unit?을 반환이나 연산에 사용하지 말라
- (Effective Kotlin Item 17) Kotlin - 이름 있는 인수 사용을 고려하라
- (Effective Kotlin Item 18) Kotlin - 코딩 컨벤션을 준수하라
- (Effective Kotlin Item 19) Kotlin - knowledge를 반복하지 말라
- (Effective Kotlin Item 20) Kotlin - 일반적인 알고리즘을 반복하지 말라
- (Effective Kotlin Item 21) Kotlin - 일반적인 알고리즘을 구현할 때 제네릭을 사용하라
- (Effective Kotlin Item 22) Kotlin - 타입 매개변수의 섀도잉을 피하라
- (Effective Kotlin Item 23) Kotlin - 제네릭 타입에 변성 한정자 사용을 고려하라
- (Effective Kotlin Item 24) Kotlin - 공통 모듈을 추출해서 여러 플랫폼에서 재사용하라
- (Effective Kotlin Item 25) Kotlin - 각각의 함수는 하나의 추상화 수준으로 작성하라
- (Effective Kotlin Item 26) Kotlin - 변경으로부터 코드를 보호하려면 추상화를 사용하라
- (Effective Kotlin Item 27) Kotlin - API 안정성을 명시하라
- (Effective Kotlin Item 28) Kotlin - 외부 API를 래핑하는 것을 고려하라
- (Effective Kotlin Item 29) Kotlin - 가시성을 최소화하라
- (Effective Kotlin Item 30) Kotlin - 문서로 규약을 정의하라
- (Effective Kotlin Item 31) Kotlin - 추상화 규약을 준수하라
- (Effective Kotlin Item 32) Kotlin - 보조 생성자 대신 팩토리 함수를 고려하라
- (Effective Kotlin Item 33) Kotlin - 이름 있는 선택적 인수를 갖는 기본 생성자 사용을 고려하라
- (Effective Kotlin Item 34) Kotlin - 복잡한 객체 생성을 위해 DSL 정의를 고려하라
- (Effective Kotlin Item 35) Kotlin - 의존성 주입을 고려하라
- (Effective Kotlin Item 36) Kotlin - 상속보다 합성을 선호하라
- (Effective Kotlin Item 37) Kotlin - 데이터 묶음을 표현할 때 data 한정자를 사용하라
- (Effective Kotlin Item 38) Kotlin - 연산과 행동을 전달하려면 함수 타입이나 함수형 인터페이스를 사용하라
- (Effective Kotlin Item 39) Kotlin - 제한된 계층구조를 표현하기 위해 sealed 클래스와 sealed 인터페이스를 사용하라
- [(Effective Kotlin Item 40) Kotlin - 태그 클래스 대신 클래스 계층구조를 선호하라]
- [(Effective Kotlin Item 41) Kotlin - 열거형 클래스를 사용해서 값 목록을 나타내라]
- [(Effective Kotlin Item 42) Kotlin - equals의 규약을 준수하라]
- [(Effective Kotlin Item 43) Kotlin - hashCode의 규약을 준수하라]
- [(Effective Kotlin Item 44) Kotlin - compareTo의 규약을 준수하라]
- [(Effective Kotlin Item 45) Kotlin - API의 필수적이지 않은 부분을 확장으로 추출하는 것을 고려하라]
- [(Effective Kotlin Item 46) Kotlin - 멤버 확장 함수를 피하라]
- (Effective Kotlin Item 3) Kotlin - variable
- (Effective Kotlin Item 4) Kotlin - primitive types, literals, and operations
- (Effective Kotlin Item 5) Kotlin - control Flow: if, when, try, and while
- (Effective Kotlin Item 6) Kotlin - function
- (Effective Kotlin Item 7) Kotlin - for
- (Effective Kotlin Item 8) Kotlin - Null Safety and Nullable Types
- (Effective Kotlin Item 9) Kotlin - Class
- (Effective Kotlin Item 10) Kotlin - Extend
- (Effective Kotlin Item 11) Kotlin - Data Class
- (Effective Kotlin Item 12) Kotlin - Object
- (Effective Kotlin Item 13) Kotlin ‐ Exception
- (Effective Kotlin Item 14) Kotlin - Enum Classes
- (Effective Kotlin Item 15) Kotlin - Sealed Classes and Interfaces
- (Effective Kotlin Item 16) Kotlin - Annotation Classes
- (Effective Kotlin Item 17) Kotlin - Extensions
- (Effective Kotlin Item 18) Kotlin - Collections
- (Effective Kotlin Item 19) Kotlin - Operator Overloading
- (Effective Kotlin Item 20) Kotlin - The Beauty of the Type System
- (Effective Kotlin Item 21) Kotlin - Generic
- Reactive Programming - Reactive Streams
- Reactive Programming - Blocking I/O & Non-Blocking I/O
- Reactive Programming - Reactor Outline
- Reactive Programming - Marble Diagram
- Reactive Programming - Cold Sequence & Hot Sequence
- [Reactive Programming - Backpressure]
- [Reactive Programming - Sinks]
- [Reactive Programming - Scheduler]
- [Reactive Programming - Context]
- [Reactive Programming - Debugging]
- [Reactive Programming - Testing]
- [Reactive Programming - Operators]
- [Reactive Programming - Spring Webflux]
- [Reactive Programming - Annotation Based Controller]
- [Reactive Programming - Functional Endpoint]
- [Reactive Programming - Spring Data R2DBC]
- [Reactive Programming - Exception Handling]
- [Reactive Programming - WebClient]
- [Reactive Programming - Reactive Streaming Data Processing]
- (Clean Code 2) Clean Code - 의미 있는 이름⭐
- (Clean Code 3) Clean Code - 함수
- (Clean Code 4) Clean Code - 주석
- (Clean Code 5) Clean Code - 형식 맞추기
- (Clean Code 6) Clean Code - 객체와 자료구조⭐
- (Clean Code 7) Clean Code - 오류 처리⭐
- (Clean Code 8) Clean Code - 경계⭐
- (Clean Code 9) Clean Code - 단위 테스트⭐
- (Clean Code 10) Clean Code - 클래스⭐