기록

Logging 전략

Python에서는 logging 모듈을 기본적으로 제공 1-1. Log Level Python의 기본 레벨 = WARNING https://docs.python.org/3.7/howto/logging.html#when-to-use-logging 1-2. Root Logger import logging logging.warning('This is a warning message') # 아래와 같은 메시지가 콘솔에 출력됩니다 # WARNING:root:This is a warning message logging.info('This is an info message') # 아무 것도 프린트 되지 않습니다 import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logg..

transaction

transaction의 음침한 면 트랜잭션을 건다는 것 → 그 Connection Pool을 DB서버에서 잡고 있는 것이다. 즉 트랜잭션이 많으면 많을수록 서버가 잡아야하는 Pool 개수도 많아져서 부담이 많이 되는 것이다. 그러므로 킬링 서비스가 아닌 이상 트랜잭션을 하는 것을 권장하지는 않는다. 물론 써야할 때는 써야한다. 근데 '돈', '개인정보' 같이 비즈니스적으로 매우 중요한 곳에만. 트랜잭션 서비스 내부에서 트랜잭션 서비스를 쓰는 경우 어떤 경우인가? - 전체를 롤백하지 않을 서비스인 경우. 그 내부 서비스가 롤백되더라도 전체에선 커밋하는 경우이다. 이 개념이 중요 전체 롤백이 필요한 경우, 상위 트랜잭션에서 try-catch로 잡아야한다.

Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails 오류

참조무결성에 따라 참조키는 항상 부모키에 해당하는 값만 넣을 수 있다. 참조받는 테이블의 데이터를 먼저 삽입해서 발생한 오류. 데이터를 삭제한 뒤 참조키 설정하였다. 즉 이미 몇개의 데이터가 저장된 DB의 참조를 재설정하는 경우 발생하는 오류이다. 참조받는 테이블의 외래키가 참조하는 테이블의 기본키 중 없는 값이 저장되어 있는지 살펴보자

운영체제 - 캐시 메모리 매핑 기법

1. 직접매핑(Direct Mapping) 메모리 주소와 캐시의 순서를 일치시킨다. 메모리가 1~100까지 있고 캐시가 1~10까지 있다면 1~10까지의 메모리는 캐시의 1에 위치하고 11~20까지의 메모리는 캐시의 2에 위치시키는 것이다. 구현이 정말 간단하지만 저 규칙을 만족시켜서 캐시를 넣다 보면 캐시가 효율적이지 않게 자꾸 교체되어야 하는 일이 생긴다. 그래서 LRU 기법을 쓴다. 예를 들면 30~40에 해당하는 값을 자꾸 불러다 사용해야 하는데 이를 저장할 캐시 공간은 3 하나 뿐이므로 매번 캐시 교체가 일어나게 된다. 즉 적중률이 낮고 성능이 낮은 단순한 방식이다. 2. 연관매핑(Associative Mapping) 순서를 일치시키지 않는다. 필요한 메모리값을 캐시의 어디든 편하게 저장 될 수..