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[JPA + Spring Mastery 01] 1차 캐시 · flush · 트랜잭션 라이프사이클 — readOnly 가 줄이는 set_option, dirty checking 의 진짜 비용
PersistenceContext 가 Identity Map 패턴 (Fowler PoEAA) 위에 어떻게 작동하는지, ActionQueue 4종이 SQL 발행 순서를 어떻게 결정하는지, AutoFlush 가 query 직전에 무엇을 보고 flush 하는지, dirty checking 이 reflection 과 bytecode enhancement 두 방식에서 얼마나 비용이 다른지 — Hibernate 6 의 DefaultFlushEventListener 부터 카카오페이의 readOnly + set_option QPS 58% 감소 회고까지, 1차 캐시와 트랜잭션 라이프사이클을 line 단위로 분해한 기록입니다. JPA 5 ways 측정 (raw JDBC 0.74 / JPA 0.99~1.95 ms) 의 +0.4ms baseline 비용이 어디서 오는지, 그리고 그 비용을 줄이기 위한 readOnly 의 *3단 효과* (Hibernate flush mode + Spring tx 마커 + MySQL Com_set_option 감소) 를 라인 단위로 풀어봅니다.
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[JPA + Spring Mastery 07] Spring AOP self-invocation — @Transactional 이 작동하지 않는 진짜 이유, TransactionInterceptor.invoke 6단계까지 분해
낙관락 측정에서 successes=100인데 잔액이 그대로 100. 코드 logic 은 멀쩡한데 잔액이 안 줄어들었습니다. 원인은 같은 클래스 내부 호출이 Spring AOP 프록시를 우회한 것 — @Transactional 이 발동하지 않아 flush 가 일어나지 않았습니다. 이 글은 TransactionInterceptor.invoke 의 6단계 / AOP Alliance MethodInvocation.proceed() 가 raw target 을 호출하는 위치 / 같은 함정에 걸리는 6 어노테이션 (@Async / @Cacheable / @Validated / @Retryable / @PreAuthorize) / 4 가지 워크어라운드 (분리 빈 / getBean(self) / AopContext.currentProxy / AspectJ weaving) 를 Spring 6 / Hibernate 6 소스 라인 단위로 분해한 기록.
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MySQL 크레딧 차감 락 4종 비교 — 비관락 180ms / 100% 정확, 그리고 측정 도중 발견한 self-invocation 함정
잔액 100 인 계정에서 100 worker 가 동시에 1씩 차감하는 흔한 시나리오. 4 락 (낙관/비관/MySQL GET_LOCK/Redisson) 의 결과가 모두 다릅니다 — 비관락 180ms / 100% / 잔액 0, 낙관락 549ms (contention 시 재시도 폭증), GET_LOCK 5015ms (advisory lock 의 cost), Redisson 53/100 (단일 인스턴스 한계). 그리고 측정 도중 발견한 self-invocation 함정 — successes=100 인데 잔액 그대로 유지된 case. JPA / Spring 의 진짜 함정은 logic 이 아니라 AOP proxy 우회였습니다. GET_LOCK 의 connection-bound 함정 4 시나리오까지 직접 시연한 기록.