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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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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.
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RDB Mastery #3 — EXPLAIN ANALYZE 마스터: Push Down 함정과 Index Selection 의 진짜 메커니즘
EXPLAIN ANALYZE 의 연산자 트리 한 줄을 읽을 줄 알면 옵티마이저의 결정을 직접 검증할 수 있습니다. Filter vs Index Range Scan over 한 단어 차이가 push down 성공 vs 실패. ANSI SQL 표준 row constructor (a,b)<(?,?) 가 MySQL 옵티마이저의 whitelist 패턴에 안 맞아서 push down 실패 — Bug #16247 은 2006년에 등록된 오래된 known limitation (현재 트래커는 duplicate 처리). Index Selection 도 옵티마이저의 cost-based 판단 — Q2 역설 (LIMIT 5 의 작은 수에서 옵티마이저가 잘못된 인덱스 선택해서 인덱스 추가가 느려짐). 100% 의 시간 옵티마이저는 옳지 않습니다. 1,000만 row 에서 측정한 5개 EXPLAIN ANALYZE 출력을 한 줄씩 해석하면서 push down 메커니즘과 cost-based index selection 의 내부를 풀어봅니다.
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RDB Mastery #2 — MySQL 인덱스의 종류: B-tree / Hash / Covering / Composite / Multi-valued / Functional, 그리고 언제 무엇을 고를 것인가
InnoDB 의 모든 인덱스가 B-tree 가 아닙니다. Hash (Memory engine), Spatial (R-tree), Full-text (역인덱스), Multi-valued (8.0+, JSON 배열), Functional (8.0.13+, 표현식). 그리고 같은 B-tree 안에서도 clustered vs secondary, covering 여부, composite 의 leftmost prefix, cardinality / selectivity 가 결정의 축이 됩니다. 1,000만 row 환경에서 5종 인덱스를 직접 만들어 cardinality + Q1~Q5 latency 변화로 언제 무엇을 고를지를 측정으로 결정. Q3 covering 2,476배 / Q5 composite 577배 / Q2 역설 (인덱스 추가가 느려지는 케이스 0.66ms → 13.5ms). 인덱스는 공짜가 아닙니다 — 쓰기 비용 5~6배 + storage 1.3GB. 9개 다이어그램으로 끝까지 풀어봅니다.