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개요

  • Kotin + Spring Boot + JPA 기반 프로젝트에서 MySQLCRUD를 수행하기 위한 기본 설정 방법을 정리했다. Spring Data JPA, Infobip Spring Data Querydsl, AWS JDBC Driver for MySQL을 사용했다.

build.gradle.kts

  • 프로젝트의 /build.gradle.kts에 아래 내용을 추가한다. (Spring Initializr에서 Gradle - Kotlin 선택 후 Spring Data JPA 의존성만 추가한 프로젝트를 기준으로 추가 내용만 작성했다.)
val springBootVersion by extra { "3.2.1" }

buildscript {
    val kotlinVersion = "1.9.21"
    dependencies {
        classpath("gradle.plugin.com.ewerk.gradle.plugins:querydsl-plugin:1.0.10")
        classpath("org.jetbrains.kotlin:kotlin-gradle-plugin:$kotlinVersion")
        classpath("org.jetbrains.kotlin:kotlin-allopen:$kotlinVersion")
        classpath("org.jetbrains.kotlin:kotlin-noarg:$kotlinVersion")
    }
}

plugins {
    val kotlinVersion = "1.9.21"
    kotlin("plugin.jpa") version kotlinVersion
    kotlin("kapt") version kotlinVersion
    idea
}

allOpen {
    annotation("jakarta.persistence.Entity")
    annotation("jakarta.persistence.MappedSuperclass")
    annotation("jakarta.persistence.Embeddable")
}

dependencies {
    // 로컬 환경 또는 원격지의 MySQL 연결시
    implementation("com.mysql:mysql-connector-j:8.2.0")
    // 원격지의 Amazon Aurora MySQL 연결시
    implementation("software.aws.rds:aws-mysql-jdbc:1.1.12")
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa:$springBootVersion")
    implementation("com.vladmihalcea:hibernate-types-60:2.21.1")
    implementation("io.hypersistence:hypersistence-utils-hibernate-60:3.7.0")
    implementation("com.infobip:infobip-spring-data-jpa-querydsl-boot-starter:9.0.2")
    kapt("com.querydsl:querydsl-apt:5.0.0:jakarta")
}

idea {
    module {
        val kaptMain = file("build/generated/source/kapt/main")
        sourceDirs.add(kaptMain)
        generatedSourceDirs.add(kaptMain)
    }
}

환경 변수

  • 아래 작성할 환경 설정 빈에 주입할 운영체제 환경 변수를 아래와 같이 작성한다.
# 로컬 환경 또는 원격지의 MySQL을 이용할 경우
SPRING_DATASOURCE_DRIVER_CLASS_NAME=com.mysql.cj.jdbc.Driver
SPRING_DATASOURCE_URL_READ_WRITE=jdbc:mysql://{read-write-url}:{port}/{database}?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC
SPRING_DATASOURCE_URL_READ_ONLY=jdbc:mysql://{read-only-url}:{port}/{database}?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC

# 원격지의 Amazon Aurora MySQL을 이용할 경우 (순정 MySQL에도 사용 가능)
SPRING_DATASOURCE_DRIVER_CLASS_NAME=software.aws.rds.jdbc.mysql.Driver
SPRING_DATASOURCE_URL_READ_WRITE=jdbc:mysql:aws://{read-write-url}:{port}/{database}?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC
SPRING_DATASOURCE_URL_READ_ONLY=jdbc:mysql:aws://{read-only-url}:{port}/{database}?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC

SPRING_DATASOURCE_USERNAME={username}
SPRING_DATASOURCE_PASSWORD={password}
SPRING_DATASOURCE_HIKARI_MAXIMUM_POOL_SIZE=20
SPRING_DATASOURCE_HIKARI_PROFILE_SQL=false
SPRING_JPA_PROPERTIES_HIBERNATE_CONNECTION_PROVIDER_DISABLES_AUTOCOMMIT=true
SPRING_JPA_DATASOURCE_PLATFORM=org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect
  • 원격지 데이터베이스로 Amazon Aurora MySQL을 사용할 경우 예외 없이 무조건 JDBC DriverAWS가 특별히 맞춤형으로 제작한 software.aws.rds.jdbc.mysql.Driver 사용을 추천한다. 순정의 com.mysql.cj.jdbc.Driver를 사용할 경우 프라이머리 디비 인스턴스의 장애로 레플리카 인스턴스를 프라이머리 디비로 승격시키는 Failover 발생시 DNS 리졸빙의 시간차 반영으로 인해 필연적으로 쓰기 쿼리 실행시 java.sql.SQLException: Running in read-only mode 예외가 발생하지만, AWS 전용 드라이버를 사용하면 애플리케이션 입장에서는 장애 인지 없이 평균 2초, 최대 4초 만에 Failover가 완료된다. 프로덕션 환경에서는 안정성을 위해 쓰지 않을 이유가 없다. (심지어 순정 MySQL 인스턴스에도 문제 없이 사용이 가능하다.)
  • AWS JDBC Driver for MySQL의 커넥션 스트링에 logger=software.aws.rds.jdbc.mysql.shading.com.mysql.cj.log.Slf4JLogger&profileSQL=true를 추가하면 JDBC 레벨에서 실행 쿼리를 콘솔 로그로 확인할 수 있어 개발 환경 또는 디버깅 상황에서 추천한다.

read-write, read-only 자동 분기 DataSource 빈 제작

  • read-write, read-only 자동 분기 DataSource 빈의 설정은 프로덕션 환경에서 무척 중요하다. AWS Aurora MySQL의 경우 최대 15개의 레플리카에 read-only 쿼리를 분산하여 프라이머리 디비의 부하를 줄일 수 있다. 작동 원리는 다음과 같다. @Transactional(readOnly = false)이 명시된 클래스 또는 메써드는 read-write 커넥션 풀을 사용하게 된다. 반대로 @Transactional(readOnly = true)이 명시된 클래스 또는 메써드는 read-only 커넥션 풀을 사용하게 된다.
import com.zaxxer.hikari.HikariConfig
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value
import org.springframework.context.annotation.Bean
import org.springframework.context.annotation.Configuration
import org.springframework.context.annotation.Primary
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaRepositories
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement
import javax.sql.DataSource

@Configuration
@EnableJpaRepositories(
    // JPA 활성화를 위한 프로젝트의 @Repository 클래스가 위치한 패키지명을 명시
    basePackages = ["com.jsonobject.example.repository"],
    // Infobip Spring Data Querydsl 기반의 @Repository 클래스 사용시 명시, 아닐 경우 생략
    repositoryFactoryBeanClass = ExtendedQuerydslJpaRepositoryFactoryBean::class
)
@EnableTransactionManagement
class DatabaseConfig(
    @Value("\${spring.datasource.driver-class-name}") private val DRIVER_CLASS_NAME: String,
    @Value("\${spring.datasource.url.read-write}") private val READ_WRITE_URL: String,
    @Value("\${spring.datasource.url.read-only}") private val READ_ONLY_URL: String,
    @Value("\${spring.datasource.username}") private val USERNAME: String,
    @Value("\${spring.datasource.password}") private val PASSWORD: String,
    @Value("\${spring.datasource.hikari.maximum-pool-size}") private val MAXIMUM_POOL_SIZE: Int,
    @Value("\${spring.datasource.hikari.profile-sql}") private val PROFILE_SQL: Boolean
) {
    @Bean(name = ["readWriteDataSource"])
    fun readWriteDataSource(): DataSource {

        return buildDataSource(
            DRIVER_CLASS_NAME,
            READ_WRITE_URL,
            USERNAME,
            PASSWORD,
            "read-write",
            MAXIMUM_POOL_SIZE,
            PROFILE_SQL
        )
    }

    @Bean(name = ["readOnlyDataSource"])
    fun readOnlyDataSource(): DataSource {

        return buildDataSource(
            DRIVER_CLASS_NAME,
            READ_ONLY_URL,
            USERNAME,
            PASSWORD,
            "read-only",
            MAXIMUM_POOL_SIZE,
            PROFILE_SQL
        )
    }

    @Primary
    @Bean(name = ["dataSource"])
    fun dataSource(
        @Qualifier("readWriteDataSource") readWriteDataSource: DataSource,
        @Qualifier("readOnlyDataSource") readOnlyDataSource: DataSource
    ): DataSource {

        val routingDataSource = TransactionRoutingDataSource()
        val dataSourceMap: MutableMap<Any, Any> = HashMap()
        dataSourceMap[DataSourceType.READ_WRITE] = readWriteDataSource
        dataSourceMap[DataSourceType.READ_ONLY] = readOnlyDataSource
        routingDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap)

        return routingDataSource
    }

    private fun buildDataSource(
        driverClassName: String,
        jdbcUrl: String,
        username: String,
        password: String,
        poolName: String,
        maximumPoolSize: Int,
        profileSql: Boolean
    ): DataSource {

        val config = HikariConfig()
        config.driverClassName = driverClassName
        config.jdbcUrl = jdbcUrl
        config.username = username
        config.password = password
        config.poolName = poolName
        config.maximumPoolSize = maximumPoolSize
        config.addDataSourceProperty("profileSql", profileSql)
        if (DRIVER_CLASS_NAME in arrayOf("com.mysql.cj.jdbc.Driver", "software.aws.rds.jdbc.mysql.Driver")) {
            config.connectionInitSql = "SET NAMES utf8mb4"
            config.addDataSourceProperty("cachePrepStmts", true)
            config.addDataSourceProperty("prepStmtCacheSize", 250)
            config.addDataSourceProperty("prepStmtCacheSqlLimit", 2048)
            config.addDataSourceProperty("useServerPrepStmts", true)
            config.addDataSourceProperty("useLocalSessionState", true)
            config.addDataSourceProperty("rewriteBatchedStatements", true)
            config.addDataSourceProperty("cacheResultSetMetadata", true)
            config.addDataSourceProperty("cacheServerConfiguration", true)
            config.addDataSourceProperty("elideSetAutoCommits", true)
            config.addDataSourceProperty("maintainTimeStats", false)
            config.addDataSourceProperty("rewriteBatchedStatements", true)
        }

        return HikariDataSource(config)
    }
}

// read-write, read-only 자동 분기 DataSource 빈 제작
class TransactionRoutingDataSource : AbstractRoutingDataSource() {

    override fun determineCurrentLookupKey(): DataSourceType {

        return if (TransactionSynchronizationManager.isCurrentTransactionReadOnly()) {
            DataSourceType.READ_ONLY
        } else {
            DataSourceType.READ_WRITE
        }
    }
}

enum class DataSourceType {
    READ_WRITE,
    READ_ONLY
}

JPA 엔티티 설계 예

  • JPA 설계의 시작점인 엔티티를 설계한 예이다.
import io.hypersistence.utils.hibernate.id.Tsid
import jakarta.persistence.Column
import jakarta.persistence.Entity
import jakarta.persistence.Id
import jakarta.persistence.Table
import org.hibernate.proxy.HibernateProxy
import java.io.Serializable

@Entity
@Table(name = "foo")
class Foo : Serializable {

    @Id
    @Tsid
    @Column
    var id: Long? = null

    @Column
    var bar: String? = null

    // equals()
    // hashCode()
    // toString()
}
  • PK 역할을 수행하는 Long 타입 필드에 @Tsid를 명시하면 FooRepository.save() 실행 시점에 애플리케이션 레벨에서 TSID 값을 생성하여 저장한다. 기본적으로 생성된 시간 순으로 정렬이 가능하며, Long 타입일 경우 8 bytes 을 소모하고, String 타입일 경우 13 bytes를 소모하여 비슷한 류의 UUID 중에서 가장 공간 효율적이라 데이터베이스의 기본키에 어울린다. 보편적으로 더 많이 사용하는 @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) 대비 가지는 장점은 JPA 레벨에서의 Bulk Insert가 가능하다.
  • 모든 엔티티는 기본 필드 설계 후에 equals(), hashCode(), toString() 메써드를 구현해야 한다. IntelliJ IDEA 유료 구독자는 JPA Buddy 플러그인의 모든 기능을 사용할 수 있어 쉽게 자동 생성할 수 있다.

JPA 리파지터리 빈 설계 예

  • 실제 물리적 테이블에 대한 CRUD를 실행할 JPA 리파지터리 빈을 설계할 차례이다.
import com.infobip.spring.data.jpa.ExtendedQuerydslJpaRepository

interface FooRepository : ExtendedQuerydslJpaRepository<Foo, Long>
  • Infobip Spring Data Querydsl을 사용하면 ExtendedQuerydslJpaRepository<T, ID> 인터페이스 상속 만으로 위와 같이 한 줄로 리파지터리 빈을 쉽게 생성할 수 있다. 자세한 사용법은 여기를 참고한다.
  • 또는 Spring Data JPA에서 제공하는 QuerydslRepositorySupport를 상속하는 방식으로 아래와 같이 작성할 수 있다. 이 경우 커스터마이징의 범위가 넓어진다.
import com.querydsl.jpa.impl.JPAQuery
import com.querydsl.jpa.impl.JPAQueryFactory
import jakarta.annotation.Resource
import jakarta.persistence.EntityManager
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired
import org.springframework.stereotype.Repository
import org.springframework.transaction.annotation.Isolation
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional
import com.jsonobject.example.entity.QFoo.foo

@Repository
@Transactional(readOnly = true, isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
class FooRepositorySupport(
    @Autowired
    @Resource(name = "jpaQueryFactory")
    private val query: JPAQueryFactory,
    private val em: EntityManager
) : QuerydslRepositorySupport(Foo::class.java) {

    fun fetchById(id: Long?): Foo? {

        id ?: return null

        return this.fetch(
            foo.id.eq(id)
        )
    }

    @Transactional(readOnly = false)
    fun updateBarById(id: Long?, bar: String?): Long {

        id ?: return 0

        return query
            .update(foo)
            .set(foo.bar, bar)
            .where(foo.id.eq(id))
            .execute()
            // JPA의 1차 캐시에 엔티티의 변경 내용을 반영
            .also { em.refresh(em.getReference(Foo::class.java, id)) }
    }
}

참고 글

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