JPA Master Course

🎯 목차

1. Entity Manager, Transaction, Persistence Context
2. JPA & Hibernate Annotations
3. JPQL(Java Persistence Query Language)
4. Native Queries
5. Named Queries
6. Fetch Type: Eager vs Lazy
7. Entity Relationships
8. Inheritance & Mapping
9. Transaction Management
10. First Level Cache & Second Level Cache
11. Spring Data JPA

🚀 JPA Entity Relationships

✔ 연관관계 설정 시 주의 사항

• 데이터베이스 내의 데이터 중복을 방지하기 위해 한쪽 엔티티만을 연관관계의 주인으로 설정
• -ToOne 연관 관계의 기본 FetchType은 Eager 이므로 염두해 두기

✔ @OneToOne

• 기본적으로 FetchType 은 Eager로 설정되어 있음
• 연관관계의 주인을 설정할 때, 주인이 아닌 쪽에 mappedBy = {변수명}을 설정해주면 됨

Student 클래스

@OneToOne(fetch = FetchType.LAZY)
private Passport passport;

Passport 클래스

@OneToOne(fetch = FetchType.LAZY, mappedBy = "passport")
private Student student;

✔ @ManyToOne, @OneToMany

• 기본적으로 @ManyToOne의 FetchType 은 Eager로 설정되어 있음
• 기본적으로 @OneToMany의 FetchType 은 Lazy로 설정되어 있음
• 연관관계의 주인은 @ManyToOne 쪽에 설정, 즉 mappedBy = {변수명}는 @OneToMany 쪽에 설정

Review 클래스

@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
private Course course;

Course 클래스

@OneToMany(mappedBy = "course")
private List<Review> reviews = new ArrayList<>();

✔ @ManyToMany

• 기본적으로 @ManyToMany의 FetchType 은 Lazy로 설정되어 있음
• 기본적으로 두 엔티티의 주키를 가지고 두개의 JoinTable을 생성해줌 (COURSE_STUDENTS, STUDENT_COURSES)
• 그러나 이것은 좋지 않은 데이터베이스 설계이므로 둘 중에 한쪽을 연관관계의 주인으로 설정해줌으로써 문제 해결 가능
• @JoinTable은 연관관계의 주인 쪽에 설정
• joinColumns는 주인 쪽의 주키 설정
• inverseJoinColumns는 주인이 아닌 쪽의 주키 설정

Student 클래스(연관관계 주인)

@ManyToMany
@JoinTable(
    name = "STUDENT_COURSE",
    joinColumns = @JoinColumn(name = "STUDENT_ID"),
    inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = "COURSE_ID")
)
private List<Course> courses = new ArrayList<>();

Course 클래스

@ManyToMany(mappedBy = "courses")
private List<Student> students = new ArrayList<>();

🚀 JPA Inheritance Hierarchies and Mappings

✔ SINGLE_TABLE

부모 클래스

@Entity
@Getter
@Table(name = "employees")
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "EMPLOYEE_TYPE")
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public abstract class Employee {

    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @Column(nullable = false)
    private String name;

    public Employee(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return String.format("Employee[%s]", this.name);
    }
}

자식 클래스

@Entity
@Getter
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public class PartTimeEmployee extends Employee {

    private BigDecimal hourlyWage;

    @Builder
    public PartTimeEmployee(String name, BigDecimal hourlyWage) {
        super(name);
        this.hourlyWage = hourlyWage;
    }
}

@Entity
@Getter
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public class FullTimeEmployee extends Employee {

    private BigDecimal salary;

    @Builder
    public FullTimeEmployee(String name, BigDecimal salary) {
        super(name);
        this.salary = salary;
    }
}

• @Inheritance의 strategy의 기본값은 SINGLE_TABLE 입니다.
• SINGLE_TABLE은 상속 관계에 있는 테이블들을 모두 합쳐서 하나의 테이블로 저장합니다. 즉, 부모 테이블만 생성됩니다.
• 기본적으로 DTYPE 이라는 새로운 칼럼이 생성되고, 이 칼럼은 어떠한 자식 클래스인지 구분해줍니다. 해당 칼럼명은 @DiscriminatorColumn 어노테이션으로 재정의 할 수 있습니다.
• 데이터를 조회할 때 쿼리는 매우 단순하므로 성능면에서는 좋으나, 테이블이 생성될 때 null 값이 생성되므로 데이터베이스 설계면에서는 비효율적입니다.

✔ TABLE_PER_CLASS

부모 클래스

@Entity
@Getter
@Inheritance(strategy = InheritanceType.TABLE_PER_CLASS)
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public abstract class Employee {...}

• 상속 관계에 있는 클래스에 대해 모두 개별적인 테이블을 생성해줍니다.
• 데이터를 조회할 때, 즉 부모 클래스를 조회할 때 UNION을 사용하고 성능도 준수한 편입니다.
• 그러나 자식 클래스가 부모 클래스의 모든 칼럼을 상속 받으므로 공통 칼럼에 대한 중복 현상이 발생합니다.

✔ JOINED

@Entity
@Getter
@Inheritance(strategy = InheritanceType.JOINED)
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public abstract class Employee {...}

• 부모 클래스의 테이블은 자신의 칼럼만을 가지고, 자식 클래스의 테이블은 부모 클래스의 ID를 참조하는 외래키랑 자신의 칼럼만을 가집니다.
• 그래서 데이터베이스의 설계면에서는 가장 효율이 좋습니다.
• 부모 클래스를 조회할 경우, 각각의 자식 클래스에 대해 JOIN 연산을 수행하므로 성능면에서는 떨어집니다.

✔ Mapped Super Class

• 부모 클래스

@Getter
@MappedSuperclass
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public abstract class Employee {...}

• @MappedSuperClass를 사용하면 해당 클래스를 엔티티로 매핑할 수 없으므로 @Entity 어노테이션을 사용할 수 없습니다.
• 이로 인해서 부모 클래스로 데이터를 조회할 수 없게 됩니다.
• 데이터베이스 안에서는 자식 클래스의 테이블만 생성되고 TABLE_PER_CLASS와 같은 형태로 생성됩니다.

✔ How to choose?

데이터베이스 디자인과 무결성을 고려한다면 JOINED 방식을 추천합니다.

그러나 성능을 더 고려한다면 SINGLE_TABLE을 추천합니다.

반면에 TABLE_PER_CLASS하고 Mapped Super Class를 사용하게 된다면 각 테이블마다 중복되는 칼럼이 생성되므로 비추천합니다.

🚀 트랜잭션이란?

데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적인 작업 단위를 구성하는 연산들의 집합입니다.

예를 들어 A 계좌에서 B 계좌로 일정 금액을 이체한다고 가정합시다.

1. A 계좌의 잔액을 확인한다.
2. A 계좌의 금액에서 이체할 금액을 빼고 다시 저장한다.
3. B 계좌의 잔액을 확인한다.
4. B 계좌의 금액에서 이체할 금액을 더하고 다시 저장한다.

이러한 과정들이 모두 합쳐져서 "계좌 이체" 라는 하나의 작업 단위를 구성하게 됩니다.

✔ 하나의 트랜잭션은 Commit 되거나 Rollback 됩니다

Commit 연산

하나의 논리적 단위(트랜잭션)에 대한 작업이 성공적으로 끝나 데이터베이스가 다시 일관된 상태에 있을 때, 이 트랜잭션이 행한 갱신 연산이 완료된 것을 트랜잭션 관리자에게 알려주는 연산입니다.

Rollback 연산

하나의 트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료되어 데이터베이스의 일관성을 깨뜨렸을 때, 이 트랜잭션의 일부가 정상적으로 처리되었더라도 트랜잭션의 원자성을 구현하기 위해 이 트랜잭션이 행한 모든 연산을 취소(Undo)하는 연산입니다.

Rollback 시에는 해당 트랜잭션을 재시작하거나 폐기합니다.

✔ 트랜잭션의 성질(ACID)

원자성(Atomicity), All or Nothing

트랜잭션의 모든 연산들은 정상적으로 수행 완료되거나 아니면 전혀 어떠한 연산도 수행되지 않은 상태를 보장해야 합니다.

일관성(Consistency)

트랜잭션 완료 후에도 데이터베이스가 일관된 상태로 유지되어야 합니다.

독립성(Isolation)

하나의 트랜잭션이 실행하는 도중에 변경한 데이터는 이 트랜잭션이 완료될 때까지 다른 트랜잭션이 참조하지 못합니다.

지속성(Durability)

성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 합니다.

✔ 트랜잭션 격리 수준

격리 수준(Isolation Level)이란?

트랜잭션에서 일관성이 없는 데이터를 허용하도록 하는 수준

격리 수준의 필요성

데이터베이스는 ACID 속성에 따라 트랜잭션이 원자적이면서도 독립적인 수행을 하도록 합니다. 그래서 Locking 이라는 개념이 등장하게 됐습니다. Locking은 하나의 트랜잭션이 데이터베이스를 다루는 동안 다른 트랜잭션이 관여하지 못하게 막는 것입니다. 하지만 무조건적인 Locking 으로 인해 동시에 수행되는 많은 트랜잭션들을 순서대로 처리하는 방식으로 구현되면 데이터베이스의 성능은 떨어지게 됩니다. 반대로 응답성을 높이기 위해 Locking 범위를 줄인다면 잘못된 값이 처리 될 여지가 있습니다. 그래서 최대한 효율적인 Locking 방법이 필요합니다.

✔ 트랜잭션 격리 수준의 종류

Read Uncommitted(Level 0)

• SELECT 문장이 수행되는 동안 해당 데이터에 Shared Lock 이 걸리지 않는 레벨
• 트랜잭션에 처리중인 혹은 아직 커밋되지 않은 데이터를 다른 트랜잭션이 읽는 것을 허용합니다.
• 따라서 어떤 사용자가 A라는 데이터를 B라는 데이터로 변경하는 동안 다른 사용자는 아직 완료되지 않은(Uncommited 또는 Dirty) 트랜잭션이지만 변경된 데이터인 B를 읽을 수 있습니다.
• 그래서 데이터베이스의 일관성을 유지할 수 없습니다.

Read Committed(Level 1)

• SELECT 문장이 수행되는 동안 해당 데이터에 Shared Lock이 걸리는 레벨
• 트랜잭션이 수행되는 동안 다른 트랜잭션이 접근할 수 없어 대기하게 됩니다.
• 즉, Commit이 이루어진 트랜잭션만 조회할 수 있습니다.
• 따라서 어떤 사용자가 A 라는 데이터를 B 라는 데이터로 변경하는 동안 다른 사용자는 해당 데이터에 접근할 수 없습니다.

Repeatable Read(Level 2)

• 트랜잭션이 완료될 때까지 SELECT 문장이 사용하는 모든 데이터에 Shared Lock 이 걸리는 레벨
• 트랜잭션이 범위 내에서 조회한 데이터의 내용이 항상 동일함을 보장합니다.
• 따라서 다른 트랜잭션이 그 영역에 해당되는 데이터가 Commit 이 되기 전에 수정이 불가능합니다.

Serializable(Level 3)

• 트랜잭션이 완료될 때까지 SELECT 문장이 사용하는 모든 데이터에 Shared Lock 이 걸리는 레벨
• 완벽한 읽기 일관성 모드를 제공합니다.
• 따라서 다른 사용자는 그 영역에 해당되는 데이터에 대한 수정 및 입력이 불가능합니다.

✔ 낮은 단계의 격리 수준 이용시 발생하는 현상

Dirty Read

• Commit 되지 않은 수정 중인 데이터를 다른 트랜잭션에서 읽을 수 있도록 허용할 때 발생하는 현상입니다.
• 어떤 트랜잭션에서 아직 실행이 끝나지 않은 다른 트랜잭션에 의한 변경 사항을 보게 되는 현상입니다.

Non-Repeatable Read

• 한 트랜잭션에서 같은 쿼리를 두 번 수행할 때 그 사이에 다른 트랜잭션이 값을 수정 또는 삭제함으로써 두 쿼리의 결과가 상이하게 나타나는 비 일관성 현상입니다.

• 예시

1. 트랜잭션 1 - SELECT * FROM person WHERE id = 10;
2. 트랜잭션 2 - UPDATE person SET age = 30 WHERE id = 10;
3. 트랜잭션 1 - SELECT * FROM person WHERE id = 10;

Phantom Read

• 한 트랜잭션 안에서 일정 범위의 레코드를 두 번 이상 읽을 때, 첫 번째 쿼리에서 없던 레코드가 두 번째 쿼리에서 나타나는 현상입니다.

• 이는 트랜잭션 도중 새로운 레코드가 삽입되는 것을 허용했기 때문에 나타납니다.

• 예시

1. 트랜잭션 1 - SELECT * FROM person WHERE age BETWEEN 5 AND 55;
2. 트랜잭션 2 - INSERT INTO person VALUES(13, 'Alex', 25);
3. 트랜잭션 1 - SELECT * FROM person WHERE age BETWEEN 5 AND 55;

✔ How to choose?

Serializable 을 선택하게 되면 문제가 되는 현상들은 발생하지 않지만 성능이 굉장히 떨어집니다. 왜냐하면 병렬적으로 트랜잭션이 실행되더라도 모두 Commit 이 될 때까지 기다려야하므로 사실상 직렬적으로 실행된다고 볼 수가 있습니다.

대부분의 애플리케이션에서는 Read Committed 을 사용합니다. Locking 적절히 사용하므로 성능면에서도 준수한 편이고 데이터베이스의 일관성에 대해서도 준수한 편입니다.

✔ Spring @Transactional vs JPA @Transactional

만약 하나의 트랜잭션에서 하나의 데이터베이스나 MQ를 사용하게 되면 JPA의 @Transactional을 사용해도 무방합니다. 그러나 하나의 트랜잭션에서 하나 이상의 데이터베이스나 MQ를 사용해서 수정이나 읽기 연산 등을 수행하게 되면 Spring의 @Transactional 을 사용해주어야 합니다.

격리 수준 설정

@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)

또는

• READ_UNCOMMITTED = 1
• READ_COMMITTED = 2
• REPEATABLE_READ = 4
• SERIALIZABLE = 8

spring.jpa.properties.hibernate.connection.isolation=2

🚀 1차 캐시와 2차 캐시

영속성 컨텍스트(Persistence Context)의 내부에는 엔티티를 보관하는 저장소가 있는데 이것을 1차 캐시(First Level Cache)라고 부릅니다. 1차 캐시는 트랜잭션이 시작하고 종료할 때까지만 유효합니다. 즉, 트랜잭션 단위의 캐시입니다. 따라서 애플리케이션 전체로 보면 데이터베이스 접근 횟수를 획기적으로 줄이지는 못합니다.

JPA 구현체들은 애플리케이션 단위의 캐시를 지원하는데 이것을 공유 캐시 또는 2차 캐시(Second Level Cache) 라고 부릅니다. 2차 캐시를 적용하면 애플리케이션 조회 성능을 향상할 수 있습니다.

✔ 1차 캐시

1차 캐시는 영속성 컨텍스트 내부에 있습니다. 엔티티 매니저로 조회하거나 변경하는 모든 엔티티는 1차 캐시에 저장됩니다. 트랜잭션을 Commit 하거나 Flush 를 하게 되면 1차 캐시에 있는 엔티티의 변경 사항들을 데이터베이스에 반영합니다.

JPA를 스프링 프레임워크 같은 컨테이너 위에서 실행하면 트랜잭션을 시작할 때 영속성 컨텍스트를 생성하고 트랜잭션을 종료할 때 영속성 컨텍스트도 종료합니다.

1차 캐시는 활성화하거나 비활성화할 수 있는 옵션이 아니고 영속성 컨텍스트 자체가 사실상 1차 캐시입니다.

✔ 2차 캐시

2차 캐시는 애플리케이션 단위의 캐시입니다. 따라서 애플리케이션을 종료할 때까지 캐시가 유지됩니다. 2차 캐시를 사용하면 엔티티 매니저를 통해 데이터를 조회할 때 우선 2차 캐시에서 찾고 없으면 데이터베이스에서 찾게 됩니다. 그래서 2차 캐시를 적절히 활용하면 데이터베이스 조회 횟수를 획기적으로 줄일 수 있습니다.

2차 캐시는 동시성을 극대화하려고 캐시한 객체를 직접 반환하지 않고 복사본을 만들어서 반환합니다. 만약 캐시한 객체를 그대로 반환하면 여러 곳에서 같은 객체를 동시에 수정하는 문제가 발생할 수 있는데 이 문제를 해결하려면 객체에 락을 걸어야 하는데 이렇게 하면 동시성이 떨어질 수 있습니다. 락에 비하면 객체를 복사하는 비용은 아주 저렴하므로 2차 캐시는 복사본을 반환하게 됩니다.

✔ Hibernate & EhCache

Hibernate 가 지원하는 캐시는 크게 3가지가 있습니다.

1. 엔티티 캐시

• 엔티티 단위로 캐시합니다. 식별자(ID)로 엔티티를 조회하거나 컬렉션이 아닌 연관 관계에 있는 엔티티를 조회할 때 사용합니다.

2. 컬렉션 캐시

• 엔티티와 연관된 컬렉션을 캐시합니다. 컬렉션이 엔티티를 담고 있으면 식별자 값만 캐시합니다.

3. 쿼리 캐시

• 쿼리와 파라미터 정보를 키로 사용해서 캐시합니다. 결과가 엔티티면 식별자 값만 캐시합니다.

✔ 환경설정하기

의존성 설정

<dependency>
	<groupId>org.hibernate</groupId>
	<artifactId>hibernate-ehcache</artifactId>
</dependency>

프로퍼티 설정

spring.jpa.properties.hibernate.cache.use_second_level_cache = true 💨 2차 캐시 활성화합니다. spring.jpa.properties.hibernate.cache.region.factory_class 💨 2차 캐시를 처리할 클래스를 지정합니다. spring.jpa.properties.hibernate.generate_statistics = true 💨 하이버네이트가 여러 통계정보를 출력하게 해주는데 캐시 적용 여부를 확인할 수 있습니다.

• L2C puts: 2차 캐시에 데이터 추가
• L2C hits: 2차 캐시의 데이터 사용
• L2C miss: 2차 캐시에 해당 데이터 조회 실패 -> 데이터베이스 접근

spring:
  jpa:
    properties:
      hibernate:
        generate_statistics: true
        format_sql: true

        cache:
          use_second_level_cache: true
          region:
            factory_class: org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory

      javax:
        persistence:
          sharedCache:
            mode: ENABLE_SELECTIVE
            
logging:
  level:
    net:
      sf:
        ehcache: debug

엔티티 캐시와 컬렉션 캐시

@Cacheable 💨 엔티티 캐시 적용시 사용하는 어노테이션

@Cache 💨 하이버네이트 전용입니다. 캐시와 관련된 더 세밀한 설정을 할 때 사용합니다. 또한 컬렉션 캐시를 적용할 때에도 사용합니다.

@Cacheable
@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)
@Entity
public class Course {

    @Id 
    @GeneratedValue
    private Long id;
    
    @Column(nullable = false, length = 100)
    private String name;

    @Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)
    @OneToMany(mappedBy = "course")
    private List<Review> reviews = new ArrayList<>();
    ...
}

✔ @Cache

CacheConcurrencyStrategy 속성

READ_ONLY 💨 자주 조회하고 수정 작업을 하지 않는 데이터에 적합합니다.

READ_WRITE 💨 조회 및 수정 작업을 하는 데이터에 적합합니다. Phantom Read 가 발생할 수 있으므로 SERIALIZABLE 격리 수준에서는 사용할 수 없습니다.

NONSTRICT_READ_WRITE 💨 거의 수정 작업을 하지 않는 데이터에 적합합니다.