행동하는 낙관주의자

https://youtu.be/DIn39ap34Q4 영상을 틀고 읽으시면 웃깁니다 🍟What I did 스터디 알고리즘 스터디 DP, 그래프 위주로 풀었다 벌금은 역시 강제성을 만든다 이력서 스터디 키워드부터 경험정리까지 어떻게 하긴 했다.. 대박 데이터베이스 스터디 진도를 거의 못 나갔다.. 책읽어~~! 이펙티브 자바 스터디 자바 복습은 중요한 것 같아서 이펙티브 자바 결제했다 알루 DI, DIP 주제로 발표했다 기술적 내용보다는 비유가 지나치게 많은 것 같다 커리어 모락모락 리팩터링 403 에러가 났는데 Config 쪽 문제였다. 디버거 걸어서 금방 찾았다 나름 Ngrok으로 로컬 서버를 열어두고 디버깅하는데 DB에 데이터가 없어서 귀찮았다 기존 단위 테스트를 좀 더 가독성 있게 수정했다 Mockit..

robust 1.튼튼한2.강건한3.건장한 ex: MapStruct has some very robust mapping capabilities. retrieve 1.회수2.검색하다3.되찾다4.가져오다5.빼내다 ex: Retrieve user information in Spring Security 조회한다는 맥락으로 자주 쓰임 workaround 1.예비 수단2.차선책3.회피 방법 ex: I was trying to do a workaround. pitfall a hidden or unsuspected danger or difficulty. ex: how to avoid common pitfalls.

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0. 들어가며 500 Server Error를 숱하게 보다 보면 진작 예외처리를 꼼꼼히 할걸...하는 후회를 하게 된다. 그러나 예외처리를 설정한다고 하더라고, 에러코드만 띡 나가는 메세지는 너무나 불친절하다. 꼼꼼하면서 성능적으로도 효율적이게 예외처리를 하고 싶다면 무엇을 활용하면 될까? 종류별로 정리해봤다. 1. Spring의 예외처리 관심사와 발전 과정 Spring 예외처리에는 3가지 관심사는 아래와 같다. - WAS 두 번 일시키지 말고 효율적으로 처리하자 - API 사용자를 위해 자세하게 커스텀 응답을 쓰자 - 스프링 내외부에서 발생한 모든 에러를 커버하자 이를 커버하기 위해 예외처리가 발전해온 과정을 정리해보려 한다. 우선 관심사를 어떻게 충족했는지 살펴보자. 1) 효율적인 예외처리: @Exc..

데이터베이스 정규화는 말로는 많이 들어봤지만, 구체적인 필요성에 대해서는 모호하게 알고 있었던 것 같다. 데이터 중복의 문제점에는 - 유지 보수, 수정 등에 불리 - 메모리와 자원 낭비 - 에러나 데이터 불일치 발생확률 높임 등이 있다고 하는데 구체적으로 어떤 문제가 있게 될까? Insert, Update, Delete를 기준으로 살펴보자 Insertion Anomalies 부서와 직원을 저장하는 테이블이 있을 때, 만약 정규화를 고려하지 않고 데이터베이스를 설계했다고 하면 이렇게 될 것이다. 직원 id를 식별자로 한 테이블에 부서 정보가 함께 들어가 있다. ✅에러, 데이터 불일치 확률 매번 부서코드와 부서 이름이 새로 작성되어 들어오기 때문에 이용자의 오타나 서버 내부적인 오류를 그대로 데이터베이스에 ..

디지털 자료를 읽을 때 머릿속에 내용이 전혀 저장되지 않는 느낌이 계속 들어서 문해력 책을 서점에서 찾아봤다. 내가 바랐던 체계적인 해결방법은 없었지만 액션 포인트 몇 가지는 건질 수 있었다. 문해력을 높이는 방법으로는 대표적으로 1) 능동적으로 읽기 2) 어휘 풀을 늘리기가 있는데 부트캠프 동안 둘 다 쉽지 않았던 것 같다. 공식문서나 학습자료를 읽을 때 항상 시간이 촉박하다고 느끼면서 급하게 읽으니 안 좋은 습관이 들었던 것 같기도 하고... 첫술에 배부를 수는 없겠지만, 사전 찾아봤던 단어를 옮겨적기만 해도 웬만한 복습은 되지 않을까 싶어서 카테고리를 새로 만들었다. 오늘은 AWS 공식문서를 읽으며 몰랐던 단어들을 정리해보았다. 단어를 쓱 훑어보고 공식문서를 읽어보면 더 잘 읽힐지도~? https:..

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