객체의 필드 변경 이력을 자동으로 추적해, 무엇이 어떻게 바뀌었는지 명확히 기록합니다.
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기존 Spring Data MongoDB Repository 확장 포스팅에서는 복잡한 쿼리 로직을 분리하여 상위 레벨에서는 구현 디테일을 신경 쓰지 않고, 데이터 접근 로직을 단순화할 수 있는 방법을 다루었습니다.
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이 글은 내장 MongoDB(Flapdoodle)와 @DataMongoTest를 활용해 Spring Data MongoDB 애플리케이션의 테스트 환경을 간단하게 설정하는 방법을 소개합니다.
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Spring Data JPA에서 흔히 사용하는 Repository 확장 패턴을 Spring Data MongoDB에도 적용할 수 있습니다.
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좋은 코드 설계를 위한 고민들을 평소에 많이 해왔고, 그에 관련한 학습들도 진행했었다. OOP, DDD, Clean Code, Clean Architecture 등등을 통해서 나름의 주관이 생겼으며 경력 초반에는 이런 것들을 지키기 위해 많이 노력해왔다.
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외부 인프라에 의존하는 로직의 테스트는 HTTP 모킹 대신 인터페이스 기반의 Mock 구현체를 활용해 각 계층의 책임을 분리함으로써 효율적으로 작성할 수 있습니다.
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이전에 API Server에 Exception handling에 대해서 정리한 적 있습니다. 이번 포스팅에서는 여러 서버를 호출해서 예외가 발생하는 경우 Exception handling에 대한 포팅입니다.
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현재는 Spring Batch Application 개발을 대부분 개발을 하고 있어, 해당 프레임워크로 개발을 진행하면서 내 나름대로의 고찰을 정리해볼까 한다.
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JPA 기반으로 테스트 코드를 작성하면서 불편했던 부분을 소개하고 해결 방법에 관한 포스팅입니다.
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JPA를 이용한다면 Querydsl Support를 사용하면 세부 구현체를 숨기고 Repository를 통해서 조회 쿼리를 제공해 줄 수 있어 장점이 있습니다.
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