석수코딩교육

Visual Studio에서 32비트 프로그램을 64비트로 마이그레이션하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 프로젝트 설정 확인

• 기존 프로젝트가 32비트로 설정된 경우, 이를 64비트로 변경해야 합니다. 이를 위해 프로젝트 파일을 열고, 빌드 설정을 64비트로 변경합니다.

2. 프로젝트 속성 변경

• 프로젝트 우클릭 → 속성으로 이동합니다.
• **구성 관리(Configuration Manager)**로 가서, 활성(Active) 설정을 64비트로 변경합니다.
• 플랫폼(Platform) 옵션에서 x64를 선택합니다. 만약 x64 옵션이 없다면, 새로 만들기(Create New) 버튼을 클릭하여 x64를 추가해 줍니다.

3. 코드 변경

• 포인터 크기: 64비트에서 포인터는 64비트이므로, 포인터 크기와 관련된 코드가 있다면 이를 64비트에 맞게 조정해야 할 수 있습니다.
• 정수형 변수 크기: 32비트에서는 int나 long의 크기가 4바이트였으나, 64비트 시스템에서는 long의 크기가 8바이트일 수 있습니다. 이를 고려하여 코드 수정이 필요할 수 있습니다.
• DLL과 라이브러리 호환성: 사용하는 외부 라이브러리나 DLL이 64비트 버전으로 제공되는지 확인하고, 필요하다면 64비트 버전으로 교체합니다.

4. 빌드 및 디버깅

• 프로젝트가 64비트로 설정되었으면, 빌드(Build) 버튼을 눌러 64비트 애플리케이션으로 빌드합니다.
• 빌드가 성공한 후, **디버깅(Debugging)**을 통해 64비트 환경에서 제대로 동작하는지 확인합니다.

5. 종속성 확인

• 64비트 환경에서 사용하는 모든 외부 종속성(예: 외부 DLL, 라이브러리 등)이 64비트 버전과 호환되는지 확인합니다. 32비트 라이브러리와 64비트 애플리케이션은 호환되지 않습니다.

6. 테스트

• 애플리케이션이 예상대로 64비트 환경에서 잘 동작하는지 충분히 테스트합니다. 특히 메모리 처리나 성능 관련 부분에서 차이가 있을 수 있으므로, 세밀하게 검토해야 합니다.

위 단계를 따르면 기존 32비트 프로젝트를 64비트로 마이그레이션할 수 있습니다. 이 과정에서 발생할 수 있는 호환성 문제를 처리하기 위해, 코드 수정이 필요할 수 있다는 점을 염두에 두세요.

다량 데이타 입력을 처리하는 배치프로그램(성능향상)

다량 데이타 입력을 처리하는 배치프로그램에서 아래의 사항을 고려하면, 보다 효과적으로 속도를 개선시킬서수 있습니다.

OCI 환경 초기화

배치 처리를 위한 바인드 변수 설정

Oracle Call Interface(OCI)를 통해 다량의 데이터를 입력할 때, 성능을 최적화하려면 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다.

OCI를 사용하여 데이터베이스 연결을 초기화합니다.

OCI에서는 다중 바인드 변수와 배열 인터페이스를 사용하여 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.예: 한 번에 1000건의 데이터를 삽입하는 코드

부가적인 성능 최적화

1. 네트워크 왕복 최소화:
   • 한 번에 최대한 많은 데이터를 삽입하여 네트워크 왕복 횟수를 줄입니다.
2. PL/SQL 프로시저 활용:
   • PL/SQL 저장 프로시저를 작성하고, 데이터를 바인딩하여 호출하면 성능이 더욱 향상됩니다.
3. 병렬 처리:
   • Oracle Parallel DML을 활성화하거나 데이터를 병렬로 분할하여 삽입합니다.
4. COMMIT 빈도 조정:
   • 대량의 데이터를 삽입할 때 너무 자주 커밋하면 성능이 저하될 수 있으므로 적절한 빈도로 조정합니다.

Kafka 설치 방법

Kafka를 설치하고 설정하는 단계는 다음과 같습니다:

1. 사전 준비

• Kafka를 실행하려면 Java(JDK 8 이상)와 ZooKeeper(또는 KRaft)를 설치해야 합니다.
• Kafka 설치를 위한 사양:
  • CPU: 클러스터 환경에서는 여러 코어를 권장
  • RAM: 최소 8GB 이상 권장
  • 디스크: SSD 사용 권장 (빠른 I/O 속도를 위해)

2. Kafka 다운로드

1. Apache Kafka 공식 사이트에서 최신 버전을 다운로드합니다.
2. 압축을 해제합니다:
    

   tar -xzf kafka_<version>.tgz cd kafka_<version>

3. ZooKeeper 실행

Kafka는 기본적으로 ZooKeeper에 의존해 메타데이터를 관리합니다. (Kafka 2.8 이상부터 KRaft로 Zookeeper 없이 설정 가능)

4. Kafka 브로커 실행

Kafka 브로커를 시작합니다.

5. 토픽 생성

Kafka에서 데이터를 저장할 토픽을 생성합니다.

6. 프로듀서 실행

Kafka에 메시지를 보내는 프로듀서를 실행합니다.

메시지를 입력하면 해당 메시지가 Kafka에 저장됩니다.

7. 컨슈머 실행

Kafka에서 메시지를 읽는 컨슈머를 실행합니다.

Kafka 동작 원리

Kafka의 동작은 다음 구성 요소를 중심으로 이해할 수 있습니다:

1. 토픽과 파티션

• Kafka는 데이터를 토픽이라는 논리적 채널에 저장합니다.
• 각 토픽은 여러 파티션으로 나뉘어 데이터를 분산 저장합니다.
  • 파티션은 순차적으로 데이터를 저장하며, 메시지는 **오프셋(offset)**이라는 고유 번호를 가집니다.

2. 프로듀서

• 프로듀서는 데이터를 Kafka 토픽으로 전송합니다.
• 데이터를 어느 파티션에 저장할지 결정:
  • 기본적으로 라운드로빈 방식
  • 특정 키를 지정해 동일한 파티션에 저장 가능 (e.g., 고객 ID 기반)

3. 브로커

• Kafka 클러스터의 각 노드는 브로커로 작동합니다.
• 브로커는 데이터를 저장하고, 소비자가 요청할 때 데이터를 제공합니다.
• 토픽의 각 파티션은 리더와 여러 팔로워로 구성되며, 리더가 데이터를 처리하고 팔로워가 복제합니다.

4. 컨슈머

• 컨슈머는 Kafka에서 데이터를 읽어옵니다.
• 컨슈머 그룹을 사용해 데이터 병렬 처리 가능:
  • 동일 그룹의 컨슈머는 동일한 파티션 데이터를 처리하지 않습니다.

5. 복제와 내구성

• Kafka는 각 파티션의 데이터를 여러 브로커에 복제해 장애 복구를 지원합니다.
  • replication-factor를 설정해 복제본 수를 지정.
  • 한 브로커가 다운되더라도 다른 브로커가 데이터를 제공합니다.

Kafka 데이터 흐름 요약

1. 프로듀서가 메시지를 생성하여 토픽으로 전송.
2. 메시지는 브로커에 의해 저장되고, 파티션으로 분산.
3. 컨슈머가 토픽에서 메시지를 읽어와 처리.

Kafka의 이러한 구조는 높은 확장성, 내구성, 실시간 처리를 제공합니다.

Kafka는 Apache Software Foundation에서 개발한 오픈소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼으로, 대규모 데이터 처리를 위해 설계되었습니다. 주로 실시간 데이터 스트리밍, 로그 처리, 이벤트 기반 애플리케이션 등에 사용됩니다.

주요 특징

1. 분산 시스템
   Kafka는 여러 서버로 구성된 클러스터로 동작하며, 데이터를 분산 처리하여 높은 가용성과 확장성을 제공합니다.
2. 퍼블리셔-구독자 모델 (Pub/Sub)
   데이터는 생산자(Producer)가 주제를 통해 Kafka로 전송하고, 소비자(Consumer)가 해당 데이터를 구독하여 처리합니다.
3. 높은 처리량
   초당 수백만 건의 메시지를 처리할 수 있으며, 실시간 대규모 데이터 처리에 적합합니다.
4. 내구성 및 안정성
   데이터를 디스크에 저장하고, 복제를 통해 데이터 손실 위험을 최소화합니다.
5. 확장성
   클러스터에 새로운 브로커를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다.

Kafka의 구성 요소

1. Topic (토픽)
   데이터를 구분하는 논리적인 채널입니다.
   예: payment-transactions, user-logs.
2. Producer (생산자)
   데이터를 토픽에 게시하는 역할을 합니다.
3. Consumer (소비자)
   토픽에서 데이터를 읽어오는 역할을 합니다.
4. Broker (브로커)
   데이터를 저장하고 전달하는 Kafka 서버입니다.
5. Partition (파티션)
   토픽을 물리적으로 분할하여 데이터를 저장하고 분산 처리 성능을 향상시킵니다.
6. Zookeeper
   Kafka 클러스터의 상태를 관리하고 노드 간 동기화를 지원합니다.
   (Kafka 2.8.0부터 Zookeeper 없이도 작동 가능하도록 KRaft(Kafka Raft)로 전환 중)

Kafka의 주요 활용 사례

1. 실시간 로그 수집 및 처리
   애플리케이션 또는 시스템 로그 데이터를 실시간으로 수집하여 분석.
2. 실시간 데이터 스트리밍
   금융 거래, IoT 센서 데이터, 소셜 미디어 활동 등을 실시간으로 처리.
3. 메시지 브로커
   비동기 애플리케이션 간 데이터 전송.
4. 데이터 파이프라인
   다양한 소스에서 데이터를 수집하고 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에 저장.

Kafka는 Netflix, LinkedIn, Uber와 같은 대규모 서비스를 운영하는 회사들에서 실시간 데이터 처리를 위해 널리 사용되고 있습니다.

REQUEST)
byte[] messageBytes = new byte[delimiterIndex];
Array.Copy(data, 0, messageBytes, 0, delimiterIndex);
byte[] transactionCodeBytes = messageBytes[0..5];
--------messageBytes[0..5]-------------------------------------------
위는 5바이트 인가요?

RESPONSE)

네, byte[] transactionCodeBytes = messageBytes[0..5];는 5바이트의 배열을 의미합니다.

C#에서 messageBytes[0..5] 구문은 messageBytes 배열의 0번 인덱스부터 5번 인덱스까지의 부분 배열을 생성합니다. 이는 0부터 4까지 인덱스를 포함하므로 총 5개의 바이트가 됩니다.

구체적으로:

• messageBytes[0..5]는 messageBytes 배열의 0번 인덱스부터 4번 인덱스까지의 바이트를 포함한 배열입니다.
• 배열 인덱스 범위는 [startIndex..endIndex) 형식이므로, 0..5는 0부터 4까지, 총 5개의 바이트를 포함합니다.

예시:

REQUEST)
messageBytes[0..4] 가 5바이트 아닌가요?

RESPONSE)

messageBytes[0..4]는 5바이트가 아니라 4바이트입니다.

C#에서 messageBytes[0..4] 구문은 0번 인덱스부터 3번 인덱스까지의 바이트를 포함하는 부분 배열을 생성합니다. 이는 인덱스가 0부터 시작하고, 4는 포함되지 않기 때문에 총 4개의 바이트를 반환합니다.

인덱스 범위 설명:

• messageBytes[0..4]는 0, 1, 2, 3번 인덱스를 포함하는 부분 배열이므로, 총 4개의 바이트입니다.
• [start..end) 범위에서 end는 포함되지 않습니다.

예시:

이 경우, transactionCodeBytes는 [0x01, 0x02, 0x03, 0x04] 값이 포함된 4바이트 배열이 됩니다.

1. HashSet.Add() 중복 허용 여부

HashSet<T>의 Add 메서드는 중복된 값을 허용하지 않습니다.

• 동작 원리: HashSet은 내부적으로 해시 테이블을 사용하여 데이터를 저장하며, 동일한 값(동일한 해시 값과 동등성을 가진 값)을 추가하려고 하면 false를 반환하고 값을 추가하지 않습니다.
• 예제:

2. HashSet의 주요 용도

HashSet<T>는 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:

1) 중복 제거

• HashSet은 중복된 값을 허용하지 않으므로, 중복 요소를 제거하고 고유한 값을 유지해야 할 때 적합합니다.
• 예제:
   

2) 빠른 검색

• HashSet은 **O(1)**의 시간 복잡도로 항목을 검색합니다. 대량의 데이터를 처리하면서 특정 값의 존재 여부를 빠르게 확인해야 할 때 유용합니다.
• 예제:
   

3) 집합 연산

• HashSet은 집합 연산(합집합, 교집합, 차집합)을 효율적으로 처리할 수 있는 메서드를 제공합니다.
  • 합집합: UnionWith
  • 교집합: IntersectWith
  • 차집합: ExceptWith
  • 대칭 차집합: SymmetricExceptWith
• 예제:
   

4) 데이터 필터링

• 중복된 데이터를 제거하거나 특정 조건에 맞는 고유 데이터를 필터링하는 데 활용됩니다.

3. 장점

• 빠른 성능: HashSet은 값의 추가, 삭제, 검색이 평균적으로 **O(1)**의 시간 복잡도를 가집니다.
• 중복 방지: 값의 고유성을 보장합니다.
• 집합 연산 지원: 데이터 처리 시 유용한 집합 연산을 제공합니다.

4. 단점

• 순서가 없음: HashSet은 요소의 순서를 보장하지 않습니다. 순서가 중요한 경우 List 또는 SortedSet을 사용하는 것이 적합합니다.
• 추가적인 메모리 사용: 내부적으로 해시 테이블을 유지하기 때문에 메모리 사용량이 상대적으로 많을 수 있습니다.

5. 결론

HashSet<T>는 중복 제거와 빠른 검색이 필요한 상황, 또는 집합 연산을 효율적으로 수행하려는 경우에 매우 유용합니다. 단, 순서가 필요하지 않은 데이터를 처리할 때 적합합니다.

>정보분배.수신
c# (feat. DOT.NET)

>dotnet new console -o NetPro
>dotnet build
>dotnet run -- 21111

결론)
REAL Version을 사용하지 않아도 REDIS 버퍼를 활용한, 데이타 저장후 처리는 정상적으로 처리되어짐

TRIAL Version 사용시)
2023-10-28  오전 07:44           553,984 ServiceStack.dll
2023-10-28  오전 07:44            33,792 ServiceStack.Interfaces.dll
2023-10-28  오전 07:44            20,480 ServiceStack.ServiceInterface.dll

Exception 발생경우)

정상적인 Insert로직 실행
Exception발생하지 않는 경우는) REDIS로 전송

결론)
REAL Version을 사용하지 않아도 REDIS 버퍼를 활용한, 데이타 저장후 처리는 정상적으로 처리되어짐