Jpa기본 03. 영속성 관리(인프런 + 자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍)

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1. 포스팅 개요
2. 본론
     2-1. 엔티티 매니저 팩토리와 엔티티 매니저
     2-2. 영속성 컨텍스트
     2-3. 플러시
     2-4. 병합 : merge()
3. 요약

1. 포스팅 개요

해당 포스팅은 인프런에서 영한님의 JPA기본 강의에서 영속성 관리 파트와 해당 파트에 맞는 책의 챕터를 보고 학습한 내용을 요약 및 정리하는 포스팅입니다.

2. 본론

2-1. 엔티티 매니저 팩토리와 엔티티 매니저

• 엔티티 매니저(Entity Manager)는 엔티티를 저장하고, 삭제하고, 수정하고, 조회하는 등 엔티티와 관련된 모든 일을 처리합니다.
• 이름 그대로 엔티티를 관리하는 관리자입니다.
• 엔티티 매니저 팩토리(Entity Manager Factory)는 여러 스레드가 동시에 접근해도 안전하므로 서로 다른 스레드 간에 공유해도 되지만, 엔티티 매니저는 여러 스레드가 동시에 접근하면 동시성 문제가 발생하므로 스레드 간에 절대 공유하면 안 됩니다.
• 엔티티 매니저는 데이터베이스 연결이 꼭 필요한 시점까지 커넥션을 얻지 않습니다.
  • 보통 트랜잭션을 시작할 때 커넥션을 획득합니다.

2-2. 영속성 컨텍스트

• 영속성 컨텍스트는 엔티티를 영구 저장하는 환경입니다.
• 엔티티 매니저는 persist() 메서드를 통해 엔티티를 영속성 컨텍스트에 저장합니다.
• 영속성 컨텍스트는 논리적인 개념입니다.
• 영속성 컨텍스트는 엔티티 매니저를 생성할 때 하나 만들어집니다.
• 엔티티 매니저를 통해서 영속성 컨텍스트에 접근, 관리할 수 있습니다.

엔티티의 생명주기

• 비영속(new/transient)
  • 영속성 컨텍스트와 데이터베이스와는 전혀 관계가 없는 상태입니다.
• 영속(managed)
  • 엔티티 매니저를 통해서 엔티티를 영속성 컨텍스트에 저장하여, 엔티티가 영속성 컨텍스트에 의해 관리되는 상태를 영속 상태라고 합니다.
  • 다음 메서드를 통해서 영속상태로 만들 수 있습니다.
    • em.persist(엔티티);
• 준영속(detached)
  • 영속성 컨텍스트에 저장되었다가 분리된 상태입니다.
  • 다음 메서드를 통해서 준영속 상태를 만들 수 있습니다.
    • em.detach(엔티티); : 특정 엔티티만 준영속 상태로 만듭니다.
    • em.clear(); : 영속성 컨텍스트를 초기화 함으로써 준영속 상태가 됩니다.
    • em.close(); : 엔티티 매니저를 종료함으로써 준영속 상태가 됩니다.
  • 준영속 상태의 엔티티는 영속성 컨텍스트가 제공하는 기능을 사용할 수 없습니다.
  • 준영속 상태의 엔티티 특징은 다음과 같습니다.
    • 거의 비영속 상태에 가깝습니다.
    • 식별자 값을 가지고 있습니다.
      • 준영속 상태는 영속 상태였던 엔티티가 영속성 컨텍스트와 분리된 상태이기 때문인데, 영속성 컨텍스트에 저장되기 위해선 반드시 식별자가 존재해야 합니다.
    • 지연 로딩을 할 수 없습니다.
• 삭제(removed)
  • 엔티티를 영속성 컨텍스트와 데이터베이스에서 삭제합니다.
  • 다음 메서드로 삭제할 수 있습니다.
    • em.remove(엔티티);

영속성 컨텍스트의 특징

영속성 컨텍스트와 식별자 값

• 영속성 컨텍스트는 엔티티를 식별자 값(테이블의 기본키와 매핑한 필드값)으로 구분합니다. 즉, 영속성 상태는 식별자 값이 반드시 있어야 합니다.
• 식별자 값이 없으면 예외가 발생합니다.

영속성 컨텍스트와 데이터베이스 저장

• JPA는 트랜잭션을 커밋하는 순간 영속성 컨텍스트에 새로 저장된 엔티티를 데이터베이스에 반영합니다. 이를 플러시(flush()) 라고 합니다.

영속성 컨텍스트가 엔티티를 관리함으로 얻게되는 장점

• 1차 캐시
• 동일성 보장
• 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연
• 변경 감지
• 지연 로딩

1차 캐시

영속성 컨텍스트는 내부에 캐시를 가지고 있습니다. 이를 1차 캐시라고 합니다.
영속 상태의 엔티티는 모두 여기에 KEY-VALUE 형식으로 저장됩니다.
KEY는 @Id로 매핑한 식별자이고, 데이터 베이스의 기본키와 매핑되어 있습니다.
그래서 영속성 컨텍스트에 데이터를 저장하고 조회하는 모든 기준은 데이터베이스의 기본 키 값입니다.
값은 엔티티 인스턴스입니다.

1차캐시에 대한 매커니즘은 다음과 같습니다.
em.find(); 메서드를 호출하면, 먼저 기본 키를 통해 1차 캐시에서 찾습니다.
1차 캐시에서 엔티티가 조회되지 않으면, 데이터베이스에서 조회하고, 조회된 결과는 1차 캐시에 저장됩니다. 그리고 나중에 변경 감지와 관련하여 나올 내용이지만, 처음 1차 캐시에 저장된 그대로의 상태를 스냅샷으로 저장해둡니다.

동일성 보장

• 영속성 컨텍스트는 성능상 이점과 엔티티의 동일성(==)을 보장합니다.

트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연

• 엔티티 매니저는 트랜잭션을 커밋하기 직전까지 데이터베이스에 엔티티를 저장하지 않고, 내부 쿼리 저장소에 SQL문을 차곡차곡 모아둡니다. 그리고 트랜잭션을 커밋할 때, 모아둔 쿼리를 데이터베이스에 보내게 됩니다.(플러시 : flush())
• 이를 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연(transactional write-behind)라고 합니다.
• 트랜잭션을 커밋하면, 쓰기 지연 SQL 저장소에 모인 쿼리를 데이터베이스에 보냅니다.
• 영속성 컨텍스트의 변경 내용을 데이터베이스에 동기화한 후에 실제 데이터베이스 트랜잭션을 커밋합니다.
• 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연이 가능한 이유는 쿼리를 즉시 보내든지, 지연시켜서 보내든지, 트랜잭션 커밋 이전에만 데이터베이스에 쿼리를 보내면 결과는 똑같습니다. 그렇기 때문에, 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연이 가능합니다.
• 이 기능을 잘 활용하면 모아둔 등록 쿼리를 한번에 데이터베이스에 전달하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

변경 감지(dirty checking)

• 엔티티의 변경사항을 데이터베이스에 자동으로 반영하는 기능입니다.
• 1차 캐시에서 잠깐 언급했지만, 1차 캐시에는 스냅샷이 있는데, 스냅샷은 영속성 컨텍스트에 엔티티가 보관될 때의 최초 상태를 복사해서 저장해둡니다. 트랜잭션을 커밋하는 시점에 스냅샷과 엔티티의 변경사항을 감지하여 update 쿼리문을 날리게 됩니다.
• 참고로 em.update()같은 메서드는 없습니다!!
• 변경감지는 영속성 컨텍스트가 관리하는 영속 상태의 엔티티에만 적용됩니다.
• JPA는 update 쿼리를 날릴 때, 모든 필드에 대해서 update 쿼리를 날리게 됩니다. 그러면 다음과 같은 장점을 얻게 됩니다.
  • 모든 필드를 사용하면 수정 쿼리가 항상 같습니다. 애플리케이션 로딩 시점에 수정 쿼리를 미리 생성해두고 재사용할 수 있습니다.
  • 데이터베이스에 동일한 쿼리를 보내면 데이터베이스는 이전에 한 번 파싱된 쿼리를 재사용할 수 있습니다.

2-3. 플러시

플러시는 영속성 컨텍스트에서의 변경 내용을 데이터베이스에 반영합니다.
쓰기 지연 SQL 저장소에 모아둔 쿼리들을 데이터베이스에 반영하여 영속성 컨텍스트의 변경 내용을 데이터베이스와 동기화합니다.

플러시를 호출하는 방법은 3가지입니다.

• flush() 메서드로 직접 수동으로 호출 하는 방법,
• 트랜잭션 커밋 시점에 자동으로 호출됩니다.
• JPQL을 이용한 쿼리 실행시 자동으로 호출됩니다.

2-4. 병합 : merge()

• 준영속 상태의 엔티티를 다시 영속 상태로 변경하려면 병합을 사용하면 됩니다.
• merge() 메서드를 사용하면 되는데, 준영속 상태의 엔티티를 받아서 그 정보로 새로운 영속 상태의 엔티티를 반환합니다.
• 병합은 비영속 엔티티도 영속상태로 만들 수 있습니다.
• 병합은 파라미터로 넘어온 엔티티의 식별자 값으로 영속성 컨텍스트를 조회하고 찾는 엔티티가 없으면 데이터베이스에서 조회합니다.
  • 만약 데이터베이스에서도 발견하지 못하면 새로운 엔티티를 생성해서 병합합니다.
• 병합은 준영속, 비영속을 신경 쓰지 않습니다. 식별자 값으로 엔티티를 조회할 수 있으면 불러서 병합하고, 조회할 수 없으면 새로 생성해서 병합합니다.

3. 요약

영한님의 인프런에서의 영속성 관리 파트와 저서의 3장 영속성 관리를 학습한 내용을 요약 및 정리해보았습니다.
다만 강의에는 없었던 병합내용이 있었습니다. 참고하면 좋을 거 같습니다.
다음 포스팅은 연관관계 매핑입니다!