JVM
- Java Bytecode를 어떻게 실행할지에 대한 표준 Spec!
- 따라서 여러 JVM 구현체들이 많음!
- JVM 벤더: 오라클, 아마존, Azul...
- 플랫폼에 종속적
- Java Bytecode는 인터프리터/JIT 컴파일러를 통해 OS에 알맞는 머신코드로 변경
JRE
- Java 어플리케이션을 "실행"할 수 있도록 구성된 배포판
- javac 같은 컴파일러 없음
- 저기 사진에 런타임 환경을 담당하나 보다!
- JVM + 런타임 환경에 필요한 리소스
JDK
- JRE + 개발에 필요한 툴
- javac 같은 컴파일러!
JAR
- 여러개의 자바 클래스 파일 + 관련 리소스 (텍스트/그림/메타데이터)를 하나의 파일로 모아 배포하기 위한 SW 패키지
클래스 로더
- .class 파일에서 바이트코드를 읽고, 메모리에 저장!
- 로딩/링크/초기화 과정 거침
메모리
- 전체 thread 공유 자원
- <메소드>
- 클래스 수준의 정보들을 저장
- 클래스 이름 / 부모 클래스 이름 / 메서드 / 변수
- <힙>
- 객체를 저장, 실제 인스턴스
- thread에서만 공유
- <스택>
- 쓰레드마다 런타임 스택 만들어 그 안에 "메서드 호출"을 스택 프레임이라는 블럭으로 쌓음
-
- 쓰레드 내 현재 실행할 스택 프레임을 가리키는 포인터
- <네이티브 메서드 스택>
- native method를 수행할 수 있는 스택
실행 엔진
- 인터프리터: 바이트 코드 한줄씩 읽으며 네이티브 코드로
- JIT 컴파일러: 인터프리터 반복 코드를 미리 네이티브 코드로 바꿔줌
- GC
- throughput vs stop-the-world
JDBC 만을 이용하여 영속성 계층 구현
- Java DataBase Connectivity
- 자바 애플리케이션에서 DBMS의 종류에 상관없이 하나의 JDBC API를 이용해 DB 작업 처리
- 처리순서
0. Load DB Driver
1. getConnection()
2. createStatement()
3. SELECT: executeQuery(), INSERT/UPDATE/DELETE: executeUpdate()
4. next(), getXXX()
5. close()
- 단점
- 간단한 SQL 실행에도 중복코드 반복 사용
- 자원 반환 신경써야함
Persistence Framework를 통한 영속성 계층 구현
- JDBC 프로그래밍의 복잡함이나 번거로움 없이 간단한 작업만으로 DB와 연동되는 시스템 빠르게 개발
- SQL Mapper
- SQL을 직접 작성
- SQL문과 객체의 필드를 매핑하여 데이터를 객체화
- JDBC Template!
- 핵심적인 로직만 구현, 다른 자원반환, 준비, 예외처리는 JdbcTemplate한테 위임
- 장점
- 쿼리 수행 결과와 객체의 필드를 매핑, RowMapper 재활용
- JDBC에서 반복적으로 해야하는 많은 작업 대신해줌
