잡다한 프로그래밍

1. 컨트롤러란?

컨트롤러는 다음과 같은 4가지 기능을 제공한다

• Auto Healing (Node, Pod가 사용 가능한지 불가한지를 판단하여 새로운 노드에 새로운 파드를 만들어주는 역할)
• Auto Scaling (한 파드에 과도한 요청이 있을경우 파드를 복제하여 분산시켜주는 역할)
• Software Update (버전 업데이트를 쉽게할 수 있고 롤백또한 가능)
• Job (일시적인 작업을 해야할경우 사용)

2. Template, Selector란?

다음 그림과 같이 Template는 컨트롤러에 pod를 설정함, 만약 파드가 죽는다면 template에 있는 파드를 재 생성함

Selector는 컨트롤러와 파드가 서비스와 파드처럼 라벨로 연결하게 해주는데 어떤 라벨을 가진 pod를 관리할건지를 의미함

3. Replicas란?

Replicas를 설정한 개수만큼 Pod를 유지하려고 한다 만약 다음과 같은 YAML파일이 작성되어 있다고 하자. replicas에 3이 적혀있으므로 컨트롤러는 파드의 개수를 3개로 유지하려 할것이고 만약 파드가 죽는다면 재생성하여 3개를 유지할 것이다 이를 활용하여 버전 업데이트가 이루어진다.

apiVersion: v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: replica-1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    type: app
  template:
    metadata:
      name: pod-1
      labels:
        type: app
    spec:
      containers:
      - name: container
        image: app:v1

4. ReplicaSet를 통해 Pod생성하기

다음과 같은 YAML파일을 작성하고 ReplicaSet을 만든다

apiVersion: v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: replica-1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    type: app
  template:
    metadata:
      name: pod-1
      labels:
        type: app
    spec:
      containers:
      - name: container
        image: app:v1

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1. 해결방법

많이 볼 수 있는 DFS 문제로 좌, 우, 아래 순으로 한 번만 체크하는 방식으로 해결하면 금방 풀 수 있을 거라 생각했다.

2. 에러

먼저 100X100 배열을 가로로 입력받아야 하는데 다음과 같은 코드로 세로를 먼저 받게 입력받았다. 이사실을 오랫동안 알아차리지 못해 문제에 오류가 생겼다. 주의하자 array[i][j]가 아닌 [j][i] 여야 한다

        for(int i = 0; i < 100; i++){
            for(int j = 0; j < 100; j++){
                cin >> array[i][j];
            }
        }

3. 코드

#include<iostream>

using namespace std;
int array[100][100] = {0};
int chk_array[100][100] = {0};
int result = 0;
int max_value = 9999;
int nx[3] = {-1, 1, 0};
int ny[3] = {0, 0, 1};

void dfs(int x, int y, int start, int count){
    if (y == 99){
        if(count <= max_value){
            max_value = count;
          	result = start;
        }
    }
    else{
        for(int i = 0; i < 3; i ++){
     		int dx = x + nx[i];
        	int dy = y + ny[i];

        	if(dx < 0 || dx >= 100 || dy < 0 || dy >= 100 || chk_array[dx][dy] == 1 || array[dx][dy] == 0 || (y == 0 && i == 0) || (y == 0 && i ==1)) continue;
			else{
                chk_array[dx][dy] = 1;
             	dfs(dx, dy, start, count+1);
                chk_array[dx][dy] = 0;
                break;
            }
    	}
        
    }    
}

int main(int argc, char** argv)
{
   int test_case;
   int T;   
   for(test_case = 1; test_case <= 10; ++test_case)
   {
      cin>>T;
        for(int i = 0; i < 100; i++){
            for(int j = 0; j < 100; j++){
                cin >> array[j][i];
            }
        }
        result = 0; max_value = 9999;
        for(int k = 0; k < 100; k++){
            chk_array[k][0] = 1;
            dfs(k, 0, k, 1);
            chk_array[k][0] = 0;
        }
        cout << "#" << test_case << " " << result << endl;

   }
   return 0;//정상종료시 반드시 0을 리턴해야합니다.
}

0. 사전 준비

도커 설치 및 War파일이 준비가 되어있다는 가정하에 시작한다.

1. Dockerfile작성

Dockerfile

다음과 같은 도커 파일을 작성한다. 이때 server.xml과 war파일은 도커 파일이 존재하는 디렉터리 내부에 존재해야 한다.

#어떤 이미지를 기반으로 빌드하는지에 대해서 지정 node 8 사용
FROM node:8

#Dockerfile을 생성/관리하는 사람 없어도 무방
LABEL MAINTAINER dilrong "본인 이메일"

#디렉토리 생성
RUN mkdir -p /usr/src/app

#WORKDIR 설정
WORKDIR /usr/src/app

#앱 의존성 설치를 위해서 package.json 복사
COPY package*.json ./

#npm install 실행 (package.json에 의한 패키지 설치)
RUN npm install

#앱 소스 추가
COPY . .

#컨테이너에서 실행할 명령어 지정 (실행하면 기존 express에서 실행하는 port로 서버가 실행)
CMD ["npm", "start"]

이미지 만들기

sudo docker build -t 이미지이름:버전 .

예시
sudo docker build -t test_node:0.1 .

2. 이미지 실행

1번을 통해 만든 이미지를 다음과 같이 실행한다

sudo docker run 이미지명:버전

#예시 기존 nodejs서버가 2222 port이므로 -p 를 2222:2222로 컨테이너를 실행
sudo docker run -p 2222:2222 test_node:0.1

아래와 같은 -p는 80 포트로 오는 요청을 1111 포트로 전달해주겠다는 의미이다.

다음과 같이 실행하였다면 war파일이 제대로 배포되어있는 것을 확인할 수 있다.

1. HTTPS란

• HTTP는 인터넷에서 웹 서버와 사용자 브라우저간 문서를 전송하기 위한 통신 규약이다. HTTP는 정보를 텍스트로 주고받기 때문에 누군가가 네트워크 이를 가로챈다면 정보를 확인할 수 있어서 보안에 취약하다 HTTPS는 이를 암호화하여 보안상의 문제를 해결해주는 프로토콜이다
• HTTPS는 새로운 프로토콜이 아닌 HTTP와 통신을 하는 소켓 부분을 SSL이나 TSL로 대체하는 것 즉 사용자는 SSL과 통신하여 암호화된 정보를 주고받는다.
• HTTPS는 공개키 암호화 방식을 사용한다. 공개키 암호화 방식에는 비밀키와 공개키가 존재하는데 비밀키는 서버 쪽에 가지고 있으며 공개되어서는 안 되고, 공개키는 누구에게나 공개되어도 괜찮은 키이다. 먼저 클라이언트는 공개키를 통해 텍스트를 암호화하고 이는 비밀키로만 복호화할 수 있다 따라서 다른 사람이 정보를 가로채더라도 비밀키만 안전하다면 괜찮은 방식이다.

2. SpringBoot에 HTTPS 적용하기

#1) 사전준비

• 스프링 부트 2.2.5 RELEASE, Dependency로 spring Web사용
• Maven 사용 (Gradle사용 가능)
• JAVA 1.8, 내장 톰캣 9 사용

#2) JAVA를 이용한 인증서 만들기

Intellij 터미널에서 다음과 같이 keystore.p12라는 키를 만든다 입력해야 할 이름, 도시 등 정보는 임의로 입력한다. 인증받은 키가 아니고 로컬에서 확인하는 용도 이므로 자유롭게 입력한다. 만약 인증된 키를 사용할 경우 값을 지불하고 이용해야 한다.

keytool -genkey -alias spring -storetype PKCS12 -keyalg RSA -keysize 2048 -keystore keystore.p12 -validity 4000

#3) application.properties 추가

키가 만들어졌다면 다음과 같은 내용을 추가한다

server.ssl.key-store= keystore.p12
server.ssl.key-store-password= 본인이 입력한 패스워드
server.ssl.key-store-type= PKCS12
server.ssl.key-alias= spring

#4) 프로젝트 실행

http://localhost:8080가 아닌 https://localhost:8080으로 접속해야 작동하는 것을 확인할 수 있다.

3. HTTP2란?

• HTTP는 그림과 같이 기본적으로 1번의 연결로 1개의 리소스를 요청할 수 있다. 따라서 동시 요청이 어렵고 느리다.
• 만약 총 4개의 데이터 a, b, c, d가 있다고 할 때 a가 만약 요청 시간이 가장 길다면 b, c, d는 순차적으로 요청시간이 느려지게 될 것이다. 이를 HOL Blocking 이라 한다
• 무거운 Header구조를 가지고 있어 속도가 느리다
• HTTP2는 HTTP/1.1의 무거운 헤더 정보를 압축하는 HPACK방식을 사용하여 데이터의 크기를 줄였다
• 하나의 연결에 한 번의 정보가 아닌 여러 개의 메시지를 전달하여 순서에 상관없이 Stream으로 받을 수 있게 개선되었다
• HTTP/1.1보다 약 15~50% 향상된다고 한다 (웹 기준)

4. SpringBoot에 HTTP2 적용하기

#1) 사전 준비

• 스프링 부트 2.2.5 RELEASE, Dependency로 spring Web사용
• Maven 사용 (Gradle사용 가능)
• JAVA 9, 내장 톰캣 9 버전 사용 (이 버전을 이용하지 않을 시 과정이 복잡하여 버전을 올리는 것을 추천)

#2) 인텔리제이에서 JAVA 1.8로 사용하다가 9 버전으로 바꾸고 에러가 나는 경우

File > ProjectStructure > Project Settings > project에 Project SDK 버전을 JAVA 9 버전으로 변경

File > ProjectStructure > Project Settings > Modules > Dependencies에 ModuleSDK버전을 JAVA 9 버전으로 변경

#3) application.properties 추가

키가 만들어졌다면 다음과 같은 내용을 추가한다. HTTP2는 SSL이 반드시 적용되어야 사용할 수 있다. HTTPS 과정을 마치고 진행해야 한다.

server.ssl.key-store= keystore.p12
server.ssl.key-store-password= 본인이 입력한 패스워드
server.ssl.key-store-type= PKCS12
server.ssl.key-alias= spring
server.http2.enabled=true

#4) 프로젝트 실행

프로젝트 실행 후 다음과 같이 요청을 날려보면 HTTP/2로 통신하는 것을 확인할 수 있다.

curl -I -k --http2 https://localhost:8080

1. 프로젝트 생성

다음과 같이 Spring Boot의 Spring Starter Project를 선택한다.

이후 다음과 같은 화면에서 Name을 원하는 이름으로 설정한다. 이 프로젝트에서는 Maven을 사용했으나 Gradel을 사용해도 무방하다.

이후 웹 서버 프로젝트를 만들예정이므로 다음과같이 web에 spring web을 선택 후 프로젝트를 생성한다

2. 프로젝트 실행하기

다음과 같이 스프링 프로젝트를 실행한다. 이후 localhost:8080으로 접속하면 내장된 톰캣으로 서버가 동작하고있는것을 확인할 수 있다.

1. Service란?

• 파드에서 실행 중인 프로세스를 위한 신원을 제공한다(공식 홈페이지)
• 파드에는 수명이 있기 때문에(휘발성 이므로 IP가 변한다) 이에 고정된 주소로 접근하기 위해 Serive가 존재
• 서비스에는 ClusterIP, NodePort, Load Balancer로 3가지 종류가 존재한다.

2. 서비스 종류

#1) ClusterIP

• 클러스터 IP로 만들어진 서비스는 외부에서는 접근할 수 없으나 같은 클러스터(같은 쿠버네티스로 연결된) 내에서는 접근이 가능하다.
• 서비스 내에 파드는 한 개일 수도 여러 개일 수도 있다.
• 여러 개의 파드가 연결되어있을 경우 트래픽을 분산하여 파드로 전달함
• 외부에서 접근할 수 없고, 클러스터 내부에서만 사용하기 때문에 허가된 사용자만 사용하는 용도 ex) 쿠버네티스 내부 대시보드

Service Yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-1
spec:
  selector:
    app: pod
  ports:
    - port: 9000
      targetPort: 2000
  type: ClusterIP //생략가능함 기본 옵션임

Pod Yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-1
  labels:
  app: pod
spec:
  containers:
  - name: container
    image: 이미지명
    ports:
    - containerPort: 2000

svc-1 서비스가 라벨이 app: pod인 pod-1와 연결된 모습이다.

#2) NodePort

• NodePort로 만들어도 ClusterIP는 할당되어 ClusterIP기능을 기본으로 포함하고 있다
• 모든 노드에 설정한 Port가 할당되고 외부에서 설정한 port로 요청이 올 경우 서비스로 서비스는 파드로 요청이 전달됨
• 내부망이나, 일시적인 외부 연결용(개발하다가 외부에 임시로 보여줄 때)

그림과 같이 외부로부터 접근이 있을 때 파드가 없는 노드 1(컴퓨터라 생각하면 편함)로 30000 포트로 접근하면 연결된 9000 포트 서비스로 연결함 파드가 있는 노드 2로 접근해도 같은 결과를 나타냄.

Service Yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-2
spec:
  selector:
    app: pod
  ports:
    - port: 9000
      targetPort: 2000
      nodePort: 30000 //30000~32767사이로 가능
  type: NodePort

#3) Load Balancer

• 기본적인 노트 포트의 특징을 그대로 가지고 있음
• 추가적인 로드벨런서가 생겨서 각 노드에 트래픽을 분산시켜주는 역할을 함
• 기본적인 쿠버네티스만을 설치해서 사용하는 경우 로드밸런서가 생기지 않음 별도로 플러그인을 설치해야 함(GCP, AWS에서 제공하는 쿠버네티스를 사용할 경우에는 제공해줌)
• 실질적으로 외부로 시스템을 노출할 때 사용함

Service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-3
spec:
  selector:
    app: pod
  ports:
    - port: 9000
      targetPort: 2000
    type: LoadBalancer

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1. 해결방법

벡터를 사용하여 방향 그래프를 저장하였고, 이를 DFS완전 탐색으로 해결하였다

2. 에러 사항

vector를 초기화해주지 않아서 탐색 시간이 길어져 시간 초과가 생겼는데 clear() 함수가 제대로 작동하지 않아서 dfs함수에 vector를 넘겨주고 vector를 전역 변수가 아닌 메인 함수 내부에 선언하는 방식으로 해결하였다

3. 코드

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int test_case;
int T;
int num;
int x, y;
int result = 0;

void vector_dfs(int now, vector<int>* vector){
    if(now == 99){
		result = 1;
        return;
    }else{
        for(int i = 0; i < vector[now].size(); i++){
                        vector_dfs(vector[now][i], vector);    
        }
    }
}

int main(int argc, char** argv)
{
	for(test_case = 1; test_case <= 10; ++test_case)
	{
		cin >> T;
        cin >> num;
		vector<int> vec[100];
        
        for(int i = 0; i < num; i++){
            cin >> x;
            cin >> y;
            vec[x].push_back(y);
        }
        result = 0;
        vector_dfs(0, vec);
            cout << "#" << test_case <<" " << result << endl;
    }
	return 0;//정상종료시 반드시 0을 리턴해야합니다.
}

1. Pod란?

• 파드는 쿠버네티스 애플리케이션의 기본 실행 단위이다. 쿠버네티스 객체 모델 중 만들고 배포할 수 있는 가장 작고 간단한 단위이다 (공식 홈페이지)
• 쉽게 이야기하여 docker image를 실행시킨 컨테이너를 감싸고있는 단위라고 생각할 수 있음
• 한 파드 내에 여러개의 컨테이너가 존재할 수 있음.
• 여러개의 컨테이너는 localhost로 통신하나 컨테이너끼리 같은 port를 사용할 수 없음
• 파드의 휘발성이기 때문에 삭제되고 재 생성될 때마다 IP가 바뀜

Pod 생성 yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-1
spec:
  containers:
  - name: container1
    image: image1 //이미지 이름
    ports:
    - containerPort: 2000
  - name: container2
    image: image2 //이미지 이름
    ports:
    - containerPort: 9000

• 파드에는 label을 달 수 있음 (key, value 방식)
• 서비스는 라벨별로 파드를 구분할 수 있음

다음과 같이 type이 서버인 파드와 web인 파드가 존재한다고 할 때, 서비스는 라벨을통해 서비스내부에 파드를 선택할 수 있다. 서비스에는 pod-2만 존재하는것을 확인할 수 있다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-1
  labels:
  type: server
spec:
  containers:
  - name: container
    image: image
    
    
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-2
  labels:
  type: web
spec:
  containers:
  - name: container
    image: image

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-1
spec:
  selector:
    type: web
  ports:
    - port: 8080