[Spring Data JPA] 스프링 데이터 JPA 분석
스프링 데이터 JPA 구현체 분석
- 스프링 데이터 JPA가 제공하는 공통 인터페이스의 구현체
org.springframework.data.jpa.repository.support.SimpleJpaRepository
SimpleJpaRepository
@Repository
@Transactional(readOnly = true)
public class SimpleJpaRepository<T, ID> ...{
@Transactional
public <S extends T> S save(S entity) {
if (entityInformation.isNew(entity)) {
em.persist(entity);
return entity;
} else {
return em.merge(entity);
}
}
...
}
@Repository
적용 : JPA 예외를 스프링이 추상화한 예외로 변환@Transactional
트랜잭션 적용- JPA의 모든 변경은 트랜잭션 안에서 동작
- 스프링 데이터 JPA는 변경(등록, 수정, 삭제) 메서드를 트랜잭션 처리
- 서비스 계층에서 트랜잭션을 시작하지 않으면 Repository에서 트랜잭션 시작
- 서비스 계층에서 트랜잭션을 시작하려면 Repository는 해당 트랜잭션을 전파 받아서 사용
- 그래서 스프링 데이터 JPA를 사용할 때 트랜잭션이 없어도 데이터 등록, 변경이 가능했다.
- (트랜잭션이 Repository 계층에 걸려있다..)
@Transactional(readOnly = true)
- 데이터를 단순히 조회만 하고 변경하지 않는 트랜잭션에서
readOnly = true
옵션을 사용하면flush
를 생략해서 약간의 성능 향상을 얻을 수 있다.
- 데이터를 단순히 조회만 하고 변경하지 않는 트랜잭션에서
매우 중요!!
save()
메서드- 새로운 엔티티면 저장(
persist
) - 새로운 엔티티가 아니면 병합(
merge
)
- 새로운 엔티티면 저장(
새로운 엔티티를 구별하는 방법
- 새로운 엔티티를 판단하는 기본 전략
- 식별자가 객체일 때
null
로 판단 - 식별자가 자바 기본 타입일 때
0
으로 판단 Persistable
인터페이스를 구현해서 판단 로직 변경 가능
- 식별자가 객체일 때
Persistable
package org.springframework.data.domain;
public interface Persistable<ID> {
ID getId();
boolean isNew();
}
[참고]
JPA 식별자 생성 전략이@GenerateValue
면save()
호출 시점에 식별자가 없으므로 새로운 엔티티로 인식해서 정상 동작한다. 그런데 JPA 식별자 생성 전략이@Id
만 사용해서 직접 할당한다면, 이미 식별자 값이 있는 상태로save()
를 호출하게 되므로merge()
가 호출된다.merge()
는 우선 DB를 호출해서 값을 확인하고, DB에 값이 없으면 새로운 엔티티로 인지하므로 매우 비효율 적이다. 따라서,Persistable
를 사용해서 새로운 엔티티 확인 여부를 직접 구현하는게 효과적이다.
참고로 등록시간(@CreatedDate
)을 조합해서 사용하면 이 필드로 새로운 엔티티 여부를 편리하게 확인할 수 있다.(@CreatedDate
에 값이 없으면 새로운 엔티티로 판단)
Persistable 구현
@Entity
@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public class Item implements Persistable<String> {
@Id
private String id;
@CreatedDate
private LocalDateTime createdDate;
public Item(String id) {
this.id = id;
}
@Override
public String getId() {
return id;
}
@Override
public boolean isNew() {
return createDate == null;
}
}
<출처 : 인프런 - 실전! 스프링 데이터 JPA(김영한)>
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