Spring Boot - JPA 트랜잭션, Criteria, QueryDSL!

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트랜잭션

논리적인 하나의 작업단위가 트랜잭션이다.

위의 Order 와 OrderLine 이 같이 insert 되는 것도 하나의 작업단위이기에 하나의 트랜잭션이라 할 수 있다.

springboot2_1

구현체별로 다르겠지만 JPA 사용시 JpaTransactionManager 을 사용할 것

TransactionManager 을 직접사용할 경우는 없지만 내부적으로 결국 TransactionManager commit(), rollback() 을 사용해 트랜잭션 처리가 진행되는 구조이다. 

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Connection conn = null;
try {
    conn = ConnectionProvider.getConncection();
    conn.setAutoCommit(false);
    // TODO Somthing
    conn.commit();
} catch (Exception e) {
    JdbcUtil.rollback(conn);
    throw new RuntimeException(e);
} finally {
    JdbcUtil.close(conn);
}

트랜잭션 전파

트랜잭션 전파란 특정 A프랜잭션이 처리되는 과정 안에서 또다른 B트랜잭션 이 처리되는 경우 에러가 발생할 경우 각 트랜잭션에 에러전파 하는것을 뜻한다.

전파방식 의미
REQUIRED(default) 트랜잭션 상황에서 실행되어야 한다. 진행 중인 트랜잭션이 있다면 이 트랜잭션에서 실행된다. 없는 경우에는 트랜잭션이 새로 시작된다.
MANDATORY 호출 전에 반드시 진행 중인 트랜잭션이 존재해야 한다. 진행 중인 트랜잭션이 존재하지 않을 경우 예외 발생
REQUIRED_NEW 자신만의 트랜잭션 상황에서 실행되어야 한다. 이미 진행 중인 트랜잭션이 있으면 그 트랜잭션은 해당 메소드가 반환되기 전에 잠시 중단된다.
SUPPORTS 진행 중인 트랜잭션이 없더라도 실행 가능하고, 트랜잭션이 있는 경우에는 이 트랜잭션 상황에서 실행된다.
NOT_SUPPORTED 트랜잭션이 없는 상황에서 실행 만약 진행 중인 트랜잭션이 있다면 해당 메소드가 반환되기 전까지 잠시 중단한다.
NEVER 트랜잭션 진행 상황에서 실행 될 수 없다. 만약 이미 진행 중인 트랜잭션이 존재하면 예외 발생
NESTED 이미 진행 중인 트랜잭션이 존재하면 중첩된 트랜잭션에서 실행되어야 함을 나타낸다. 중첩된 트랜잭션은 본 트랜잭션과 독립적으로 커밋되거나 롤백될 수 있다. 만약 본 트랜잭션이 없는 상황이라면 이는 REQUIRED와 동일하게 작동한다. 그러나 이 전파방식은 DB 벤더 의존적이며, 지원이 안되는 경우도 많다.

트랜잭션 전파방삭에 따라 A, B 의 rollback 결정이 달라진다.

@Transactional

@Transactional 어노테이션이 있으면 Spring AOP 가 알아서 TransactionManager 기반으로 commit, rollback 을 진행한다.
@Transactional 어노테이션을 사용하는 메서드에서 데이터 소스에 접근하는 쿼리를 실행할 때 락이 걸린다.

  • rollbackFor: 특정 Exception 발생 시 rollback 하도록 설정
  • noRollbackFor: 특정 Exception 발생 시 rollback 하지 않도록 설정

@Transactional 은 모든 예외발생시 rollback 하지 않고 RuntimeException, Error 를 상속한 예외 발생시에만 rollback 한다.
위 전제조건을 토대로 상황에 맞게 rollbackFor, noRollbackFor 을 사용한다.

  • propagation: 위 트랜잭션 전파 참고하여 설정, Propagation.REQUIRED 가 default
  • isolation: 트랜잭션 격리레벨 설정, Isolation.DEFAULT 가 default

Isolation.DEFAULT 는 DBMS 에 설정된 격리수준을 사용한다는 뜻

TransactionManager

TransactionManager 는 DB 영역에서 트랜잭션 기능을 추상화 시킨 클래스이다.

JPA 의 경우 EntityManager 의 begin, commit 를 통해 트랜잭션을 진행하고,
JDBC 의 경우 dataSource.getConnection 의 setAutoCommit(false), commit 을 통해 트랜잭션을 진행한다.

스프링에선 이를 아래와 같은 TransactionManager 인터페이스로 트랜잭션 과정을 추상화 시켰다. 

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public interface TransactionManager {}

public interface PlatformTransactionManager extends TransactionManager {
    TransactionStatus getTransaction(@Nullable TransactionDefinition definition) throws TransactionException;
    void commit(TransactionStatus status) throws TransactionException;
    void rollback(TransactionStatus status) throws TransactionException;
}

public abstract class AbstractPlatformTransactionManager
    implements PlatformTransactionManager, ConfigurableTransactionManager, Serializable {
    ...
}
// 아래와 같은 AbstractPlatformTransactionManager 구현체들이 있음.  
// JpaTransactionManager
// DataSourceTransactionManager
// JmsTransactionManager - java message system 을 같이 사용할 경우 이용

JpaTransactionManager 를 사용하는 상황에서 @Transactional 어노테이션을 만나면 Spring AOP 가 알아서 추상화 처리된 AbstractPlatformTransactionManager 의 동작대로 DB 와의 연결 및 트랜잭션 작업을 수행한다.

  1. 트랜잭션 시작, 아래함수를 순서대로 호출
    TransactionAspectSupport.createTransactionIfNecessary
    AbstractPlatformTransactionManager.getTransaction
    AbstractPlatformTransactionManager.startTransaction
  2. DataSource 로부터 Connection 흭득 및 ThreadLocal 에 등록
    AbstractPlatformTransactionManager.doBegin
    TransactionSynchronizationManager.bindResource - ThreadLocal 등록
  3. 트랜잭션 내부에서 수행되는 Repository 메서드들은 ThreadLocal 로부터 Connection 을 가져와서 쿼리를 실행
  4. 트랜잭션 종료(commit or rollback)
    TransactionAspectSupport.cleanupTransactionInfo
  5. DataSource 에 Connection 반환

readOnly = true 가 특별한 유형의 연결을 생성하지는 않지만, 읽기 전용 트랜잭션의 이점을 활용하여 ORM의 성능을 최적화할 수 있다.
수정요청시 에러를 발생시키도록 하거나 Hibernate 의 영속성 플러시 작업을 추가적으로 하지않아 성능을 최적화 할 수 있다.
이를 통해 데이터 일관성을 보장하고, 읽기 전용 작업의 성능을 극대화할 수 있다.

트랜잭션 general_log

출처: https://tech.kakaopay.com/post/jpa-transactional-bri/

JpaTransactionManager 가 트랜잭션을 위해 호출하는 SQL 쿼리를 general_log 를 통해 확인가능하다.
기존에 FILE 에 출력되는 로그를 mysql.general_log 테이블에 출력되도록 변경. 

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SHOW VARIABLES LIKE 'log_output';
-- +-------------+-----+
-- |Variable_name|Value|
-- +-------------+-----+
-- |log_output   |FILE |
-- +-------------+-----+
SET GLOBAL general_log = 'ON';
SET GLOBAL log_output = 'TABLE';

SELECT * FROM mysql.general_log

위와같이 설정하고 spring.jpa.open-in-view=false 상태에서 기본 DataSource 를 사용해서 @Transaction 설정별로 mysql.general_log 의 출력 결과를 확인하면 아래와 같다. 

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@Beans
public DataSource dataSource() {
    HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
    dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/demo?useUnicode=true&serverTimezone=Asia/Seoul");
    dataSource.setUsername("root");
    dataSource.setPassword("root");
    dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
    return dataSource;
}
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// @Transaction 이 없을 때  
public List<Board> findAll() {
    return repository.findAll();
}
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@Transactional(readOnly = true)
public List<Board> findAll() {
    return repository.findAll();
}

위와 같이 @Transactional(readOnly = true) 있는것과 없는 메서드 실행시 아래 6개의 general_log 가 출력된다.

  • set session transaction read only
    세션의 읽기 전용 지정
  • SET autocommit=0
    세션에서 호출될 쿼리들이 자동커밋되지 않고 트랜잭션으로 묶이는 것을 의미, 트랜잭션 시작을 의미.
  • select b1_0.bno,… from tbl_boards b1_0
    쿼리 수행
  • commit
    쿼리 커밋, 트랜잭션 종료
  • SET autocommit=1
    autocommit 원복
  • set session transaction read write
    세션 읽기 쓰기 지정 원복

@Transactional 을 지정하지 않으면 repository 메서드 호출마다 session 에 대한 설정을 수행하기 때문에 위 예제의 경우 @Transactional(readOnly = true) 설정한것과 동일하다.

@Transactional(readOnly=false) 의 경우 4개의 general_log 가 출력된다. 

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@Transactional(readOnly=false)
public List<Board> findAll() {
    return repository.findAll();
}
// SET autocommit=0
// "select b1_0.bno,... from tbl_boards b1_0"
// commit
// SET autocommit=1

@Transactional(readOnly=true) 를 설정할 경우 영속성 레이어에서 추가작업을 하지 않아 어플리케이션 레이어에선 부하가 줄어들겠지만,
session transaction 의 read only, read write 작업을 추가적으로 수행하기 때문에 DB 레이어에선 부하가 증가한다.

DataSource 에서 autocommit 설정을 disable 처리하고, @Transactional 만 지정된 메서드를 수행하면 단 2개의 general_log 가 출력된다. 

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HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
...
dataSource.setAutoCommit(false);
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"select b1_0,.... from tbl_boards b1_0"
commit

대부분의 상황에서 트랜잭션은 필수이기에 autocommit 을 사용하겠지만 아래와 같은 특수한 상황에선 사용할만 하다.

  • SELECT 만 수행하는 CQRS 패턴 어플리케이션의 경우 DB 부하를 줄이기 위해.
  • 읽기전용 DataSource 를 구성하고 AbstractRoutingDataSource, LazyConnectionDataSourceProxy 를 통해 분리호출 할 경우.

실시간 트랜잭션 read_only 활성여부를 확인하려면 아래 SQL 참고 

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-- SET GLOBAL TRANSACTION READ WRITE;
-- SET SESSION TRANSACTION READ WRITE;
SET GLOBAL TRANSACTION READ ONLY;
SET SESSION TRANSACTION READ ONLY;

SELECT @@SESSION.transaction_isolation as 'STI',
       @@SESSION.transaction_read_only as 'STR',
       @@GLOBAL.transaction_isolation as 'GTI',
       @@GLOBAL.transaction_read_only as 'GTR';

SELECT * FROM mysql.general_log;

MySQL Workbench 기준, DB Client 별로 출력결과가 다를 수 있음.

@Lock, @Version

스레드가 애그리거트를 read, write 하는 동안
다른 스레드가 수정할 수 없도록 설정하기 위한 기능

Pessimistic Lock 비관적 락, 선점잠금
Optimistic Lock 낙관적 락, 비선점잠금

jpa7

DB row 에 잠금을 걸어 트랜잭션을 block 시키는 비관적 락 방식이 있고
version 정보를 통해 Lost Update 를 제한시키는 낙관적 락 방식이 있다.

낙관적 락(Optimistic Lock)

낙관적 락 에선 DB에서 제공하는 락을 사용하지 않고 @Version 을 사용한다.
@Version 어노테이션만 지정해도 자동 사용된다.

[Long, Int, Short, Timestamp] 사용 가능 

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@Getter
@Access(AccessType.FIELD)
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {

    @EmbeddedId
    private OrderId orderId;
    ...
    ...
    // 낙관적 락을 위한 필드
    @Version
    private long version;
}

Entity 에 @Version 만 지정하면 별도의 어노테이션을 사용하지 않아도 version 정보를 기반으로 UPDATE 하기 때문에 Lost Update 문제가 발생하지 않는다. 

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-- OrderService->patch start!
select order0_.order_number as order_nu1_1_,
       order0_.state        as state2_1_,
       order0_.version      as version3_1_
from purchase_order order0_
where order0_.order_number = ?
-- UPDATE 시 version 체크
update purchase_order set state=?, version=? where order_number=? and version=?
-- OrderService->patch end!

쿼리 메서드에 별도로 @Lock 어노테이션을 사용해 낙관적 락에 대한 추가설정을 할 수 있다.

  • OPTIMISTIC
    트랜잭션 종료 시점에 한번 더 버전정보를 체크한다.
    만약 종료시점에서 검색된 version 이 다를경우 OptimisticLockException 을 발생시킨다.
    현재 스레드의 Dirty Read, Lost Update 상황을 방지한다.
  • OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT
    단순 SELECT 요청도 version 을 증가시킨다. 변경까지 한다면 version 이 2 증가한다.
    타 스레드의 Dirty Read, Lost Update 상황을 방지한다.
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@Lock(LockModeType.OPTIMISTIC)
@Query("SELECT o FROM Order o WHERE o.orderId = :orderId")
Optional<Order> findByIdOptimistic(OrderId orderId);

@Lock(LockModeType.OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT)
@Query("SELECT o FROM Order o WHERE o.state = :state")
List<Order> findAllByOrderStateOptimistic(OrderState state);

LockModeType.OPTIMISTIC 을 사용했다면 초기 SELECT 한 Entity version 과 트랜잭션 종료 직전 조회한 version 이 일치하지 않는다면 OptimisticLockException 가 발생한다. 

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-- OrderService->findByIdOptimistic start! 함수 트랜잭션 시작
-- service function start!
select order0_.order_number as order_nu1_1_,
       order0_.state        as state2_1_,
       order0_.version      as version3_1_
from purchase_order order0_
where order0_.order_number = ?

-- service function end!
select version as version_ from purchase_order where order_number =?
-- OrderService->findByIdOptimistic end! 함수 트랜잭션 종료 전 version 검사
-- 일치하지 않으면 OptimisticLockException

LockModeType.OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT 을 사용했다면 SELECT 로 조회한 모든 Entity version 을 증가시킴. 

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-- OrderService->findAllByOrderState start!
select order0_.order_number as order_nu1_1_,
       order0_.state        as state2_1_,
       order0_.version      as version3_1_
from purchase_order order0_
where order0_.state = ?

update purchase_order set version=? where order_number=? and version=?
update purchase_order set version=? where order_number=? and version=?
update purchase_order set version=? where order_number=? and version=?
update purchase_order set version=? where order_number=? and version=?
update purchase_order set version=? where order_number=? and version=?
-- SELECT 로 조회된 purchase_order 개수만큼 수행
-- OrderService->findAllByOrderState end!

LockModeType.OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT 는 부하를 유발시키는 설정이긴 하지만 first-commiter win 과 같은 형태로 운영할 수 있다.

낙관적 락의 단점은 DB 락을 가져올수 있는지 즉시 체크하지 못하기 때문에 데이터 일관성 체크를 커밋 시점에야 가능하다는 것이다.
낙관적 락 과 연계된 쿼리가 있다면 별도의 처리를 해줘야할 수 도 있다.

비관적 락(Pessimistic Lock)

비관적 락에선 @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC...) 을 사용한다.

DBMS 마다 다르지만 MySQL 의 경우 비관적 락 을 설정하면 쿼리 마지막에 FOR SHARE, FOR UPDATE 키워드가 붙는다.

  • PESSIMISTIC_READ
    FOR SHARE 키워드를 사용, [UPDATE, DELETE] 를 막는다.
  • PESSIMISTIC_WRITE
    FOR UPDATE 키워드를 사용, [SELECT, UPDATE, DELETE] 를 막는다.
    현재 스레드의 Dirty Read, Lost Update 를 막는다.
  • PESSIMISTIC_FORCE_INCREMENT
    PESSIMISTIC_WRITE 와 동일한 기능에 더불어 잠금 흭득시 @Version 을 증가시킨다.

비관적 락 방식의 경우 락에 의한 교착상태가 발생가능하니 타임아웃 설정을 권장한다.
DBMS 레이어에서 Lock Timeout 을 설정해도 된다. innodb_lock_wait_timeout=50(default)

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public interface OrderRepository extends CrudRepository<Order, OrderId> {
    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
    Optional<Order> findById(OrderId orderId);

    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_FORCE_INCREMENT)
    // javax.persistence.lock.timeout
    @QueryHints(@QueryHint(name = AvailableSettings.JPA_LOCK_TIMEOUT, value   ="5000"))
    @Query("SELECT o FROM Order o WHERE o.state = :state")
    List<Order> findAllByOrderState(OrderState state);
}
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-- findAllByOrderState 실행
-- 리스트 개수만큼 version update 가 추가실행된다.  
select order0_.order_number as order_nu1_1_,
       order0_.state        as state2_1_,
       order0_.version      as version3_1_
from purchase_order order0_
where order0_.state = ?
for update;

update purchase_order set version=? where order_number = ? and version = ?;
update purchase_order set version=? where order_number = ? and version = ?;
...
update purchase_order set version=? where order_number = ? and version = ?;

비관적 락을 사용하는 대부분 이유가 Dirty Read 이후 이어지는 Lost Update 를 막기 위함이기 때문에 PESSIMISTIC_WRITE 를 주로 사용한다.

분산락

https://hyperconnect.github.io/2019/11/15/redis-distributed-lock-1.html

분산락(Distributed lock) 은 DB 접근을 제한하기 보다, 특정 코드접근(임계영역)을 제한하기 위한 기법이다.

분산 서버 환경으로 인해 다수의 동일한 코드가 동시 동작하고 있을 때 해당 코드영역의 동기화를 위해 접근을 제한시킬 때 분산락을 사용한다.

java 에서 syncronize 사용을 최대한 피하는것 처럼, 분산락 사용을 최대한 기피해야한다.

중앙에서 Lock 을 관리해줄 별도의 서버가 필요한데, 아래와 같은 서비스를 사용해 구현 가능하다.

  • Redis: Redisson
  • Mysql: NamedLock(메타데이터 락)
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@Repository
@RequiredArgsConstructor
public class NamedLockRepository {
    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public Integer getLock(String lockName, int timeout) {
        // timeout 은 락을 획득하기 위해 기다리는 시간(초)
        Integer result = jdbcTemplate.queryForObject(
                "SELECT GET_LOCK(?, ?)",
                Integer.class, // return type
                lockName, timeout // params
        );
        return result;
    }

    public Integer releaseLock(String lockName) {
        Integer result = jdbcTemplate.queryForObject(
                "SELECT RELEASE_LOCK(?)",
                Integer.class,
                lockName
        );
        return result;
    }

}
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public void executeWithLock(String lockName) {
    int lockStatus = lockRepository.getLock(lockName, 10);
    if (lockStatus == 1) {
        try {
            // 락을 획득한 상태에서 실행할 작업
            Thread.sleep(100);
            count += 1;
            log.info("Lock acquired. Executing protected code. count:{}", count);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lockRepository.releaseLock(lockName);
            log.info("sLock released.");
        }
    } else {
        log.info("Could not acquire lock.");
    }
}

public void executeWithoutLock() {
    try {
        Thread.sleep(100);
        count += 1;
        log.info("Lock acquired. Executing protected code. count:{}", count);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

아래와 같이 api 100번 연속 호출시 분산락 내부 임계영역이 정확히 몇번 호출되는지 테스트하면 된다. 

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for i in {1..100}; do curl -s http://localhost:8080/distribute-lock/test & done; wait

아래 명령으로 현재 사용중인 메타데이터 락을 확인 가능. 

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SELECT * FROM performance_schema.metadata_locks;

하지만 MySQL 의 메타데이타 락 은 코드의 임계영역을 동시에 한번 실행시키진 않는다.
동일 세션의 GET_LOCK 호출은 이미 락을 흭득했다 보고 성공코드를 돌려주기 때문.

SELECT GET_LOCK('testLock', 10); 해당 코드를 같은 DB 콘솔에서 여러번 실행하면 동일 세션이기 때문에 모두 1(성공) 이 출력된다.

즉 어플리케이션 단위로 메타데이타 락 을 가져간다고 봐야한다.
어플리케이션 레이어에서 메타데이타 락 과 함께 로컬 Lock 를 관리하거나 synchronized 키워드를 사용하면 분산환경에서도 임계영역을 지정할 수 있다.

open-in-view

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spring.jpa.open-in-view is enabled by default. Therefore, database queries may be performed during view rendering. Explicitly configure spring.jpa.open-in-view to disable this warning

보통 Service 에서 @Transactional 을 사용해 영속성 컨텍스트를 생성하고
Controller 나 외부 컴포넌트에선 준영속 컨텍스트가 될거라 새각하지만

open-in-view=true 의 경우 영속성 컨텍스트의 생존 법위가 스레드의 종료까지 이어진다
(REST API 의 Response 완료까지)
default true 이기 떄문에 컨트롤러에서 Lazy Loading 을 통해 엔티티를 통해 객체를 찾고 DB 에서 가져올 수 있다.

open-in-view=false 일 경우 준영속 컨텍스트에선 지연로딩 사용이 불가능하다.
지연로딩 기법을 사용한다면 @Transactional 외부에서 영속공간에 접근하는 내용을 제거해야한다.
Transaction 안에서만 Lazy Loading 을 수행할 수 있고, 컨트롤러 코드에서 접근시 no session 에러가 발생하게 된다.

Criteria

JPA의 공식 동적 쿼리 생성 API. 타입 안전한 쿼리를 작성할 수 있지만 코드가 복잡하고 가독성이 떨어진다.

설정

EntityManager를 주입받아 사용한다.

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@Service
@RequiredArgsConstructor
public class BookService {
    private final EntityManager entityManager;
    
    // ...
}

동적 쿼리 예제

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@Transactional(readOnly = true)
public List<Book> search(String title, String authorName, LocalDate createdFrom, LocalDate createdTo) {
    CriteriaBuilder cb = entityManager.getCriteriaBuilder();
    CriteriaQuery<Book> query = cb.createQuery(Book.class);
    Root<Book> book = query.from(Book.class);
    Join<Book, Author> author = book.join("author", JoinType.LEFT);

    List<Predicate> predicates = new ArrayList<>();

    // 제목 검색 (LIKE 검색)
    if (title != null && !title.isEmpty()) {
        predicates.add(cb.like(cb.lower(book.get("title")), "%" + title.toLowerCase() + "%"));
    }

    // 작성자 이름 검색 (LIKE 검색)
    if (authorName != null && !authorName.isEmpty()) {
        predicates.add(cb.like(cb.lower(author.get("name")), "%" + authorName.toLowerCase() + "%"));
    }

    // 생성일 시작 범위
    if (createdFrom != null) {
        predicates.add(cb.greaterThanOrEqualTo(book.get("created"), createdFrom));
    }

    // 생성일 종료 범위
    if (createdTo != null) {
        predicates.add(cb.lessThanOrEqualTo(book.get("created"), createdTo));
    }

    // 조건 조합
    query.where(predicates.toArray(new Predicate[0]));

    // 정렬 (생성일 내림차순)
    query.orderBy(cb.desc(book.get("created")));

    TypedQuery<Book> typedQuery = entityManager.createQuery(query);
    return typedQuery.getResultList();
}

Controller 예제

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@RestController
@RequestMapping("/books")
@RequiredArgsConstructor
public class BookController {
    private final BookService bookService;

    @GetMapping("/search")
    public List<Book> search(
            @RequestParam(required = false) String title,
            @RequestParam(required = false) String authorName,
            @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE) LocalDate createdFrom,
            @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE) LocalDate createdTo) {
        return bookService.search(title, authorName, createdFrom, createdTo);
    }
}

Querydsl

http://querydsl.com/

QueryDSL은 빌드 과정에서 Qclass 를 자동생성하여 타입 안전한 동적 쿼리를 작성할 수 있게 해준다.
아래 annotationProcessor 라이브러리 삽입을 통해 Entity 클래스들을 확인하고 컴파일 과정에서 자동으로 QClass 를 생성한다. 

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def queryDslVersion = '5.0.0'
dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa'
    implementation "com.querydsl:querydsl-jpa:${queryDslVersion}:jakarta"
    implementation "com.querydsl:querydsl-core:${queryDslVersion}"

    // QueryDsl 쿼리 타입 생성 (QClass 생성 시 @Entity 탐색)
    annotationProcessor "com.querydsl:querydsl-apt:${queryDslVersion}:jakarta"
    // java.lang.NoClassDefFoundError:javax/persistence/Entity 에러 방지
    annotationProcessor "jakarta.persistence:jakarta.persistence-api"
    annotationProcessor "jakarta.annotation:jakarta.annotation-api"
}
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// QueryDSL QClass 생성 디렉토리 설정
 def querydslDir = layout.buildDirectory.dir("generated/querydsl").get().asFile
//def querydslDir = file("src/main/generated") # src/main/generated 위치에 저장

sourceSets {
    main.java.srcDirs += [querydslDir]
}

// annotationProcessor 에서 생성할 코드 위치 지정
project.tasks.named('compileJava') {
    options.generatedSourceOutputDirectory = file(querydslDir)
}

// QueryDSL QClass 생성 디렉토리 정리 태스크
task cleanQuerydslGenerated(type: Delete) {
    delete querydslDir
}
// clean 태스크에 QueryDSL 생성 파일 삭제 추가
clean {
    delete querydslDir
}
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@Configuration
public class SpringConfig {
    @Bean
    public JPAQueryFactory jpaQueryFactory(EntityManager entityManager) {
        return new JPAQueryFactory(entityManager);
    }
}

동적 쿼리 예제

빌드 과정에서 @Entity 클래스를 기반으로 QClass가 자동 생성된다. 

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/**
 * QBoard is a Querydsl query type for Board
 */
@Generated("com.querydsl.codegen.EntitySerializer")
public class QBoard extends EntityPathBase<Board> {
    private static final long serialVersionUID = 384858839L;
    public static final QBoard boardx = new QBoard("board");
    public final NumberPath<Long> bno = createNumber("bno", Long.class);
    public final StringPath content = createString("content");
    ...
}

기존의 정수, 문자열 변수들이 NumberPath, StringPath 과 같은 객체형으로 변경되었다.
내부적으로 조건문 처리를 할 수 있는 함수들이 정의되어있다.

BooleanBuilder를 사용하여 조건에 따라 동적으로 쿼리를 생성할 수 있다.

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@Service
@RequiredArgsConstructor
public class BoardService {
    private final BoardRepository repository;
    private final JPAQueryFactory queryFactory;

    @Transactional(readOnly = true, propagation = Propagation.SUPPORTS)
    public List<Board> search(String title, String writer, String content, 
                              LocalDateTime regdateFrom, LocalDateTime regdateTo) {
        BooleanBuilder builder = new BooleanBuilder();

        // 제목 검색 (LIKE 검색, 대소문자 무시)
        if (title != null && !title.isEmpty()) {
            builder.and(QBoard.board.title.containsIgnoreCase(title));
        }

        // 작성자 검색 (LIKE 검색, 대소문자 무시)
        if (writer != null && !writer.isEmpty()) {
            builder.and(QBoard.board.writer.containsIgnoreCase(writer));
        }

        // 내용 검색 (LIKE 검색, 대소문자 무시)
        if (content != null && !content.isEmpty()) {
            builder.and(QBoard.board.content.containsIgnoreCase(content));
        }

        // 등록일 시작 범위
        if (regdateFrom != null) {
            builder.and(QBoard.board.regdate.goe(regdateFrom));
        }

        // 등록일 종료 범위
        if (regdateTo != null) {
            builder.and(QBoard.board.regdate.loe(regdateTo));
        }

        return queryFactory
                .selectFrom(QBoard.board)
                .where(builder)
                .orderBy(QBoard.board.regdate.desc())
                .fetch();
    }
}

Controller 예제

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@RestController
@RequestMapping("/boards")
@RequiredArgsConstructor
public class BoardController {
    private final BoardService boardService;

    @GetMapping("/search")
    public List<Board> search(
            @RequestParam(required = false) String title,
            @RequestParam(required = false) String writer,
            @RequestParam(required = false) String content,
            @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME) LocalDateTime regdateFrom,
            @RequestParam(required = false) @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME) LocalDateTime regdateTo) {
        return boardService.search(title, writer, content, regdateFrom, regdateTo);
    }
}

QuerydslPredicateExecutor 사용

QuerydslPredicateExecutor 를 상속하면 CrudRepository 에서도 Qclass 사용이 가능하다. 

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public interface BoardRepository extends 
    CrudRepository<Board, Long>, 
    QuerydslPredicateExecutor<Board> {
    ...
}
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@Test
public void testPredicate() {
    String type = "t";
    String keyword = "17";

    BooleanBuilder builder = new BooleanBuilder();
    
    QBoard board = QBoard.board;
    if (type.equals("t")){
        builder.and(board.title.like("%"+keyword+"%"));
    }
    builder.and(board.bno.gt(0L));
    Pageable pageable = PageRequest.of(0, 10);
    Page<Board> result = repo.findAll(builder, pageable);

    System.out.println(result.getSize());
    System.out.println(result.getTotalPages());
    System.out.println(result.getTotalElements());
    System.out.println(result.nextPageable());
    List<Board> list = result.getContent();
    list.forEach(b-> System.out.println(b));
}

JPA 의 공식 지원 라이브러리인 Criteria 도 Specifications 동적쿼리 생성방법이 있으니 참고
https://www.baeldung.com/rest-api-search-language-spring-data-specifications

데모코드

https://github.com/Kouzie/spring-boot-demo/tree/main/jpa-demo