노션에 바티 STT 기능을 붙여서 회의록 음성 파일을 텍스트로 자동 변환하여, 회의록 작성 시간을 절약하세요. 중요한 대화 내용을 놓치지 않고 기록할 수 있습니다.
화자별 요약으로 더 명확한 이해 🙋♂️
화자별로 요약된 회의 내용을 제공하여, 누가 어떤 발언을 했는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 중요한 포인트를 빠르게 확인할 수 있습니다.
시간 절약 및 효율적인 회의 관리 🕛
자동화된 회의록 작성으로 시간이 절약되며, 중요한 업무에 더 집중할 수 있습니다. 빠른 회의록 배포로 팀원 간 소통도 강화됩니다.
동시성 문제 해결을 위한 추가적인 조치
1. 동기화 블록 (Synchronization)
자바의 synchronized 키워드를 사용하여 특정 블록을 동기화하면 한 번에 하나의 스레드만 접근할 수 있도록 할 수 있습니다.
public boolean deductUsageFromCache(String workUrl, Long memberIdx, int deductAmount) {
synchronized (this) {
// 캐시 로직
}
}
2. ReentrantLock 사용
ReentrantLock을 사용하면 더 정교한 잠금 메커니즘을 제공하여 동시성 문제를 해결할 수 있습니다.
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class GenerativeAIService {
private final Lock lock = new ReentrantLock();
public boolean deductUsageFromCache(String workUrl, Long memberIdx, int deductAmount) {
lock.lock();
try {
// 캐시 로직
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
3. 사용자별 잠금
동일 사용자가 여러 번 호출할 때의 동시성 문제를 해결하기 위해 사용자별로 잠금을 설정할 수 있습니다. 이를 위해 ConcurrentHashMap을 사용하여 각 사용자에 대해 ReentrantLock을 관리합니다.
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class GenerativeAIService {
private final ConcurrentHashMap<String, Lock> userLocks = new ConcurrentHashMap<>();
private Lock getUserLock(String userKey) {
return userLocks.computeIfAbsent(userKey, k -> new ReentrantLock());
}
public boolean deductUsageFromCache(String workUrl, Long memberIdx, int deductAmount) {
String userKey = workUrl + ":" + memberIdx; // 사용자별 키 생성
Lock lock = getUserLock(userKey);
lock.lock();
try {
// 캐시 로직
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
ReentrantLock의 성능 이점
- 더 정교한 잠금 메커니즘:
ReentrantLock은synchronized보다 더 많은 기능을 제공합니다. 예를 들어, 시도 가능한 잠금과 타임아웃 기능이 있습니다. - 공정성 옵션: 공정성을 보장하여 스레드가 들어온 순서대로 잠금을 획득하게 할 수 있습니다.
- 조건 객체: 조건 객체를 사용하여 더 정교한 스레드 통신을 구현할 수 있습니다.
결론
Caffeine Cache와 동기화 블록을 사용하여 동시성 문제를 해결할 수 있습니다. ReentrantLock을 사용하면 synchronized보다 더 정교한 제어가 가능하며, 사용자별로 잠금을 관리하여 동일 사용자의 여러 호출을 순차적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 캐싱과 동시성 문제를 효과적으로 해결하고, 성능을 최적화할 수 있습니다.
