커피를 마시는 늑대님의 면접 결과

영속성 컨텍스트와 1차 캐시의 개념을 이해하고 계시고, LazyInitializationException이 발생하는 상황을 논리적으로 설명해주신 점이 좋습니다. 다만 설명에서 일부 부정확한 부분이 있는데, Lazy Loading 문제의 핵심은 1차 캐시의 부재가 아니라 EntityManager(또는 Session)가 닫혀서 프록시 객체가 실제 데이터를 로드할 수 없기 때문입니다. 또한 구체적인 예외명인 LazyInitializationException을 언급하고, 이를 해결하는 방법들(Eager Loading, @Transactional 범위 확장, DTO 사용 등)에 대해서도 함께 설명해주시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. JPA/Hibernate의 프록시 패턴과 세션 관리에 대해 더 깊이 학습해보시길 권합니다.

1차 캐시의 반복 읽기 최적화와 쓰기 지연을 통한 성능 향상에 대해 잘 이해하고 계시는 것 같습니다. 다만 1차 캐시의 핵심 역할 중 하나인 '동일성 보장'에 대한 언급이 빠져있는데, 같은 식별자로 조회한 엔티티에 대해 동일한 인스턴스를 반환하여 객체의 동일성을 보장하는 것도 중요한 기능입니다. 또한 변경 감지(Dirty Checking) 기능도 1차 캐시와 밀접한 관련이 있는데, 스냅샷을 통해 엔티티의 변경사항을 자동으로 감지하고 UPDATE 쿼리를 생성하는 역할도 수행합니다. 앞으로 영속성 컨텍스트의 생명주기와 플러시 타이밍에 대해서도 학습해보시면 JPA의 동작 원리를 더 깊이 이해하실 수 있을 것 같습니다.

쓰기 지연의 핵심 메커니즘인 스냅샷 저장, flush 시점에서의 변경 감지(dirty checking), 그리고 commit 시 실제 DB 반영 과정을 정확하게 설명해주셨습니다. 특히 엔티티가 영속성 컨텍스트에 attach될 때 스냅샷을 기록한다는 부분과 flush와 commit의 구분을 명확히 하신 점이 좋았습니다. 다만 답변을 더욱 완성도 있게 만들려면 쓰기 지연 SQL 저장소(write-behind SQL store)라는 용어를 사용하여 update 쿼리들이 임시로 저장되는 공간에 대해 언급하시고, 이러한 메커니즘이 성능상 어떤 이점을 제공하는지(배치 처리, 네트워크 호출 최소화 등)도 함께 설명하시면 더욱 좋을 것 같습니다. JPA의 변경 감지(dirty checking) 개념과 flush의 동작 원리에 대해 더 깊이 학습하시면 도움이 될 것 같습니다.