[이지현] Sprint11 #157

devlee1011 · 2025-10-28T02:32:30Z

기본 요구사항

Spring Event - 파일 업로드 로직 분리하기

디스코드잇은 BinaryContent의 메타 데이터(DB)와 바이너리 데이터(FileSystem/S3)를 분리해 저장합니다.
만약 지금처럼 두 로직이 하나의 트랜잭션으로 묶인 경우 트랜잭션을 과도하게 오래 점유할 수 있는 문제가 있습니다.
- 바이너리 데이터 저장 연산은 오래 걸릴 수 있는 연산이며, 해당 연산이 끝날 때까지 트랜잭션이 대기해야합니다.
따라서 Spring Event를 활용해 메타 데이터 저장 트랜잭션으로부터 바이너리 데이터 저장 로직을 분리하여, 메타데이터 저장 트랜잭션이 종료되면 바이너리 데이터를 저장하도록 변경합니다.
BinaryContentStorage.put을 직접 호출하는 대신 BinaryContentCreatedEvent를 발행하세요.
- BinaryContentCreatedEvent를 정의하세요.
  - BinaryContent 메타 정보가 DB에 잘 저장되었다는 사실을 의미하는 이벤트입니다.
- 다음의 메소드에서 BinaryContentStorage를 호출하는 대신 BinaryContentCreatedEvent를 발행하세요.
  - UserService.create/update
  - MessageService.create
  - BinaryContentService.create
  - ApplicationEventPublisher를 활용하세요.
이벤트를 받아 실제 바이너리 데이터를 저장하는 리스너를 구현하세요.
- 이벤트를 발행한 메인 서비스의 트랜잭션이 커밋되었을 때 리스너가 실행되도록 설정하세요.
- BinaryContentStorage를 통해 바이너리 데이터를 저장하세요.

바이너리 데이터 저장 성공 여부를 알 수 있도록 메타 데이터를 리팩토링하세요.

BinaryContent에 바이너리 데이터 업로드 상태 속성(status)을 추가하세요.
- PROCESSING: 업로드 중
  - 기본값입니다.
- SUCCESS: 업로드 완료
- FAIL: 업로드 실패

  -- schema.sql
  CREATE TABLE binary_contents
  (
    id           uuid PRIMARY KEY,
    created_at   timestamp with time zone NOT NULL,
    updated_at timestamp with time zone,
    file_name    varchar(255)             NOT NULL,
    size         bigint                   NOT NULL,
    content_type varchar(100)             NOT NULL,
    status       varchar(20)              NOT NULL
  );

-- ALTER TABLE binary_contents
--      ADD COLUMN updated_at timestamp with time zone;
-- ALTER TABLE binary_contents
--      ADD COLUMN status varchar(20) NOT NULL;

BinaryContent의 상태를 업데이트하는 메소드를 정의하세요.
- 트랜잭션 전파 범위에 유의하세요.

바이너리 데이터 저장 성공 여부를 메타 데이터에 반영하세요.
- 성공 시 BinaryContent의 status를 SUCCESS로 업데이트하세요.
- 실패 시 BinaryContent의 status를 FAIL로 업데이트하세요.
1)채널에 새로운 메시지가 등록되거나 2)권한이 변경된 경우 이벤트를 발행해 알림을 받을 수 있도록 구현합니다.
채널에 새로운 메시지가 등록된 경우 알림을 받을 수 있도록 리팩토링하세요.
- MessageCreatedEvent를 정의하고 새로운 메시지가 등록되면 이벤트를 발행하세요.
- 사용자 별로 관심있는 채널의 알림만 받을 수 있도록 ReadStatus 엔티티에 채널 알림 여부 속성(notificationEnabled)을 추가하세요.
  - PRIVATE 채널은 알림 여부를 true로 초기화합니다.
  - PUBLIC 채널은 알림 여부를 false로 초기화합니다.
```
-- schema.sql
CREATE TABLE read_statuses
(
    id           uuid PRIMARY KEY,
    created_at   timestamp with time zone NOT NULL,
    updated_at   timestamp with time zone,
    user_id      uuid                     NOT NULL,
    channel_id   uuid                     NOT NULL,
    last_read_at timestamp with time zone NOT NULL,
    notification_enabled boolean NOT NULL,
    UNIQUE (user_id, channel_id)
);

-- ALTER TABLE read_statuses
-- ADD COLUMN notification_enabled boolean NOT NULL;
```
  - 알림 여부를 수정할 수 있게 ReadStatusUpdateRequest를 수정하세요.
사용자의 권한(Role)이 변경된 경우 알림을 받을 수 있도록 리팩토링하세요.
- RoleUpdatedEvent를 정의하고 권한이 변경되면 이벤트를 발행하세요.
알림 API를 구현하세요.
- NotificationDto를 정의하세요.
  - receiverId: 알림을 수신할 User의 id입니다.
- 알림 조회
  - 엔드포인트: GET /api/notifications
  - 요청
    - 헤더: 엑세스 토큰
  - 응답
    - 200 List<NotifcationDto>
    - 401 ErrorResponse
- 알림 확인
  - 엔드포인트: DELETE /api/notifications/{notificationId}
  - 요청
    - 헤더: 엑세스 토큰
  - 응답
    - 204 Void
    - 인증되지 않은 요청: 401 ErrorResponse
    - 인가되지 않은 요청: 403 ErrorResponse
      - 요청자 본인의 알림에 대해서만 수행할 수 있습니다.
    - 알림이 없는 경우: 404 ErrorResponse

알림이 필요한 이벤트가 발행되었을 때 알림을 생성하세요.

이벤트를 처리할 리스너를 구현하세요.

    public class NotificationRequiredEventListener {

    @TransactionalEventListener
    public void on(MessageCreatedEvent event) {...}

    @TransactionalEventListener
    public void on(RoleUpdatedEvent event) {...}
  }

on(MessageCreatedEvent)
- 해당 채널의 알림 여부를 활성화한 ReadStatus를 조회합니다.
- 해당 ReadStatus의 사용자들에게 알림을 생성합니다.
```
    # 알림 예시
    title: "보낸 사람 (#채널명)"
    content: "메시지 내용"
```
- 단, 해당 메시지를 보낸 사람은 알림 대상에서 제외합니다.

on(RoleUpdateEvent)

권한이 변경된 당사자에게 알림을 생성합니다.

  # 알림 예시
  title: "권한이 변경되었습니다."
  content: "USER -> CHANNEL_MANAGER"

비동기 적용하기

비동기를 적용하기 위한 설정(AsyncConfig) 클래스를 구현하세요.
- @EnableAsync 어노테이션을 활용하세요.
- TaskExecutor를 Bean으로 등록하세요.
- TaskDecorator를 활용해 MDC의 Request ID, SecurityContext의 인정 정보가 비동기 스레드에서도 유지되도록 구현하세요.
앞서 구현한 Event Listener를 비동기적으로 처리하세요.
- @Async 어노테이션을 활용하세요.

동기 처리와 비동기 처리 간 성능 차이를 비교해보세요.

파일 업로드 로직에 의도적인 지연(Thread.sleep(…))을 발생시키세요.

  // LocalBinaryContentStorage
  public UUID put(UUID binaryContentId, byte[] bytes) {
      try {
        Thread.sleep(3000);
      } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
        throw new RuntimeException("Thread interrupted while simulating delay", e);
      }
      ...
    }

동기 처리: 3340ms
비동기 처리: 339ms

메시지 생성 API의 실행 시간을 측정해보세요.

@Timed 어노테이션을 메소드에 추가합니다.

  // MessageController
  @Timed("message.create.async")
  @PostMapping(consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
  public ResponseEntity<MessageDto> create(...) {...}

Actuator 설정을 추가합니다.

  # application.yaml
  management:
    ...
    observations:
      annotations:
        enabled: true

/actuator/metrics/message.create.async에서 측정된 시간을 확인할 수 있습니다.

@EnableAsync를 활성화 / 비활성화 해보면서 동기 / 비동기 처리 간 응답 속도의 차이를 확인해보세요.
- 동기: 3.0874458
- 비동기: 0.0444023

비동기 실패 처리하기

비동기로 처리하는 로직이 실패하는 경우 사용자에게 즉각적인 에러 전파가 되지 않을 가능성이 높습니다.
따라서 비동기로 처리하는 로직은 자동 재시도 전략을 통해 더 견고하게 구현해야 합니다.
또, 실패하더라도 그 사실을 명확하게 기록해두어야 에러에 대응할 수 있습니다.
S3를 활용해 바이너리 데이터 저장 시 자동 재시도 매커니즘을 구축하세요.
- Spring Retry를 위한 환경을 구성하세요.
  - org.springframework.retry:spring-retry 의존성을 추가하세요.
  - @EnableRetry 어노테이션을 활용해 Spring Retry를 활성화 하세요.
- 바이너리 데이터를 저장하는 메소드에 @Retryable 어노테이션을 사용해 재시도 정책(횟수, 대기 시간 등)을 설정하세요.

재시도가 모두 실패했을 때 대응 전략을 구축하세요.

@Recover 어노테이션을 활용하세요.
실패 정보를 관리자에게 통지하세요.

  # 알림 내용 예시
  RequestId: 7641467e369e458a98033558a83321fb
  BinaryContentId: b0549c2a-014c-4761-8b21-4b77d3bd011c
  Error: The AWS Access Key Id you provided does not exist in our records. (Service: S3, Status Code: 403, Request ID: B7KCVSRCGPYJZREX, Extended Request ID: AWRVuJJJ3upwwOkCnd+yhHkgSajUxdg7L4195lbMVTIka6WnBpjZLLRTReoHbgIMf9zzH/QQM0Y5ZOVJCHF2F+l2mSyPG/+8Ee2XBS8hcqk=) (SDK Attempt Count: 1)

실패 정보에는 추후 디버깅을 위해 필요한 정보를 포함하세요.
- 실패한 작업 이름
- MDC의 Request ID
- 실패 이유 (예외 메시지)

캐시 적용하기

Caffeine 캐시를 위한 환경을 구성하세요.
- org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache 의존성을 추가하세요.
- com.github.ben-manes.caffeine:caffeine 의존성을 추가하세요.
- application.yaml 설정 또는 Bean을 통해 캐시 Caffeine 캐시를 설정하세요.
@Cacheable 어노테이션을 활용해 캐시가 필요한 메소드에 적용하세요.
- 사용자별 채널 목록 조회
- 사용자별 알림 목록 조회
- 사용자 목록 조회
데이터 변경 시, 캐시를 갱신 또는 무효화하는 로직을 구현하세요.
- @CacheEvict, @CachePut, CacheManager 등을 활용하세요.
- 예시:
  - 새로운 채널 추가/수정/삭제 → 채널 목록 캐시 무효화
  - 알림 추가/삭제 → 알림 목록 캐시 무효화
  - 사용자 추가/로그인/로그아웃 → 사용자 목록 캐시 무효화
캐시 적용 전후의 차이를 비교해보세요.
- 로그를 통해 SQL 실행 여부를 확인해보세요.
  - 캐싱 적용 후: user, channel, notification의 목록이 application.yml에 정의한 간격 당(10분) 1회만 조회되었다.
  - 캐싱 적용 전: user, channel, notification의 목록이 매번 다시 조회되어 SQL 조회가 매우 많이 이루어졌다.

Spring Actuator를 활용해 캐시 관련 통계 지표를 확인해보세요.

Caffein Spec에 recordStats 옵션을 추가하세요.

  # application.yaml
  cache:
      ...
  caffeine:
    spec: >
      maximumSize=100,
      expireAfterAccess=600s,
      recordStats

/actuator/caches, /actuator/metrics/cache.* 를 통해 캐시 관련 데이터를 확인해보세요.

{
  "cacheManagers": {
    "cacheManager": {
     "caches": {
        "users": {
          "target": "com.github.benmanes.caffeine.cache.BoundedLocalCache$BoundedLocalManualCache"
        },
        "channels": {
          "target": "com.github.benmanes.caffeine.cache.BoundedLocalCache$BoundedLocalManualCache"
        },
        "notifications": {
          "target": "com.github.benmanes.caffeine.cache.BoundedLocalCache$BoundedLocalManualCache"
        }
      }
    }
  }
}

심화 요구사항

Spring Kafka 도입하기

회원이 늘어나면서 알림 연산량이 급증해 알림 기능만 별도의 마이크로 서비스로 분리하기로 결정했다고 가정해봅시다.
이제 알림 서비스와 메인 서비스는 완전히 분리된 서버이므로 Spring Event만을 통해서 이벤트를 발행/소비할 수 없습니다.
따라서 메인 서비스에서 Kafka를 통해 서버 외부로 이벤트를 발행하고, 알림 서비스에서는 서버 외부의 이벤트를 소비할 수 있도록 해야합니다.
Kafka 환경을 구성하세요.
- Docker Compose를 활용해 Kafka를 구동하세요.
- Spring Kafka 의존성을 추가하고, application.yml에 Kafka 설정을 추가하세요.
- Spring Event를 Kafka로 발행하는 리스너를 구현하세요.
  - NotificationRequiredEventListener는 비활성화하세요.
  - KafkaProduceRequiredEventListener를 구현하세요.
  - Spring Event를 Kafka 메시지로 변환해 전송하는 중계 구조입니다.
- Kafka Console을 통해 Kafka 이벤트가 잘 발행되는지 확인해보세요.
  1. broker 컨테이너 쉘 접속
  2. 토픽 리스트 확인 (실행위치: /opt/kafka/bin)
```
/opt/kafka/bin $ ./kafka-topics.sh --list --bootstrap-server broker:29092
__consumer_offsets
discodeit.MessageCreatedEvent
discodeit.RoleUpdatedEvent
discodeit.S3UploadFailedEvent
```
  1. 특정 토픽 이벤트 구독 및 대기 (실행위치: /opt/kafka/bin)
```
[2025-10-28 12:25:30,937] INFO [BrokerServer id=1] Waiting for all of the authorizer futures to be completed (kafka.server.BrokerServer)
   	d":"11aa101c-cdb2-45c7-99f5-ebcd54f13fbe","author":{"id":"cabf93aa-3c47-4ccf-9fc9-2bb62f74e2b1","username":"admin","email":"[email protected]","profile":null,"online":true,"role":"ADMIN"},"attachments":[]}}
   	{"messageDto":{"id":"503bafac-4352-40f4-aa39-7940624759cb","createdAt":"2025-10-28T12:33:23.251402218Z","updatedAt":"2025-10-28T12:33:23.251402218Z","content":"hell","channelId":"11aa101c-cdb2-45c7-99f5-ebcd54f13fbe","author":{"id":"cabf93aa-3c47-4ccf-9fc9-2bb62f74e2b1","username":"admin","email":"[email protected]","profile":null,"online":true,"role":"ADMIN"},"attachments":[]}} 
```
- Kafka 토픽을 구독해 알림을 생성하는 리스너를 구현하세요.
  - 이 리스너는 메인 서비스와 별도의 서버로 구성된 알림 서비스라고 가정합니다.
  - NotificationRequiredTopicListener를 구현하세요.
  - 기존 @EventListener 기반 로직을 제거하고 @KafkaListener로 대체하세요.

Redis Cache 도입하기

대용량 트래픽을 감당하기 위해 서버의 인스턴스를 여러 개로 늘렸다고 가정해봅시다.
Caffeine과 같은 로컬 캐시는 서로 다른 서버에서 더 이상 활용할 수 없습니다.
따라서 Redis를 통해 전역 캐시 저장소를 구성합니다.
Redis 환경을 구성하세요.
- Docker Compose를 활용해 Redis를 구동하세요.
- Redis 의존성을 추가하고, application.yml에 Redis 설정을 추가하세요.
- 직렬화 설정을 위해 다음과 같이 Bean을 선언하세요.
DataGrip을 통해 Redis에 저장된 캐시 정보를 조회해보세요.

주요 변경사항

docker-compose.yml 설정 변경: 실행 프로필을 prod에서 dev로 변경하였습니다.

스크린샷

멘토에게

셀프 코드 리뷰를 통해 질문 이어가겠습니다.

- 리스너 로그 메시지 변경

Status -> BinaryContentStatus update -> statusUpdate

Notification 관련 클래스 추가 - Controller, Service, Mapper, Repository, Entity, Exception ReadStatus에 알림 설정용 변수 추가 - notificationEnabled

알림 서비스에 이벤트 리스너 처리용 메서드 추가

- Transaction 설정 문제 해결 - GitIgnore에 env 파일 추가

- status 명 요구사항에 맞게 변경 - status가 초기화되지 않던 현상 해결 - 응답 dto에 status가 null로 표기되는 현상 해결 - 이벤트 리스너에 비동기 처리 적용

@timed

- @timed로 생성

- S3 파일 업로드 실패에 대한 비동기 실패 처리 구현

- gradle 추가 - application.yml 추가

- 사용자별 채널 목록 조회, 사용자별 알림 목록 조회, 사용자 목록 조회 메서드에 캐시 적용 - 캐시 이름 변경 - userCache -> users, channelCache -> channels, notificationCache -> notifications

- 채널 추가/수정/삭제 - 알림 추가/삭제 - 사용자 추가/수정/삭제, 로그인/로그아웃

- NotificationRequiredEventListener, NotificationRequiredTopicListener 등 클래스 명 예제에 맞게 변경

- 캐싱 로직에 recevierId key를 설정하여 해당 사용자에게만 알람이 가도록 변경 - Authentication에서 recevierId를 가져오는 로직을 Controller로 이관

…o sprint11

- CacheConfig 구현: DefaultTyping EVERYTHING - application Redis 설정 추가 - docker-compose redis 추가

…ion into sprint11

joonfluence · 2025-11-04T17:31:59Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/event/listener/BinaryContentEventListener.java

+        try {
+            uploadService.upload(binaryContentId, bytes);
+            binaryContentService.updateStatus(binaryContentId, BinaryContentStatus.SUCCESS);
+            log.info("바이너리 데이터 저장 성공: id={}, size={}",
+                    binaryContentId,
+                    size
+            );
+        } catch (Exception e) {
+            binaryContentService.updateStatus(binaryContentId, BinaryContentStatus.FAIL);
+            log.error("바이너리 데이터 저장 실패: id={}, size={}, error={}",
+                    binaryContentId,
+                    size,
+                    e.getMessage(),
+                    e


상태 변경 처리

BinaryContentStatus.SUCCESS

BinaryContentStatus.FAIL

joonfluence · 2025-11-04T17:32:43Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/service/basic/BasicBinaryContentUploadService.java

+        // 관리자에게 실패 알람 생성
+        publisher.publishEvent(new S3UploadFailedEvent(binaryContentId, requestId, TASK_NAME, errorMessage));


실패 이벤트 발행

joonfluence · 2025-11-04T17:33:28Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/service/basic/BasicBinaryContentService.java

        );
-        return binaryContentRepository.save(binaryContent);
+        binaryContentRepository.save(binaryContent);
+        eventPublisher.publishEvent(new BinaryContentCreatedEvent(binaryContent.getId(), bytes));


이벤트 발행

joonfluence · 2025-11-04T17:34:30Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/event/kafka/KafkaProduceRequiredEventListener.java

+    @Async("eventTaskExecutor")
+    @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT)
+    public void on(MessageCreatedEvent event) {
+        sendToKafka("discodeit.MessageCreatedEvent", event);
+    }
+
+    @Async("eventTaskExecutor")
+    @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT)
+    public void on(RoleUpdatedEvent event) {
+        sendToKafka("discodeit.RoleUpdatedEvent", event);
+    }
+
+    @Async("eventTaskExecutor")
+    @EventListener
+    public void on(S3UploadFailedEvent event) {
+        sendToKafka("discodeit.S3UploadFailedEvent", event);
+    }


비동기 설정 및 이벤트 소비

joonfluence · 2025-11-04T17:38:32Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/service/basic/BasicChannelService.java

+  @PreAuthorize("hasRole('CHANNEL_MANAGER')")
+  @Transactional
+  @Override
+  @CacheEvict(cacheNames = "channels", allEntries = true)


캐시 만료

joonfluence · 2025-11-04T17:38:58Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/service/basic/BasicChannelService.java

+
+  @Transactional(readOnly = true)
+  @Override
+  @Cacheable("channels")


@Cacheable 로컬 캐싱 처리

joonfluence · 2025-11-04T17:54:41Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/config/CacheConfig.java

+    @Bean
+    public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
+        ObjectMapper redisObjectMapper = new ObjectMapper();
+        redisObjectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
+        redisObjectMapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
+


로컬 캐시에서 레디스로 변경

joonfluence · 2025-11-04T17:59:44Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/service/basic/BasicBinaryContentUploadService.java

+    @Retryable(
+            retryFor = {S3Exception.class, RuntimeException.class},
+            maxAttempts = 3,
+            backoff = @Backoff(delay = 1000,
+                    multiplier = 2)
+    )
+    @Override
+    public void upload(UUID binaryContentId, byte[] bytes) {
+        log.debug("S3파일 업로드 시작: id={}", binaryContentId);
+        storage.put(binaryContentId, bytes);
+    }


비동기 요청 실패 시 재처리

joonfluence · 2025-11-04T18:18:58Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/service/basic/BasicBinaryContentUploadService.java

+    @Override
+    @Recover


모든 재시도가 실패했을 때 발행

devlee1011 and others added 25 commits October 22, 2025 14:17

feat(Base): 기본 프로젝트 세팅

91ba914

feat(BinaryContent): Storage put 로직을 Event Publisher로 대체

5b60ff6

refactor(Event): 이벤트 객체 레코드 타입으로 변경, 상속 해제

0cce5eb

- 리스너 로그 메시지 변경

refactor(BinaryContent, Event): Status 업데이트 메서드 정의, 리스너에 상태 변경 로직 추가

033153c

refactor(BinaryContent): Status 클래스명 변경, update 메서드명 변경

68d8bc9

Status -> BinaryContentStatus update -> statusUpdate

feat(Notification): 알람 이벤트 생성, 알람 API 구현중

3669c01

feat(Notification): 알림 API 구현

8d2ebcf

Notification 관련 클래스 추가 - Controller, Service, Mapper, Repository, Entity, Exception ReadStatus에 알림 설정용 변수 추가 - notificationEnabled

feat(Notification): 알림 이벤트 리스너 구현

4243bda

알림 서비스에 이벤트 리스너 처리용 메서드 추가

refactor(Notification, Config): 알림이 저장되지 않는 오류 해결, GitIgnore 추가

4252bbf

- Transaction 설정 문제 해결 - GitIgnore에 env 파일 추가

feat(Actuator): 메시지 생성 API 응답 속도 확인 메트릭 추가

c8baa8d

- @timed로 생성

feat(Retry): 비동기 실패 처리 구현

8354028

- S3 파일 업로드 실패에 대한 비동기 실패 처리 구현

feat(Cache): 카페인 환경 구축

0630522

- gradle 추가 - application.yml 추가

feat(Cache): 캐시적용, 캐시이름 변경

04a7486

- 사용자별 채널 목록 조회, 사용자별 알림 목록 조회, 사용자 목록 조회 메서드에 캐시 적용 - 캐시 이름 변경 - userCache -> users, channelCache -> channels, notificationCache -> notifications

feat(Cache): 캐시 삭제 적용

e577fe1

- 채널 추가/수정/삭제 - 알림 추가/삭제 - 사용자 추가/수정/삭제, 로그인/로그아웃

feat(Cache): CacheConfig 추가

63d44bf

refactor(Cache): 캐시 만료 시간 변경 5분 -> 10분

9fa5a88

feat(Actuator): Actuator로 캐시 관련 데이터 확인 구현

8a83d7f

Merge branch 'codeit-bootcamp-spring:main' into sprint11

81a6f0d

feat(Kafka): Notifcation 관련 event를 Kafka로 발행

5eda05d

refactor(Kafka, Docker): Docker, application 설정 변경하여 Kafka 정상 작동하게 변경

b0204af

- NotificationRequiredEventListener, NotificationRequiredTopicListener 등 클래스 명 예제에 맞게 변경

refactor(Cache): Notification 캐싱 로직 변경

63fdf2d

- 캐싱 로직에 recevierId key를 설정하여 해당 사용자에게만 알람이 가도록 변경 - Authentication에서 recevierId를 가져오는 로직을 Controller로 이관

Merge branch 'sprint11' of github.com:devlee1011/4-sprint-mission int…

152481b

…o sprint11

feat(Redis): Redis 캐시 저장소 연결 구현

711a0ef

- CacheConfig 구현: DefaultTyping EVERYTHING - application Redis 설정 추가 - docker-compose redis 추가

Merge branch '이지현' of github.com:codeit-bootcamp-spring/4-sprint-miss…

afe0a87

…ion into sprint11

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		// 관리자에게 실패 알람 생성
		publisher.publishEvent(new S3UploadFailedEvent(binaryContentId, requestId, TASK_NAME, errorMessage));

[이지현] Sprint11 #157

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[이지현] Sprint11 #157

Conversation

devlee1011 commented Oct 28, 2025 • edited Loading Uh oh! There was an error while loading. Please reload this page.

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기본 요구사항

Spring Event - 파일 업로드 로직 분리하기

비동기 적용하기

비동기 실패 처리하기

캐시 적용하기

심화 요구사항

Spring Kafka 도입하기

Redis Cache 도입하기

주요 변경사항

스크린샷

멘토에게

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joonfluence Nov 4, 2025 • edited Loading Uh oh! There was an error while loading. Please reload this page.

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devlee1011 commented Oct 28, 2025 •

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joonfluence Nov 4, 2025 •

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