[권용진] Sprint11 #158

chaoskyj1120 · 2025-10-28T04:34:26Z

✅ 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 대기해야 합니다.
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 메서드에서 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 커밋된 후(AFTER_COMMIT) 실행되도록 설정하세요.
- BinaryContentStorage를 통해 바이너리 데이터를 저장하세요.

바이너리 데이터 저장 성공 여부를 알 수 있도록 메타데이터를 리팩토링하세요.

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

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 메서드를 정의하세요.
- 트랜잭션 전파 범위에 유의하세요.

바이너리 데이터 저장 성공 여부를 메타데이터에 반영하세요.
- 성공 시 BinaryContent.status를 SUCCESS로 업데이트하세요.
- 실패 시 BinaryContent.status를 FAIL로 업데이트하세요.

Spring Event - 알림 기능 추가하기

채널에 새로운 메시지가 등록되거나
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.
- 사용자별로 관심 있는 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.
```
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 있도록 ReadStatusUpdateRequest를 수정하세요.
- 알림이 활성화된 경우와 비활성화된 경우에 따라 UI가 다르게 표시되도록 처리하세요.

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 사용자의 ID입니다.
- 알림 조회
  - 엔드포인트: GET /api/notifications
  - 요청: 헤더에 Access Token 포함
  - 응답:
    - 200 → List<NotificationDto>
    - 401 → ErrorResponse
- 알림 확인
  - 엔드포인트: DELETE /api/notifications/{notificationId}
  - 요청: 헤더에 Access Token 포함
  - 응답:
    - 204 → Void
    - 인증되지 않은 요청 → 401 ErrorResponse
    - 인가되지 않은 요청 → 403 ErrorResponse
    - 요청자 본인의 알림만 삭제 가능
    - 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.
  - 단, 해당 메시지를 보낸 사람은 알림 대상에서 제외합니다.
  - 알림 예시
    - title: "보낸 사람 (#채널명)"
    - content: "메시지 내용"
- on(RoleUpdatedEvent)
  - 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 인증 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);
    }
    ...
}

메시지 생성 API의 실행 시간을 측정해보세요.
- @Timed 어노테이션을 메서드에 추가합니다.

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

Actuator 설정을 추가하세요.

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

/actuator/metrics/message.create.async 에서 측정된 시간을 확인할 수 있습니다.
@EnableAsync를 활성화/비활성화하여 동기 / 비동기 처리 속도 차이를 비교해보세요.

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.
또한 실패하더라도 그 사실을 명확하게 기록해두어야 에러에 대응할 수 있습니다.

S3를 활용해 바이너리 데이터 저장 시 자동 재시도 매커니즘을 구축하세요.
- Spring Retry 환경을 구성하세요.
- org.springframework.retry:spring-retry 의존성을 추가하세요.
- @EnableRetry 어노테이션으로 Spring Retry를 활성화하세요.
- 바이너리 데이터를 저장하는 메서드에 @Retryable을 적용해 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 위한 다음 항목들을 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 Caffeine 캐시를 설정하세요.

@Cacheable 어노테이션을 활용해 캐시가 필요한 메서드에 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 확인하세요.

Spring Actuator를 활용해 캐시 관련 통계 지표를 확인하세요.
- Caffeine Spec에 recordStats 옵션을 추가하세요.
```
# application.yaml
cache:
    ...
  caffeine:
    spec: >
      maximumSize=100,
      expireAfterAccess=600s,
      recordStats
```
- /actuator/caches, /actuator/metrics/cache.* 를 통해 캐시 관련 데이터를 확인하세요.

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 Event만으로 이벤트를 발행/소비할 수 없습니다.
따라서 메인 서비스에서 Kafka를 통해 서버 외부로 이벤트를 발행하고,
알림 서비스에서는 서버 외부의 이벤트를 소비할 수 있도록 구성해야 합니다.

Kafka 환경을 구성하세요.

Docker Compose를 활용해 Kafka를 구동하세요.

# docker-compose-kafka.yaml
# https://developer.confluent.io/confluent-tutorials/kafka-on-docker/#the-docker-compose-file
services:
  broker:
    image: apache/kafka:latest
    hostname: broker
    container_name: broker
    ports:
      - 9092:9092
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT,CONTROLLER:PLAINTEXT
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://broker:29092,PLAINTEXT_HOST://localhost:9092
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
      KAFKA_GROUP_INITIAL_REBALANCE_DELAY_MS: 0
      KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR: 1
      KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_REPLICATION_FACTOR: 1
      KAFKA_PROCESS_ROLES: broker,controller
      KAFKA_NODE_ID: 1
      KAFKA_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS: 1@broker:29093
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://broker:29092,CONTROLLER://broker:29093,PLAINTEXT_HOST://0.0.0.0:9092
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: PLAINTEXT
      KAFKA_CONTROLLER_LISTENER_NAMES: CONTROLLER
      KAFKA_LOG_DIRS: /tmp/kraft-combined-logs
      CLUSTER_ID: MkU3OEVBNTcwNTJENDM2Qk

docker compose -f docker-compose-kafka.yaml up -d

Spring Kafka 의존성을 추가하고, application.yaml 에 Kafka 설정을 추가하세요.

implementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka'

spring:
    ...
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: discodeit-group
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

Spring Event를 Kafka로 발행하는 리스너를 구현하세요.

기존 NotificationRequiredEventListener 는 비활성화하세요.
KafkaProduceRequiredEventListener를 구현하세요.

package com.sprint.mission.discodeit.event.kafka;

@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
@Component
public class KafkaProduceRequiredEventListener {

    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    private final ObjectMapper objectMapper;
    
    @Async("eventTaskExecutor")
    @TransactionalEventListener
    public void on(MessageCreatedEvent event) {
        String payload = objectMapper.writeValueAsString(event);
        kafkaTemplate.send("discodeit.MessageCreatedEvent", payload);
    }

    @Async("eventTaskExecutor")
    @TransactionalEventListener
    public void on(RoleUpdatedEvent event) {
        String payload = objectMapper.writeValueAsString(event);
        kafkaTemplate.send("discodeit.RoleUpdatedEvent", payload);
    }

    @Async("eventTaskExecutor")
    @EventListener
    public void on(S3UploadFailedEvent event) {
        String payload = objectMapper.writeValueAsString(event);
        kafkaTemplate.send("discodeit.S3UploadFailedEvent", payload);
    }
}

Spring Event를 Kafka 메시지로 변환해 전송하는 중계 구조입니다.
(메인 서비스 → Kafka → 알림 서비스)

Kafka Console을 통해 Kafka 이벤트가 잘 발행되는지 확인하세요.

broker 컨테이너 쉘 접속

docker exec -it -w /opt/kafka/bin broker sh

토픽 리스트 확인 (실행 위치: /opt/kafka/bin)

./kafka-topics.sh --list --bootstrap-server broker:29092

예시 출력:

__consumer_offsets
discodeit.MessageCreatedEvent
discodeit.RoleUpdatedEvent
discodeit.S3UploadFailedEvent

특정 토픽 이벤트 구독 및 대기 (실행 위치: /opt/kafka/bin)

./kafka-console-consumer.sh \
  --topic discodeit.MessageCreatedEvent \
  --from-beginning \
  --bootstrap-server broker:29092

Kafka 토픽을 구독해 알림을 생성하는 리스너를 구현하세요.

이 리스너는 메인 서비스와 별도의 서버로 구성된 알림 서비스라고 가정합니다.
NotificationRequiredTopicListener를 구현하세요.

package com.sprint.mission.discodeit.event.kafka;

@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
@Component
public class NotificationRequiredTopicListener {

    private final ObjectMapper objectMapper;

    @KafkaListener(topics = "discodeit.MessageCreatedEvent")
    public void onMessageCreatedEvent(String kafkaEvent) {
        try {
            MessageCreatedEvent event = objectMapper.readValue(kafkaEvent, MessageCreatedEvent.class);
            // 알림 생성 로직
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @KafkaListener(topics = "discodeit.RoleUpdatedEvent")
    public void onRoleUpdatedEvent(String kafkaEvent) {
        try {
            RoleUpdatedEvent event = objectMapper.readValue(kafkaEvent, RoleUpdatedEvent.class);
            // 권한 변경 알림 생성 로직
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @KafkaListener(topics = "discodeit.S3UploadFailedEvent")
    public void onS3UploadFailedEvent(String kafkaEvent) {
        try {
            S3UploadFailedEvent event = objectMapper.readValue(kafkaEvent, S3UploadFailedEvent.class);
            // 업로드 실패 알림 생성 로직
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

기존 @EventListener 기반 로직을 제거하고 @KafkaListener 기반으로 대체하세요.

Redis Cache 도입하기

Redis 환경을 구성하세요.

Docker Compose를 활용해 Redis를 구동하세요.

# docker-compose-redis.yml
# https://developer.confluent.io/confluent-tutorials/kafka-on-docker/#the-docker-compose-file
services:
  redis:
    image: redis:7.2-alpine
    container_name: redis
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis-data:/data
    command: redis-server --appendonly yes

volumes:
  redis-data:

docker compose -f docker-compose-redis.yml up -d

Redis 의존성을 추가하고, application.yml에 Redis 설정을 추가하세요.

implementation 'com.github.ben-manes.caffeine:caffeine'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'

# application.yaml
spring:
  ...
  cache:
    type: caffeine
    type: redis
    cache-names:
      - channels
      - notifications
      - users
    caffeine:
      spec: >
        maximumSize=100,
        expireAfterAccess=600s,
        recordStats
    redis:
      enable-statistics: true
  data:
    redis:
      host: ${REDIS_HOST:localhost}
      port: ${REDIS_PORT:6379}

직렬화 설정을 위해 다음과 같이 Bean을 선언하세요.

// CacheConfig
@Bean
public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(ObjectMapper objectMapper) {
  ObjectMapper redisObjectMapper = objectMapper.copy();
  redisObjectMapper.activateDefaultTyping(
      LaissezFaireSubTypeValidator.instance,
      DefaultTyping.EVERYTHING,
      As.PROPERTY
  );

  return RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
      .serializeValuesWith(
          RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
              new GenericJackson2JsonRedisSerializer(redisObjectMapper)
          )
      )
      .prefixCacheNameWith("discodeit:")
      .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
      .disableCachingNullValues();
}

DataGrip을 통해 Redis에 저장된 캐시 정보를 조회해보세요.

---

joonfluence · 2025-11-04T16:58:36Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/event/S3UploadEventListener.java

+  @Async("taskExecutor")
+  @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT)
+  @Transactional
+  public void handleBinaryContentCreated(S3UploadEvent event) {
+    log.info("listener thread={}", Thread.currentThread().getName());
+    BinaryContent binaryContent = binaryContentRepository.findById(event.binaryContentId())
+        .orElseThrow(BinaryContentNotFoundException::new);
+
+    try {
+      binaryContentStorage.put(event.binaryContentId(), event.bytes());
+      binaryContentService.updateStatus(event.binaryContentId(), BinaryContentStatus.SUCCESS);
+      log.debug("BinaryContent 저장 성공: id={}", event.binaryContentId());
+    } catch (Exception e) {
+      binaryContentService.updateStatus(event.binaryContentId(), BinaryContentStatus.FAIL);
+      log.error("BinaryContent 저장 실패: id={}, error={}", event.binaryContentId(), e.getMessage(), e);
+    }
+  }


상태 변경 처리

BinaryContentStatus.SUCCESS

BinaryContentStatus.FAIL

joonfluence · 2025-11-04T16:59:23Z

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

+  @Transactional
+  @Override
+  public UserDto updateRoleInternal(RoleUpdateRequest request) {
+    UUID userId = request.userId();
+    User user = userRepository.findById(userId)
+        .orElseThrow(() -> UserNotFoundException.withId(userId));
+
+    Role oldRole = user.getRole();
+    Role newRole = request.newRole();
+    user.updateRole(newRole);
+
+    jwtRegistry.invalidateJwtInformationByUserId(userId);
+    eventPublisher.publishEvent(new RoleUpdatedEvent(user, oldRole, newRole));
+    return userMapper.toDto(user);
+  }


이벤트 발행

joonfluence · 2025-11-04T16:59:55Z

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

+  public UserDto create(UserCreateRequest userCreateRequest,
+      Optional<BinaryContentCreateRequest> optionalProfileCreateRequest) {
+    log.debug("사용자 생성 시작: {}", userCreateRequest);
+
+    String username = userCreateRequest.username();
+    String email = userCreateRequest.email();
+
+    if (userRepository.existsByEmail(email)) {
+      throw UserAlreadyExistsException.withEmail(email);
+    }
+    if (userRepository.existsByUsername(username)) {
+      throw UserAlreadyExistsException.withUsername(username);
+    }
+
+    BinaryContent nullableProfile = optionalProfileCreateRequest
+        .map(profileRequest -> {
+          String fileName = profileRequest.fileName();
+          String contentType = profileRequest.contentType();
+          byte[] bytes = profileRequest.bytes();
+          BinaryContent binaryContent = new BinaryContent(fileName, (long) bytes.length,
+              contentType);
+          binaryContentRepository.save(binaryContent);
+          eventPublisher.publishEvent(new S3UploadEvent(binaryContent.getId(), bytes));


이벤트 발행

S3UploadEvent는 서비스 종속적이라 BinaryContentCreatedEvent 로 네이밍 변경되는 편이 좋아보입니다.

joonfluence · 2025-11-04T17:03:07Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/event/S3UploadEventListener.java

+  private final BinaryContentService binaryContentService;
+
+  @Async("taskExecutor")
+  @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT)


이벤트 소비 처리

joonfluence · 2025-11-04T17:06:10Z

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

+    eventPublisher.publishEvent(new MessageCreatedEvent(message));
+    log.info("메시지 생성 완료: id={}, channelId={}", message.getId(), channelId);


이벤트 발행

joonfluence · 2025-11-04T17:08:28Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/event/NotificationRequiredEventListener.java

+  @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.BEFORE_COMMIT)
+  public void on(RoleUpdatedEvent event) {
+
+    String title = "권한이 변경되었습니다.";
+    String content = event.oldRole().toString() + "->" + event.newRole().toString();
+    notificationService.create(event.user().getId(), title, content);
+  }


메세지 소비

joonfluence · 2025-11-04T17:09:19Z

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

+import org.springframework.security.core.context.SecurityContextHolder;
+
+@Configuration
+@EnableAsync


비동기 설정

joonfluence · 2025-11-04T17:11:49Z

src/main/java/com/sprint/mission/discodeit/controller/MessageController.java

+
+  private final MessageService messageService;
+
+  @Timed("message.create.async")


메소드 별 실행 통계

joonfluence · 2025-11-04T17:12:41Z

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

+import org.springframework.retry.annotation.EnableRetry;
+
+@Configuration
+@EnableRetry


재처리 설정

joonfluence · 2025-11-04T17:15:38Z

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

+    return userDto;
+  }
+
+  @Cacheable(cacheNames = USERS_ALL, key = "'USER_ALL'",  sync = true)


로컬 캐시 적용

joonfluence · 2025-11-04T17:23:42Z

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

+@Slf4j
+@RequiredArgsConstructor
+@Component
+public class KafkaProduceRequiredEventListener {


카프카를 통한 이벤트 발행

joonfluence · 2025-11-04T17:24:17Z

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

+      record.headers().add(new RecordHeader("x-event-type",
+          payload.getClass().getSimpleName().getBytes(StandardCharsets.UTF_8)));
+
+      kafkaTemplate.send(record).whenComplete((result, ex) -> {


이벤트 발행

joonfluence · 2025-11-04T17:25:36Z

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

+@Configuration
+@EnableCaching


CacheConfig

joonfluence · 2025-11-04T17:26:48Z

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

+  private final UserRepository userRepository;
+  private final ChannelMapper channelMapper;
+
+  @CacheEvict(cacheNames = CHANNELS_BY_USER, allEntries = true)


캐시 만료

chaoskyj1120 added 5 commits October 24, 2025 10:06

sprint11: 초기 프로젝트 업로드

c4f501a

기본 요구사항 적용

cc3c230

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

00c257e

기본 요구사항 적용

929297b

feat: kafka 적용

309a6ed

joonfluence reviewed Nov 4, 2025

View reviewed changes

		eventPublisher.publishEvent(new MessageCreatedEvent(message));
		log.info("메시지 생성 완료: id={}, channelId={}", message.getId(), channelId);


		private final MessageService messageService;

		@Timed("message.create.async")

		@Configuration
		@EnableCaching

[권용진] Sprint11 #158

Are you sure you want to change the base?

[권용진] Sprint11 #158

Uh oh!

Conversation

chaoskyj1120 commented Oct 28, 2025 • edited Loading Uh oh! There was an error while loading. Please reload this page.

Uh oh!

✅ 기본 요구사항

Spring Event - 파일 업로드 로직 분리하기

Spring Event - 알림 기능 추가하기

비동기 적용하기

비동기 실패 처리하기

캐시 적용하기

Spring Kafka 도입하기

Redis Cache 도입하기

Uh oh!

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Uh oh!

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

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2 participants

chaoskyj1120 commented Oct 28, 2025 •

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joonfluence Nov 4, 2025 •

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