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1. 주문 시스템 개편 프로젝트■ Development- 주문 서버 환경 마이그레이션 (php → Spring Boot)- 주문 생성, 주문 조회, 위변조 주문 여부, 구글 애널리틱스 관련 데이터 조회 API 개발 (Spring Boot, JPA)- 서비스 로직을 준으로 단위 테스트 작성 (kotest, mockk)■ Troubleshooting- UTC를 기준으로 채번이 되는 주문번호가 중복으로 채번되는 이슈를 분산 락을 이용해 해결 - Lock Interface를 지원해주고, Pub/Sub 방식으로 락을 획득하는 Redisson 라이브러리 사용 - AOP와 커스텀 어노테이션을 이용해 분산 락 로직 구현. 어노테이션에는 락을 적용할 대상, 시간 단위, 락을 기다리는 시간, 락을 해제하는 시간을 받게 설정. - 채번된 주문번호를 기준으로 락을 획득. 동시에 요청이 들어와도 하나의 스레드만 락을… Show more 1. 주문 시스템 개편 프로젝트■ Development- 주문 서버 환경 마이그레이션 (php → Spring Boot)- 주문 생성, 주문 조회, 위변조 주문 여부, 구글 애널리틱스 관련 데이터 조회 API 개발 (Spring Boot, JPA)- 서비스 로직을 준으로 단위 테스트 작성 (kotest, mockk)■ Troubleshooting- UTC를 기준으로 채번이 되는 주문번호가 중복으로 채번되는 이슈를 분산 락을 이용해 해결 - Lock Interface를 지원해주고, Pub/Sub 방식으로 락을 획득하는 Redisson 라이브러리 사용 - AOP와 커스텀 어노테이션을 이용해 분산 락 로직 구현. 어노테이션에는 락을 적용할 대상, 시간 단위, 락을 기다리는 시간, 락을 해제하는 시간을 받게 설정. - 채번된 주문번호를 기준으로 락을 획득. 동시에 요청이 들어와도 하나의 스레드만 락을 획득할 수 있어 동일한 주문번호가 저장되는 이슈를 방지■ To-Be- 서비스 코드의 트랜잭션이 없던 기존 주문 로직에서 트랜잭션을 추가하며 로직의 원자성을 보장2. 적립금 시스템 개편 프로젝트■ Development- 적립금 모델링 참여 - 적립금과 적립금내역을 1:N 구조로 모델링 - 적립금 환불을 위해 적립금 내역과 적립금내역과 적립금변동내역을 1:N 구조로 모델링 - 추가 요구사항인 적립금일괄지급, 미처리내역확인 관련 테이블 모델링- DDD 기반으로 적립금 유형, 정책 등 유비쿼터스 언어 정의, 애그리거트 정의 및 구현- 적립금 지급 / 차감 로직, 적립금 내역 검색 API 구현 (Spring Boot, JPA)- Backoffice에 적립금 수동 지급 기능 추가 (Javascript)- 적립금 일별 정산, 월별 정산 배치잡 구현 (Spring Batch, JPA)- 적립금 사용 현황 집계, 적립금 일괄 지급, 유효기간이 만료된 적립금 소멸 로직 구현 (Spring Batch, JPA)- 서비스 로직을 기준으로 단위 테스트 작성 (kotest, mockk)■ Troubleshooting- 적립금 지급 API에 멱등성을 적용해 요청 횟수에 관계없이 지급이 한 번만 되게 처리 - 클라이언트는 요청할 때 헤더에 UUID로 만든 멱등키를 보내면 서버는 멱등키를 레디스에 저장. 이 후 같은 요청이 들어왔을 경우에 웹 필터에 캐싱된 응답 값을 반환 - 지급 내역을 데이터베이스에 질의하여 적립금 지급 여부 확인■ To-Be- 코드화된 적립금 내역 관리를 통해 지급/차감의 명확한 기준 수립- 적립금 지급/차감/회수 등 변동이 발생되는 모든 상황을 추척 가능3. 도메인 어플리케이션 멀티모듈 구조로 설계 (2022. 09 - 2022. 10)■ Development- API, Batch, Domain, Infrastructure 모듈 , 공통, web-core, 외부 API,정의■ Troubleshooting- 공통 모듈에 정의되어 있는 의존성들을 Infrastructure 모듈의 하위 모듈로 정의하여 각 로직이 필요한 의존성만 가져갈 수 있게 구현 ■ To-Be- 프로젝트 빌드 속도 단축 (배치 잡 기준 평균 10초에서 5초로 개선)4. 슬로우 쿼리 튜닝 (2022. 03 - )- 카디널리티가 낮은 컬럼의 인덱스를 삭제하고 카디널리티가 높은 컬럼의 인덱스를 적용하는 방식으로 인덱스 튜닝- 조건 절에 인덱스가 적용되지 않는 속성을 인덱스가 적용되는 컬럼으로 조건 변경- 속성에 데이터 형변환이 적용되어 풀 스캔을 하는 쿼리 수정- 카디널리티가 낮은 속성들이 조건으로 자주 사용되는 경우 복합 인덱스를 적용하여 카디널리티를 높이는 방식으로 튜닝5. 레거시 시스템 리팩토링 / 리엔지니어링 (2021. 12 - )- 머스트잇 API 환경 마이그레이션 (Php -> Spring Boot)- 주문 /정산 도메인 관련 크론 환경 마이그레이션(Php crontab -> Spring Batch) Show less