우아한테크코스 3기 백엔드 Lv4 모의면접 대상 Lv3 학습로그 모음

[QueryDSL] 동적 쿼리 작성

내용

• QueryDSL을 사용해 동적인 조건에 따라 SQL 쿼리문을 생성하는 동적 쿼리를 작성했다.
• 하나의 쿼리문으로 여러 조건의 쿼리를 생성할 수 있었다.
• 객체의 함수를 참조하는 QueryDSL의 사용 방식이 가독성, 생산성, 유지보수성을 향상시켰다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/blob/develop/backend/src/main/java/com/backjoongwon/cvi/post/domain/PostRepositoryImpl.java

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SQL, QueryDSL

[Log] Logging

내용

• LogBack의 Log Appender를 사용해 애플리케이션의 로그를 남겼다.
• 로그 출력 조건 및 형식 설정과 파일 분리, 백업 조건을 세밀하게 설정할 수 있었다.
• AWS CloudWatch 대시보드에 연동해, 터미널을 통한 EC2 인스턴스 접속 없이 대시보드에서 로그 파일들의 내용을 확인할 수 있게 했다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/tree/develop/backend/src/main/resources
• https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/cloudwatch/home?region=ap-northeast-2#dashboards:name=DASHBOARD-cvi-korea

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Log, LogBack

[Git] Submodule

내용

• DB 계정, JWT secret key 등 보안이 필요한 파일들을 git submodule로 관리했다.
• 로컬, 테스트 서버, 서비스 서버 각각에 적용되는 보안 파일들의 관리 포인트가 많았다.
• Submodule로 관리 포인트를 줄일 수 있었다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/blob/develop/.gitmodules

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Git, 보안

[배포] 무중단 배포

내용

• Jenkins와 shell script로 Blue-green 배포 방식을 적용해 서비스 서버와 테스트 서버를 무중단으로 배포했다.
• 서비스 사용자들은 중단 없이 업데이트된 서비스를, 프론트엔드 크루들은 중단 없이 업데이트된 테스트 서버의 API를 사용할 수 있었다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/tree/develop/backend/deploy

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배포

[JPA] 일급 컬렉션 적용

내용

• JPA Entity에 Entity에 관한 비즈니스 로직 함수가 너무 많아졌다.
• Entity 컬렉션을 JPA의 @Embedded, @Embeddable 어노테이션을 사용해 일급 컬렉션화 시켰다.
• 관련된 비즈니스 로직들을 일급 컬렉션 내부로 숨겨 캡슐화 시킬 수 있었다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/blob/develop/backend/src/main/java/com/backjoongwon/cvi/post/domain/Comments.java

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JPA, OOP

[DB] 마이그레이션

내용

• 로컬 개발 환경에서 이루어진 DB 업데이트를 테스트 서버, 서비스 서버에 모두 반영할 때 관리포인트가 많아 실수의 여지가 있었다.
• DB 마이그레이션 툴 Flyway를 사용해 관리 포인트를 줄였다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/tree/develop/backend/src/main/resources/db/migration

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DB

[Cache] Ehcache, Scheduling 적용

내용

• 국가 공공 데이터 포털 API로부터 전국 백신 접종 관련 대용량 데이터를 받아왔다.
• 데이터 양이 많아 API 호출 비용이 컸고, 이 데이터는 매일 아침 10시마다 업데이트 됐다. 또한 클라이언트 쪽에서는 이 데이터를 단순히 읽기만 했다.
• Ehcache를 사용해 해당 데이터를 캐싱했다. 아침 10시마다 데이터가 업데이트되므로 Spring의 Scheduling을 사용해 캐싱 데이터를 업데이트했다. 클라이언트 측에서 API 요청을 했을 때의 지연 시간을 934ms 에서 24.44ms로 40배 이상 줄였다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/blob/develop/backend/src/main/resources/ehcache.xml
• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/tree/develop/backend/cache/data
• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/blob/develop/backend/src/main/java/com/backjoongwon/cvi/publicdata/service/PublicDataService.java

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Cache

[SQL] 쿼리 최적화

내용

• 쿼리 최적화를 위해 fetch join, default_batch_fetch_size 설정을 사용했다.
• Lazy loading으로 발생할 수 있는 N+1 select 등 여러 개의 쿼리 발생 문제를 fetch join으로 최적화했다.
• JPA 엔티티의 필드에 두 개 이상의 엔티티 컬렉션이 있을 경우 default_batch_fetch_size 설정으로 쿼리를 최적화했다.

링크

• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/blob/develop/backend/src/main/java/com/backjoongwon/cvi/post/domain/PostRepositoryImpl.java
• https://github.com/woowacourse-teams/2021-cvi/blob/develop/backend/src/main/resources/application.yml

태그

SQL, JPA, QueryDSL