[TIL 82일 차] Sprint Mission11

오늘의 성취

1. 개발 진행 상황

• Cache 적용하기
  • Caffeine Cache 설정
  • “사용자별 채널 목록 조회, 사용자별 알림 목록 조회, 사용자 목록 조회”에 @Cacheable 적용
  • Spring Actuator를 활용한 캐시 관련 통계 지표 확인
• Spring Kafka 도입하기
  • Docker Compose로 Kafka 구동을 위한 docker-compose-kafka.yaml 파일 구현
  • application.yaml에 Kafka 관련 설정 추가

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프로젝트 요구 사항

3. 기본 요구사항

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3-05. 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.
• 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.

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4. 심화 요구사항

4-00. 유의사항

• 이번 실습은 분산 환경을 대비한 기술 도입을 목표로 합니다. 특히, 여러 서버나 인스턴스로 구성되는 시스템에서 발생할 수 있는 문제를 해결하는 데 필요한 기술을 학습합니다.
  • Kafka를 통한 이벤트 발행/구독
  • Redis를 활용한 전역 캐시 저장소 구성
• 이번 미션에서는 Kafka, Redis의 세부 설정이나 고급 기능보다는, 기술을 간단하게 적용하고, 분산 환경의 필요성과 기존 시스템의 한계를 이해하는 데 집중해주세요.

4-01. 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.

    # 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.yml에 Kafka 설정을 추가하세요.

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

    
    # application.yaml
    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
    

//...

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GitHub Repository 주소

https://github.com/JungH200000/10-sprint-mission/tree/sprint11