- 시나리오 선정 및 프로젝트 Milestone 제출
- 시나리오 요구사항 별 분석 자료 제출 (시퀀스 다이어그램, 플로우 차트 등)
- 자료들을 리드미에 작성 후 PR 링크 제출
- ERD 설계 자료 제출
- API 명세 및 Mock API 작성
- 자료들을 리드미에 작성 후 PR링크 제출 ( 패키지 구조, 기술스택 등 )
- API Swagger 기능 구현 및 캡쳐본 첨부 ( Readme )
- 주요 비즈니스 로직 개발 및 단위 테스트 작성
- 비즈니스 Usecase 개발 및 통합 테스트 작성
- 비즈니스 별 발생할 수 있는 에러 코드 정의 및 관리 체계 구축
- 프레임워크별 글로벌 에러 핸들러를 통해 예외 로깅 및 응답 처리 핸들러 구현
- 시스템 성격에 적합하게 Filter, Interceptor 를 활용해 기능의 관점을 분리하여 개선
- 모든 API 가 정상적으로 기능을 제공하도록 완성
- 시나리오별 동시성 통합 테스트 작성
- Chapter 2 회고록 작성
- 나의 시나리오에서 발생할 수 있는 동시성 이슈에 대해 파악하고 가능한 동시성 제어 방식들을 도입해보고 각각의 장단점을 파악한 내용을 정리 (구현의 복잡도, 성능, 효율성 등)
- DB Lock 을 활용한 동시성 제어 방식 에서 해당 비즈니스 로직에서 적합하다고 판단하여 차용한 동시성 제어 방식을 구현하여 비즈니스 로직에 적용하고, 통합테스트 등으로 이를 검증
- 조회가 오래 걸리는 쿼리에 대한 캐싱, 혹은 Redis 를 이용한 로직 이관을 통해 성능 개선할 수 있는 로직을 분석하고 이를 합리적인 이유와 함께 정리
- 대기열 구현에 대한 설계를 진행하고, 설계한 내용과 부합하도록 적절하게 동작하는 대기열을 구현
- 나의 시나리오에서 수행하는 쿼리들을 수집해보고, 필요하다고 판단되는 인덱스를 추가하고 쿼리의 성능개선 정도를 작성
- 자주 조회하는 쿼리, 복잡한 쿼리 파악
- Index 추가 전후 Explain, 실행시간 등 비교
- 개발한 기능의 트랜잭션 범위에 대해 이해하고, 서비스의 규모가 확장된다면 서비스들을 어떻게 분리하고 그 분리에 따른 트랜잭션 처리의 한계와 해결방안에 대한 서비스설계 문서 작성
- 실시간 주문, 좌석예약 정보를 데이터 플랫폼에 전달하거나 이력 데이터를 저장 ( 외부 API 호출, 메세지 발행 등 ) 하는 요구사항 등을 기존 로직에 추가해 보고 기존 로직에 영향 없이 부가 기능을 제공
- docker 를 이용해 kafka 를 설치 및 실행하고 애플리케이션과 연결
- 각 프레임워크 (nest.js, spring) 에 적합하게 카프카 consumer, producer 를 연동 및 테스트
- 기존에 애플리케이션 이벤트를 카프카 메세지 발행으로 변경
- 카프카의 발행이 실패하는 것을 방지하기 위해 Transactional Outbox Pattern를 적용
- 카프카의 발행이 실패한 케이스에 대한 재처리를 구현 ( Scheduler or BatchProcess )