refactor: 지출 도메인 리팩토링

[pbk2312]

#️⃣연관된 이슈 번호

• [REFACTOR] 지출 도메인 리팩토링 #50

📝작업 내용

1. 지출 내역 리스트 조회 시 문제점 파악

Virtual Users (VU): 최대 50명  
RPS(Requests/sec): 평균 732, 최대 1,360  
응답 시간 (http_req_duration):
  - 평균: 55.9 ms  
  - p90: 168.7 ms  
  - p95: 214.2 ms  
  - 최대: 630.8 ms  

• DB 직접 조회로 인한 응답 지연
• 모든 요청마다 RDB를 조회하면서 평균 응답시간 55ms, p95 기준 최대 214ms까지 증가

• DB 커넥션 부족 현상 발생
  -> HikariCP 커넥션 풀의 기본 설정(10개)을 초과해 최대 37개 요청이 대기
  -> 캐시가 있었다면 대기 없이 응답 가능했을 부분에서 병목 발생
• 비효율적인 쿼리 구성
  -> LEFT JOIN, 페이징 등으로 쿼리 자체의 비용도 높음

2. 개선

• 불필요한 JOIN 제거
  • LEFT JOIN team 삭제 → expense.team_id 로 바로 필터링
• DTO 프로젝션
  • 필요한 컬럼만 조회
• 페이징용 카운트 쿼리 분리
• 캐시 적용

// 조회: 캐시 적용
@Cacheable(
  value = "recentExpenses",
  key = "'team:' + #teamId + ':page:' + #pageable.pageNumber + ':size:' + #pageable.pageSize"
)
public PageResponse<ExpenseResponse> getListExpense(Long teamId, Pageable pageable) { … }

// 생성·수정·삭제: 캐시 무효화
public CreateExpenseResponse saveExpense(...) {evictRecentExpensesForTeam(teamId)}
public CreateExpenseResponse updateExpense(...) {evictRecentExpensesForTeam(teamId)}
public ExpenseBalanceResponse deleteExpense(...) {evictRecentExpensesForTeam(teamId)}

 public void evictByPrefix(String cacheName, String prefix) {
    Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);
    if (cache == null) {
      log.warn("캐시 '{}'를 찾을 수 없습니다. 무효화 작업을 건너뜁니다.", cacheName);
      return;
    }

    if (cache instanceof CaffeineCache caffeineCache) {
      com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache<Object, Object> nativeCache =
          caffeineCache.getNativeCache();

      List<String> keysToRemove = nativeCache.asMap().keySet().stream()
          .map(Object::toString)
          .filter(key -> key.startsWith(prefix))
          .toList();
      keysToRemove.forEach(nativeCache::invalidate);

      log.info("Caffeine 캐시 '{}'에서 '{}'로 시작하는 {}건 무효화 완료.",
          cacheName, prefix, keysToRemove.size());
      return;
    }

    cache.clear();
    log.info("Caffeine 외 캐시 구현체라 전체 clear() 호출 – 네임스페이스='{}'", cacheName);
}

• @CacheEvict로는 특정 키 하나만 지우거나, allEntries=true로 전체를 날리는 것만 가능

  • Caffeine 네이티브 API 활용: 내부 캐시 맵의 키들을 순회하며, 문자열이 지정한 접두사(prefix) 로 시작하는 항목만 골라 invalidate()
  • Caffeine 네이티브 API로 키 목록을 순회하면서 "team:{teamId}:" 로 시작하는 항목만 골라 한 번에 invalidate하기 때문에 해당 팀의 모든 페이지 캐시만 삭제, 다른 팀 캐시는 그대로 유지

• 캐시 적용 후 성능 (k6 부하 테스트)

Virtual Users (VU): 최대 50명  
RPS(Requests/sec): 평균 2,000, 최대 2,840  
응답 시간 (http_req_duration):
  - 평균: 20.0 ms  
  - p90: 60.0 ms  
  - p95: 89.8 ms  
  - 최대: 565.5 ms  

결과

• 응답 시간 대폭 단축 (평균 55.9→20.0 ms, p95 214.2→89.8 ms)

• RPS 증가 (732→2,000)

• 커넥션 풀 대기 해소 (Pending Threads 감소)

🧪 테스트 여부

• 테스트 코드를 작성함
• 테스트를 수행함

💬리뷰 요구사항

• 지출 내역 리스트는 조회가 빈번히 일어나므로 캐시 처리를 해보았는데 어떻게 생각하시나요? 괜찮게 적용된건가요?
• 예산 수정을 할 때 낙관적 락을 걸려고 했는데 우선 동시성 문제가 발생하는지 테스트 후 -> 개선을 해볼려했는데 아직 개념이 부족해서 시간이 여유가 되면 시도 해봐야할 것 같습니다. -> Budget에 락을 걸면 Team도 락이 걸려서 골치아파서 조금 봐야할거 같습니다.
• 개선할게 너무 많네요...ㅠㅠ

[johnhuh619]

확인했습니다. 이번 리팩토링도 많이 배워갑니다.

[mipangg]

고생하셨습니다