미리보기

https://github.com/gi-dor/BookHub_AWS

[ 사용 기술 ]

Java , SpringBoot , MySQL , RDS

[ 담당 개발 및 기능 ]

• 회원

  • 로그인 , 로그아웃

  • 회원가입 , 회원가입 완료 페이지 회원가입 완료 이메일 전송

  • 회원탈퇴

• 마이페이지

  • 주문 내역조회 주문상세 조회

  • 찜 목록

  • 회원정보 , 회원정보 변경

  • 비밀번호 변경

• 1:1 문의 조회

[ 기술적 경험 ]

• 프로젝트 당시 배포를 해보지 못해 AWS EC2와 RDS 를 활용한 CI/CD

  • AWS CodeDeploy를 이용하여 배포를 자동화

  • GitHub Actions를 설정하여, 프로젝트를 푸시하면 자동으로 배포되도록 구성

• AWS EC2 포트포워딩

  • 프로젝트 배포 후 URL에서 :8080 포트제거

    • EC2 보안그룹 설정 , 포트 리다이렉트 설정

    • 설정 전 : 15.165.134.135/:8080

    • 설정 후 : 15.165.134.135

• 로컬 MySQL -> AWS RDS MySQL8.0

  • 기존 로컬 MySQL 에서 AWS RDS MySQL로 이전

• 반복되는 코드에 대해 가독성 , 유지보수 하기 좋도록 개발

  • 동일 구조를 가지는 vpdlPageListDTO 클래스를 제네릭을 활용하여 리팩토링 진행

• 커스텀 Exception 클래스 생성

  • 회원 가입 기능에 ID 중복검사에 대한 Exception 클래스 생성

• 회원정보 관리

  • Email API를 사용해 랜덤한 값의 임시 비밀번호 전송

  • Ajax 비동기 방식으로 화면 새로고침 없이 암호화된 비밀번호 변경

• 회원가입

  • 정규표현식과 @Valid 을 사용한 입력 데이터 유효성 검증

  • 아이디 중복체크 Ajax

  • Email API를 이용해 회원가입 완료시 확인 이메일 전송

  • kakao 우편번호 API

• 로그인

  • 로그인 시 미리 지정한 정규표현식 외의 값을 입력시 자동으로 지워지도록 JavaScript 코드

  • Spring Security의 UserDetailsService 사용

[ 트러블 슈팅 및 개선 사항 ]

중요 정보 암호화 처리

• 최근 프로젝트에서 DB 연결정보를 GitHub에 push 되어 데이터베이스를 해킹 되었습니다

  • Java 라이브러리인 jasypt 를 사용해 DB 연결 정보와 EmailAPI 접속 정보를 암호화 했습니다

회원가입시 회원가입 알림 이메일 발송을 비동기 방식을 활용하여 처리

• 기존 동기 방식에서는 이메일을 보내는 작업으로인해 회원가입 이후 3 ~ 4초간 사용자에게 응답을 못내려주고 있는 상황 발생

  • java8 completefutre 와 @Async 를 사용해 비동기 방식 사용

  • @Slf4j 와 System.currentTimeMillis() 사용해 시간 측정

  • 기존의 동기 방식에 비해  약 2800% 상승 ( 3231ms → 110ms )

RDS MySQL DB 이중화

• 실제 서비스 운영시 DB 과부하를 염두해 AWS RDS 읽기 전용 replica 생성

  • @Transactional의 readOnly 속성을 이용한 쿼리분산

Caffeine Cache 를 사용한 성능 개선

• 공지사항은 데이터 변화가 적고 해당 페이지에 유일 될때 마다 DB에서 조회를 하기 때문에 캐싱을 적용

  • @Bean으로 CacheManager의 EhCacheCacheManager가 더이상 지원을 하지않고 프로젝트가 중반부를 넘어간 상황이기에 빠르게 적용하기 쉬운 Local cache caffeine을 선택

  • @Cachable 옵션에 condition을 사용해 일정 페이지 이하인 경우에만 캐싱처리

  • 5000건 가상사용자 10명 기준

    • 평균 TPS : { 865 } → { 2100 } 약 2배 개선

1대1 문의사항 페이지 Index 를 활용하여 조회 성능 개선

• 서비스를 운영하면서 계속해서 데이터가 쌓이므로 조회 속도가 떨어질 수 밖에 없기 때문 Index 설정에 대한 필요성을 느낌.

  • 카디널리티 수치가 높은 컬럼에 단일 인덱스를 생성

    • 복합 인덱스 설정시 인덱스 생성 순서에 따라 결과가 다를수 있기에 단일 인덱스 선택

• Ngrinder 부하테스트 툴을 통해 인덱스 활용 전과 후에 대한 성능 확인

  • Vuser(가상 사용자) : 10

  • 수치 변화

    • 평균 TPS : { 8.8 } → { 62.5 } (약 610% 개선)

    • Peek TPS : { 10.0 } → { 87.0 }

    • Mean Test Time : { 1541.43 } ms → { 161.19}ms

    • Exected Tests : { 478 } → { 3520}