미리보기

헬스케어 서비스 서버 개발 및 유지보수

• 사용 기술: PHP, Codeigniter4, MySQL

Healer Chart 서비스 개발

• 주치의가 환자의 건강기록을 열람하고 환자를 관리할 수 있는 대시보드 서비스
• MySQL의 VIEW를 구현하여 다량의 데이터 조회 성능을 최적화
• Jitsi API 연동으로 주치의-환자 간 영상통화 기능 구현

레거시 코드 리팩토링

• Controller 계층에 모든 비즈니스 로직이 구현되어 있었던 레거시 코드를 계층별로 리팩토링
• 단위 테스트 코드 작성

문서화 작업

• 당시 프로젝트는 기능 우선으로 개발되어 API 문서가 없었음
• 문서화 도구 라이브러리인 ReDoc을 사용하여 Open API 규격의 API 문서 작성

Github - https://github.com/BomLee427/homedoc

주요 기능

헬스케어 앱을 클라이언트로 상정한 백엔드 서버
건강정보(혈당, 혈압) CRUD 및 통계, 병원 연결 기능

사용 기술

Java 11, Spring Boot 2.7
Spring Data JPA, Querydsl
Spring Security, JWT

프로젝트 주요 경험

• 생산성 향상을 위한 ORM 적극 활용
  • Spring Data Jpa가 제공하는 기본 메소드와 편의성을 최대한 활용하는 방향으로 코딩
• Spring Security와 jjwt 라이브러리를 사용해 JWT 방식의 인증/인가 구현
• REST 원칙과 HTTP 규격 준수
  • 상황에 적합한 HTTP Status Code 사용
  • 에러 핸들링을 위한 Exception Handler를 구현하고, 에러 코드와 메시지를 Enum 클래스로 관리하여 응답 형태의 일관성 유지

코드리뷰 및 회고

HomeDoc 회고록: https://bomlee427.github.io/categories/#homedoc-개발-회고록
개발 당시 개발일지를 쓰지 못한 것이 아쉬워, 어느 정도 원하는 기능을 구현한 이후부터는 코드 리뷰 및 리팩토링 내용을 담은 회고록을 작성 중입니다.
첫 설계 단계에서 현재의 코드가 되기까지, 어떤 기술적 고민을 거쳤고 어떤 근거로 선택했는지를 되짚어보는 데에 초점을 두고 있습니다.

GitHub - https://github.com/MyohanMeeting/MeMyo-Backend

주요 기능

• 유기묘 입양 홍보 플랫폼
• 분양 공고 등록, 검색, 입양 신청, 간단한 커뮤니티 기능

사용 기술

Java 17, Spring Boot 3
Spring Data JPA, Querydsl, MySQL
Spring Security, JWT, Redis
Google Cloud Platform, Docker, GitHub Actions, Springdoc

프로젝트 주요 경험

• HTTP PATCH 메서드 구현
  • Jackson Object Mapper의 기본 설정에서는 요청에 아예 포함되지 않은 필드도 null로 역직렬화되기 때문에, 값으로 null이 전달된 것인지 전달이 애초에 되지 않았는지 식별할 수 없는 이슈 발생
  • jackson-databind-nullable 라이브러리를 사용하여 JsonNullable Wrapper 클래스로 DTO를 감싸 HTTP PATCH 메서드를 구현
• 인증/인가/보안
  • Spring Security 커스텀 인증 구현
    • SNS 회원은 ID/PW가 아닌 각 OAuth Provider의 서비스명/식별자를 조합하여 인증
    • Spring Security의 UserDetailsService를 상속하여 CustomUserDetailsService 클래스를 구현하고, 서비스 로직에 맞는 Authentication 구현체를 직접 작성함
  • Redis로 토큰 블랙리스트 관리
    • 토큰 탈취 등의 보안 취약점에 대비하기 위해 Redis를 통해 토큰 블랙리스트를 관리
    • 토큰 블랙리스트는 매 요청 조회되어야 하므로 잦은 조회에 유리한 Memory DB인 Redis 선택
  • CORS, XSS 필터 적용
• API 문서 자동화
  • Springdoc 라이브러리를 사용해 API 문서 자동 생성
• CI/CD 자동화
  • GCP 환경에서 Docker, GitHub Actions를 사용하여 CI/CD 파이프라인 구현

GitHub - https://github.com/Compono-Team/I-backend
랜딩 페이지 - https://www.axyz.today/

<Project I (AXYZ)>는 사이드 프로젝트로 참여 중인 일정관리 서비스입니다.
이전까지의 프로젝트는 기능 구현에만 집중했기에, 실제로 트래픽이 발생하는 서비스를 운영해보고 싶어서 완성 후 배포 계획까지 있는 팀에 참여하게 되었습니다.
저는 AWS를 활용한 초기 인프라 구축 및 일정 도메인 개발을 주로 담당하고 있습니다.

사용 기술

Java 17, Spring Boot 3
Spring Data JPA, Querydsl, MySQL
Spring Batch, Redis, Spring Security, JWT
AWS, Docker, Docker Compose, GitHub Actions, Spring Rest Docs

프로젝트 주요 경험

• 개발서버 CI/CD 자동화
  • AWS 환경에서 Github Actions, AWS CodeDeploy를 이용하여 개발 서버의 CI/CD 파이프라인 구축
• 클라우드 환경 구축
• 기능 개발
  • 캘린더 도메인 개발
  • 외부 API 연동(사진 및 음성인식 등)

GitHub - https://github.com/BomLee427/makBase

주요 기능

• 막걸리 정보 데이터베이스 서비스
• 막걸리, 양조장, 제조사, 쌀 품종 등의 데이터를 다양한 조건으로 검색

사용 기술

Kotlin, Spring Boot 3
Spring Data JPA, Querydsl, Ehcache

프로젝트 주요 경험

• 코틀린답게 코딩하기 위한 노력
  • Null Safety를 위한 문법(?, ?., ?:) 적극 활용
  • Named Argument를 활용해 빌더 패턴을 대체
  • Factory Method는 Companion Object를 활용해 구현
  • DTO에 data class 활용
• JPA 2차 캐싱으로 무한 N+1 문제 해결
  • 지역(Region)은 하나 또는 0개의 상위 지역과, 최소 0개 이상의 하위 지역을 가지는 순환 참조 형태
    • 최대 depth가 정해져 있지 않은 트리 구조로, 하위 지역을 조회할 때 JPA의 N+1 문제를 피할 수 없는 이슈 발생
  • 이를 해결하기 위해 애플리케이션 로딩 시점에 테이블 전체를 2차 캐싱하여 DB가 아닌 메모리 내에서 조회하기로 함
    • ‘지역’은 데이터의 크기가 작고, 변경이 드물며, 조회가 빈번한 테이블이므로 캐싱이 적절하다고 판단
    • 애플리케이션 로딩 시점에만 캐싱하면 되므로 로컬 캐시 라이브러리인 Ehcache 선택
• 복잡한 연관관계의 쿼리 최적화
  • N:N 관계를 조회하기 위해 다중 fetch join을 하면 MultipleBagFetchException이 터지는 이슈 발생
  • 하이버네이트의 default_batch_fetch_size 옵션을 설정해 1:N 관계를 where in 절로 묶고, N+1 관계만 fetch join하는 방식으로 문제를 해결함