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🧱 ERD

📌1차 ERD

📌2차 ERD - 리뷰 테이블 구조 개선 및 스크랩 기능 분리

• 기존에는 유사한 구조의 리뷰 관련 테이블이 2개로 나뉘어 있었으나, 중복을 줄이고 유지 보수를 용이하게 하기 위해 하나의 테이블로 통합하였습니다.

• 또한, 영화 스크랩과 리뷰 스크랩은 다른 도메인이므로 구분하여 관리할 수 있도록 별도의 테이블로 분리하였습니다.

• MovieScrap: 사용자(User)와 영화(Movie) 간의 스크랩 관계 (User 1:N MovieScrap, Movie 1:N MovieScrap)

• ReviewScrap: 사용자(User)와 리뷰(Review) 간의 스크랩 관계 (User 1:N ReviewScrap, Review 1:N ReviewScrap)

🎟️ 3차 ERD 영화 예매, 문의 채팅 기능 설계 및 테이블 구조 개선

🎬 예매 기능 개선

기존의 예매 테이블은 단순히 날짜 및 좌석 정보만 저장하고 있어, 실제 영화 예매 시스템의 흐름을 반영하기 어려웠습니다. 이에 따라 일반적인 영화 예매 플로우를 기준으로 필요한 테이블들을 재정의하였습니다.

💬 1:1 고객센터 채팅 기능

사용자와 관리자가 실시간으로 소통할 수 있는 1:1 채팅 기능을 구현하였습니다. MongoDB를 사용해 비관계형 데이터 구조로 채팅 데이터를 저장하고 있으며, 가독성을 위해 ERD 형식으로 시각화하였습니다. Oracle 기반으로 기존 설계되었던 데이터베이스와의 직접적인 연동은 없습니다.

🔐 인증 방식 개선 (Session → JWT)

기존에는 Spring Security의 세션 기반 인증을 사용하였으나, JWT 기반 인증 방식으로 전환한 이유는 다음과 같습니다.

• 본 프로젝트는 웹뿐만 아니라 모바일 애플리케이션과의 연동 가능성까지 고려하여 설계되었습니다.

• 세션 기반 인증은 서버 측 상태 저장이 필요하고 확장성에 한계가 있는 반면, JWT는 Stateless 구조로 클라이언트가 토큰을 보관하며, 모바일 환경에서도 효율적인 인증 처리가 가능합니다.

결과적으로 JWT 기반 인증을 통해 유지 보수성과 확장성을 높일 수 있었습니다.

🛠 성능 최적화: 실시간 추천 캐싱 전략

🧩 Problem: 영화 추천 API가 너무 느리다

• 기존 추천 API /main/recommend는 Spark ALS 기반 연산을 요청마다 수행함
• 평균 응답 18.4초 → 사용자가 매번 기다려야 하는 심각한 UX 문제
• 원인: ALS 연산(학습/예측)이 CPU·I/O를 많이 사용하며, 매 요청 시 재계산하는 구조

⚡️ Solution: Redis 캐시 + Cache-aside 패턴 도입

첫 요청: 캐시 MISS → ALS로 추천 계산 → Redis 저장(24h TTL)

이후 요청: 캐시 HIT → Redis에서 즉시 응답

항목	캐시 미적용	Redis 캐시 적용
평균 응답 시간	18,426ms(~18초)	3ms
속도 향상	-	🔥 6000배

• 키 전략: recommend:{userId}

• TTL: 24시간 (데이터 신선성 확보 + 과도한 재계산 방지)

• 패턴: Cache-aside (애플리케이션이 캐시를 직접 관리)

🧱 구조

1. Controller → MovieCacheRecommenderService#getRecommendations(userId) 호출

2. Redis 조회(HIT면 즉시 반환)

3. MISS면 Spark ALS로 계산 → JSON 직렬화해 Redis에 저장(TTL=1day)

4. 이후 동일 사용자 요청은 캐시에서 반환(3ms)

💡 핵심 코드 (Cache-aside)

    public List<String> getRecommendations(int userId) {
        String key = "recommend:" + userId;
        String cachedJson = (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);

        if (cachedJson != null) {
            System.out.println("[CACHE HIT] " + key);
            try {
                return objectMapper.readValue(cachedJson, List.class);
            } catch (JsonProcessingException e) {
                throw new RuntimeException("JSON 파싱 실패", e);
            }
        }
        System.out.println("[CACHE MISS] " + key);
        // 미스 → 계산 후 JSON 저장
        List<String> result = recommendMovies(userId);
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, objectMapper.writeValueAsString(result), 1, TimeUnit.DAYS);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException("JSON 직렬화 실패", e);
        }
        return result;
    }
}

🧠 Spark + JDK 호환 문제 해결

java.lang.IllegalAccessError: class org.apache.spark.storage.StorageUtils$ cannot access class sun.nio.ch.DirectBuffer

원인

• JDK 9+ 부터 내부 패키지 접근 제한 → Spark 2.x와 충돌

해결 방법

--add-exports java.base/sun.nio.ch=ALL-UNNAMED

Spark 내부 클래스에서 DirectBuffer 접근 허용

4. 🔌 포스팅

주제	담당자	관련 문서
세션 기반 인증에서 JWT로 전환 회고	허민영	바로가기 🔗
Spring Security + JWT 사용자 인증(1) - 로그인 & 토큰 발급	허민영	바로가기 🔗
Spring Security + JWT 사용자 인증(2) - Spring Security 설정 및 필터 적용	허민영	바로가기 🔗
Spring Security + JWT 사용자 인증(3) - Refresh Token을 활용한 인증 갱신	허민영	바로가기 🔗

📦 주요 기술 스택

분야	기술
Language	Java 17
Framework	Spring Boot 2.7.18
ORM	MyBatis
Database	OracleDB, MongoDB
Security	Spring Security, JWT (JJWT 0.11.5)
WebSocket	Spring WebSocket
Data Store	Redis
ML/추천엔진	Apache Spark (spark-core, spark-mllib)
Validation	Hibernate Validator
Test	JUnit, Spring Security Test
Build Tool	Maven

✨ Member

이다윤	김미현	조예진	허민영