여러 OTT에 흩어져 있는 콘텐츠를 취향대로 묶고 공유하는 플랫폼
- 진행 기간: 2025년 12월 18일 ~ 2026년 1월 29일
- 주요 목적: 분산된 미디어 콘텐츠의 큐레이션 및 사용자 간 취향 공유 플랫폼 개발
- 핵심 성과:
- 성능 개선: Redis 도입을 통해 인증 처리량 약 9배 향상
- 실시간성: Kafka & SSE 연동을 통한 비동기 실시간 알림 시스템 구축
- 최적화: 대용량 데이터 환경에서 UUID 보조 커서를 활용한 정렬 및 무한 로딩 최적화
- Language: Java 17
- Framework: Spring Boot, Spring JPA, Spring Security, Spring Batch, QueryDSL
- Database: MySQL (Amazon RDS), Redis (Amazon ElastiCache)
- Messaging: Kafka (Confluent Cloud)
- DevOps: AWS ECS (Fargate), ECR, S3, Route 53, ALB, GitHub Actions, Docker
- 분산 환경 설계: Gateway(Nginx), API Service, Batch Service로 모듈을 분리하여 시스템 독립성 및 확장성 확보
- 비동기 이벤트 기반 알림:
Producer(구독 이벤트)->Kafka->Consumer->SSE를 통한 실시간 알림 전달
- 콘텐츠 큐레이션: TMDB API 연동으로 최신 콘텐츠 정보를 자동 갱신하고, 사용자 맞춤형 플레이리스트 생성 및 관리 기능을 제공합니다.
- 실시간 상호작용: 팔로우, 구독, 콘텐츠 추가 등 이벤트 발생 시 즉각적인 실시간 알림을 수신합니다.
- 검색 및 정렬: 최신순, 구독순, 평점순 등 복합적인 필터링을 통해 원하는 콘텐츠를 빠르게 탐색할 수 있습니다.
- Issue: 기존 RDB(MySQL) 저장 방식 사용 시, 동시 접속자 증가에 따른 I/O 병목으로 에러율 3% 발생.
- Solution: In-Memory DB인 Redis로 저장소를 전환하고 TTL(Time-To-Live)을 적용하여 데이터베이스 부하 분산.
- Result:
- 평균 응답 속도 개선 (0.06초 → 0.01초)
- 처리량(TPS) 약 9배 증가 (1,000명 → 9,800명)
- 동시 접속 시 에러율 0% 달성
- Issue: 정렬 값이 동일한 데이터가 많을 경우, 페이징 처리(No-offset) 시 데이터가 누락되거나 중복 노출되는 현상 발생.
- Solution: 고유값인 UUID를 보조 커서로 활용한 2차 비교 로직을 추가하고, DB 인덱스 탐색 방향을 일치화함.
- Result: 페이징 처리의 정확도를 확보하고 데이터베이스 탐색 효율을 극대화하여 사용자 경험 개선.
- 모니터링: Prometheus와 Grafana를 연동하여 Batch 실행 이력, JVM 힙 메모리 상태, DB 커넥션 풀 등의 핵심 지표를 실시간 시각화하여 관리합니다.
- 코드 품질: CodeRabbit AI를 통한 자동 코드 리뷰 시스템을 구축하고, 통일된 PR 템플릿을 도입하여 협업 효율과 코드 퀄리티를 유지합니다.