Kiring: 회사 생활의 연결고리

오늘 점심에는 무엇을 먹을지, 일정을 한 눈에 확인할 수 없을지, 퇴근은 또 어떻게 할지.. 회사원이라면 한번 쯤 해본 고민들입니다.

키링은 회사 근처 식당 리스트, 교통 정보, 캘린터, 커뮤니티 기능 등 회사 생활에 필요한 정보를 통합하여 한 곳에서 제공하는 것을 목표로 했습니다.

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1️⃣ 백엔드 기술 스택

🤖 백엔드

스택	버전	선정 이유 및 효과
Spring Boot	3.2.x	· 강력한 DI/AOP, 방대한 생태계, 다른 Spring 프로젝트와의 유기적인 통합을 통해 안정적이고 유지보수성이 높은 애플리케이션의 기반을 마련했습니다.
Spring Security	6.2.x	· OAuth2와 JWT를 결합한 복잡한 인증/인가 요구사항을 필터 체인 커스터마이징을 통해 유연하게 구현했습니다. · 메서드 시큐리티로 비즈니스 로직 단위의 세밀한 권한 제어를 적용했습니다.
Spring Data JPA	3.2.x	· 객체지향적인 데이터 접근을 위해 채택했습니다. · Fetch Join, BatchSize 등 다양한 최적화 전략을 적용하며 JPA의 동작 원리를 깊이 있게 학습했습니다.
QueryDSL	5.1.0	· 문자열 기반 쿼리의 한계를 극복하고, 복잡한 동적 쿼리를 타입-세이프(Type-Safe)하게 작성하기 위해 도입했습니다. · 컴파일 시점에 쿼리 오류를 검증하여 런타임 안정성을 크게 향상시켰습니다.
Jib	3.4.x	· Dockerfile 없이도 Java 애플리케이션에 최적화된 Docker 이미지를 빌드하고, 레이어 캐싱을 통해 CI/CD 파이프라인의 빌드 속도를 개선했습니다.
JJWT	0.12.x	· Stateless 인증 시스템의 핵심인 JWT의 생성, 파싱, 검증을 안정적으로 처리하기 위해 사용했습니다.

🗂️ 데이터베이스

스택	버전	선정 이유 및 효과
MySQL	8.0	· 가장 널리 사용되는 RDBMS로 안정성이 검증되었습니다. · 특히 공간 인덱스(Spatial Index)와 관련 함수를 활용하여 효율적인 위치 기반 검색 기능을 구현했습니다.
Redis	7.x	· 향후 추가 개발 예정인 실시간 랭킹과 같은 기능과 트래픽에 따라 다중인스턴스를 구현할 계획을 가지고 도입했습니다. · 현재 좋아요 기능, 오늘의 회원추천 기능에서 사용하고 있습니다.

🧬 인프라 & 데브옵스

스택	버전	선정 이유 및 효과
AWS	-	· EC2, RDS, ALB, ACM, Route 53 등 AWS의 강력한 관리형 서비스를 활용하여 확장 가능하고 안정적인 인프라를 구축했습니다.
Docker	26.x	· 애플리케이션을 컨테이너화하여 어떤 환경에서든 동일한 실행을 보장하고, 배포의 일관성과 이식성을 확보했습니다.
GitHub Actions	-	· JIB을 사용해 빌드, 테스트, 이미지 푸시, EC2 배포까지의 전 과정을 최적화와 자동화하는 CI/CD 파이프라인을 구축하여 개발 생산성을 극대화했습니다.

2️⃣ 주요 구현 전략

🏛️ 아키텍처

• 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 확장 가능하고 안정적인 아키텍처를 지향합니다.

• AWS의 관리형 서비스를 적극 활용하여 인프라 관리 부담을 최소화하고, 모든 배포 과정을 자동화하여 개발 생산성을 극대화했습니다.

• 사용자 요청 → Route 53 → ALB (HTTPS, ACM 인증서) → EC2 (Docker) → RDS (MySQL) 의 흐름을 가집니다.

✨ 기능 구현

• 인증/인가: 카카오 OAuth2 소셜 로그인과 JWT (Access/Refresh Token) 기반의 Stateless 인증 시스템

• 맛집(Place) 서비스: 위치 기반 근처 맛집 검색, 동적 정렬 및 카테고리 필터링, 좋아요/취소 기능

• 팀/멤버 관리: 팀 생성 및 멤버 소속 관리, 사용자 프로필 조회 및 수정

• 캘린더 서비스: 팀 공유 캘린더, 일반 일정 등록 및 팀원 생일 동적 표시

• 데이터 관리: 엑셀 파일 일괄 업로드를 통한 데이터베이스 Bulk Insert

• API 문서: Swagger (OpenAPI 3.0)를 통한 자동 API 문서화

3️⃣ 기술적 도전과 해결 과정

👍 실시간 '좋아요'기능의 성능 병목 해결

☑️ 주요 기술

• Redis, Spring @Async, @EventListener

☑️ 해결 전략 및 효과

• 동시성에 따른 DB 쓰기 락 경합 및 커넥션 풀 고갈 문제를 Redis의 Atomic 연산과 Spring의 비동기 이벤트 처리로 해결했습니다.

• Redis에서 실시간 응답 처리 후, DB 저장은 백그라운드에서 수행함으로써 요청 실패율을 72% → 0%, 95% 응답시간을 1초 → 255ms로 개선했습니다.

🔍 검색 API의 유지보수성 확보

☑️ 주요 기술

• QueryDSL

☑️ 해결 전략 및 효과

• Native Query 방식으로 인한 코드 중복 및 런타임 오류 문제를 QueryDSL의 타입 세이프 동적 쿼리로 전환하여 해결했습니다.

• 정렬 조건 추가 시도마다 쿼리 메서드를 새로 만들 필요 없이 BooleanExpression과 OrderSpecifier 조합으로 확장 가능하게 설계했습니다.

4️⃣ 팀 협업 과정

🗃️ Github을 이용한 개발 과정 문서화

🐰 코드 리뷰 AI 도입

📔 Notion을 이용한 로드맵 관리

5️⃣ 주요 기능

🔐 소셜 로그인

🏠 홈

🍴 플레이스

🚍 교통

📅 캘린더

💬 커뮤니티

💌 종이비행기

📄 마이페이지

6️⃣ 키링 개발팀

백엔드	프론트엔드	프론트엔드	프론트엔드
김태민	김한솔	백혜인	양다윗