1. 프로젝트 개요

• 제목 : 덕후감
• 부제 : 도서 이미지 OCR 및 ISBN 매칭 서비스
• 소개 : 책 읽는 즐거움을 공유하고, 지식과 감상을 나누는 책 덕후들의 커뮤니티 서비스
• 기술 스택

2. 담당한 작업

1. 도서 도메인 코어 및 API 개발
   1. 도서 엔티티 설계 및 DTO, Repository 계층 구현
   2. 도서 등록, 수정, 삭제(논리/물리) 기능 및 RESTful API 구현
   3. QueryDSL을 활용한 동적 쿼리 작성 및 커서 페이징 도서 목록 조회 기능 구현
2. 외부 API 연동 및 데이터 처리
   1. Naver 도서 검색 API 연동을 통해 도서 정보 조회 기능 구현
   2. OCR Space API 연동을 통해 도서 ISBN 이미지 인식 기능 구현
3. 인프라 연동 및 성능 최적화
   1. AWS S3를 활용한 이미지 업로드 및 Thumbnailator 기반 이미지 리사이징 파이프라인 구축
   2. S3 서버 로그 주기적 업로드 및 수명 주기(Lifecycle) 정책 설정
   3. Redis를 도입해서 Naver 도서 검색(ISBN) 결과 글로벌 캐싱 처리
   4. Swagger 기반 API 명세서 자동화

3. 기술적 성과

Backend
Java 17 | Spring Boot 3.4.0 | Spring Data Jpa | QuertDSL 5.0.0

DataBase & Search Engine
PostgreSQL | H2 Database | Redis | ElasticSearch 8.12.0 | LogStash

Infra & Monitoring
AWS EC2 | AWS S3 | Docker | Github Actions | Prometheus | Grafana

Libraries
CodeCov | MapStruct | Spring Retry | Caffeine Cache | Thumbnailator | Crypto

1. 데이터 재사용성을 고려한 하이브리드 캐싱 전략 구축
   1. Naver API(ISBN)는 재사용성이 높아 Redis 글로벌 캐시를 적용하여 API 응답 속도와 TPS를 향상
   2. OCR 이미지는 재사용성이 낮아 Caffeine 로컬 캐시를 유지해 네트워크 오버헤드 방지
2. 대용량 트래픽을 고려한 커서 페이징 도입
   1. 데이터가 많아질수록 느려지는 Offset 페이징 대신, QueryDSL을 활용해 마지막 조회 지점(Cursor)을 기준으로 데이터를 가져오는 No-Offset 페이징을 구현하여 도서 목록 조회 성능을 일정하게 유지
3. 클라우드 스토리지 최적화
   1. 원본 이미지를 그대로 S3에 올리지 않고, 이미지 리사이징(Thumbnailator)을 거치도록 처리하여 스토리지 비용을 절감하고 클라이언트의 이미지 로딩 속도를 개선

4. 문제점 및 해결 과정

1. Soft Delete(논리 삭제) 적용 후 Unique 제약조건 충돌 문제
   1. 문제 : 도서를 삭제 처리(deleted_at 갱신)한 후, 동일한 도서를 다시 등록하려고 할 때 DB의 기존 Unique 제약조건에 걸려 DataIntegrityViolationException이 발생하는 문제 확인
   2. 해결 : 일반 Unique 제약조건을 제거하고, PostgreSQL의 부분 인덱스인 WHERE deleted_at IS NULL조건을 활용해서 활성 상태인 데이터에 대해서만 Unique를 보장하도록 DB구조와 엔티티 설정 개선
2. 클라우드 운영 환경(PostgreSQL) 한글 데이터 정렬 실패 현상
   1. 문제 : 로컬(H2) 환경과 달리 운영 환경(PostgreSQL)에서 도서 목록 ‘제목순(한글)’ 정렬 요청 시, 정렬이 무시되고 무작위 순서로 노출되는 현상 발생
   2. 해결 : 클라우드 DB의 기본 언어셋(Collation)이 영어로 설정되어 한글 정렬 가중치를 판단하지 못하는 것이 원인임을 파악. 대상 테이블 컬럼의 정렬 규칙을 바이트 단위 정렬 방식인 COLLATE "C"로 강제 변경하는 DDL을 실행하여 UTF-8 인코딩 환경에서의 한글 가나다순 정렬을 정상화함.
   3. 관련 문서 : 클라우드 운영 환경(PostgreSQL) 한글 데이터 정렬 실패 및 무작위 반환 현상 해결
3. API 명세서 스펙 불일치로 인한 썸네일 이미지 렌더링 실패
   1. 문제 : Naver 도서 검색 API 연동 후 프론트엔드에서 텍스트는 출력되나 썸네일 이미지를 렌더링하지 못하는 문제 발생
   2. 해결 : 네트워크 페이로드 분석 결과, API 명세서에는 썸네일이 Base64 인코딩 문자열(format: byte)로 정의되어 있으나 백엔드에서 원본 URL 문자열을 그대로 바이패스한 것이 원인임을 파악. RestTemplate으로 이미지를 바이트 배열로 다운로드한 뒤 Base64로 인코딩하여 반환하도록 리팩토링하여 명세 스펙을 준수하고 렌더링 문제를 해결함
   3. 관련 문서 : API 명세서 스펙(format: byte) 누락으로 인한 이미지 렌더링 실패 해결
4. 외부 API 모킹(Mock) 테스트 시 한글 URL 인코딩 불일치 문제
   1. 문제 : MockRestServiceServer를 활용한 외부 API 연동 테스트 중, 영어 키워드는 통과하지만 한글 키워드 검색 시 AssertionError가 발생하며 테스트가 실패함
   2. 해결 : RestTemplate이 내부적으로 Non-ASCII 문자를 전송할 때 자동으로 UTF-8 기반 퍼센트 인코딩을 수행한다는 동작 방식을 파악함. 테스트 코드의 가짜 서버가 기대하는 URL(expectedUrl) 세팅 시 URLEncoder.encode를 명시적으로 적용하도록 수정하여, 실제 로직과의 인코딩 불일치를 해소하고 테스트 커버리지를 확보함
   3. 관련 문서 : MockRestServiceServer 외부 API 모킹 테스트 시 URL 인코딩 불일치 해결

5. 협업 및 피드백