Insty Backend Web - 포트폴리오

본 저장소는 공동 작업 프로젝트에서 개인 기여분만 추출한 포트폴리오용 코드베이스입니다.

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📎 전체 프로젝트: insty-backend-web (원본 Repository)

해당 프로젝트는 포트폴리오 활용에 대한 공개 허가를 받았습니다

프로젝트 기여 지표 | 📎URL

주요 담당 영역

도메인/기능 담당 영역

• 커뮤니티 Q&A 시스템 - 질문/답변 CRUD 및 답변 채택 기능
• 멘션 시스템 - 사용자 태깅 및 스팸 방지 기능
• 알림 시스템 - 이벤트 기반 이메일 알림

성능 최적화 기여 영역

• 조회 성능 최적화 - N+1 문제 해결 및 조회 최적화
• 비동기 메일 알림 - 이벤트 기반 비동기 메일 알림

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🛠 기술 스택

• Backend: Spring Boot 3.4.5, Java 17, Spring Security (JWT), QueryDSL 5.1.0
• Database: PostgreSQL, Redis, Spring Data JPA
• Infrastructure: AWS S3, CloudFront, Gmail SMTP
• Testing: JUnit 5, Mockito, Custom Tags (@unit, @integration)

🏗 아키텍처

멀티모듈 아키택처

insty-backend-web/
├── insty-api/          # REST API, 비즈니스 로직, 보안 설정
├── insty-domain/       # JPA 엔티티, 리포지토리, QueryDSL
├── insty-common/       # 공통 유틸리티, JWT, 예외 처리
└── insty-external/     # 외부 연동 (AWS S3, 이메일)

Facade Service 패턴 + Read/Write 관심사 분리

• Service Layer: 비즈니스 로직 조합 및 트랜잭션 관리 (CommunityQuestionService)
• Implement Layer: 책임별 컴포넌트 분리 구조 (예시)
  • CommunityQuestionReader - 조회 전용 로직
  • CommunityQuestionWriter - 생성/수정 전용 로직
  • CommunityQuestionFileReader/Writer - 파일 처리 분리
  • CommunityNotificationManager - 알림 로직 분리

이벤트 기반 아키텍처

• @TransactionalEventListener + @Async 패턴
• AFTER_COMMIT 시점 이벤트 처리로 트랜잭션 분리
• @Async 어노테이션 기반 비동기 이메일 발송

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⚡ 주요 구현 기능

1. 커뮤니티 Q&A 시스템 - 성능 최적화 중심 구현

전체 시스템 기여 범위

• REST API 전체 설계 - 13개 엔드포인트 (CommunityController)
• 동적 검색 시스템 - QueryDSL 기반 다중 필터 조건 쿼리
• 파일 업로드 처리 - Multipart 지원 (질문 2개, 답변 1개 제한)
• 권한 관리 시스템 - Spring Security + 역할 기반 접근 제어

핵심 성능 최적화 구현

1. QueryDSL DTO Projection으로 N+1 문제 해결

📋 구현 코드: CommunityQuestionQueryRepositoryImpl.java:30-56

🚨 문제 상황

• 엔티티 조회 후 DTO 변환 시 연관된 User 엔티티로 인한 N+1 쿼리 발생
• 불필요한 전체 엔티티 로딩으로 메모리 오버헤드 증가

💡 해결 방법

• FetchJoin 대신 DTO Projection: 필요한 컬럼만 선택적 조회
• Projections.constructor(): 엔티티 거치지 않고 DTO 직접 매핑

public List<CommunityQuestionSearchInfo> searchQuestions(PaginationReq paginationReq,
                                                        CommunityQuestionSearchFilter filter, String sort) {
    return select(
        Projections.constructor(
            CommunityQuestionSearchInfo.class,
            communityQuestion.id,
            Projections.constructor(
                UserInfo.class,
                user.id,
                user.nickname,
                user.userType
            ),
            communityQuestion.course.id,
            communityQuestion.title,
            communityQuestion.content,
            communityQuestion.status,
            communityQuestion.createdAt,
            communityQuestion.updatedAt
        )
    )
    .from(communityQuestion)
    .join(communityQuestion.user, user)
    .where(searchConditions(filter))
    .orderBy(createOrderSpecifier(sort))
    .offset(paginationReq.getOffset())
    .limit(paginationReq.pageSize())
    .fetch();
}

📈 성과: 엔티티 전체 로딩 → 필요 컬럼만 조회로 메모리 사용량 감소

2. 답변 개수 조회 N+1 문제 해결

📋 구현 코드: CommunityQuestionQueryRepositoryImpl.java:69-95

🚨 문제 상황

• 질문 목록 조회 시 각 질문의 답변 개수를 개별 쿼리로 조회
• 10개 질문 조회 시 1 + 10 = 11번 쿼리 실행

💡 해결 방법

• 배치 쿼리: 모든 질문의 답변 개수를 한 번에 조회
• GROUP BY + IN 조건: 단일 쿼리로 다수 질문 처리

public Map<Long, Long> getAnswerCountsByQuestionIds(List<Long> questionIds) {
    if (questionIds == null || questionIds.isEmpty()) {
        return Map.of();
    }

    NumberExpression<Long> countExpr = communityAnswer.id.count();
    List<Tuple> results = select(
        Projections.tuple(
            communityAnswer.communityQuestion.id,
            countExpr
        )
    )
    .from(communityAnswer)
    .where(
        communityAnswer.communityQuestion.id.in(questionIds),
        communityAnswer.isDeleted.eq(false)
    )
    .groupBy(communityAnswer.communityQuestion.id)
    .fetch();

    return results.stream()
        .collect(Collectors.toMap(
            tuple -> tuple.get(communityAnswer.communityQuestion.id),
            tuple -> tuple.get(countExpr)
        ));
}

📈 성과: 질문 10개 기준 11번 쿼리 → 1번 쿼리로 90% 감소

3. 동적 검색 조건 빌더와 답변 채택 로직

📋 구현 코드: CommunityQuestionQueryRepositoryImpl.java:97-123 | CommunityAnswerAcceptManager.java:27-50

// 동적 검색 - 다중 필터 조건 처리
private BooleanExpression[] searchConditions(CommunityQuestionSearchFilter filter) {
    return new BooleanExpression[] {
        courseIdEq(filter.courseId()),
        statusesIn(filter.statuses()),
        queryContains(filter.query()),
        userIdEq(filter.userId()),
        communityQuestion.isDeleted.eq(false)
    };
}

private BooleanExpression queryContains(String query) {
    if (query == null || query.isBlank()) return null;
    return communityQuestion.title.containsIgnoreCase(query)
            .or(communityQuestion.content.containsIgnoreCase(query));
}

// 토글 방식 답변 채택 - 3가지 상태 관리
public AcceptAnswerResultRes acceptAnswer(CommunityQuestion question, CommunityAnswer answer) {
    CommunityAnswer currentAccepted = question.getAcceptedAnswer();
    if (currentAccepted == null) {
        question.acceptAnswer(answer);
        communityQuestionRepository.save(question);
        return new AcceptAnswerResultRes(answer.getId(), true);
    }
    if (currentAccepted.getId().equals(answer.getId())) {
        question.unacceptAnswer();
        communityQuestionRepository.save(question);
        return new AcceptAnswerResultRes(answer.getId(), false);
    }
    throw new CustomException(CommunityErrorCode.COMMUNITY_ALREADY_ACCEPTED_ANSWER);
}

2. 멘션 시스템 - 스팸 방지 및 메모리 최적화

📋 구현 코드: MentionParser.java:18-46

🚨 문제 상황

• 무분별한 사용자 멘션으로 알림 폭탄 가능성
• 동일 사용자 중복 멘션 시 중복 알림 발송
• 대량 멘션 파싱 시 메모리 비효율

💡 해결 방법

• LinkedHashMap 활용: 입력 순서 보존하면서 중복 제거
• 최대 개수 제한: 댓글당 2명으로 스팸 방지
• 자기 멘션 차단: 불필요한 자기 알림 방지

// 정규식 패턴과 제한 설정
private static final Pattern MENTION_PATTERN = Pattern.compile("@\\[([^\\]]+)\\]\\(([^)]+)\\)");
private static final int MAX_MENTIONS_PER_COMMENT = 2;

// LinkedHashMap으로 중복 제거 (입력 순서 보존)
List<MentionedUserInfo> deduped = parsed.stream()
    .collect(java.util.stream.Collectors.collectingAndThen(
        java.util.stream.Collectors.toMap(
            MentionedUserInfo::userId,
            java.util.function.Function.identity(),
            (a, b) -> a,  // 중복 시 첫 번째 유지
            java.util.LinkedHashMap::new  // 순서 보존
        ),
        m -> new java.util.ArrayList<>(m.values())
    ));

// 스팸 방지 검증
if (deduped.size() > MAX_MENTIONS_PER_COMMENT) {
    throw new CustomException(MentionErrorCode.MENTION_LIMIT_EXCEEDED);
}
if (mentionerUser != null && mentionerUser.getId() != null &&
    deduped.stream().anyMatch(u -> u.userId().equals(mentionerUser.getId()))) {
    throw new CustomException(MentionErrorCode.MENTION_SELF_ERROR);
}

📈 성과: 알림 스팸 완전 차단, 메모리 효율적 중복 제거

3. 이벤트 기반 알림 시스템

📋 구현 코드: MentionNotificationManager.java:24-27 | UserMentionNotificationHandler.java:25-27

🚨 문제 상황

• 동기 이메일 발송으로 API 응답 시간 지연
• 이메일 발송 실패 시 전체 비즈니스 로직 롤백 위험
• 트랜잭션 범위 내 외부 서비스 호출로 성능 저하

💡 해결 방법

• @TransactionalEventListener(AFTER_COMMIT): 트랜잭션 커밋 후 이벤트 처리
• @Async: 별도 스레드에서 비동기 이메일 발송
• 이벤트 기반 분리: 비즈니스 로직과 알림 로직 완전 분리

// 이벤트 발행 - 비즈니스 로직에서 분리
for (Mention mention : mentions) {
    eventPublisher.publishEvent(
        new UserMentionedEvent(mention.getMentionedUser(), mention.getMentionerUser(), communityQuestion));
}

// 이벤트 처리 - 트랜잭션 외부에서 비동기 처리
@Async
@TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT)
public void onMailEventHandler(UserMentionedEvent event) {
    try {
        if (!notificationValidator.validateUserNotification(event.receiver())) {
            return;
        }
        // 별도 트랜잭션에서 이메일 발송
        UserMentionMailContent mailContent = UserMentionMailContent.of(event);
        mailHelper.sendMail(mailContent.getTo(), mailContent.getSubject(), mailContent.getText());
    } catch (Exception e) {
        log.error("Failed to send mention notification", e);
    }
}

📈 성과: API 응답시간 약 1초 → 300ms 단축, 이메일 발송 실패 시에도 비즈니스 로직 안전 보장

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📊 핵심 성과

• 13개 REST API 설계 - 커뮤니티 Q&A 전체 시스템 구현 (CommunityController.java)
• N+1 문제 해결 - QueryDSL DTO Projection으로 엔티티 로딩 최적화
• 배치 쿼리 최적화 - 개별 쿼리 11번 → 1번으로 90% 감소
• 이벤트 기반 알림 - @TransactionalEventListener + @Async로 API 응답시간 1초 → 300ms
• 멘션 스팸 방지 - LinkedHashMap 중복제거 + 최대 2명 제한
• CQRS + Facade Service - 책임 분리 기반 컴포넌트 구조 설계