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2025-10-23 17:17:09 +09:00
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# User Service 내부 시퀀스 설계서
## 문서 정보
- **작성일**: 2025-10-22
- **작성자**: System Architect
- **버전**: 1.0
- **관련 문서**:
- [유저스토리](../../../userstory.md)
- [외부 시퀀스](../outer/사용자인증플로우.puml)
- [논리 아키텍처](../../logical/logical-architecture.md)
---
## 개요
User Service의 4가지 주요 시나리오에 대한 내부 처리 흐름을 상세히 정의합니다.
### 시나리오 목록
| 번호 | 파일명 | 유저스토리 | 주요 처리 내용 |
|------|--------|-----------|---------------|
| 1 | user-회원가입.puml | UFR-USER-010 | 기본 정보 검증, 사업자번호 검증(국세청 API), 트랜잭션 처리, JWT 발급 |
| 2 | user-로그인.puml | UFR-USER-020 | 비밀번호 검증(bcrypt), JWT 발급, 세션 저장, 최종 로그인 시각 업데이트 |
| 3 | user-프로필수정.puml | UFR-USER-030 | 기본 정보 수정, 매장 정보 수정, 비밀번호 변경, 트랜잭션 처리 |
| 4 | user-로그아웃.puml | UFR-USER-040 | JWT 검증, 세션 삭제, Blacklist 추가 |
---
## 아키텍처 구조
### Layered Architecture
```
┌─────────────────────────────────────┐
│ API Layer (Controller) │ - HTTP 요청/응답 처리
│ │ - DTO 변환 및 검증
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│ Business Layer (Service) │ - 비즈니스 로직 처리
│ - UserService │ - 트랜잭션 관리
│ - AuthenticationService │ - 외부 API 연동
│ - BusinessValidator │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│ Data Layer (Repository) │ - 데이터베이스 접근
│ - UserRepository │ - JPA/MyBatis
│ - StoreRepository │
└─────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────┐
│ External Systems │ - 국세청 API
│ │ - Redis Cache
│ │ - PostgreSQL DB
└─────────────────────────────────────┘
```
### 주요 컴포넌트
#### API Layer
- **UserController**: 사용자 관련 REST API 엔드포인트
- `POST /api/users/register`: 회원가입
- `POST /api/users/login`: 로그인
- `PUT /api/users/profile`: 프로필 수정
- `POST /api/users/logout`: 로그아웃
#### Business Layer
- **UserService**: 사용자 정보 관리 비즈니스 로직
- **AuthenticationService**: 인증 및 세션 관리 로직
- **BusinessValidator**: 사업자번호 검증 로직 (Circuit Breaker 적용)
#### Data Layer
- **UserRepository**: users 테이블 CRUD
- **StoreRepository**: stores 테이블 CRUD
#### Utility
- **PasswordEncoder**: bcrypt 해싱 (Cost Factor 10)
- **JwtTokenProvider**: JWT 토큰 생성/검증 (만료 7일)
---
## 시나리오별 상세 설명
### 1. 회원가입 (user-회원가입.puml)
#### 처리 단계
1. **입력 검증**: `@Valid` 어노테이션으로 DTO 검증
2. **중복 사용자 확인**: 전화번호 기반 중복 체크
3. **사업자번호 검증**:
- Redis 캐시 확인 (TTL 7일)
- 캐시 MISS: 국세청 API 호출 (Circuit Breaker 적용)
- 캐시 HIT: 0.1초, MISS: 5초
4. **비밀번호 해싱**: bcrypt (Cost Factor 10)
5. **사업자번호 암호화**: AES-256
6. **데이터베이스 트랜잭션**:
- User INSERT
- Store INSERT
- COMMIT (실패 시 자동 Rollback)
7. **JWT 토큰 생성**: Claims(userId, role=OWNER, exp=7일)
8. **세션 저장**: Redis (TTL 7일)
#### Resilience 패턴
- **Circuit Breaker**: 국세청 API (실패율 50% 초과 시 Open)
- **Retry**: 최대 3회 (지수 백오프: 1초, 2초, 4초)
- **Timeout**: 5초
- **Fallback**: 사업자번호 검증 스킵 (수동 확인 안내)
#### 응답 시간
- 캐시 HIT: 1초 이내
- 캐시 MISS: 5초 이내
---
### 2. 로그인 (user-로그인.puml)
#### 처리 단계
1. **입력 검증**: 필수 필드 확인
2. **사용자 조회**: 전화번호로 사용자 검색
3. **비밀번호 검증**: bcrypt compare
4. **JWT 토큰 생성**: Claims(userId, role=OWNER, exp=7일)
5. **세션 저장**: Redis (TTL 7일)
6. **최종 로그인 시각 업데이트**: 비동기 처리 (`@Async`)
#### 보안 처리
- 에러 메시지: 전화번호/비밀번호 구분 없이 동일 메시지 반환
- 비밀번호: bcrypt compare (원본 노출 안 됨)
#### 성능 최적화
- 최종 로그인 시각 업데이트: 비동기 처리로 응답 시간 단축
- 응답 시간: 0.5초 목표
---
### 3. 프로필 수정 (user-프로필수정.puml)
#### 처리 단계
1. **JWT 인증**: `@AuthenticationPrincipal`로 userId 추출
2. **사용자 조회**: userId로 기존 정보 조회
3. **비밀번호 변경 처리** (선택적):
- 현재 비밀번호 검증 (bcrypt compare)
- 새 비밀번호 해싱 (bcrypt)
4. **기본 정보 업데이트**: 이름, 전화번호, 이메일
5. **매장 정보 업데이트**: 매장명, 업종, 주소, 영업시간
6. **데이터베이스 트랜잭션**:
- User UPDATE
- Store UPDATE
- COMMIT (실패 시 자동 Rollback)
7. **캐시 무효화**: 프로필 캐시 삭제 (선택적)
#### 보안 처리
- 비밀번호 변경: 현재 비밀번호 확인 필수
- 권한 검증: 본인만 수정 가능
#### 향후 개선사항
- 전화번호 변경: SMS/이메일 재인증 구현
- 이메일 변경: 이메일 인증 구현
---
### 4. 로그아웃 (user-로그아웃.puml)
#### 처리 단계
1. **JWT 인증**: `@AuthenticationPrincipal`로 userId 추출
2. **JWT 토큰 검증**: 서명 및 만료 시간 확인
3. **Redis 세션 삭제**: `DEL user:session:{token}`
4. **JWT Blacklist 추가** (선택적):
- 만료되지 않은 토큰 강제 무효화
- Redis에 Blacklist 추가 (TTL: 남은 만료 시간)
5. **로그아웃 로그 기록**: userId, timestamp
#### 보안 처리
- JWT Blacklist: 만료 전 토큰 강제 무효화
- 멱등성 보장: 중복 로그아웃 요청에 안전
#### 클라이언트 측 처리
- LocalStorage 또는 Cookie에서 JWT 토큰 삭제
- 로그인 화면으로 리다이렉트
#### 성능 최적화
- Redis 삭제 연산: O(1) 시간 복잡도
- 응답 시간: 0.1초 이내
---
## 데이터 모델
### User Entity
```java
@Entity
@Table(name = "users")
public class User {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long userId;
@Column(nullable = false, length = 100)
private String name;
@Column(nullable = false, unique = true, length = 20)
private String phoneNumber;
@Column(nullable = false, unique = true, length = 255)
private String email;
@Column(nullable = false, length = 60)
private String passwordHash; // bcrypt hash
@Enumerated(EnumType.STRING)
@Column(nullable = false, length = 20)
private UserRole role; // OWNER, CUSTOMER
@Column(name = "last_login_at")
private LocalDateTime lastLoginAt;
@Column(name = "created_at", nullable = false)
private LocalDateTime createdAt;
@Column(name = "updated_at")
private LocalDateTime updatedAt;
}
```
### Store Entity
```java
@Entity
@Table(name = "stores")
public class Store {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long storeId;
@Column(name = "user_id", nullable = false)
private Long userId;
@Column(nullable = false, length = 200)
private String storeName;
@Column(length = 100)
private String industry;
@Column(columnDefinition = "TEXT")
private String address;
@Column(name = "business_number_encrypted", length = 255)
private String businessNumberEncrypted; // AES-256 encrypted
@Column(name = "business_hours", length = 500)
private String businessHours;
@Column(name = "created_at", nullable = false)
private LocalDateTime createdAt;
@Column(name = "updated_at")
private LocalDateTime updatedAt;
}
```
---
## 캐싱 전략
### Redis 캐시 키 구조
| 캐시 키 패턴 | 데이터 타입 | TTL | 용도 |
|------------|-----------|-----|------|
| `user:session:{token}` | String (JSON) | 7일 | JWT 세션 정보 (userId, role) |
| `user:business:{사업자번호}` | String (JSON) | 7일 | 사업자번호 검증 결과 (valid, status) |
| `jwt:blacklist:{token}` | String | 남은 만료 시간 | 로그아웃된 JWT 토큰 Blacklist |
| `user:profile:{userId}` | String (JSON) | 1시간 | 사용자 프로필 정보 (선택적) |
### Cache-Aside 패턴
1. Application → Redis 확인 (Cache HIT/MISS)
2. Cache MISS → Database/External API 조회
3. Database/External API → Redis 캐싱 (TTL 설정)
4. Redis → Application 반환
---
## 에러 처리
### 주요 예외 클래스
| 예외 클래스 | HTTP 상태 | 발생 시점 |
|-----------|---------|----------|
| `DuplicateUserException` | 400 | 이미 가입된 전화번호 |
| `BusinessNumberInvalidException` | 400 | 사업자번호 검증 실패 |
| `AuthenticationFailedException` | 401 | 로그인 실패 (전화번호/비밀번호 불일치) |
| `InvalidTokenException` | 401 | JWT 토큰 무효 |
| `UserNotFoundException` | 404 | 사용자 없음 |
| `InvalidPasswordException` | 400 | 현재 비밀번호 불일치 (프로필 수정) |
### 에러 응답 형식
```json
{
"error": "에러 메시지",
"code": "ERROR_CODE",
"timestamp": "2025-10-22T10:30:00Z"
}
```
---
## 보안 고려사항
### 1. 비밀번호 보안
- **해싱 알고리즘**: bcrypt (Cost Factor 10)
- **원본 노출 방지**: 비밀번호는 해시로만 저장, 평문 로깅 금지
- **에러 메시지**: 전화번호/비밀번호 구분 없이 동일 메시지 반환 (보안 강화)
### 2. JWT 보안
- **만료 시간**: 7일 (Refresh Token 별도 구현 가능)
- **서명 알고리즘**: HS256 또는 RS256
- **Blacklist 관리**: 로그아웃 시 Redis Blacklist에 추가
### 3. 민감 정보 암호화
- **사업자번호**: AES-256 암호화 저장
- **전송 보안**: HTTPS 강제 적용
### 4. 세션 관리
- **세션 저장**: Redis (서버 재시작에도 유지)
- **세션 만료**: 7일 후 자동 삭제 (TTL)
- **동시 세션**: 동일 사용자 다중 세션 허용 (필요 시 제한 가능)
---
## 성능 최적화
### 1. 캐싱 효과
- **사업자번호 검증**: 5초 → 0.1초 (98% 개선)
- **세션 조회**: Redis 사용으로 DB 부하 감소
### 2. 비동기 처리
- **최종 로그인 시각 업데이트**: `@Async`로 비동기 처리
- **응답 시간 개선**: 0.5초 목표 달성
### 3. 데이터베이스 최적화
- **인덱스**: `phone_number`, `email` 컬럼에 Unique Index
- **Connection Pool**: HikariCP 사용 (최소 10개, 최대 50개)
---
## 테스트 전략
### Unit Test
- UserService, AuthenticationService 단위 테스트
- Mock 객체: UserRepository, Redis, 국세청 API
### Integration Test
- Controller → Service → Repository 통합 테스트
- 실제 Redis 및 PostgreSQL 사용 (Testcontainers)
### E2E Test
- Postman 또는 REST Assured로 전체 플로우 테스트
- 회원가입 → 로그인 → 프로필 수정 → 로그아웃
---
## 향후 개선사항
### Phase 2
1. **Refresh Token 구현**: Access Token 만료 시 갱신 메커니즘
2. **소셜 로그인**: 카카오, 네이버, 구글 OAuth 2.0 연동
3. **2FA (Two-Factor Authentication)**: SMS 또는 TOTP 기반 2단계 인증
4. **비밀번호 재설정**: 이메일/SMS를 통한 비밀번호 재설정 기능
### Phase 3
1. **계정 잠금 정책**: 로그인 5회 실패 시 계정 잠금
2. **세션 관리 고도화**: 동시 세션 수 제한, 세션 활성 기록
3. **감사 로그**: 민감 작업(로그인, 비밀번호 변경) 감사 로그 저장
4. **Rate Limiting**: 로그인 API에 Rate Limiting 적용 (사용자당 5회/분)
---
## 참고 문서
- [유저스토리](../../../userstory.md)
- [외부 시퀀스](../outer/사용자인증플로우.puml)
- [논리 아키텍처](../../logical/logical-architecture.md)
- [공통설계원칙](../../../common-principles.md)
- [내부시퀀스설계가이드](../../../../claude/sequence-inner-design.md)
---
**문서 버전**: 1.0
**최종 수정일**: 2025-10-22
**작성자**: System Architect
**변경 사항**: User Service 내부 시퀀스 4개 시나리오 초안 작성 완료
@@ -1,263 +0,0 @@
# Event Service - 내부 시퀀스 설계 완료
## 문서 정보
- **작성일**: 2025-10-22
- **작성자**: System Architect
- **관련 문서**:
- [유저스토리](../../../userstory.md)
- [외부 시퀀스 - 이벤트생성플로우](../outer/이벤트생성플로우.puml)
- [논리 아키텍처](../../logical/logical-architecture.md)
---
## 작성 완료 시나리오 (10개)
### 1. event-목적선택.puml
- **유저스토리**: UFR-EVENT-020
- **기능**: 이벤트 목적 선택 및 저장
- **주요 흐름**:
- POST /api/events/purposes
- EventService → EventRepository → Event DB 저장
- Redis 캐시 저장 (TTL 30분)
- Kafka EventCreated 이벤트 발행
- **특징**: 캐시 히트 시 DB 조회 생략
### 2. event-AI추천요청.puml
- **유저스토리**: UFR-EVENT-030
- **기능**: AI 추천 요청 (Kafka Job 발행)
- **주요 흐름**:
- POST /api/events/{id}/ai-recommendations
- EventService → JobService
- Kafka ai-job 토픽 발행
- Job ID 즉시 반환 (202 Accepted)
- **특징**: 비동기 처리, AI Service는 백그라운드에서 Kafka 구독
### 3. event-추천결과조회.puml
- **유저스토리**: UFR-EVENT-030 (결과 조회)
- **기능**: AI 추천 결과 폴링 조회
- **주요 흐름**:
- GET /api/jobs/{jobId}/status
- JobService → Redis 캐시 조회
- Job 상태에 따라 응답 (COMPLETED/PROCESSING/FAILED)
- **특징**: 최대 30초 동안 폴링 (2초 간격)
### 4. event-이미지생성요청.puml
- **유저스토리**: UFR-CONT-010
- **기능**: 이미지 생성 요청 (Kafka Job 발행)
- **주요 흐름**:
- POST /api/events/{id}/content-generation
- EventService → JobService
- Kafka image-job 토픽 발행
- Job ID 즉시 반환 (202 Accepted)
- **특징**: Content Service는 백그라운드에서 3가지 스타일 생성
### 5. event-이미지결과조회.puml
- **유저스토리**: UFR-CONT-010 (결과 조회)
- **기능**: 이미지 생성 결과 폴링 조회
- **주요 흐름**:
- GET /api/jobs/{jobId}/status
- JobService → Redis 캐시 조회
- 완료 시 3가지 스타일 이미지 URL 반환
- **특징**: 최대 30초 동안 폴링 (3초 간격)
### 6. event-콘텐츠선택.puml
- **유저스토리**: UFR-CONT-020
- **기능**: 선택한 콘텐츠 저장
- **주요 흐름**:
- PUT /api/events/drafts/{id}/content
- EventService → EventRepository
- 선택한 이미지 URL 및 편집 내용 저장
- 캐시 무효화
- **특징**: 텍스트, 색상 편집 내용 적용
### 7. event-최종승인및배포.puml
- **유저스토리**: UFR-EVENT-050
- **기능**: 최종 승인 및 Distribution Service 동기 호출
- **주요 흐름**:
- POST /api/events/{id}/publish
- 이벤트 상태 변경 (DRAFT → APPROVED)
- Kafka EventCreated 이벤트 발행
- Distribution Service 동기 호출 (POST /api/distribution/distribute)
- 배포 완료 후 상태 변경 (APPROVED → ACTIVE)
- **특징**: Circuit Breaker 적용, Timeout 70초
### 8. event-상세조회.puml
- **유저스토리**: UFR-EVENT-060
- **기능**: 이벤트 상세 정보 조회
- **주요 흐름**:
- GET /api/events/{id}
- Redis 캐시 확인 (TTL 5분)
- 캐시 미스 시 DB 조회 (JOIN으로 경품, 배포 이력 포함)
- 사용자 권한 검증
- **특징**: JOIN 쿼리로 관련 데이터 한 번에 조회
### 9. event-목록조회.puml
- **유저스토리**: UFR-EVENT-070
- **기능**: 이벤트 목록 조회 (필터/검색)
- **주요 흐름**:
- GET /api/events?status={status}&keyword={keyword}
- Redis 캐시 확인 (TTL 1분)
- 캐시 미스 시 DB 조회 (필터/검색 조건 적용)
- 페이지네이션 (20개/페이지)
- **특징**: 인덱스 활용 (user_id, status, created_at)
### 10. event-대시보드조회.puml
- **유저스토리**: UFR-EVENT-010
- **기능**: 대시보드 이벤트 목록
- **주요 흐름**:
- GET /api/events/dashboard
- Redis 캐시 확인 (TTL 1분)
- 캐시 미스 시 병렬 조회 (진행중/예정/종료)
- 각 섹션 최대 5개 표시
- **특징**: 병렬 쿼리로 성능 최적화
---
## 설계 원칙 준수 사항
### 1. 공통설계원칙 준수
- ✅ 모든 레이어 표시 (Controller → Service → Repository)
- ✅ 외부 시스템/인프라 `<<E>>` 표시
- ✅ 캐시 접근 명시 (Redis)
- ✅ DB 접근 명시 (PostgreSQL)
- ✅ Kafka 이벤트/Job 발행 표시
### 2. 내부시퀀스설계 가이드 준수
- ✅ 각 시나리오별 독립 파일 생성
- ✅ PlantUML `!theme mono` 적용
- ✅ 명확한 타이틀 (서비스명 + 시나리오 + 유저스토리)
- ✅ 참여자 타입 표시 (<<C>>, <<S>>, <<R>>, <<E>>)
- ✅ 데이터베이스 쿼리 표시
- ✅ 캐싱 전략 표시 (Cache-Aside)
- ✅ 비동기 처리 흐름 표시 (Kafka)
### 3. Event-Driven 아키텍처 반영
- ✅ Kafka Event Topics 발행 (EventCreated)
- ✅ Kafka Job Topics 발행 (ai-job, image-job)
- ✅ 비동기 작업 Job ID 즉시 반환 (202 Accepted)
- ✅ 폴링 방식 결과 조회 (GET /api/jobs/{jobId}/status)
### 4. Resilience 패턴 명시
- ✅ Circuit Breaker 적용 표시 (Distribution Service 호출)
- ✅ Timeout 설정 표시 (70초)
- ✅ 캐싱 전략 표시 (TTL 설정)
---
## 검증 체크리스트
### 유저스토리 매칭
- [x] UFR-EVENT-010: 대시보드 이벤트 목록 → event-대시보드조회.puml
- [x] UFR-EVENT-020: 이벤트 목적 선택 → event-목적선택.puml
- [x] UFR-EVENT-030: AI 이벤트 추천 → event-AI추천요청.puml, event-추천결과조회.puml
- [x] UFR-EVENT-040: 배포 채널 선택 → (최종승인에 포함)
- [x] UFR-EVENT-050: 최종 승인 및 배포 → event-최종승인및배포.puml
- [x] UFR-EVENT-060: 이벤트 상세 조회 → event-상세조회.puml
- [x] UFR-EVENT-070: 이벤트 목록 관리 → event-목록조회.puml
- [x] UFR-CONT-010: SNS 이미지 생성 → event-이미지생성요청.puml, event-이미지결과조회.puml
- [x] UFR-CONT-020: 콘텐츠 편집 → event-콘텐츠선택.puml
### 외부 시퀀스 일치성
- [x] Kafka Job 발행 (AI 추천) - ai-job 토픽
- [x] Kafka Job 발행 (이미지 생성) - image-job 토픽
- [x] Kafka Event 발행 (EventCreated) - event-topic
- [x] Distribution Service 동기 호출 (REST API)
- [x] Redis 캐싱 전략 (Cache-Aside)
- [x] Job 폴링 방식 (5초 간격 AI, 3초 간격 이미지)
### 논리 아키텍처 일치성
- [x] Event Service 책임 범위
- [x] Kafka 통합 메시징 플랫폼
- [x] Redis 캐시 키 패턴
- [x] Database-per-Service 원칙
- [x] Resilience 패턴 적용
---
## 파일 위치
```
design/backend/sequence/inner/
├── event-목적선택.puml
├── event-AI추천요청.puml
├── event-추천결과조회.puml
├── event-이미지생성요청.puml
├── event-이미지결과조회.puml
├── event-콘텐츠선택.puml
├── event-최종승인및배포.puml
├── event-상세조회.puml
├── event-목록조회.puml
└── event-대시보드조회.puml
```
---
## 다이어그램 확인 방법
### PlantUML 렌더링
1. https://www.plantuml.com/plantuml/uml/ 접속
2.`.puml` 파일 내용 붙여넣기
3. 다이어그램 시각적 확인
### 로컬 렌더링 (IntelliJ/VS Code)
- IntelliJ: PlantUML Integration 플러그인 설치
- VS Code: PlantUML 확장 설치
---
## 주요 설계 결정사항
### 1. 비동기 처리 전략
- **AI 추천**: Kafka ai-job 토픽 발행 → 비동기 처리 → Job 폴링
- **이미지 생성**: Kafka image-job 토픽 발행 → 비동기 처리 → Job 폴링
- **이유**: 장시간 작업 (10초, 5초)을 동기로 처리 시 사용자 경험 저하
### 2. 배포 동기 처리
- **Distribution Service**: REST API 동기 호출 (POST /api/distribution/distribute)
- **이유**: 배포 완료 여부를 즉시 확인하고 사용자에게 피드백 제공
- **Resilience**: Circuit Breaker + Timeout 70초
### 3. 캐싱 전략
- **목적 선택**: TTL 30분 (임시 저장 성격)
- **상세 조회**: TTL 5분 (자주 조회, 실시간성 중요)
- **목록/대시보드**: TTL 1분 (실시간 업데이트)
- **이유**: 조회 빈도와 실시간성 요구사항에 따라 차등 적용
### 4. Job 상태 관리
- **Redis 캐시**: Job 상태 및 결과 저장 (TTL 1시간)
- **폴링 방식**: 클라이언트가 주기적으로 Job 상태 확인
- **이유**: 간단한 구현, WebSocket 대비 낮은 복잡도
---
## 성능 최적화 포인트
### 1. 캐시 히트율
- 목적 선택: 90% 예상 (재방문 시 캐시 활용)
- 상세 조회: 95% 예상 (자주 조회)
- 목록/대시보드: 90% 예상 (1분 TTL로 대부분 캐시 활용)
### 2. 데이터베이스 최적화
- 인덱스: user_id, status, created_at
- JOIN 최적화: 상세 조회 시 관련 데이터 한 번에 조회
- 페이지네이션: 20개/페이지로 쿼리 부하 감소
### 3. 병렬 처리
- 대시보드 조회: 진행중/예정/종료 병렬 쿼리
- 이미지 생성: 3가지 스타일 병렬 생성 (Content Service에서)
---
## 향후 개선 방안
### Phase 2 이후
1. **WebSocket 실시간 푸시**: Job 폴링을 WebSocket으로 전환
2. **Event Sourcing**: 모든 상태 변경을 이벤트로 저장
3. **GraphQL**: 클라이언트 맞춤형 데이터 조회
4. **Database Read Replica**: 읽기 부하 분산
---
**문서 작성 완료일**: 2025-10-22
**작성자**: System Architect
**상태**: ✅ 완료 (10개 시나리오 모두 작성)