배치-redis,db조회수정

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

.run/analytics-service.run.xml

@@ -5,11 +5,11 @@
         <map>
           <!-- Database Settings -->
           <entry key="DB_KIND" value="postgresql" />
-          <entry key="DB_HOST" value="localhost" />
+          <entry key="DB_HOST" value="4.230.49.9" />
           <entry key="DB_PORT" value="5432" />
-          <entry key="DB_NAME" value="analytics_db" />
+          <entry key="DB_NAME" value="analyticdb" />
-          <entry key="DB_USERNAME" value="analytics_user" />
+          <entry key="DB_USERNAME" value="eventuser" />
-          <entry key="DB_PASSWORD" value="analytics_pass" />
+          <entry key="DB_PASSWORD" value="Hi5Jessica!" />
 
           <!-- Redis Settings -->
           <entry key="REDIS_HOST" value="20.214.210.71" />

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/batch/AnalyticsBatchScheduler.java

@@ -5,6 +5,7 @@ import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository;
 import com.kt.event.analytics.service.AnalyticsService;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
 import org.springframework.stereotype.Component;
 
@@ -23,13 +24,14 @@ public class AnalyticsBatchScheduler {
 
     private final AnalyticsService analyticsService;
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
+    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
     /**
      * 5분 단위 Analytics 데이터 갱신 배치
      *
-     * - 모든 활성 이벤트의 대시보드 데이터를 갱신
+     * - 각 이벤트마다 Redis 캐시 확인
-     * - 외부 API 호출을 통해 최신 데이터 수집
+     * - 캐시 있음 → 건너뛰기 (1시간 유효)
-     * - Redis 캐시 업데이트
+     * - 캐시 없음 → PostgreSQL + 외부 API → Redis 저장
      */
     @Scheduled(fixedRate = 300000) // 5분 = 300,000ms
     public void refreshAnalyticsDashboard() {
@@ -40,30 +42,41 @@ public class AnalyticsBatchScheduler {
             List<EventStats> activeEvents = eventStatsRepository.findAll();
             log.info("활성 이벤트 수: {}", activeEvents.size());
 
-            // 2. 각 이벤트별로 대시보드 데이터 갱신
+            // 2. 각 이벤트별로 캐시 확인 및 갱신
             int successCount = 0;
+            int skipCount = 0;
             int failCount = 0;
 
             for (EventStats event : activeEvents) {
+                String cacheKey = "analytics:dashboard:" + event.getEventId();
+
                 try {
-                    log.debug("이벤트 데이터 갱신 시작: eventId={}, title={}",
+                    // 2-1. Redis 캐시 확인
+                    if (redisTemplate.hasKey(cacheKey)) {
+                        log.debug("✅ 캐시 유효, 건너뜀: eventId={}", event.getEventId());
+                        skipCount++;
+                        continue;
+                    }
+
+                    // 2-2. 캐시 없음 → 데이터 갱신
+                    log.info("캐시 만료, 갱신 시작: eventId={}, title={}",
                              event.getEventId(), event.getEventTitle());
 
                     // refresh=true로 호출하여 캐시 갱신 및 외부 API 호출
                     analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), null, null, true);
 
                     successCount++;
-                    log.debug("이벤트 데이터 갱신 완료: eventId={}", event.getEventId());
+                    log.info("✅ 배치 갱신 완료: eventId={}", event.getEventId());
 
                 } catch (Exception e) {
                     failCount++;
-                    log.error("이벤트 데이터 갱신 실패: eventId={}, error={}",
+                    log.error("❌ 배치 갱신 실패: eventId={}, error={}",
                              event.getEventId(), e.getMessage(), e);
                 }
             }
 
-            log.info("===== Analytics 배치 완료: 성공={}, 실패={}, 종료시각={} =====",
+            log.info("===== Analytics 배치 완료: 성공={}, 건너뜀={}, 실패={}, 종료시각={} =====",
-                    successCount, failCount, LocalDateTime.now());
+                    successCount, skipCount, failCount, LocalDateTime.now());
 
         } catch (Exception e) {
             log.error("Analytics 배치 실행 중 오류 발생: {}", e.getMessage(), e);

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/config/SampleDataLoader.java

@@ -6,6 +6,7 @@ import com.kt.event.analytics.entity.TimelineData;
 import com.kt.event.analytics.repository.ChannelStatsRepository;
 import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository;
 import com.kt.event.analytics.repository.TimelineDataRepository;
+import jakarta.persistence.EntityManager;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
@@ -14,6 +15,7 @@ import org.springframework.context.annotation.Profile;
 import org.springframework.stereotype.Component;
 import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
+import jakarta.annotation.PreDestroy;
 import java.math.BigDecimal;
 import java.time.LocalDateTime;
 import java.util.ArrayList;
@@ -23,8 +25,8 @@ import java.util.Random;
 /**
  * 샘플 데이터 로더
  *
- * 애플리케이션 시작 시 대시보드 테스트를 위한 샘플 데이터를 자동으로 적재합니다.
+ * - 서비스 시작 시: PostgreSQL 샘플 데이터 자동 생성
- * 모든 프로파일에서 실행되며, 기존 데이터가 있으면 건너뜁니다.
+ * - 서비스 종료 시: PostgreSQL 전체 데이터 삭제
  */
 @Slf4j
 @Component
@@ -34,6 +36,7 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
     private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
     private final TimelineDataRepository timelineDataRepository;
+    private final EntityManager entityManager;
 
     private final Random random = new Random();
 
@@ -41,33 +44,42 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
     @Transactional
     public void run(ApplicationArguments args) {
         log.info("========================================");
-        log.info("샘플 데이터 적재 시작");
+        log.info("🚀 서비스 시작: PostgreSQL 샘플 데이터 생성");
         log.info("========================================");
 
-        // 기존 샘플 데이터 확인
+        // 항상 기존 데이터 삭제 후 새로 생성
-        if (eventStatsRepository.count() > 0) {
+        long existingCount = eventStatsRepository.count();
-            log.info("기존 데이터가 존재하여 샘플 데이터 적재를 건너뜁니다.");
+        if (existingCount > 0) {
-            return;
+            log.info("기존 데이터 {} 건 삭제 중...", existingCount);
+            timelineDataRepository.deleteAll();
+            channelStatsRepository.deleteAll();
+            eventStatsRepository.deleteAll();
+
+            // 삭제 커밋 보장
+            entityManager.flush();
+            entityManager.clear();
+
+            log.info("✅ 기존 데이터 삭제 완료");
         }
 
         try {
             // 1. 이벤트 통계 데이터 생성
             List<EventStats> eventStatsList = createEventStats();
             eventStatsRepository.saveAll(eventStatsList);
-            log.info("이벤트 통계 데이터 적재 완료: {} 건", eventStatsList.size());
+            log.info("✅ 이벤트 통계 데이터 적재 완료: {} 건", eventStatsList.size());
 
             // 2. 채널별 통계 데이터 생성
             List<ChannelStats> channelStatsList = createChannelStats(eventStatsList);
             channelStatsRepository.saveAll(channelStatsList);
-            log.info("채널별 통계 데이터 적재 완료: {} 건", channelStatsList.size());
+            log.info("✅ 채널별 통계 데이터 적재 완료: {} 건", channelStatsList.size());
 
             // 3. 타임라인 데이터 생성
             List<TimelineData> timelineDataList = createTimelineData(eventStatsList);
             timelineDataRepository.saveAll(timelineDataList);
-            log.info("타임라인 데이터 적재 완료: {} 건", timelineDataList.size());
+            log.info("✅ 타임라인 데이터 적재 완료: {} 건", timelineDataList.size());
 
             log.info("========================================");
-            log.info("샘플 데이터 적재 완료!");
+            log.info("🎉 샘플 데이터 적재 완료!");
             log.info("========================================");
             log.info("테스트 가능한 이벤트:");
             eventStatsList.forEach(event ->
@@ -80,6 +92,40 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
         }
     }
 
+    /**
+     * 서비스 종료 시 전체 데이터 삭제
+     */
+    @PreDestroy
+    @Transactional
+    public void onShutdown() {
+        log.info("========================================");
+        log.info("🛑 서비스 종료: PostgreSQL 전체 데이터 삭제");
+        log.info("========================================");
+
+        try {
+            long timelineCount = timelineDataRepository.count();
+            long channelCount = channelStatsRepository.count();
+            long eventCount = eventStatsRepository.count();
+
+            log.info("삭제 대상: 이벤트={}, 채널={}, 타임라인={}",
+                    eventCount, channelCount, timelineCount);
+
+            timelineDataRepository.deleteAll();
+            channelStatsRepository.deleteAll();
+            eventStatsRepository.deleteAll();
+
+            // 삭제 커밋 보장
+            entityManager.flush();
+            entityManager.clear();
+
+            log.info("✅ 모든 샘플 데이터 삭제 완료!");
+            log.info("========================================");
+
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("샘플 데이터 삭제 중 오류 발생", e);
+        }
+    }
+
     /**
      * 이벤트 통계 샘플 데이터 생성
      */

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/AnalyticsService.java

@@ -41,7 +41,7 @@ public class AnalyticsService {
     private final ObjectMapper objectMapper;
 
     private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
-    private static final long CACHE_TTL = 3600; // 1시간
+    private static final long CACHE_TTL = 3600; // 1시간 (단일 캐시)
 
     /**
      * 대시보드 데이터 조회
@@ -57,12 +57,12 @@ public class AnalyticsService {
 
         String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
 
-        // 캐시 조회 (refresh가 false일 때만)
+        // 1. Redis 캐시 조회 (refresh가 false일 때만)
         if (!refresh) {
             String cachedData = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
             if (cachedData != null) {
                 try {
-                    log.debug("캐시 HIT: {}", cacheKey);
+                    log.info("✅ 캐시 HIT: {} (1시간 캐시)", cacheKey);
                     return objectMapper.readValue(cachedData, AnalyticsDashboardResponse.class);
                 } catch (JsonProcessingException e) {
                     log.warn("캐시 데이터 역직렬화 실패: {}", e.getMessage());
@@ -70,34 +70,37 @@ public class AnalyticsService {
             }
         }
 
-        // 캐시 MISS: 데이터 통합 작업
+        // 2. 캐시 MISS: 데이터 통합 작업
-        log.debug("캐시 MISS 또는 refresh=true: 데이터 통합 작업 시작");
+        log.info("캐시 MISS 또는 refresh=true: PostgreSQL + 외부 API 호출");
 
-        // 1. Analytics DB 조회
+        // 2-1. Analytics DB 조회 (PostgreSQL)
         EventStats eventStats = eventStatsRepository.findByEventId(eventId)
             .orElseThrow(() -> new BusinessException(ErrorCode.EVENT_001));
 
         List<ChannelStats> channelStatsList = channelStatsRepository.findByEventId(eventId);
+        log.debug("PostgreSQL 조회 완료: eventId={}, 채널 수={}", eventId, channelStatsList.size());
 
-        // 2. 외부 채널 API 병렬 호출 (Circuit Breaker 적용)
+        // 2-2. 외부 채널 API 병렬 호출 (Circuit Breaker 적용)
-        // TODO: refresh가 true일 때만 외부 API 호출하도록 개선 필요
+        try {
-        // 현재는 샘플 데이터 사용을 위해 주석 처리
+            externalChannelService.updateChannelStatsFromExternalAPIs(eventId, channelStatsList);
-        // if (refresh) {
+            log.info("외부 API 호출 성공: eventId={}", eventId);
-        //     externalChannelService.updateChannelStatsFromExternalAPIs(eventId, channelStatsList);
+        } catch (Exception e) {
-        // }
+            log.warn("외부 API 호출 실패, PostgreSQL 샘플 데이터 사용: eventId={}, error={}",
+                    eventId, e.getMessage());
+            // Fallback: PostgreSQL 샘플 데이터만 사용
+        }
 
         // 3. 대시보드 데이터 구성
         AnalyticsDashboardResponse response = buildDashboardData(eventStats, channelStatsList, startDate, endDate);
 
-        // 4. Redis 캐싱 (읽기 전용 오류 시 무시)
+        // 4. Redis 캐싱 (1시간 TTL)
         try {
             String jsonData = objectMapper.writeValueAsString(response);
             redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, jsonData, CACHE_TTL, TimeUnit.SECONDS);
-            log.debug("캐시 저장 완료: {}", cacheKey);
+            log.info("✅ Redis 캐시 저장 완료: {} (TTL: 1시간)", cacheKey);
         } catch (JsonProcessingException e) {
             log.warn("캐시 데이터 직렬화 실패: {}", e.getMessage());
         } catch (Exception e) {
-            // Redis 읽기 전용 오류 등 캐시 저장 실패 시 무시하고 계속 진행
             log.warn("캐시 저장 실패 (무시하고 계속 진행): {}", e.getMessage());
         }