kafka활성화

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

.run/analytics-service.run.xml

@@ -18,10 +18,14 @@
           <entry key="REDIS_DATABASE" value="5" />
 
           <!-- Kafka Settings -->
-          <entry key="KAFKA_ENABLED" value="false" />
+          <entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" />
           <entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="4.230.50.63:9092" />
           <entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service" />
 
+          <!-- Sample Data Settings (MVP Only) -->
+          <!-- ⚠️ 실제 운영 환경에서는 false로 설정 (다른 서비스들이 이벤트 발행) -->
+          <entry key="SAMPLE_DATA_ENABLED" value="true" />
+
           <!-- JPA Settings -->
           <entry key="SHOW_SQL" value="true" />
           <entry key="DDL_AUTO" value="update" />

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

@@ -1,38 +1,50 @@
 package com.kt.event.analytics.config;
 
-import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats;
-import com.kt.event.analytics.entity.EventStats;
-import com.kt.event.analytics.entity.TimelineData;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kt.event.analytics.messaging.event.DistributionCompletedEvent;
+import com.kt.event.analytics.messaging.event.EventCreatedEvent;
+import com.kt.event.analytics.messaging.event.ParticipantRegisteredEvent;
 import com.kt.event.analytics.repository.ChannelStatsRepository;
 import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository;
 import com.kt.event.analytics.repository.TimelineDataRepository;
+import jakarta.annotation.PreDestroy;
 import jakarta.persistence.EntityManager;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
 import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
-import org.springframework.context.annotation.Profile;
+import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
+import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 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;
-import java.util.List;
 import java.util.Random;
+import java.util.UUID;
 
 /**
- * 샘플 데이터 로더
+ * 샘플 데이터 로더 (Kafka Producer 방식)
  *
- * - 서비스 시작 시: PostgreSQL 샘플 데이터 자동 생성
+ * ⚠️ MVP 전용: 다른 마이크로서비스(Event, Participant, Distribution)가
+ *             없는 환경에서 해당 서비스들의 역할을 시뮬레이션합니다.
+ *
+ * ⚠️ 실제 운영: Analytics Service는 순수 Consumer 역할만 수행해야 하며,
+ *             이 클래스는 비활성화되어야 합니다.
+ *             → SAMPLE_DATA_ENABLED=false 설정
+ *
+ * - 서비스 시작 시: Kafka 이벤트 발행하여 샘플 데이터 자동 생성
  * - 서비스 종료 시: PostgreSQL 전체 데이터 삭제
+ *
+ * 활성화 조건: spring.sample-data.enabled=true (기본값: true)
  */
 @Slf4j
 @Component
+@ConditionalOnProperty(name = "spring.sample-data.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = true)
 @RequiredArgsConstructor
 public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
+    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
     private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
     private final TimelineDataRepository timelineDataRepository;
@@ -40,11 +52,16 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
     private final Random random = new Random();
 
+    // Kafka Topic Names
+    private static final String EVENT_CREATED_TOPIC = "event.created";
+    private static final String PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC = "participant.registered";
+    private static final String DISTRIBUTION_COMPLETED_TOPIC = "distribution.completed";
+
     @Override
     @Transactional
     public void run(ApplicationArguments args) {
         log.info("========================================");
-        log.info("🚀 서비스 시작: PostgreSQL 샘플 데이터 생성");
+        log.info("🚀 서비스 시작: Kafka 이벤트 발행하여 샘플 데이터 생성");
         log.info("========================================");
 
         // 항상 기존 데이터 삭제 후 새로 생성
@@ -63,30 +80,28 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
         }
 
         try {
-            // 1. 이벤트 통계 데이터 생성
-            List<EventStats> eventStatsList = createEventStats();
-            eventStatsRepository.saveAll(eventStatsList);
-            log.info("✅ 이벤트 통계 데이터 적재 완료: {} 건", eventStatsList.size());
+            // 1. EventCreated 이벤트 발행 (3개 이벤트)
+            publishEventCreatedEvents();
 
-            // 2. 채널별 통계 데이터 생성
-            List<ChannelStats> channelStatsList = createChannelStats(eventStatsList);
-            channelStatsRepository.saveAll(channelStatsList);
-            log.info("✅ 채널별 통계 데이터 적재 완료: {} 건", channelStatsList.size());
+            // 2. DistributionCompleted 이벤트 발행 (각 이벤트당 4개 채널)
+            publishDistributionCompletedEvents();
 
-            // 3. 타임라인 데이터 생성
-            List<TimelineData> timelineDataList = createTimelineData(eventStatsList);
-            timelineDataRepository.saveAll(timelineDataList);
-            log.info("✅ 타임라인 데이터 적재 완료: {} 건", timelineDataList.size());
+            // 3. ParticipantRegistered 이벤트 발행 (각 이벤트당 다수 참여자)
+            publishParticipantRegisteredEvents();
 
             log.info("========================================");
-            log.info("🎉 샘플 데이터 적재 완료!");
+            log.info("🎉 Kafka 이벤트 발행 완료! (Consumer가 처리 중...)");
             log.info("========================================");
-            log.info("테스트 가능한 이벤트:");
-            eventStatsList.forEach(event ->
-                log.info("  - {} (ID: {})", event.getEventTitle(), event.getEventId())
-            );
+            log.info("발행된 이벤트:");
+            log.info("  - EventCreated: 3건");
+            log.info("  - DistributionCompleted: 12건 (3 이벤트 × 4 채널)");
+            log.info("  - ParticipantRegistered: 약 27,610건");
             log.info("========================================");
 
+            // Consumer 처리 대기 (3초)
+            log.info("⏳ Consumer 처리 대기 중... (3초)");
+            Thread.sleep(3000);
+
         } catch (Exception e) {
             log.error("샘플 데이터 적재 중 오류 발생", e);
         }
@@ -127,232 +142,136 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
     }
 
     /**
-     * 이벤트 통계 샘플 데이터 생성
+     * EventCreated 이벤트 발행
      */
-    private List<EventStats> createEventStats() {
-        List<EventStats> eventStatsList = new ArrayList<>();
-
+    private void publishEventCreatedEvents() throws Exception {
         // 이벤트 1: 신년맞이 할인 이벤트 (진행중, 높은 성과)
-        BigDecimal event1Investment = new BigDecimal("5000000");
-        BigDecimal event1Revenue = new BigDecimal("14025000");
-        eventStatsList.add(EventStats.builder()
+        EventCreatedEvent event1 = EventCreatedEvent.builder()
             .eventId("evt_2025012301")
             .eventTitle("신년맞이 20% 할인 이벤트")
             .storeId("store_001")
-            .totalParticipants(15420)
-            .estimatedRoi(new BigDecimal("280.5"))
-            .salesGrowthRate(new BigDecimal("35.8"))
-            .totalInvestment(event1Investment)
-            .expectedRevenue(event1Revenue)
+            .totalInvestment(new BigDecimal("5000000"))
             .status("ACTIVE")
-            .build());
+            .build();
+        publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event1);
 
         // 이벤트 2: 설날 특가 이벤트 (진행중, 중간 성과)
-        BigDecimal event2Investment = new BigDecimal("3500000");
-        BigDecimal event2Revenue = new BigDecimal("6485500");
-        eventStatsList.add(EventStats.builder()
+        EventCreatedEvent event2 = EventCreatedEvent.builder()
             .eventId("evt_2025020101")
             .eventTitle("설날 특가 선물세트 이벤트")
             .storeId("store_001")
-            .totalParticipants(8950)
-            .estimatedRoi(new BigDecimal("185.3"))
-            .salesGrowthRate(new BigDecimal("22.4"))
-            .totalInvestment(event2Investment)
-            .expectedRevenue(event2Revenue)
+            .totalInvestment(new BigDecimal("3500000"))
             .status("ACTIVE")
-            .build());
+            .build();
+        publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event2);
 
         // 이벤트 3: 겨울 신메뉴 런칭 이벤트 (종료, 저조한 성과)
-        BigDecimal event3Investment = new BigDecimal("2000000");
-        BigDecimal event3Revenue = new BigDecimal("1910000");
-        eventStatsList.add(EventStats.builder()
+        EventCreatedEvent event3 = EventCreatedEvent.builder()
             .eventId("evt_2025011501")
             .eventTitle("겨울 신메뉴 런칭 이벤트")
             .storeId("store_001")
-            .totalParticipants(3240)
-            .estimatedRoi(new BigDecimal("95.5"))
-            .salesGrowthRate(new BigDecimal("8.2"))
-            .totalInvestment(event3Investment)
-            .expectedRevenue(event3Revenue)
+            .totalInvestment(new BigDecimal("2000000"))
             .status("COMPLETED")
-            .build());
+            .build();
+        publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event3);
 
-        return eventStatsList;
+        log.info("✅ EventCreated 이벤트 3건 발행 완료");
     }
 
     /**
-     * 채널별 통계 샘플 데이터 생성
+     * DistributionCompleted 이벤트 발행
      */
-    private List<ChannelStats> createChannelStats(List<EventStats> eventStatsList) {
-        List<ChannelStats> channelStatsList = new ArrayList<>();
+    private void publishDistributionCompletedEvents() throws Exception {
+        String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"};
+        BigDecimal[] investments = {
+            new BigDecimal("5000000"),
+            new BigDecimal("3500000"),
+            new BigDecimal("2000000")
+        };
 
-        for (EventStats eventStats : eventStatsList) {
-            String eventId = eventStats.getEventId();
-            int totalParticipants = eventStats.getTotalParticipants();
-            BigDecimal totalInvestment = eventStats.getTotalInvestment();
+        for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) {
+            String eventId = eventIds[i];
+            BigDecimal distributionBudget = investments[i].multiply(new BigDecimal("0.5"));
 
-            // 채널별 배포 비율 (우리동네TV: 30%, 지니TV: 30%, 링고비즈: 20%, SNS: 20%)
-            BigDecimal distributionBudget = totalInvestment.multiply(new BigDecimal("0.5"));
+            // 1. 우리동네TV (TV)
+            publishDistributionEvent(eventId, "우리동네TV", "TV",
+                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.3")));
 
-            // 1. 우리동네TV (조회수 많음, 참여율 중간)
-            channelStatsList.add(createChannelStats(
-                eventId,
-                "우리동네TV",
-                (int) (totalParticipants * 0.35),  // 참여자: 35%
-                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.3")),  // 비용: 30%
-                1.8  // 조회수 대비 참여자 비율
-            ));
+            // 2. 지니TV (TV)
+            publishDistributionEvent(eventId, "지니TV", "TV",
+                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.3")));
 
-            // 2. 지니TV (조회수 중간, 참여율 높음)
-            channelStatsList.add(createChannelStats(
-                eventId,
-                "지니TV",
-                (int) (totalParticipants * 0.30),  // 참여자: 30%
-                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.3")),  // 비용: 30%
-                2.2  // 조회수 대비 참여자 비율
-            ));
+            // 3. 링고비즈 (CALL)
+            publishDistributionEvent(eventId, "링고비즈", "CALL",
+                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.2")));
 
-            // 3. 링고비즈 (통화 기반, 높은 전환율)
-            channelStatsList.add(createChannelStats(
-                eventId,
-                "링고비즈",
-                (int) (totalParticipants * 0.20),  // 참여자: 20%
-                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.2")),  // 비용: 20%
-                3.5  // 조회수 대비 참여자 비율 (높은 전환율)
-            ));
-
-            // 4. SNS (바이럴 효과, 높은 도달률)
-            channelStatsList.add(createChannelStats(
-                eventId,
-                "SNS",
-                (int) (totalParticipants * 0.15),  // 참여자: 15%
-                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.2")),  // 비용: 20%
-                1.5  // 조회수 대비 참여자 비율
-            ));
+            // 4. SNS (SNS)
+            publishDistributionEvent(eventId, "SNS", "SNS",
+                distributionBudget.multiply(new BigDecimal("0.2")));
         }
 
-        return channelStatsList;
+        log.info("✅ DistributionCompleted 이벤트 12건 발행 완료 (3 이벤트 × 4 채널)");
     }
 
     /**
-     * 채널 통계 생성 헬퍼 메서드
+     * 개별 DistributionCompleted 이벤트 발행
      */
-    private ChannelStats createChannelStats(
-        String eventId,
-        String channelName,
-        int participants,
-        BigDecimal distributionCost,
-        double conversionMultiplier
-    ) {
-        int views = (int) (participants * (8 + random.nextDouble() * 4));  // 8~12배
-        int clicks = (int) (views * (0.15 + random.nextDouble() * 0.10));  // 15~25%
-        int conversions = (int) (participants * (0.3 + random.nextDouble() * 0.2));  // 30~50%
-        int impressions = (int) (views * (1.5 + random.nextDouble() * 1.0));  // 1.5~2.5배
-
-        ChannelStats.ChannelStatsBuilder builder = ChannelStats.builder()
+    private void publishDistributionEvent(String eventId, String channelName, String channelType,
+                                         BigDecimal distributionCost) throws Exception {
+        DistributionCompletedEvent event = DistributionCompletedEvent.builder()
             .eventId(eventId)
             .channelName(channelName)
-            .views(views)
-            .clicks(clicks)
-            .participants(participants)
-            .conversions(conversions)
-            .impressions(impressions)
-            .distributionCost(distributionCost);
-
-        // 채널별 특화 지표 추가
-        if ("SNS".equals(channelName)) {
-            // SNS는 좋아요, 댓글, 공유 많음
-            builder.likes((int) (participants * (2.0 + random.nextDouble())))
-                .comments((int) (participants * (0.5 + random.nextDouble() * 0.3)))
-                .shares((int) (participants * (0.8 + random.nextDouble() * 0.4)))
-                .totalCalls(0)
-                .completedCalls(0)
-                .averageDuration(0);
-        } else if ("링고비즈".equals(channelName)) {
-            // 링고비즈는 통화 중심
-            int totalCalls = (int) (participants * (2.5 + random.nextDouble() * 0.5));
-            int completedCalls = (int) (totalCalls * (0.7 + random.nextDouble() * 0.2));
-            builder.likes(0)
-                .comments(0)
-                .shares(0)
-                .totalCalls(totalCalls)
-                .completedCalls(completedCalls)
-                .averageDuration((int) (120 + random.nextDouble() * 180));  // 120~300초
-        } else {
-            // TV 채널은 SNS 반응 적음
-            builder.likes((int) (participants * (0.3 + random.nextDouble() * 0.2)))
-                .comments((int) (participants * (0.05 + random.nextDouble() * 0.05)))
-                .shares((int) (participants * (0.08 + random.nextDouble() * 0.07)))
-                .totalCalls(0)
-                .completedCalls(0)
-                .averageDuration(0);
-        }
-
-        return builder.build();
+            .channelType(channelType)
+            .distributionCost(distributionCost)
+            .build();
+        publishEvent(DISTRIBUTION_COMPLETED_TOPIC, event);
     }
 
     /**
-     * 타임라인 데이터 생성
+     * ParticipantRegistered 이벤트 발행
      */
-    private List<TimelineData> createTimelineData(List<EventStats> eventStatsList) {
-        List<TimelineData> timelineDataList = new ArrayList<>();
+    private void publishParticipantRegisteredEvents() throws Exception {
+        String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"};
+        int[] totalParticipants = {15420, 8950, 3240};
+        String[] channels = {"우리동네TV", "지니TV", "링고비즈", "SNS"};
 
-        for (EventStats eventStats : eventStatsList) {
-            String eventId = eventStats.getEventId();
-            int totalParticipants = eventStats.getTotalParticipants();
+        int totalPublished = 0;
 
-            // 지난 30일간의 시간별 데이터 생성
-            LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
-            LocalDateTime startTime = now.minusDays(30);
+        for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) {
+            String eventId = eventIds[i];
+            int participants = totalParticipants[i];
 
-            int cumulativeCount = 0;
+            // 각 이벤트에 대해 참여자 수만큼 ParticipantRegistered 이벤트 발행
+            for (int j = 0; j < participants; j++) {
+                String participantId = UUID.randomUUID().toString();
+                String channel = channels[j % channels.length];  // 채널 순환 배정
 
-            // 일별 데이터 생성 (30일)
-            for (int day = 0; day < 30; day++) {
-                LocalDateTime dayStart = startTime.plusDays(day);
-
-                // 하루를 6개 시간대로 분할 (4시간 단위)
-                for (int hour = 0; hour < 24; hour += 4) {
-                    LocalDateTime timestamp = dayStart.plusHours(hour);
-
-                    // 시간대별 참여자 수 (점진적 증가 + 시간대별 변동)
-                    int baseCount = (int) (totalParticipants * (day / 30.0) / 6);  // 일별 증가
-                    int timeMultiplier = getTimeMultiplier(hour);  // 시간대별 가중치
-                    int participantCount = (int) (baseCount * timeMultiplier * (0.8 + random.nextDouble() * 0.4));
-
-                    cumulativeCount += participantCount;
-
-                    timelineDataList.add(TimelineData.builder()
+                ParticipantRegisteredEvent event = ParticipantRegisteredEvent.builder()
                     .eventId(eventId)
-                        .timestamp(timestamp)
-                        .participants(participantCount)
-                        .views((int) (participantCount * (8 + random.nextDouble() * 4)))
-                        .engagement((int) (participantCount * (1.5 + random.nextDouble() * 0.5)))
-                        .conversions((int) (participantCount * (0.3 + random.nextDouble() * 0.2)))
-                        .cumulativeParticipants(Math.min(cumulativeCount, totalParticipants))
-                        .build());
+                    .participantId(participantId)
+                    .channel(channel)
+                    .build();
+
+                publishEvent(PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC, event);
+                totalPublished++;
+
+                // 1000명마다 로그 출력 및 짧은 대기 (Kafka 부하 방지)
+                if (totalPublished % 1000 == 0) {
+                    log.info("  ⏳ ParticipantRegistered 발행 진행 중... ({}/{})", totalPublished,
+                        totalParticipants[0] + totalParticipants[1] + totalParticipants[2]);
+                    Thread.sleep(100);  // 0.1초 대기
                 }
             }
         }
 
-        return timelineDataList;
+        log.info("✅ ParticipantRegistered 이벤트 {}건 발행 완료", totalPublished);
     }
 
     /**
-     * 시간대별 가중치 반환
-     *
-     * @param hour 시간 (0~23)
-     * @return 가중치 (0.5~2.0)
+     * Kafka 이벤트 발행 공통 메서드
      */
-    private int getTimeMultiplier(int hour) {
-        if (hour >= 0 && hour < 6) {
-            return 1;  // 새벽: 낮음
-        } else if (hour >= 6 && hour < 12) {
-            return 2;  // 아침: 높음
-        } else if (hour >= 12 && hour < 18) {
-            return 3;  // 점심~오후: 가장 높음
-        } else {
-            return 2;  // 저녁: 높음
-        }
+    private void publishEvent(String topic, Object event) throws Exception {
+        String jsonMessage = objectMapper.writeValueAsString(event);
+        kafkaTemplate.send(topic, jsonMessage);
     }
 }

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/DistributionCompletedConsumer.java

@@ -7,9 +7,12 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
 import org.springframework.stereotype.Component;
 
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+
 /**
  * 배포 완료 Consumer
  *
@@ -23,6 +26,11 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
 
     private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
     private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
+
+    private static final String PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY = "distribution_completed";
+    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
+    private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
 
     /**
      * DistributionCompleted 이벤트 처리
@@ -30,26 +38,48 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
     @KafkaListener(topics = "distribution.completed", groupId = "analytics-service")
     public void handleDistributionCompleted(String message) {
         try {
-            log.info("DistributionCompleted 이벤트 수신: {}", message);
+            log.info("📩 DistributionCompleted 이벤트 수신: {}", message);
 
             DistributionCompletedEvent event = objectMapper.readValue(message, DistributionCompletedEvent.class);
+            String eventId = event.getEventId();
+            String channelName = event.getChannelName();
 
-            // 채널 통계 생성 또는 업데이트
+            // 멱등성 키: eventId + channelName 조합
+            String distributionKey = eventId + ":" + channelName;
+
+            // ✅ 1. 멱등성 체크 (중복 처리 방지)
+            Boolean isProcessed = redisTemplate.opsForSet().isMember(PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY, distributionKey);
+            if (Boolean.TRUE.equals(isProcessed)) {
+                log.warn("⚠️ 중복 이벤트 스킵 (이미 처리됨): eventId={}, channel={}", eventId, channelName);
+                return;
+            }
+
+            // 2. 채널 통계 생성 또는 업데이트
             ChannelStats channelStats = channelStatsRepository
-                .findByEventIdAndChannelName(event.getEventId(), event.getChannelName())
+                .findByEventIdAndChannelName(eventId, channelName)
                 .orElse(ChannelStats.builder()
-                    .eventId(event.getEventId())
-                    .channelName(event.getChannelName())
+                    .eventId(eventId)
+                    .channelName(channelName)
                     .channelType(event.getChannelType())
                     .build());
 
             channelStats.setDistributionCost(event.getDistributionCost());
             channelStatsRepository.save(channelStats);
+            log.info("✅ 채널 통계 업데이트: eventId={}, channel={}", eventId, channelName);
+
+            // 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 배포 통계 반영)
+            String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
+            redisTemplate.delete(cacheKey);
+            log.debug("🗑️ 캐시 무효화: {}", cacheKey);
+
+            // 4. 멱등성 처리 완료 기록 (7일 TTL)
+            redisTemplate.opsForSet().add(PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY, distributionKey);
+            redisTemplate.expire(PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY, IDEMPOTENCY_TTL_DAYS, TimeUnit.DAYS);
+            log.debug("✅ 멱등성 기록: distributionKey={}", distributionKey);
 
-            log.info("채널 통계 업데이트: eventId={}, channel={}",
-                event.getEventId(), event.getChannelName());
         } catch (Exception e) {
-            log.error("DistributionCompleted 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            log.error("❌ DistributionCompleted 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("DistributionCompleted 처리 실패", e);
         }
     }
 }

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/EventCreatedConsumer.java

@@ -7,9 +7,12 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
 import org.springframework.stereotype.Component;
 
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+
 /**
  * 이벤트 생성 Consumer
  *
@@ -23,6 +26,11 @@ public class EventCreatedConsumer {
 
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
     private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
+
+    private static final String PROCESSED_EVENTS_KEY = "processed_events";
+    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
+    private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
 
     /**
      * EventCreated 이벤트 처리
@@ -30,13 +38,21 @@ public class EventCreatedConsumer {
     @KafkaListener(topics = "event.created", groupId = "analytics-service")
     public void handleEventCreated(String message) {
         try {
-            log.info("EventCreated 이벤트 수신: {}", message);
+            log.info("📩 EventCreated 이벤트 수신: {}", message);
 
             EventCreatedEvent event = objectMapper.readValue(message, EventCreatedEvent.class);
+            String eventId = event.getEventId();
 
-            // 이벤트 통계 초기화
+            // ✅ 1. 멱등성 체크 (중복 처리 방지)
+            Boolean isProcessed = redisTemplate.opsForSet().isMember(PROCESSED_EVENTS_KEY, eventId);
+            if (Boolean.TRUE.equals(isProcessed)) {
+                log.warn("⚠️ 중복 이벤트 스킵 (이미 처리됨): eventId={}", eventId);
+                return;
+            }
+
+            // 2. 이벤트 통계 초기화
             EventStats eventStats = EventStats.builder()
-                .eventId(event.getEventId())
+                .eventId(eventId)
                 .eventTitle(event.getEventTitle())
                 .storeId(event.getStoreId())
                 .totalParticipants(0)
@@ -45,10 +61,21 @@ public class EventCreatedConsumer {
                 .build();
 
             eventStatsRepository.save(eventStats);
+            log.info("✅ 이벤트 통계 초기화 완료: eventId={}", eventId);
+
+            // 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 데이터 반영)
+            String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
+            redisTemplate.delete(cacheKey);
+            log.debug("🗑️ 캐시 무효화: {}", cacheKey);
+
+            // 4. 멱등성 처리 완료 기록 (7일 TTL)
+            redisTemplate.opsForSet().add(PROCESSED_EVENTS_KEY, eventId);
+            redisTemplate.expire(PROCESSED_EVENTS_KEY, IDEMPOTENCY_TTL_DAYS, TimeUnit.DAYS);
+            log.debug("✅ 멱등성 기록: eventId={}", eventId);
 
-            log.info("이벤트 통계 초기화 완료: eventId={}", event.getEventId());
         } catch (Exception e) {
-            log.error("EventCreated 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            log.error("❌ EventCreated 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("EventCreated 처리 실패", e);
         }
     }
 }

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/ParticipantRegisteredConsumer.java

@@ -7,9 +7,12 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
 import org.springframework.stereotype.Component;
 
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+
 /**
  * 참여자 등록 Consumer
  *
@@ -23,6 +26,11 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
 
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
     private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
+
+    private static final String PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY = "processed_participants";
+    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
+    private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
 
     /**
      * ParticipantRegistered 이벤트 처리
@@ -30,20 +38,44 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
     @KafkaListener(topics = "participant.registered", groupId = "analytics-service")
     public void handleParticipantRegistered(String message) {
         try {
-            log.info("ParticipantRegistered 이벤트 수신: {}", message);
+            log.info("📩 ParticipantRegistered 이벤트 수신: {}", message);
 
             ParticipantRegisteredEvent event = objectMapper.readValue(message, ParticipantRegisteredEvent.class);
+            String participantId = event.getParticipantId();
+            String eventId = event.getEventId();
 
-            // 이벤트 통계 업데이트
-            eventStatsRepository.findByEventId(event.getEventId())
-                .ifPresent(eventStats -> {
+            // ✅ 1. 멱등성 체크 (중복 처리 방지)
+            Boolean isProcessed = redisTemplate.opsForSet().isMember(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, participantId);
+            if (Boolean.TRUE.equals(isProcessed)) {
+                log.warn("⚠️ 중복 이벤트 스킵 (이미 처리됨): participantId={}", participantId);
+                return;
+            }
+
+            // 2. 이벤트 통계 업데이트 (참여자 수 +1)
+            eventStatsRepository.findByEventId(eventId)
+                .ifPresentOrElse(
+                    eventStats -> {
                         eventStats.incrementParticipants();
                         eventStatsRepository.save(eventStats);
-                    log.info("참여자 수 업데이트: eventId={}, totalParticipants={}",
-                        event.getEventId(), eventStats.getTotalParticipants());
-                });
+                        log.info("✅ 참여자 수 업데이트: eventId={}, totalParticipants={}",
+                            eventId, eventStats.getTotalParticipants());
+                    },
+                    () -> log.warn("⚠️ 이벤트 통계 없음: eventId={}", eventId)
+                );
+
+            // 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 참여자 수 반영)
+            String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
+            redisTemplate.delete(cacheKey);
+            log.debug("🗑️ 캐시 무효화: {}", cacheKey);
+
+            // 4. 멱등성 처리 완료 기록 (7일 TTL)
+            redisTemplate.opsForSet().add(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, participantId);
+            redisTemplate.expire(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, IDEMPOTENCY_TTL_DAYS, TimeUnit.DAYS);
+            log.debug("✅ 멱등성 기록: participantId={}", participantId);
+
         } catch (Exception e) {
-            log.error("ParticipantRegistered 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            log.error("❌ ParticipantRegistered 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("ParticipantRegistered 처리 실패", e);
         }
     }
 }

analytics-service/src/main/resources/application.yml

@@ -56,6 +56,12 @@ spring:
       request.timeout.ms: 5000
       session.timeout.ms: 10000
 
+  # Sample Data (MVP Only)
+  # ⚠️ 실제 운영: false로 설정 (다른 서비스들이 이벤트 발행)
+  # ⚠️ MVP 환경: true로 설정 (SampleDataLoader가 이벤트 발행)
+  sample-data:
+    enabled: ${SAMPLE_DATA_ENABLED:true}
+
 # Server
 server:
   port: ${SERVER_PORT:8086}