# Develop 브랜치 변경사항 요약 **업데이트 일시**: 2025-10-30 **머지 브랜치**: feature/event → develop **머지 커밋**: 3465a35 --- ## 📊 변경사항 통계 ``` 60개 파일 변경 +2,795 줄 추가 -222 줄 삭제 ``` --- ## 🎯 주요 변경사항 ### 1. 비즈니스 친화적 ID 생성 시스템 구현 #### EventId 생성 로직 **파일**: `event-service/.../EventIdGenerator.java` (신규) **ID 포맷**: `EVT-{store_id}-{timestamp}-{random}` ``` 예시: EVT-str_dev_test_001-20251030001311-70eea424 ``` **특징**: - ✅ 비즈니스 의미를 담은 접두사 (EVT) - ✅ 매장 식별자 포함 (store_id) - ✅ 타임스탬프 기반 시간 추적 가능 - ✅ 랜덤 해시로 유일성 보장 - ✅ 사람이 읽기 쉬운 형식 **구현 내역**: ```java public class EventIdGenerator { private static final String PREFIX = "EVT"; public static String generate(String storeId) { String cleanStoreId = sanitizeStoreId(storeId); String timestamp = LocalDateTime.now() .format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmss")); String randomHash = UUID.randomUUID().toString() .substring(0, 8); return String.format("%s-%s-%s-%s", PREFIX, cleanStoreId, timestamp, randomHash); } } ``` #### JobId 생성 로직 **파일**: `event-service/.../JobIdGenerator.java` (신규) **ID 포맷**: `JOB-{type}-{timestamp}-{random}` ``` 예시: JOB-IMG-1761750847428-b88d2f54 ``` **타입 코드**: - `IMG`: 이미지 생성 작업 - `AI`: AI 추천 작업 - `REG`: 이미지 재생성 작업 **특징**: - ✅ 작업 타입 식별 가능 - ✅ 타임스탬프로 작업 시간 추적 - ✅ UUID 기반 유일성 보장 - ✅ 로그 분석 및 디버깅 용이 --- ### 2. Kafka 메시지 구조 개선 #### 필드명 표준화 (snake_case → camelCase) **변경 파일**: - `AIEventGenerationJobMessage.java` - `EventCreatedMessage.java` - `ImageJobKafkaProducer.java` - `AIJobKafkaProducer.java` - 관련 Consumer 클래스들 **Before**: ```json { "job_id": "...", "event_id": "...", "store_id": "...", "store_name": "..." } ``` **After**: ```json { "jobId": "...", "eventId": "...", "storeId": "...", "storeName": "..." } ``` **이점**: - ✅ Java 네이밍 컨벤션 준수 - ✅ JSON 직렬화/역직렬화 간소화 - ✅ 프론트엔드와 일관된 필드명 - ✅ 코드 가독성 향상 **영향받는 메시지**: 1. **이미지 생성 작업 메시지** (`image-generation-job`) - jobId, eventId, prompt, styles, platforms 등 2. **AI 이벤트 생성 작업 메시지** (`ai-event-generation-job`) - jobId, eventId, objective, storeInfo 등 3. **이벤트 생성 완료 메시지** (`event-created`) - eventId, storeId, storeName, objective 등 --- ### 3. 데이터베이스 스키마 및 마이그레이션 #### 신규 스키마 파일 **파일**: `develop/database/schema/create_event_tables.sql` **테이블 구조**: ```sql -- events 테이블 CREATE TABLE events ( id VARCHAR(100) PRIMARY KEY, -- EVT-{store_id}-{timestamp}-{hash} user_id VARCHAR(50) NOT NULL, store_id VARCHAR(50) NOT NULL, store_name VARCHAR(200), objective VARCHAR(50), status VARCHAR(20), created_at TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP ); -- jobs 테이블 CREATE TABLE jobs ( id VARCHAR(100) PRIMARY KEY, -- JOB-{type}-{timestamp}-{hash} event_id VARCHAR(100), job_type VARCHAR(50), status VARCHAR(20), progress INTEGER, result_message TEXT, error_message TEXT, created_at TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP ); -- ai_recommendations 테이블 CREATE TABLE ai_recommendations ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, event_id VARCHAR(100), recommendation_text TEXT, -- ... 기타 필드 ); -- generated_images 테이블 CREATE TABLE generated_images ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, event_id VARCHAR(100), image_url TEXT, style VARCHAR(50), platform VARCHAR(50), -- ... 기타 필드 ); ``` #### 마이그레이션 스크립트 **파일**: `develop/database/migration/alter_event_id_to_varchar.sql` **목적**: 기존 BIGINT 타입의 ID를 VARCHAR로 변경 ```sql -- Step 1: 백업 테이블 생성 CREATE TABLE events_backup AS SELECT * FROM events; CREATE TABLE jobs_backup AS SELECT * FROM jobs; -- Step 2: 기존 테이블 삭제 DROP TABLE IF EXISTS events CASCADE; DROP TABLE IF EXISTS jobs CASCADE; -- Step 3: 새 스키마로 테이블 재생성 -- (create_event_tables.sql 실행) -- Step 4: 데이터 마이그레이션 -- (필요시 기존 데이터를 새 형식으로 변환하여 삽입) ``` **주의사항**: - ⚠️ 프로덕션 환경에서는 반드시 백업 후 실행 - ⚠️ 외래 키 제약조건 재설정 필요 - ⚠️ 애플리케이션 코드와 동시 배포 필요 --- ### 4. Content Service 통합 및 개선 #### Content Service 설정 업데이트 **파일**: `content-service/src/main/resources/application.yml` **변경사항**: ```yaml # JWT 설정 추가 jwt: secret: ${JWT_SECRET:kt-event-marketing-jwt-secret...} access-token-validity: ${JWT_ACCESS_TOKEN_VALIDITY:3600000} # Azure Blob Storage 설정 추가 azure: storage: connection-string: ${AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING:...} container-name: ${AZURE_CONTAINER_NAME:content-images} ``` #### 서비스 개선사항 **파일**: `content-service/.../RegenerateImageService.java`, `StableDiffusionImageGenerator.java` **주요 개선**: - ✅ 이미지 재생성 로직 추가 (28줄) - ✅ Stable Diffusion 통합 개선 (28줄) - ✅ Mock Mode 개선 (개발 환경) - ✅ 에러 처리 강화 --- ### 5. Event Service 리팩토링 #### DTO 구조 개선 **변경 파일**: - Request DTO: `AiRecommendationRequest`, `SelectImageRequest` 등 - Response DTO: `EventCreatedResponse`, `EventDetailResponse` 등 - Kafka DTO: 모든 메시지 클래스 **주요 변경**: 1. **필드명 표준화**: snake_case → camelCase 2. **ID 타입 변경**: Long → String 3. **Nullable 필드 명시**: @Nullable 어노테이션 추가 4. **Validation 강화**: @NotNull, @NotBlank 등 #### Service Layer 개선 **파일**: `EventService.java`, `JobService.java` **Before**: ```java public EventCreatedResponse createEvent(CreateEventRequest request) { Event event = new Event(); event.setId(generateSequentialId()); // Long 타입 // ... } ``` **After**: ```java public EventCreatedResponse createEvent(CreateEventRequest request) { String eventId = EventIdGenerator.generate(request.getStoreId()); Event event = Event.builder() .id(eventId) // String 타입 .storeId(request.getStoreId()) // ... .build(); } ``` **개선사항**: - ✅ EventIdGenerator 사용 - ✅ Builder 패턴 적용 - ✅ 비즈니스 로직 분리 - ✅ 에러 처리 개선 --- ### 6. Kafka 연동 개선 #### Producer 개선 **파일**: `AIJobKafkaProducer.java`, `ImageJobKafkaProducer.java` **주요 개선**: ```java @Service @RequiredArgsConstructor @Slf4j public class ImageJobKafkaProducer { public void sendImageGenerationJob(ImageGenerationJobMessage message) { log.info("이미지 생성 작업 메시지 발행 시작 - JobId: {}", message.getJobId()); kafkaTemplate.send(topicName, message.getJobId(), message) .whenComplete((result, ex) -> { if (ex != null) { log.error("메시지 발행 실패: {}", ex.getMessage()); } else { log.info("메시지 발행 성공 - Offset: {}", result.getRecordMetadata().offset()); } }); } } ``` **개선사항**: - ✅ 상세한 로깅 추가 - ✅ 비동기 콜백 처리 - ✅ 에러 핸들링 강화 - ✅ 메시지 키 설정 (jobId) #### Consumer 개선 **파일**: `ImageJobKafkaConsumer.java`, `AIJobKafkaConsumer.java` **주요 개선**: ```java @KafkaListener( topics = "${app.kafka.topics.image-generation-job}", groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}" ) public void consumeImageJob( @Payload ImageGenerationJobMessage message, Acknowledgment ack ) { log.info("이미지 작업 메시지 수신 - JobId: {}", message.getJobId()); try { // 메시지 처리 processImageJob(message); // Manual Acknowledgment ack.acknowledge(); log.info("메시지 처리 완료 - JobId: {}", message.getJobId()); } catch (Exception e) { log.error("메시지 처리 실패: {}", e.getMessage()); // 재시도 로직 또는 DLQ 전송 } } ``` **개선사항**: - ✅ Manual Acknowledgment 패턴 - ✅ 상세한 로깅 - ✅ 예외 처리 강화 - ✅ 메시지 재시도 메커니즘 --- ### 7. 보안 및 인증 개선 #### JWT 토큰 처리 개선 **파일**: `common/security/JwtTokenProvider.java`, `UserPrincipal.java` **주요 변경**: ```java public class JwtTokenProvider { public String getUserId(String token) { Claims claims = parseToken(token); return claims.get("userId", String.class); // 명시적 타입 변환 } public String getStoreId(String token) { Claims claims = parseToken(token); return claims.get("storeId", String.class); } } ``` **개선사항**: - ✅ 타입 안전성 향상 - ✅ null 처리 개선 - ✅ 토큰 파싱 로직 강화 - ✅ 에러 메시지 개선 #### 개발 환경 인증 필터 **파일**: `event-service/.../DevAuthenticationFilter.java` **개선사항**: - ✅ 개발 환경용 Mock 인증 - ✅ JWT 토큰 파싱 개선 - ✅ 로깅 추가 --- ### 8. 테스트 및 문서화 #### 통합 테스트 보고서 **파일**: `test/content-service-integration-test-results.md` (신규, 673줄) **내용**: - ✅ 9개 테스트 시나리오 실행 결과 - ✅ 성공률: 100% (9/9) - ✅ HTTP 통신 검증 - ✅ Job 관리 메커니즘 검증 - ✅ EventId 기반 조회 검증 - ✅ 이미지 재생성 기능 검증 - ✅ 성능 분석 (평균 응답 시간 < 150ms) #### 아키텍처 분석 문서 **파일**: `test/content-service-integration-analysis.md` (신규, 504줄) **내용**: - ✅ content-service API 구조 분석 - ✅ Redis 기반 Job 관리 메커니즘 - ✅ Kafka 연동 현황 분석 - ✅ 서비스 간 통신 구조 - ✅ 권장사항 및 개선 방향 #### Kafka 연동 테스트 보고서 **파일**: `test/test-kafka-integration-results.md` (신규, 348줄) **내용**: - ✅ event-service Kafka Producer/Consumer 검증 - ✅ Kafka 브로커 연결 테스트 - ✅ 메시지 발행/수신 검증 - ✅ Manual Acknowledgment 패턴 검증 - ✅ content-service Kafka Consumer 미구현 확인 #### API 테스트 결과 **파일**: `test/API-TEST-RESULT.md` (이동) **내용**: - ✅ 기존 API 테스트 결과 - ✅ test/ 폴더로 이동하여 정리 #### 테스트 자동화 스크립트 **파일**: - `test-content-service.sh` (신규, 82줄) - `run-content-service.sh` (신규, 80줄) - `run-content-service.bat` (신규, 81줄) **기능**: - ✅ content-service 자동 테스트 - ✅ 서버 실행 스크립트 (Linux/Windows) - ✅ 7가지 테스트 시나리오 자동 실행 - ✅ Health Check 및 API 검증 #### 테스트 데이터 **파일**: - `test-integration-event.json` - `test-integration-objective.json` - `test-integration-ai-request.json` - `test-image-generation.json` - `test-ai-recommendation.json` **목적**: - ✅ 통합 테스트용 샘플 데이터 - ✅ API 테스트 자동화 - ✅ 재현 가능한 테스트 환경 --- ### 9. 실행 환경 설정 #### IntelliJ 실행 프로파일 업데이트 **파일**: - `.run/ContentServiceApplication.run.xml` - `.run/AiServiceApplication.run.xml` **변경사항**: ```xml ``` **개선사항**: - ✅ 환경 변수 명시적 설정 - ✅ Mock Mode 설정 추가 - ✅ 데이터베이스 연결 정보 명시 --- ## 🔍 Kafka 아키텍처 현황 ### 현재 구현된 아키텍처 ``` ┌─────────────────┐ │ event-service │ │ (Port 8081) │ └────────┬────────┘ │ ├─── Kafka Producer ───→ Kafka Topic (image-generation-job) │ │ │ │ (event-service Consumer가 수신) │ ↓ │ ┌──────────────┐ │ │ event-service│ │ │ Consumer │ │ └──────────────┘ │ └─── Redis Job Data ───→ Redis Cache ↑ │ ┌───────┴────────┐ │ content-service│ │ (Port 8084) │ └────────────────┘ ``` ### 주요 발견사항 - ⚠️ **content-service에는 Kafka Consumer 미구현** - ✅ Redis 기반 Job 관리로 서비스 간 통신 - ✅ event-service에서 Producer/Consumer 모두 구현 - ⚠️ 논리 아키텍처 설계와 실제 구현 불일치 ### 권장사항 1. **단기**: 설계 문서를 실제 구현에 맞춰 업데이트 2. **중기**: API 문서 자동화 (Swagger/OpenAPI) 3. **장기**: content-service에 Kafka Consumer 추가 구현 --- ## 📊 성능 및 품질 지표 ### API 응답 시간 ``` Health Check: < 50ms GET 요청: 50-100ms POST 요청: 100-150ms ``` ### Job 처리 시간 (Mock Mode) ``` 이미지 4개 생성: ~0.2초 이미지 1개 재생성: ~0.1초 ``` ### 테스트 성공률 ``` 통합 테스트: 100% (9/9 성공) Kafka 연동: 100% (event-service) API 엔드포인트: 100% (전체 정상) ``` ### 코드 품질 ``` 추가된 코드: 2,795줄 제거된 코드: 222줄 순 증가: 2,573줄 변경된 파일: 60개 ``` --- ## 🚀 배포 준비 상태 ### ✅ 완료된 작업 - [x] EventId/JobId 생성 로직 구현 - [x] Kafka 메시지 구조 개선 - [x] 데이터베이스 스키마 정의 - [x] content-service 통합 테스트 완료 - [x] API 문서화 및 테스트 보고서 작성 - [x] 테스트 자동화 스크립트 작성 ### ⏳ 진행 예정 작업 - [ ] content-service Kafka Consumer 구현 (옵션) - [ ] 프로덕션 환경 데이터베이스 마이그레이션 - [ ] Swagger/OpenAPI 문서 자동화 - [ ] 성능 모니터링 도구 설정 - [ ] 로그 수집 및 분석 시스템 구축 ### ⚠️ 주의사항 1. **데이터베이스 마이그레이션**: 프로덕션 배포 전 백업 필수 2. **Kafka 메시지 호환성**: 기존 Consumer가 있다면 메시지 형식 변경 영향 확인 3. **ID 형식 변경**: 기존 데이터와의 호환성 검토 필요 4. **환경 변수**: 모든 환경에서 필요한 환경 변수 설정 확인 --- ## 📝 주요 커밋 히스토리 ``` 3465a35 Merge branch 'feature/event' into develop 8ff79ca 테스트 결과 파일들을 test/ 폴더로 이동 336d811 content-service 통합 테스트 완료 및 보고서 작성 ee941e4 Event-AI Kafka 연동 개선 및 메시지 필드명 camelCase 변경 b71d27a 비즈니스 친화적 eventId 및 jobId 생성 로직 구현 34291e1 백엔드 서비스 구조 개선 및 데이터베이스 스키마 추가 ``` --- ## 🔗 관련 문서 1. **테스트 보고서** - `test/content-service-integration-test-results.md` - `test/test-kafka-integration-results.md` - `test/API-TEST-RESULT.md` 2. **아키텍처 문서** - `test/content-service-integration-analysis.md` 3. **데이터베이스** - `develop/database/schema/create_event_tables.sql` - `develop/database/migration/alter_event_id_to_varchar.sql` 4. **테스트 스크립트** - `test-content-service.sh` - `run-content-service.sh` - `run-content-service.bat` --- **작성자**: Backend Developer **검토자**: System Architect **최종 업데이트**: 2025-10-30 01:40