11주차

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프로젝트 Redis 캐시 적용하기

이번주는 Redis캐시를 확실하게 적용했고
@Cacheable 캐시를 장애상황일때 대응을 못해서
개선을 했습니다.

@Bean
  public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
    LettuceClientConfiguration clientConfig = LettuceClientConfiguration.builder()
        .commandTimeout(Duration.ofMillis(500)) // 타임아웃 설정
        .build();

    RedisStandaloneConfiguration serverConfig = new RedisStandaloneConfiguration(host, port);

    return new LettuceConnectionFactory(serverConfig, clientConfig);
  }

// 상세 페이지 조회
  @Transactional(readOnly = true)
  public DetailEventResponseDto getDetailEvent(Long eventId) {
    String cacheKey = "DetailEventResponseDto::" + eventId;
    DetailEventResponseDto detailEventResponseDto = null;

    try {
      detailEventResponseDto = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
      if (detailEventResponseDto == null) {
        detailEventResponseDto = getEventInfo(eventId);
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, detailEventResponseDto, Duration.ofHours(1));
      }
    } catch (Exception e) {
      detailEventResponseDto = getEventInfo(eventId);
    }

    return detailEventResponseDto;
  }

  // 공연상세정보 조회 메서드
  private DetailEventResponseDto getEventInfo(Long eventId) {
    return eventRepository.findById(eventId).map(DetailEventResponseDto::new)
        .orElseThrow(() -> new CustomException(ExceptionType.NOT_FOUND_EVENT_EXCEPTION));
  }

Redis서버가 장애 상태일때 타임아웃 시간을 조절해서
바로 DB를 불러올수 있게 개선을 하였으며
최종적으로 조회, 예매하기 부분에서 응답속도와 장애에 대한 대비를 했습니다.

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application.yaml 로 전환하기

그리고 개발환경과 배포환경을 계속 수동으로 변경해서 진해을 했는데
프로젝트 규모가 커질수록 수동으로 해주어야 하는게 많아지다 보니
상황에 맞는 프로파일을 준비해서 진행하고 있습니다.

이번주에는 캐시적용으로 눈에 보일만큼의 개선이 이루어졌고
프로젝트에서 사용한 기술은 확실하게 알고가자는 신념으로 진행하면
나중에 취업할때 많은 도움이 될 것이라고 생각됩니다.

다음주는 로드밸런싱을 이용해서 트래픽을 분산시켜서
TPS를 높이는 작업을 하려고 준비중 입니다.