make-delivery 서버 구조도

프로젝트 목표

• 배달의 민족 같은 배달 앱 서비스를 구현해 내는 것이 목표입니다.
• 단순한 기능 구현뿐 아니라 대용량 트래픽 처리까지 고려한 기능을 구현하는 것이 목표입니다.
• 객체지향 원리와 여러 이론적 토대위에서 올바른 코드를 작성하는 것이 목표입니다.
• 문서화, 단위테스트는 높은 우선순위를 두어 작성했고 CI/CD를 통한 자동화 또한 구현하여 쉽게 협업이 가능한 프로젝트로 만들었습니다.

기술적 issue 해결 과정

• [#11] 성능 테스트 결과에 따라 비용을 고려하여 적절한 서버 구조 설계 과정
  https://tjdrnr05571.tistory.com/16

• [#10] Ngrinder를 이용해 성능테스트 : WAS, DB, Nginx등 서버에 병목이 있는지 확인하는 과정
  https://tjdrnr05571.tistory.com/17

• [#9] 같은 주문에 2명의 라이더가 동시에 배달하는 문제 해결 - Redis Transaction을 이용하여 데이터 atomic 보장
  https://tjdrnr05571.tistory.com/18

• [#8] Mysql Replication - Spring에서 AOP를 이용해 Master/Slave 이중화한 과정
  https://tjdrnr05571.tistory.com/14

• [#7] TransactionManager가 DataSource정하는 로직을 쿼리를 날릴 때로 늦추기 - LazyConnectionDataSourceProxy
  https://tjdrnr05571.tistory.com/15

• [#6] Jenkins를 이용하여 CI/CD 환경 구축하는 과정
  https://tjdrnr05571.tistory.com/13

• [#5] 성능을 위해 Redis keys 대신 scan 이용하기
  https://tjdrnr05571.tistory.com/11

• [#4] Spring에서 중복되는 로그인 체크 기능을 AOP로 분리하기
  https://tjdrnr05571.tistory.com/10

• [#3] 정확히 트랜잭션이 롤백 되었을 때 장바구니를 복원하기 - TransactionSynchronization (Rollback hook)
  https://tjdrnr05571.tistory.com/9

• [#2] Redis에 한번에 많은 데이터 추가 시 네트워크 병목 개선하기 - Redis Pipeline 이용하기
  https://tjdrnr05571.tistory.com/7

• [#1] 서버가 여러대면 로그인 정보는 어디에 저장할까? - Sticky Session, Session Clustering, Redis Session Storage
  https://tjdrnr05571.tistory.com/3

프로젝트 중점사항

• 버전관리
• 문서화
• Service Layer를 고립시켜 의존적이지 않은 단위테스트 작성
• 서버의 확장성
• 로그인을 했는지 확인하는 부가기능이 반복되어 AOP로 분리
• 로그인 서비스 추상화
• Redis Cache를 이용해 음식점 조회 기능 구현
• 스프링의 @Transactional 이용하여 주문과 결제 로직 구현
• Redis Transaction을 이용하여 장바구니 데이터의 atomic을 보장하도록 관리
• Rollback Hook을 사용하여 주문,결제 오류 시 장바구니 복원
• Redis Pipeline을 이용하여 한번에 많은 데이터 추가 시 네트워크 병목 개선
• Mysql에서 인덱스 설정과 실행계획 분석 후 쿼리 튜닝
• 같은 주문에 2명이상의 라이더가 동시에 배달하는 문제를 Redis Transaction을 이용하여 해결
• Redis Scan을 이용해 라이더가 주문 목록을 조회하는 기능 구현
• 새로운 스레드풀을 만들고 @Async를 이용하여 비동기 푸쉬 알람 서비스 구현
• Jenkins를 사용하여 CI/CD 환경 구축
• Docker를 이용하여 CD 구현
• Vault 서버를 띄워 암호, 설정값 관리
• Mysql Replication – AOP를 이용하여 Master/Slave로 데이터베이스 이중화
• Nginx의 Reversed-Proxy를 이용하여 로드밸런싱
• Nginx의 Micro caching을 이용해 요청 처리
• Ngrinder를 이용하여 성능 테스트
• VisualVM을 이용해 WAS서버 CPU사용량과 스레드, 힙 모니터링

라이더 배차 과정 구조도

DB ERD

Use Case

https://github.com/f-lab-edu/make-delivery/wiki/Use-Case

Front

https://github.com/f-lab-edu/make-delivery/wiki/%ED%99%94%EB%A9%B4-%EC%84%A4%EA%B3%84