[개발 리포트] Findex 프로젝트

March 20, 2026

1. 프로젝트 개요

QueryDSL 기반 동적 조회 최적화
- 다양한 필드 정렬 조건을 처리하기 위해 QueryDSL 도입
- 첫 번째 페이지 조회 시 전체 카운트 쿼리를 생략하도록 로직을 개선하여 불필요한 DB 연산 방지
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DTO Projection을 통한 조회 성능 개선
- 요약 목록 조회 시 엔티티 전체가 아닌 필요한 필드만 직접 조회하도록 설계하여 메모리 낭비와 데이터 변환 비용을 최소화
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공통 예외 응답 설계
- @RestControllerAdvice를 통해 예외 처리를 공통화
- 유효성 검증 실패 시 에러가 발생한 필드와 메시지를 명확히 구분하여 클라이언트에 전달하도록 구현
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AOP 기반 상황별 로깅
- 외부 API 연동(500ms)과 내부 로직(150ms)의 성능 임계값을 분리하여 실제 지연이 발생하는 지점을 정확하게 모니터링할 수 있도록 구성
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상황
- 지수 정보 삭제 시 연관된 지수 데이터들이 개별적으로 삭제되면서 N+1 쿼리 발생
분석
- deleteBy 메서드는 연관 객체를 하나씩 조회 후 삭제하므로 성능 저하 유발
- 양방향 참조가 없어 CASCADE 옵션 활용이 어려운 구조
해결
- 벌크 쿼리를 통해 한 번의 쿼리로 연관 데이터를 일괄 삭제하도록 변경
- 이후 DB의 ON DELETE CASCADE 설정을 활용하여 최종적으로 자식 객체 삭제 쿼리 자체를 제거
결과
- 삭제 쿼리를 2번에서 1번으로 최적화하여 대량의 지수 데이터 연관 삭제 시 안정성 확보
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상황
- 지수 차트 데이터 로딩 중 약 1.17초의 지연 발생하나, 서버 로직 수행 시간은 정상(10ms 내외)임을 확인
분석
- 브라우저의 Waterfall를 분석한 결과, DNS Lookup과 초기 연결(Initial connection)에서 병목 확인
- 서버가 미국(US) 리전에 위치하여 물리적 거리가 원인임을 파악
해결
- 애플리케이션 서버 및 데이터베이스 서버 리전을 싱가포르로 변경하여 네트워크 응답 속도를 개선
결과
- Waiting (TTFB) 시간이 617ms에서 182ms로 단축(약 70% 개선)
- 전체 응답 속도가 1,170ms에서 653ms로 약 44% 개선
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상황
- 모든 연동 요청 로그가 SLOW 로 기록 됨
분석
- 모든 요청에 동일한 임계값(150ms)을 적용하였기 때문에, 외부 API와 연동하는 로직에서 항상 SLOW 로그가 발생
해결
- AOP 로직 내에 외부 연동 메서드(syncIndexData, syncIndexInfo)를 별도로 관리하는 화이트리스트를 도입하여 임계값을 500ms로 상향 조정
결과
- 불필요한 경고 로그를 제거하고, 실제 로직상의 성능 저하가 발생하는 지점만을 명확히 추적할 수 있게 됨
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성능 중심의 코드 리뷰
- 팀원의 동기화 로직에서 발생하는 N+1 문제를 발견하고, Map을 활용한 일괄 조회 및 업데이트 방식을 제안하여 성능을 개선함
로직 정합성 및 가독성 리뷰
- 팀원의 차트 그래프 산출 로직에서 앞 단의 그래프가 출력되지 않는 산출 로직 피드백
- 내부 DTO는 별도로 분리하지 않도록 피드백
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상황
- 정렬 기준의 타입(숫자, 문자열 등)에 따라 각각의 BooleanExpression 을 생성하는 분기문으로 repository 클래스의 코드가 길어짐
분석
- 정렬 필드에 따른 커서 정렬 BooleanExpression 을 구할 수 있도록 분리 필요
해결
- 정렬 필드를 Enum으로 선언하여 각 정렬 필드마다 커서 정렬 로직을 반환하는 메서드를 오버라이딩 하도록 함
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현재 실시간으로 처리되는 지수 데이터 연동 로직을 Spring Batch를 이용한 배치 프로세스로 전환하여, 대용량 데이터 처리 시의 시스템 안정성을 더욱 높일 수 있음