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# 주제 - 도서관 시스템
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도서관의 책 대여 및 예약, 관리 시스템입니다.
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- 체크포인트 : https://workflowy.com/s/assessment-check-po/T5YrzcMewfo4J6LW
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# 구현 Repository
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총 5개
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1. https://github.com/Juyounglee95/bookRental
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2. https://github.com/Juyounglee95/gateway
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3. https://github.com/Juyounglee95/bookManagement
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4. https://github.com/Juyounglee95/point
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5. https://github.com/Juyounglee95/view
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# 서비스 시나리오
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## 기능적 요구사항
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1. 관리자는 도서를 등록한다.
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2. 사용자는 도서를 예약한다.
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3. 도서를 예약 시에는 포인트를 사용한다.
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3-1. 예약 취소 시에는 포인트가 반납된다.
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4. 사용자는 도서를 반납한다.
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## 비기능적 요구사항
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1. 트랜잭션
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1. 결제가 되지 않은 경우 대여할 수 없다. Sync 호출
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2. 장애격리
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1. 도서관리 기능이 수행되지 않더라도 대여/예약은 365일 24시간 받을 수 있어야 한다 Async (event-driven), Eventual Consistency
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2. 결제시스템이 과중되면 사용자를 잠시동안 받지 않고 잠시후에 결제하도록 유도한다 Circuit breaker, fallback
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3. 성능
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1. 사용자는 전체 도서 목록을 확인하여 전체 도서의 상태를 확인할 수 있어야한다. CQRS
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# 체크포인트
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- 분석 설계
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- 이벤트스토밍:
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- 스티커 색상별 객체의 의미를 제대로 이해하여 헥사고날 아키텍처와의 연계 설계에 적절히 반영하고 있는가?
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- 각 도메인 이벤트가 의미있는 수준으로 정의되었는가?
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- 어그리게잇: Command와 Event 들을 ACID 트랜잭션 단위의 Aggregate 로 제대로 묶었는가?
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- 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항을 누락 없이 반영하였는가?
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- 서브 도메인, 바운디드 컨텍스트 분리
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- 팀별 KPI 와 관심사, 상이한 배포주기 등에 따른 Sub-domain 이나 Bounded Context 를 적절히 분리하였고 그 분리 기준의 합리성이 충분히 설명되는가?
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- 적어도 3개 이상 서비스 분리
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- 폴리글랏 설계: 각 마이크로 서비스들의 구현 목표와 기능 특성에 따른 각자의 기술 Stack 과 저장소 구조를 다양하게 채택하여 설계하였는가?
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- 서비스 시나리오 중 ACID 트랜잭션이 크리티컬한 Use 케이스에 대하여 무리하게 서비스가 과다하게 조밀히 분리되지 않았는가?
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- 컨텍스트 매핑 / 이벤트 드리븐 아키텍처
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- 업무 중요성과 도메인간 서열을 구분할 수 있는가? (Core, Supporting, General Domain)
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- Request-Response 방식과 이벤트 드리븐 방식을 구분하여 설계할 수 있는가?
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- 장애격리: 서포팅 서비스를 제거 하여도 기존 서비스에 영향이 없도록 설계하였는가?
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- 신규 서비스를 추가 하였을때 기존 서비스의 데이터베이스에 영향이 없도록 설계(열려있는 아키택처)할 수 있는가?
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- 이벤트와 폴리시를 연결하기 위한 Correlation-key 연결을 제대로 설계하였는가?
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- 헥사고날 아키텍처
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- 설계 결과에 따른 헥사고날 아키텍처 다이어그램을 제대로 그렸는가?
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- 구현
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- [DDD] 분석단계에서의 스티커별 색상과 헥사고날 아키텍처에 따라 구현체가 매핑되게 개발되었는가?
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- Entity Pattern 과 Repository Pattern 을 적용하여 JPA 를 통하여 데이터 접근 어댑터를 개발하였는가
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- [헥사고날 아키텍처] REST Inbound adaptor 이외에 gRPC 등의 Inbound Adaptor 를 추가함에 있어서 도메인 모델의 손상을 주지 않고 새로운 프로토콜에 기존 구현체를 적응시킬 수 있는가?
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- 분석단계에서의 유비쿼터스 랭귀지 (업무현장에서 쓰는 용어) 를 사용하여 소스코드가 서술되었는가?
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- Request-Response 방식의 서비스 중심 아키텍처 구현
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- 마이크로 서비스간 Request-Response 호출에 있어 대상 서비스를 어떠한 방식으로 찾아서 호출 하였는가? (Service Discovery, REST, FeignClient)
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- 서킷브레이커를 통하여 장애를 격리시킬 수 있는가?
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- 이벤트 드리븐 아키텍처의 구현
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- 카프카를 이용하여 PubSub 으로 하나 이상의 서비스가 연동되었는가?
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- Correlation-key: 각 이벤트 건 (메시지)가 어떠한 폴리시를 처리할때 어떤 건에 연결된 처리건인지를 구별하기 위한 Correlation-key 연결을 제대로 구현 하였는가?
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- Message Consumer 마이크로서비스가 장애상황에서 수신받지 못했던 기존 이벤트들을 다시 수신받아 처리하는가?
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- Scaling-out: Message Consumer 마이크로서비스의 Replica 를 추가했을때 중복없이 이벤트를 수신할 수 있는가
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- CQRS: Materialized View 를 구현하여, 타 마이크로서비스의 데이터 원본에 접근없이(Composite 서비스나 조인SQL 등 없이) 도 내 서비스의 화면 구성과 잦은 조회가 가능한가?
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- 폴리글랏 플로그래밍
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- 각 마이크로 서비스들이 하나이상의 각자의 기술 Stack 으로 구성되었는가?
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- 각 마이크로 서비스들이 각자의 저장소 구조를 자율적으로 채택하고 각자의 저장소 유형 (RDB, NoSQL, File System 등)을 선택하여 구현하였는가?
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- API 게이트웨이
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- API GW를 통하여 마이크로 서비스들의 집입점을 통일할 수 있는가?
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- 게이트웨이와 인증서버(OAuth), JWT 토큰 인증을 통하여 마이크로서비스들을 보호할 수 있는가?
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- 운영
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- SLA 준수
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- 셀프힐링: Liveness Probe 를 통하여 어떠한 서비스의 health 상태가 지속적으로 저하됨에 따라 어떠한 임계치에서 pod 가 재생되는 것을 증명할 수 있는가?
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- 서킷브레이커, 레이트리밋 등을 통한 장애격리와 성능효율을 높힐 수 있는가?
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- 오토스케일러 (HPA) 를 설정하여 확장적 운영이 가능한가?
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- 모니터링, 앨럿팅:
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- 무정지 운영 CI/CD (10)
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- Readiness Probe 의 설정과 Rolling update을 통하여 신규 버전이 완전히 서비스를 받을 수 있는 상태일때 신규버전의 서비스로 전환됨을 siege 등으로 증명
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- Contract Test : 자동화된 경계 테스트를 통하여 구현 오류나 API 계약위반를 미리 차단 가능한가?
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# 분석/설계
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* 이벤트스토밍 결과: http://msaez.io/#/storming/nZJ2QhwVc4NlVJPbtTkZ8x9jclF2/every/a77281d704710b0c2e6a823b6e6d973a/-M5AV2z--su_i4BfQfeF
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## 이벤트 도출
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## 액터, 커맨드 부착하여 읽기 좋게
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## 어그리게잇으로 묶기
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## 바운디드 컨텍스트로 묶기
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- 도메인 서열 분리
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- Core Domain: bookRental, bookManagement : 핵심 서비스
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- Supporting Domain: marketing, customer : 경쟁력을 내기위한 서비스
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- General Domain: point : 결제서비스로 3rd Party 외부 서비스를 사용하는 것이 경쟁력이 높음 (핑크색으로 이후 전환할 예정)
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## 폴리시 부착
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## 폴리시의 이동과 컨텍스트 매핑 (점선은 Pub/Sub, 실선은 Req/Resp)
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- View Model 추가
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## 기능적/비기능적 요구사항을 커버하는지 검증
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<기능적 요구사항 검증>
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- 관리자는 도서를 등록한다. ok
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- 사용자는 도서를 예약한다. ok
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- 도서를 예약 시에는 포인트를 사용한다. ok
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- 예약 취소 시에는 포인트가 반납된다. ok
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- 사용자는 도서를 반납한다. ok
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- 사용자는 예약을 취소할 수 있다 (ok)
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- 예약이 취소되면 포인트가 반납되고, 도서의 상태가 예약 취소로 변경된다 (ok)
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- 사용자는 도서상태를 중간중간 조회한다 (View-green sticker 의 추가로 ok)
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- 도서가 등록/예약/예약취소/반납 시, 도서의 상태가 변경되어 전체 도서 리스트에 반영된다. 사용자와 관리자 모두 이를 확인할 수 있다. ok
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## 비기능 요구사항에 대한 검증
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- 마이크로 서비스를 넘나드는 시나리오에 대한 트랜잭션 처리
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- 도서 예약시 결제처리: 예약완료시 포인트 결제처리에 대해서는 Request-Response 방식 처리
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- 결제 완료시 도서 상태 변경: Eventual Consistency 방식으로 트랜잭션 처리함.
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- 나머지 모든 inter-microservice 트랜잭션: 데이터 일관성의 시점이 크리티컬하지 않은 모든 경우가 대부분이라 판단, Eventual Consistency 를 기본으로 채택함.
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## 헥사고날 아키텍처 다이어그램 도출
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- Chris Richardson, MSA Patterns 참고하여 Inbound adaptor와 Outbound adaptor를 구분함
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- 호출관계에서 PubSub 과 Req/Resp 를 구분함
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- 서브 도메인과 바운디드 컨텍스트의 분리: 각 팀의 KPI 별로 아래와 같이 관심 구현 스토리를 나눠가짐
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# 구현:
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분석/설계 단계에서 도출된 헥사고날 아키텍처에 따라, 각 BC별로 대변되는 마이크로 서비스들을 스프링부트로 구현함. 구현한 각 서비스를 로컬에서 실행하는 방법은 아래와 같다 (각자의 포트넘버는 8081 ~ 808n 이다)
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bookManagement/ bookRental/ gateway/ point/ view/
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```
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cd bookManagement
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mvn spring-boot:run
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cd bookRental
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mvn spring-boot:run
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cd gateway
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mvn spring-boot:run
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cd point
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mvn spring-boot:run
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cd view
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mvn spring-boot:run
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```
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## DDD 의 적용
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- 각 서비스내에 도출된 핵심 Aggregate Root 객체를 Entity 로 선언. 이때 가능한 현업에서 사용하는 언어 (유비쿼터스 랭귀지)를 그대로 사용함.
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```
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package library;
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import javax.persistence.*;
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import org.springframework.beans.BeanUtils;
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import java.util.List;
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@Entity
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@Table(name="PointSystem_table")
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public class PointSystem {
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@Id
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@GeneratedValue(strategy=GenerationType.AUTO)
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private Long id;
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private Long bookId;
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private Long pointQty =(long)100;
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@PostPersist
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public void onPostPersist(){
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PointUsed pointUsed = new PointUsed(this);
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BeanUtils.copyProperties(this, pointUsed);
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pointUsed.publish();
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}
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public Long getBookId() {
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return bookId;
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}
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public void setBookId(Long bookId) {
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this.bookId = bookId;
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}
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public Long getId() {
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return id;
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}
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public void setId(Long id) {
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this.id = id;
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}
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public Long getPointQty() {
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return pointQty;
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}
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public void setPointQty(Long pointQty) {
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this.pointQty = pointQty;
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}
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}
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```
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- Entity Pattern 과 Repository Pattern 을 적용하여 JPA 를 통하여 다양한 데이터소스 유형 (RDB or NoSQL) 에 대한 별도의 처리가 없도록 데이터 접근 어댑터를 자동 생성하기 위하여 Spring Data REST 의 RestRepository 를 적용하였다
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```
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package library;
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import org.springframework.data.repository.PagingAndSortingRepository;
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public interface PointSystemRepository extends PagingAndSortingRepository<PointSystem, Long>{
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}
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```
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- 적용 후 REST API 의 테스트
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```
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# bookManagement 서비스의 도서 등록처리
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http POST http://52.231.116.117:8080/bookManageSystems bookName="JPA"
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# bookRental 서비스의 예약처리
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http POST http://52.231.116.117:8080/bookRentalSystems/returned/1
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# bookRental 서비스의 반납처리
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http POST http://52.231.116.117:8080/bookRentalSystems/reserve/1
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# bookRental 서비스의 예약취소처리
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http POST http://52.231.116.117:8080/bookRentalSystems/reserveCanceled/1
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# 도서 상태 확인
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http://52.231.116.117:8080/bookLists
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```
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## 동기식 호출 과 비동기식
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분석단계에서의 조건 중 하나로 예약(bookRental)->결제(point) 간의 호출은 동기식 일관성을 유지하는 트랜잭션으로 처리하기로 하였다. 호출 프로토콜은 이미 앞서 Rest Repository 에 의해 노출되어있는 REST 서비스를 FeignClient 를 이용하여 호출하도록 한다.
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- 결제서비스를 호출하기 위하여 Stub과 (FeignClient) 를 이용하여 Service 대행 인터페이스 (Proxy) 를 구현
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```
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# (app) pointSystemService.java
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@FeignClient(name="point", url="http://52.231.116.117:8080")
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public interface PointSystemService {
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@RequestMapping(method= RequestMethod.POST, path="/pointSystems", consumes = "application/json")
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public void usePoints(@RequestBody PointSystem pointSystem);
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}
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```
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- 예약을 받은 직후(@PostPersist) 결제를 요청하도록 처리 -> BookRental의 생성은 BookManageSystem에서 도서를 등록한 직후 발생하기 때문에, Post요청으로 예약이 들어온 후 결제 요청하도록 처리함.
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```
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# BookRentalSystemController.java (Entity)
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@PostMapping("/bookRentalSystems/reserve/{id}")
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public void bookReserve(@PathVariable(value="id")Long id){
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PointSystem pointSystem = new PointSystem();
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pointSystem.setBookId(id);
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PointSystemService pointSystemService = Application.applicationContext.
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getBean(library.external.PointSystemService.class);
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pointSystemService.usePoints(pointSystem);
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}
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}
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```
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결제가 이루어진 후에 도서대여시스템으로 이를 알려주는 행위는 동기식이 아니라 비 동기식으로 처리하여 도서대여시스템의 처리를 위하여 도서 상태 업데이트는 블로킹 되지 않도록 처리한다.
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- 이를 위하여 결제이력에 기록을 남긴 후에 곧바로 결제승인이 되었다는 도메인 이벤트를 카프카로 송출한다(Publish)
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```
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#PointSystem.Java (Entity)
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{
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@PostPersist
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public void onPostPersist(){
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PointUsed pointUsed = new PointUsed(this);
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||
BeanUtils.copyProperties(this, pointUsed);
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||
pointUsed.publish();
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}
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}
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```
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결제 완료 이벤트를 도서대여시스템의 리스너가 받아, 도서의 상태를 예약완료로 변경한다.
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```
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(BookRentalSystem) PolicyHandler.JAVA
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{
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@StreamListener(KafkaProcessor.INPUT) //포인트 결제 완료시
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public void wheneverPointUsed_ChangeStatus(@Payload PointUsed pointUsed){
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try {
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if (pointUsed.isMe()) {
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||
System.out.println("##### point use completed : " + pointUsed.toJson());
|
||
BookRentalSystem bookRentalSystem = bookRentalSystemRepository.findById(pointUsed.getBookId()).get();
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||
bookRentalSystem.setBookStatus("Reserved Complete");
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||
bookRentalSystemRepository.save(bookRentalSystem);
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||
}
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||
}catch (Exception e){
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||
e.printStackTrace();
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||
}
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||
}
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||
}
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```
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||
도서상태가 변경되면, Reserved라는 이벤트를 발행한다.
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```
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BookRentalSystem.java (Entity)
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{
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@PostUpdate
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public void bookStatusUpdate(){
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||
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||
if(this.getBookStatus().equals("Returned")){
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Returned returned = new Returned(this);
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||
BeanUtils.copyProperties(this, returned);
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||
returned.publish();
|
||
|
||
}else if(this.getBookStatus().equals("Canceled")){
|
||
|
||
ReservationCanceled reservationCanceled = new ReservationCanceled(this);
|
||
BeanUtils.copyProperties(this, reservationCanceled);
|
||
reservationCanceled.publish();
|
||
}else if(this.getBookStatus().equals("Reserved Complete")){
|
||
Reserved reserved = new Reserved(this);
|
||
BeanUtils.copyProperties(this, reserved);
|
||
reserved.publish();
|
||
}
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||
|
||
}
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||
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||
}
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```
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결과 : 포인트가 사용된 후에, 예약이 완료되는 것과 도서의 상태가 변경된 것을 BookListView확인 할 수 있다.
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# 운영
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## CI/CD 설정
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각 구현체들은 각자의 source repository 에 구성되었고, 사용한 CI/CD 플랫폼은 azure를 사용하였으며, pipeline build script 는 각 프로젝트 폴더 이하에 azure-pipeline.yml 에 포함되었다.
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## pipeline 동작 결과
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아래 이미지는 azure의 pipeline에 각각의 서비스들을 올려, 코드가 업데이트 될때마다 자동으로 빌드/배포 하도록 하였다.
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그 결과 kubernetes cluster에 아래와 같이 서비스가 올라가있는 것을 확인할 수 있다.
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또한, 기능들도 정상적으로 작동함을 알 수 있다.
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**<이벤트 날리기>**
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**<동작 결과>**
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### 오토스케일 아웃
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- 포인트서비스에 대한 replica 를 동적으로 늘려주도록 HPA 를 설정한다. 설정은 CPU 사용량이 15프로를 넘어서면 replica 를 10개까지 늘려준다:
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- 오토스케일이 어떻게 되고 있는지 모니터링을 걸어둔다:
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- 워크로드를 2분 동안 걸어준 후 테스트 결과는 아래와 같다.
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## 무정지 재배포
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Autoscaler설정과 Readiness 제거를 한뒤, 부하를 넣었다.
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이후 Readiness를 제거한 코드를 업데이트하여 새 버전으로 배포를 시작했다.
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그 결과는 아래는 같다.
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다시 Readiness 설정을 넣고 부하를 넣었다.
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그리고 새버전으로 배포한 뒤 그 결과는 아래와 같다.
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배포기간 동안 Availability 가 변화없기 때문에 무정지 재배포가 성공한 것으로 확인됨.
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